import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd # 设置请求头，模拟浏览器发送请求 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 设置请求参数 symbol = 'JD

时间: 2024-04-29 07:19:04 浏览: 157
PY

import reimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport t

' # 拼接URL url = 'https://finance.yahoo.com/quote/{}?p={}'.format(symbol, symbol) # 发送HTTP请求 response = requests.get(url, headers=headers) # 解析HTML并提取信息 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 提取股票价格 price = soup.find('span', {'class': 'Trsdu(0.3s) Fw(b) Fz(36px) Mb(-4px) D(ib)'}).text # 提取股票名称 name = soup.find('h1', {'class': 'D(ib) Fz(18px)'}).text # 打印结果 print('股票名称：{}'.format(name)) print('股票价格：{}'.format(price)) 这段代码是用来获取雅虎财经中京东股票的实时价格和名称，其中requests和BeautifulSoup是Python中的第三方库，用于发送HTTP请求和解析HTML。pandas用于数据处理，但是这段代码中并没有用到。
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from bs4 import BeautifulSoup response = requests.get('http://example.com') soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') 六、性能优化 1. 使用连接池（Connection Pooling）： 对于同一...
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requests-2.28.2.tar.gz

5. 自定义头部：headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}设置请求头部。 6. 会话对象：session = requests.Session()创建会话，保持cookies，提高性能。 7. 重定向处理：默认开启，可配置allow_redirects参数...

纠正这段代码import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import csv # 设置请求头 headers = { "User-Agent": 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Saf

from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import csv # 设置请求头 headers = { "User-Agent": 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537....

import requests import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup # 发送请求获取网页内容 url = "https://nba.hupu.com/stats/players" headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36", "Referer": "https://nba.hupu.com/stats/players" } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 解析数据并保存到Excel表格中 table = soup.find_all('table', attrs={'class': 'players_table'})[0] df = pd.read_html(str(table))[0] df.to_excel('player_stats.xlsx', index=False)给以上代码绘制一个雷达图

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 df = pd.read_excel('player_stats.xlsx', header=1) # 选择球员 player_name = 'Stephen Curry' player_data = df[df['球员...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd #定义链接 url="https://price.pcauto.com.cn/top/sales/s1-t1.html" #定义请求头 headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/101.0.4951.54 Safari/537.36' } #获取网页源码 html = requests.get(url=url,headers=headers) #将网页源码装换为txt main_page = html.text #使用bs4对网页源码进行解析 main_page = BeautifulSoup(main_page,"html.parser") #定位table table = main_page.find("div", attrs={"class": "level-table"}) #获取所有table里头的tr标签 trs = table.find_all("tr") #定义数据容器 data = [] #遍历所有 tr标签 for i in trs[1:]: #定义零时容器 list = [] #定位tr里头的所有td标签 tds = i.find_all("td") #遍历所有td标签 for td in tds: #将td里头的文本添加到零时容器 list.append(td.text) #将零时容器内的数据添加值data里头 data.append(list) #定义储存标题 columns=["销量排名","车系","官方价","从属品牌","9月销量","1-10月累计销量"] #使用pandas 储存 #定义个dataframe df = pd.DataFrame(columns=columns, data=data) #使用csv格式储存 df.to_csv("./Data.csv", encoding='utf-8', index=False) #保存完毕 print("保存完毕")

需要注意的是，这段代码中使用了一些第三方库，包括requests、bs4和pandas。在运行代码前，需要先安装这些库，并且需要了解基本的HTTP请求和HTML页面解析知识。同时，爬取网页数据也需要注意法律法规和道德规范，...

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pd# 构造请求头headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}# 发送请求response = requests.get('https://book.douban.com/tag/', headers=headers)# 解析页面soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# 获取标签列表tag_list = soup.find_all('a', class_='tag-title-wrapper')book_list = []for tag in tag_list: # 构造标签页的链接 tag_url = tag['href'] # 发送标签页的请求 tag_response = requests.get(tag_url, headers=headers) # 解析标签页 tag_soup = BeautifulSoup(tag_response.text, 'html.parser') # 获取图书列表 book_items = tag_soup.find_all('li', class_='subject-item') # 遍历图书列表，获取图书名称和作者 for item in book_items: title = item.find('div', class_='info').h2.a.text.strip() author = item.find('div', class_='info').find('div', class_='pub').text.strip().split('/')[0] book_list.append((title, author))# 将图书列表转换为 DataFramedf = pd.DataFrame(book_list, columns=['书名', '作者'])# 导出为 Excel 文件df.to_excel('book_list.xlsx', index=False)改进这段代码

from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd # 构造请求头 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari...

