.find()和.find_all()区别

时间: 2024-04-25 10:25:20 浏览: 114
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Find_File_Path.rar_FILE_PA_List All Files_find .file path

.find()和.find_all()是Beautiful Soup库中用于搜索DOM树的方法，它们之间有以下区别： 1. 返回结果的数量：.find()方法只返回第一个匹配到的结果，而.find_all()方法返回所有匹配到的结果。 2. 参数设置：.find()方法不支持设置limit参数，而.find_all()方法可以通过设置limit参数来限制返回结果的数量。 3. 使用方式：.find()方法可以直接通过tag名称来调用，而.find_all()方法需要传入更多的参数，如name、attrs、text等来进行搜索。 综上所述，.find()方法适用于只需要获取第一个匹配结果的情况，而.find_all()方法适用于需要获取所有匹配结果的情况。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Beautiful Soup之find()和find_all()的基本使用](https://blog.csdn.net/xuebiaojun/article/details/119654841)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [BeautifulSoup中find和find_all的使用](https://blog.csdn.net/weixin_42970378/article/details/83108206)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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Python 正则表达式 正则表达式是一个特殊的字符序列，它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配。...本文主要给大家介绍python中正则表达式 re.findall 用法，具体内容如下所示； 在python中，

def func_parse_find_by_dict(self, root, dict_find): list_result=[] if 'dict_L2_find' in dict_find.keys(): List_node_L1 = self.func_ET_find_node_from_parent_node(root, dict_find, 'str_L1_findall', 'str_L1_find') list_L2_find_current = dict_find['dict_L2_find']['list_current'] for node_L1 in List_node_L1: list_L2_current_result = [self.func_ET_find_item_from_node(node_L1, str_t) for str_t in list_L2_find_current] # list_L2_L3_current_result = list_L2_current_result if 'dict_L3_find' in dict_find.keys(): List_node_L2 = self.func_ET_find_node_from_parent_node(node_L1, dict_find['dict_L2_find'], 'str_next_findall', 'str_next_find') list_L3_find_current = dict_find['dict_L3_find']['list_current'] if List_node_L2 == []: list_L3_current_result = ['--' for str_t in list_L3_find_current] list_result.append(list_L2_current_result + list_L3_current_result) else: for node_L2 in List_node_L2: list_L3_current_result = [self.func_ET_find_item_from_node(node_L2, str_t) for str_t in list_L3_find_current] if 'dict_L4_find' in dict_find.keys(): List_node_L3 = self.func_ET_find_node_from_parent_node(node_L2, dict_find['dict_L3_find'], 'str_next_findall', 'str_next_find') list_L4_find_current = dict_find['dict_L4_find']['list_current'] if List_node_L3 == []: list_L4_current_result = ['--' for str_t in list_L4_find_current] list_result.append(list_L2_current_result + list_L3_current_result + list_L4_current_result) else: for node_L3 in List_node_L3: list_L4_current_result = [self.func_ET_find_item_from_node(node_L3, str_t) for str_t in list_L4_find_current] list_result.append(list_L2_current_result + list_L3_current_result + list_L4_current_result) else: list_result.append(list_L2_current_result + list_L3_current_result) else: list_result.append(list_L2_current_result) list_result_key=[] if 'dict_L2_find' in dict_find.keys(): list_result_key = list(map(os.path.basename, dict_find['dict_L2_find']['list_current'])) if 'dict_L3_find' in dict_find.keys(): list_result_key += list(map(os.path.basename, dict_find['dict_L3_find']['list_current'])) if 'dict_L4_find' in dict_find.keys(): list_result_key += list(map(os.path.basename, dict_find['dict_L4_find']['list_current'])) return list_result,list_result_key

这段代码是一个函数，函数名为"func_parse_find_by_dict"，他接受两个参数：一个是XML的根节点，一个是要查找的字典。函数的作用是从根节点开始查找符合字典中描述的要求的节点，并返回一个结果列表。 如果字典中...