import requests from bs4 import BeautifulSoup url="https://www.shu.edu.cn/" headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} response = requests.get(url, headers=headers) response.encoding = 'utf-8' html=response.text soup=BeautifulSoup(html,"lxml") content_all=soup.find_all("a") for content in content_all: contentstring=content.text if contentstring!=None: print(contentstring)请你对这串代码改进，我想把抓取到的内容存在一个EXCEL中

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} response = requests.get(url, headers=headers) response....

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pd# 发送 GET 请求，获取网页源代码url = 'https://book.douban.com/top250?start=0'headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}response = requests.get(url, headers=headers)html = response.text# 解析网页源代码，提取书籍信息soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')book_list = soup.find('div', {'class': 'article'}).find_all('table')data = []for book in book_list: title = book.find('div', {'class': 'pl2'}).find('a')['title'] author = book.find('p', {'class': 'pl'}).get_text() rating = book.find('span', {'class': 'rating_nums'}).get_text() data.append([title, author, rating])# 将书籍信息保存为表格df = pd.DataFrame(data, columns=['书名', '作者', '评分'])df.to_csv('douban_book_top250.csv', index=False)

这三行Python代码用于导入requests、BeautifulSoup和pandas模块，以便在Python程序中使用它们的功能。requests模块用于发送HTTP请求和接收响应，BeautifulSoup模块用于解析HTML页面，pandas模块则提供了数据分析和...

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pdurl = 'https://www.gk100.com/read_16892539.htm'header = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/15.5 Safari/605.1.15"}r = requests.get(url, headers=header)r.encoding = r.apparent_encodingsoup = BeautifulSoup(r.text, features="lxml")w1 = soup.find_all("td")result = w1df = pd.DataFrame(result)df1 = df[2:]for index in df1: d1 = df1[df1.index%2==0] d2 = df1[df1.index%2!=0] d1 = d1.reset_index(drop=True) d2 = d2.reset_index(drop=True) df2 = pd.concat([d1,d2], axis=1)# 排序，按照第二列的元素进行降序排列df2 = df2.sort_values(by='人数/万', ascending=False)title = ['省份', '人数/万']df2.columns = titleprint(df2)将这个程序中人数/万的这列转化成数字

您可以使用pandas中的apply函数来将“人数/万”列转换为数字类型，例如： df2['人数/万'] = df2['人数/万'].apply(lambda x: float(x.replace(',', ''))) 这将使用lambda函数将每个值中的逗号删除并将其...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import re import pandas as pd url = 'https://music.163.com/discover/toplist?id=19723756' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3' } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') song_list = soup.find('ul', {'class': 'f-hide'}) song_items = song_list.find_all('li') data = [] for song_item in song_items: song_title = song_item.find('a') if song_title: song_title = song_title.text.strip() else: song_title = '' song_id = song_item.find('a') if song_id: song_id = song_id['href'].split('=')[1] else: song_id = '' song_url = f'https://music.163.com/song/media/outer/url?id={song_id}.mp3' song_artists = song_item.find('span', {'class': 's-fc3'}) if song_artists: song_artists = song_artists.text.strip() song_artists = re.sub('\s+', ' ', song_artists) song_artists = re.sub('/', ', ', song_artists) else: song_artists = '' data.append([song_title, song_url, song_artists]) df = pd.DataFrame(data, columns=['Title', 'URL', 'Artists']) df.to_excel('song_list.xlsx', index=False)

from bs4 import BeautifulSoup import re import pandas as pd url = 'https://music.163.com/discover/toplist?id=19723756' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Apple...