def func_ET_find_node_from_parent_node(self, node_parent, dict_input, str_findall='', str_find=''): if str_findall in dict_input.keys(): list_node = node_parent.findall(dict_input[str_findall]) elif str_find in dict_input.keys(): list_node = node_parent.find(dict_input[str_find]) else: list_node = [] return list_node

这是一段 Python 代码，其中定义了一个名为 func_ET_find_node_from_parent_node 的函数，该函数...如果在传入的字典中找到了指定的 str_findall 或 str_find，就返回包含符合条件的节点的列表，否则返回一个空列表。

from selenium import webdriver from time import sleep from aip import AipOcr import re APP_ID = '32948455' API_KEY = 'Ojs6MOUb8b19VVqiVHhEckgH' SECRET_KEY = 'xV7i3uPcugk0DB3GdonK4cgiqMiGt6vd' client = AipOcr(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY) browser = webdriver.Chrome('D:\Pycharm\PyCharm 2020.3.5\chromedriver.exe') browser.get('http://jwcmis.hnie.edu.cn/') username = '' password = '' #browser.find_element_by_id('username').click() browser.find_element_by_id('userAccount').send_keys(username) sleep(1) #browser.find_element_by_id('password').click() browser.find_element_by_id('userPassword').send_keys(password) sleep(1) ele_vcode = browser.find_element_by_id('SafeCodeImg') ele_vcode.click() sleep(1) ele_vcode.screenshot('vcode3.png') with open(r'D:\Pycharm\PyCharm 2020.3.5\pythonProject\venv\Scripts\vcode3.png','rb') as f: image = f.read() data = str(client.basicGeneral(image)).replace(" ","") pat = re.compile(r"{'words':'(.*?)'}") result = pat.findall(data)[0] browser.find_element_by_id('RANDOMCODE').send_keys(result) browser.find_element_by_id('btn-login').click()解析这段代码

主要使用了selenium和百度AI的OCR识别技术。具体步骤如下： 1. 导入必要的库：selenium、time、aip 2. 初始化百度AI的OCR客户端 3. 启动Chrome浏览器，并打开教务系统登录页面 4. 输入用户名和密码 5. 获取验证码...

driver.find_elements_by_tag_name

('_') This line of code is incomplete and contains a syntax error. The correct syntax for finding elements by tag ... The method returns a list of all elements on the page with the specified tag name.

try: duan2=soup.find_all('p',class_="p")[0].text duan3=soup.find_all('p',class_="p")[2].text pattern3 = re.compile(r'(?<=个人)\d+\.?\d*') gerenbj=pattern3.findall(duan2)[0] jingjiariqi=soup.find_all('p',class_="p")[0].text.split('。')[0] except IndexError: duan2=soup.find_all('p',class_="p")[2].text duan3=soup.find_all('p',class_="p")[4].text pattern3 = re.compile(r'(?<=个人)\d+\.?\d*') gerenbj=pattern3.findall(duan2)[0] jingjiariqi=soup.find_all('p',class_="p")[2].text.split('。')[0] duan1=soup.find_all('p')[1].text解释每行代码

4. gerenbj=pattern3.findall(duan2)[0]：在 duan2 字符串中找到符合模式的内容，并将第一个匹配结果赋值给变量 gerenbj。 5. jingjiariqi=soup.find_all('p',class_="p")[0].text.split('。')[0]：从 soup...

data = soup.find('div', {'class': 'report-list report-list__item'}).find_all('div')[1].find_all('table')[0].find_all('tr')[1:-1] AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'find_all'

这个错误提示通常是因为find()或find_all()方法没有找到指定的标签或属性，返回了None对象，而None对象并没有find_all()方法。 你可以在运行find()或find_all()方法之前，先判断一下对象是否为None...