import requests url='https://www.gk100.com/read_16892539.htm' header={"User-Agent" : " Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/15.5 Safari/605.1.15"} r=requests.get(url) r.encoding=r.apparent_encoding from bs4 import BeautifulSoup r.text soup = BeautifulSoup(r.text,features="lxml") w1=soup.find_all("td") import pandas as pd result=w1 df=pd.DataFrame(result) df1=df[2:] for index in df1: d1=df1[df1.index%2==0] d2=df1[df1.index%2!=0] d1=d1.reset_index(drop=True) d2=d2.reset_index(drop=True) df2=pd.concat([d1,d2],axis=1) title=['省份','人数/万',] df2.columns=title，这个程序怎么按照第二列的元素进行降序排列

from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd url = 'https://www.gk100.com/read_16892539.htm' header = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML,...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd url = 'https://www.shanghairanking.cn/institution' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} data_list = [] for i in range(1, 6): params = { 'type': '0', 'page': str(i), 'num': '20', 'sort': 'sort_xw' } response = requests.get(url, headers=headers, params=params) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') table = soup.find('table', class_='rk-table') tbody = table.find('tbody') tr_list = tbody.find_all('tr') for tr in tr_list: td_list = tr.find_all('td') name = td_list[0].text.strip() region = td_list[1].text.strip() manage = td_list[2].text.strip() category = td_list[3].text.strip() double_first_class = td_list[4].text.strip() data_list.append([name, region, manage, category, double_first_class]) df = pd.DataFrame(data_list, columns=['校名', '地区', '管理部门', '类别', '双一流']) df.to_csv('shanghairanking.csv', index=False, encoding='utf-8-sig') print('数据已保存到shanghairanking.csv文件中！')报错tbody = table.find('tbody') AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'find'怎么解决

这个错误通常是由于 BeautifulSoup 没有找到目标元素导致的。在这个代码中，出现这个错误的原因可能是因为 BeautifulSoup 没有找到 class 为 'rk-table' 的 table 元素。你可以在代码中增加一个判断语句来避免这个...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import xlrd # 读取Excel文件中的小区名字 def read_excel(filename): data = pd.read_excel(filename) return data['小区名'].tolist() # 爬取二手房数据 def crawl_data(area): print(area) print('1') url = 'https://wx.ke.com/ershoufang/rs'+area # 无锡二手房页面 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299' } params = { 'kw': area } response = requests.get(url, headers=headers, params=params) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 解析页面数据 result = [] house_list = soup.find_all('div', class_='info clear') for house in house_list: title = house.find('div', class_='title').text.strip() address = house.find('div', class_='address').text.strip() house_Info = house.find('div', class_='houseInfo').text.strip() priceInfo = house.find('div', class_='priceInfo').text.strip() followInfo = house.find('div', class_='followInfo').text.strip() result.append({ 'title': title, 'address': address, 'house_info':house_Info, 'priceInfo':priceInfo, 'followInf':followInfo }) return result # 将数据保存到Excel文件中 def save_to_excel(data, filename): df = pd.DataFrame(data) df.to_excel(filename, index=False) # 主函数 if __name__ == '__main__': areas = read_excel('小区名.xlsx') for area in areas: print('正在爬取：', area) data = crawl_data(area) save_to_excel(data, area + '.xlsx') print('爬取完成！')

爬取时，程序将小区名字作为参数拼接到目标 URL 中，然后使用 requests 库发送 GET 请求获取 HTML 页面，再使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 页面，提取出需要的信息，并将结果保存到一个列表中。最后，程序将列表中...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import os # 定义请求头 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 爬取页面的 URL url = 'https://movie.douban.com/top250' # 发送 GET 请求并获取响应 response = requests.get(url, headers=headers) html = response.text # 解析 HTML soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 获取电影列表 movies = [] for item in soup.find_all('div', class_='item'): movie = {} movie['rank'] = item.find('em').text movie['title'] = item.find('span', class_='title').text movie['director'] = item.find('div', class_='bd').p.text.split('\n')[1].strip().split(':')[1] movie['actors'] = item.find('div', class_='bd').p.text.split('\n')[2].strip()[3:] movie['score'] = item.find('span', class_='rating_num').text movie['votes'] = item.find('span', class_='rating_num').next_sibling.next_sibling.text[:-3] movie['cover_url'] = item.find('img')['src'] movies.append(movie) # 存储数据到 CSV 文件 df = pd.DataFrame(movies) df.to_csv('films.csv', index=False) # 下载封面图片并保存 if not os.path.exists('films_pic'): os.mkdir('films_pic') for movie in movies: img_url = movie['cover_url'] img_title = movie['title'] img_path = os.path.join('films_pic', f"{img_title}.jpg") response = requests.get(img_url, headers=headers) with open(img_path, 'wb') as f: f.write(response.content) # 可视化评分和人数 plt.plot(df['rank'], df['score'], label='Score') plt.plot(df['rank'], df['votes'], label='Votes') plt.xlabel('Rank') plt.legend() plt.savefig('score_votes.png') plt.show()

需要注意的是，这段代码中的请求头 headers 可能不够隐蔽，存在被封禁的风险。建议在使用时根据实际情况调整请求头。此外，爬虫行为可能会违反豆瓣的相关规定，建议在合理使用的前提下进行爬取。

import pandas as pd import requests from bs4 import BeautifulSoup #数据爬取 header = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.71 Safari/537.36'} # 步骤4 数据爬取：解析租房房产信息 def getdetail(url, info=[]): try: response = requests.get(url, headers=header) html_doc = response.text soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') alldetail = soup.findAll('div', attrs={'content__list--item'}) for details in alldetail: details = details.get_text() details = details.replace(' ', '').split('\n') while "" in details: details.remove("") while "/" in details: details.remove("/") info.append(details) return info except Exception as e: print(e) return getdetail(url) info = [] for page in range(1, 21): url = 'https://gz.lianjia.com/zufang/zengcheng/pg' + str(page) print("\r开始抓取数据", end='') info += getdetail(url) #保存数据 def getkey(info, key=''): ls = [] for i in info: if key in i: ls.append(key) else: ls.append('') return ls def getdata(info): name = [i[0] for i in info] address = [i[1] for i in info] area = [i[2] for i in info] oriented = [i[3] for i in info] type = [i[4] for i in info] floor = [i[5] for i in info] price = [i[-1] for i in info] traffic = getkey(info, '近地铁') hardcover = getkey(info, '精装') paymonth = getkey(info, '月租') return pd.DataFrame({ 'name': name, 'address': address, 'area': area, 'oriented': oriented, 'type': type, 'floor': floor, 'price': price, 'traffic': traffic, 'hardcover': hardcover, 'paymonth': paymonth }) data = getdata(info) data.to_csv('data.csv',index=False)

其中使用 requests 库和 BeautifulSoup 库来解析网页内容，获取租房信息。爬取的信息包括房源名称、地址、面积、朝向、户型、楼层、价格、是否近地铁、是否精装、月租等信息。最后使用 pandas 库将获取到的信息保存...

pandas版本是2.0.1 from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import requests import time df = pd.read_csv('playlist.csv', header=None,error_bad_lines=False, names=['url', 'title', 'play', 'user']) headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36' } for i in df['url']: time.sleep(2) url = 'https://music.163.com' + i response = requests.get(url=url, headers=headers) html = response.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 获取歌单标题 title = soup.select('h2')[0].get_text().replace(',', '，') # 获取标签 tags = [] tags_message = soup.select('.u-tag i') for p in tags_message: tags.append(p.get_text()) # 对标签进行格式化 if len(tags) > 1: tag = '-'.join(tags) else: tag = tags[0] # 获取歌单介绍 if soup.select('#album-desc-more'): text = soup.select('#album-desc-more')[0].get_text().replace('\n', '').replace(',', '，') else: text = '无' # 获取歌单收藏量 collection = soup.select('#content-operation i')[1].get_text().replace('(', '').replace(')', '') # 歌单播放量 play = soup.select('.s-fc6')[0].get_text() # 歌单内歌曲数 songs = soup.select('#playlist-track-count')[0].get_text() # 歌单评论数 comments = soup.select('#cnt_comment_count')[0].get_text() # 输出歌单详情页信息 print(title, tag, text, collection, play, songs, comments) # 将详情页信息写入CSV文件中 with open('music_message.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f: f.write(title + ',' + tag + ',' + text + ',' + collection + ',' + play + ',' + songs + ',' + comments + '\n') # 获取歌单内歌曲名称 li = soup.select('.f-hide li a') for j in li: with open('music_name.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f: f.write(j.get_text() + '\n')

根据你提供的代码，似乎是在使用 pandas 读取一个名为 'playlist.csv' 的文件，并对文件中的每个 URL 访问网页获取歌单信息和歌曲名称，并将这些信息写入两个不同的 CSV 文件中。在读取 CSV 文件时，你使用了 error...