翻译代码 objects = root.findall('object') # 查找所有名字为‘objects’的标签内容 for obj in objects: obj_name = obj.find('name').text.strip() # 查找名字为‘name'的标签内容 xmin = int(float(obj.find('bndbox').find('xmin').text.strip())) # 查找名字为‘bndbox’标签下的‘xmin’标签内容 xmax = int(float(obj.find('bndbox').find('xmax').text.strip())) ymin = int(float(obj.find('bndbox').find('ymin').text.strip())) ymax = int(float(obj.find('bndbox').find('ymax').text.strip())) cv2.rectangle(img, (xmin, ymax), (xmax, ymin), colors[obj_name]) # 画矩形，参数2和3是矩形的左上角点和右下角点的坐标 cv2.putText(img, obj_name, (xmin, ymin - 5), fontFace=cv2.CALIB_SAME_FOCAL_LENGTH,fontScale=0.5, color=colors[obj_name]) # 在图片上附上文字，字体和字号和颜色 cv2.imwrite(os.path.join(save_path, img_name), img) # 将img写入到

1. 使用 findall() 方法查找 XML 文件中所有名字为 'object' 的标签内容，并以列表的形式返回。 2. 遍历列表中的每个标签内容，使用 find() 方法查找标签内容中名字为 'name' 的标签，并获取该标签的文本内容，...

runfile('D:/pythonstudy/Map_weibofusheji.py', wdir='D:/pythonstudy') Traceback (most recent call last): File D:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\spyder_kernels\py3compat.py:356 in compat_exec exec(code, globals, locals) File d:\pythonstudy\map_weibofusheji.py:107 height_layer = find_height_layer(data_arr[height_layer_localhost][column_localhost:]) File d:\pythonstudy\map_weibofusheji.py:31 in find_height_layer height_layer.append(util.get_number(i)) File D:\pythonstudy\完整代码\util.py:14 in get_number number = re.findall(pat, str)[0] IndexError: list index out of range

可能是因为在 util.py 文件的 get_number 函数中，没有匹配到符合要求的数据，导致 re.findall(pat, str) 函数返回了一个空列表，而在后面访问列表时就会出现索引越界的错误。你可以检查一下传递给 get_...

driver.find_element_by_xpath为什么不返写

而在引用\[2\]和\[3\]中的代码中，使用了新版本的写法，通过driver.find_element方法来选择元素，并返回该元素对象，可以对其进行进一步的操作。所以，driver.find_element_by_xpath不返回任何值是因为它是旧...

def test_case_01(self): """测试用例1""" self.driver.find_element(By.ID, "kw").send_keys("csdn") sleep(2) self.driver.find_element(By.ID, "su").click() sleep(5) self.driver.find_element(By.XPATH, "/html/body/div[3]/div[4]/div[1]/div[3]/div[1]/div/div[1]/div[2]/div/div[2]/div/a/span").click() sleep(8) all_h = self.driver.window_handles # 获取所有句柄 self.driver.switch_to.window(all_h[1]) # 切换到第二个窗口句柄 self.driver.find_element(By.ID, "toolbar-search-input").send_keys("软件测试") self.driver.find_element(By.ID, "toolbar-search-button").click() sleep(8) all_h = self.driver.window_handles self.driver.switch_to.window(all_h[2]) self.driver.find_element(By.XPATH, "/html/body/div[2]/div[2]/div[2]/div[1]/div[2]/div[2]/div[1]/div[1]/span[3]").click() sleep(2) self.driver.find_element(By.XPATH, "/html/body/div[2]/div[2]/div[2]/div[1]/div[2]/div[1]/div[2]").click() sleep(7) 帮我加一个断言判断是否登录成功

self.driver.find(By.ID, "kw").send_keys("dn") sleep(2) self.driver.find_element(By.ID, "su").click() sleep(5) self.driver.find_element(By.XPATH, "/html/body/div[3]/div[4]/div[1]/div[3]/div[1]/div...

driver.find_elements_by_tag_name('tr')

This line of code finds all the ... It returns a list of all the elements found with that tag name. "tr" is the tag name for table rows in HTML.