pandas 2.0.2版本 from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import requests import time df = pd.read_csv('playlist.csv', header=None,error_bad_lines=False, names=['url', 'title', 'play', 'user']) headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36' } for i in df['url']: time.sleep(2) url = 'https://music.163.com' + i response = requests.get(url=url, headers=headers) html = response.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 获取歌单标题 title = soup.select('h2')[0].get_text().replace(',', '，') # 获取标签 tags = [] tags_message = soup.select('.u-tag i') for p in tags_message: tags.append(p.get_text()) # 对标签进行格式化 if len(tags) > 1: tag = '-'.join(tags) else: tag = tags[0] # 获取歌单介绍 if soup.select('#album-desc-more'): text = soup.select('#album-desc-more')[0].get_text().replace('\n', '').replace(',', '，') else: text = '无' # 获取歌单收藏量 collection = soup.select('#content-operation i')[1].get_text().replace('(', '').replace(')', '') # 歌单播放量 play = soup.select('.s-fc6')[0].get_text() # 歌单内歌曲数 songs = soup.select('#playlist-track-count')[0].get_text() # 歌单评论数 comments = soup.select('#cnt_comment_count')[0].get_text() # 输出歌单详情页信息 print(title, tag, text, collection, play, songs, comments) # 将详情页信息写入CSV文件中 with open('music_message.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f: f.write(title + ',' + tag + ',' + text + ',' + collection + ',' + play + ',' + songs + ',' + comments + '\n') # 获取歌单内歌曲名称 li = soup.select('.f-hide li a') for j in li: with open('music_name.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f: f.write(j.get_text() + '\n') 出错 read_csv() got an unexpected keyword argument 'error_bad_lines'

出错的原因是你使用的pandas版本（2.0.2）不支持在read_csv()函数中使用error_bad_lines参数。该参数是在较新版本的pandas中引入的。 解决方法是更新pandas到较新版本，或者删除error_bad_lines参数。如果你...

from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import requests import time # df = pd.read_csv('playlist.csv', header=None,error_bad_lines=False, names=['url', 'title', 'play', 'user']) df = to_csv('playlist.csv', header=None, names=['url', 'title', 'play', 'user'], error_bad_lines=False) headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36' } for i in df['url']: time.sleep(2) url = 'https://music.163.com' + i response = requests.get(url=url, headers=headers) html = response.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 获取歌单标题 title = soup.select('h2')[0].get_text().replace(',', '，') # 获取标签 tags = [] tags_message = soup.select('.u-tag i') for p in tags_message: tags.append(p.get_text()) # 对标签进行格式化 if len(tags) > 1: tag = '-'.join(tags) else: tag = tags[0] # 获取歌单介绍 if soup.select('#album-desc-more'): text = soup.select('#album-desc-more')[0].get_text().replace('\n', '').replace(',', '，') else: text = '无' # 获取歌单收藏量 collection = soup.select('#content-operation i')[1].get_text().replace('(', '').replace(')', '') # 歌单播放量 play = soup.select('.s-fc6')[0].get_text() # 歌单内歌曲数 songs = soup.select('#playlist-track-count')[0].get_text() # 歌单评论数 comments = soup.select('#cnt_comment_count')[0].get_text() # 输出歌单详情页信息 print(title, tag, text, collection, play, songs, comments) # 将详情页信息写入CSV文件中 with open('music_message.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f: f.write(title + ',' + tag + ',' + text + ',' + collection + ',' + play + ',' + songs + ',' + comments + '\n') # 获取歌单内歌曲名称 li = soup.select('.f-hide li a') for j in li: with open('music_name.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f: f.write(j.get_text() + '\n')出错 name 'to_csv' is not defined

可能是打算使用 pandas 的 pd.read_csv() 函数读取 csv 文件的数据，但是出错了。应该改成 pd.read_csv('playlist.csv', header=None, names=['url', 'title', 'play', 'user'], error_bad_lines=False) 读取 ...

import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://movie.douban.com/top250' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} movies = [] for page in range(0, 250, 25): params = {'start': page, 'filter': ''} response = requests.get(url, headers=headers, params=params) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') movie_list = soup.find('ol', class_='grid_view').find_all('li') for movie in movie_list: title = movie.find('span', class_='title').text rating = movie.find('span', class_='rating_num').text info = movie.find('div', class_='bd').p.text.strip().split('\n') director_actor = info[0] time_type = info[1].lstrip() movies.append((title, rating, director_actor, time_type)) for movie in movies: print(movie[0], movie[1], movie[2], movie[3])存储到execl中

import pandas as pd # 将数据转换为DataFrame格式 df = pd.DataFrame(movies, columns=['电影名称', '评分', '导演/演员', '时长/类型']) # 保存为Excel文件 df.to_excel('top250_movies.xlsx', index=False) ...

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Java毕业设计项目：校园二手交易网站开发指南

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