帮我翻译以下代码value = soup.find_all('input',id="pagecount") page.append(re.findall(r'[0-9]+',value.__str__()))

Sure! Here's the translation of the code: value = soup.find_all('input', id=...然后，使用正则表达式re.findall()在value.__str__()的字符串表示中匹配连续的数字，并将结果追加到名为page的列表中。

package com.example.teacher_admin_system.controller; import com.example.teacher_admin_system.pojo.Evaluation; import com.example.teacher_admin_system.pojo.JsonResult; import com.example.teacher_admin_system.service.EvaluationService; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import java.util.List; @RestController public class EvaluationController { @Autowired private EvaluationService evaluationService; @GetMapping("/evaluation") public JsonResult> findAll(){ return new JsonResult<>(200,"获取所有老师的平均分和评价数量",evaluationService.findAll()); } @GetMapping("/evaluation/{id}") public Evaluation findAll(@PathVariable("id") int id){ return evaluationService.findById(id); } @GetMapping("/evaluation/{name}") public Evaluation findAll(@PathVariable String name){ return evaluationService.findByName(name); } }检查其中的错误

return new JsonResult(200,"获取所有老师的平均分和评价数量",evaluationService.findAll()); } @GetMapping("/evaluation/{id}") public Evaluation findById(@PathVariable("id") int id){ return ...

import requests # 导入网页请求库 from bs4 import BeautifulSoup # 导入网页解析库 import pandas as pd import numpy as np import re import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl danurl=[]; def get_danurl(surl): r=requests.get(surl) r.encoding='utf-8' demo=r.text soup=BeautifulSoup(demo,"html.parser") wangzhi=soup.find_all('a',string=re.compile('杭州市小客车增量指标竞价情况')) list3=' '.join('%s' %id for id in wangzhi) res_url=r'href="(.*?)"' alink = re.findall(res_url, list3, re.I | re.S | re.M) return alink def get_page(url): mydict={} r=requests.get(url) r.encoding='utf-8' demo=r.text #print(demo) soup=BeautifulSoup(demo,"html.parser") try: duan2=soup.find_all('p',class_="p")[0].text duan3=soup.find_all('p',class_="p")[2].text pattern3 = re.compile(r'(?<=个人)\d+.?\d*') gerenbj=pattern3.findall(duan2)[0] jingjiariqi=soup.find_all('p',class_="p")[0].text.split('。')[0] except IndexError: duan2=soup.find_all('p',class_="p")[2].text duan3=soup.find_all('p',class_="p")[4].text pattern3 = re.compile(r'(?<=个人)\d+.?\d*') gerenbj=pattern3.findall(duan2)[0] jingjiariqi=soup.find_all('p',class_="p")[2].text.split('。')[0] duan1=soup.find_all('p')[1].text pattern1 = re.compile(r'(?<=个人增量指标)\d+.?\d*') gerenzb=pattern1.findall(duan1)[0] pattern2 = re.compile(r'(?<=单位增量指标)\d+.?\d*') danweizb=pattern2.findall(duan1)[0] pattern4 = re.compile(r'(?<=单位)\d+.?\d*') danweibj=pattern4.findall(duan2)[0] pattern5 = re.compile(r'(?<=个人)\d+.?\d*') mingerencjj=pattern5.findall(duan3)[0] avegerencjj=pattern5.findall(duan3)[1] pattern6 = re.compile(r'(?<=单位)\d+.?\d*') mindanweicjj=pattern6.findall(duan3)[0] avedanweicjj=pattern6.findall(duan3)[1] pattern7 = re.compile(r'(?<=成交)\d+.?\d*') mingerencjs=pattern7.findall(duan3)[0] mindanweicjs=pattern7.findall(duan3)[1] 解释代码

首先导入了requests库和BeautifulSoup库，用于进行网页请求和解析。然后定义了一个函数get_danurl，用于获取竞价情况网页的链接。函数中首先发送一个GET请求获取网页内容，然后使用BeautifulSoup进行解析，找到...

import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://movie.douban.com/subject/30228394/' header = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)\ AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36'} response = requests.get(url=url, headers=header) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') tv_infor = {} # 1.获取电视剧名称 name = soup.find(property="v:itemreviewed").string # 根据属性property="v: "查找 tv_infor['name'] = name # 将电影名称加到字典tv_infor中 # 2.获取导演 director = soup.find(rel="v: directedBy").string # 根据属性re1="v:directedBy“查找 tv_infor['director'] = director # 3.获取编剧 soup_list = soup. findAll(class_="attrs")[1].findAll('a') writers = [elem. string for elem in soup_list] tv_infor['writers'] = writers # 4.获取演员 soup_list = soup. findAll(rel="v:starring") actors = [elem. string for elem in soup_list] tv_infor['actors'] = actors # 5.获取类型 soup_list = soup. findAll(property="v: genre") tv_type = [elem. string for elem in soup_list] tv_infor['type'] = tv_type # 6.首播时间 release_date = soup.find(property="v: initialReleaseDate").string tv_infor['release_date'] = release_date # 7.豆瓣评分 rating = soup.find(property="v: average").string tv_infor['rating'] = rating # 8.参评人数 votes = soup.find(property="v: votes").string tv_infor['votes'] = votes print("电视剧《觉醒年代》相关信息如下：") for key, value in tv_infor.items(): print(key, ":", value)

3. 根据html结构和标签属性，使用find()和findAll()方法来定位需要的信息。 4. 将获取到的信息存储在一个字典中，键为信息的名称，值为信息的内容。 5. 最后使用for循环遍历字典，并按照指定格式输出信息。 需要...
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使用git-log-to-tikz.py将Git日志转换为TIKZ图形

资源摘要信息:"git-log-to-tikz.py 是一个使用 Python 编写的脚本工具，它能够从 Git 版本控制系统中的存储库生成用于 TeX 文档的 TIkZ 图。TIkZ 是一个用于在 LaTeX 文档中创建图形的包，它是 pgf（portable graphics format）库的前端，广泛用于创建高质量的矢量图形，尤其适合绘制流程图、树状图、网络图等。 此脚本基于 Michael Hauspie 的原始作品进行了更新和重写。它利用了 Jinja2 模板引擎来处理模板逻辑，这使得脚本更加灵活，易于对输出的 TeX 代码进行个性化定制。通过使用 Jinja2，脚本可以接受参数，并根据参数输出不同的图形样式。 在使用该脚本时，用户可以通过命令行参数指定要分析的 Git 分支。脚本会从当前 Git 存储库中提取所指定分支的提交历史，并将其转换为一个TIkZ图形。默认情况下，脚本会将每个提交作为 TIkZ 的一个节点绘制，同时显示提交间的父子关系，形成一个树状结构。 描述中提到的命令行示例： ```bash git-log-to-tikz.py master feature-branch > repository-snapshot.tex ``` 这个命令会将 master 分支和 feature-branch 分支的提交日志状态输出到名为 'repository-snapshot.tex' 的文件中。输出的 TeX 代码使用TIkZ包定义了一个 tikzpicture 环境，该环境可以被 LaTeX 编译器处理，并在最终生成的文档中渲染出相应的图形。在这个例子中，master 分支被用作主分支，所有回溯到版本库根的提交都会包含在生成的图形中，而并行分支上的提交则会根据它们的时间顺序交错显示。 脚本还提供了一个可选参数 `--maketest`，通过该参数可以执行额外的测试流程，但具体的使用方法和效果在描述中没有详细说明。一般情况下，使用这个参数是为了验证脚本的功能或对脚本进行测试。 此外，Makefile 中提供了调用此脚本的示例，说明了如何在自动化构建过程中集成该脚本，以便于快速生成所需的 TeX 图形文件。 此脚本的更新版本允许用户通过少量参数对生成的图形进行控制，包括但不限于图形的大小、颜色、标签等。这为用户提供了更高的自定义空间，以适应不同的文档需求和审美标准。 在使用 git-log-to-tikz.py 脚本时，用户需要具备一定的 Python 编程知识，以理解和操作 Jinja2 模板，并且需要熟悉 Git 和 TIkZ 的基本使用方法。对于那些不熟悉命令行操作的用户，可能需要一些基础的学习来熟练掌握该脚本的使用。 最后，虽然文件名称列表中只列出了 'git-log-to-tikz.py-master' 这一个文件，但根据描述，该脚本应能支持检查任意数量的分支，并且在输出的 TeX 文件中使用 `tikzset` 宏来轻松地重新设置图形的样式。这表明脚本具有较好的扩展性和灵活性。"