def tableRowCounter(s): soup = BeautifulSoup(s, 'html.parser') table = soup.find('table') rows = table.find_all('tr') header_row = rows[0] non_header_rows = rows[1:] return len(non_header_rows)输入s ="<body><table><tr><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>1</td><td>1</td></tr></table><body>" assert tableRowCounter(s)==3时会出错

时间: 2023-06-16 16:03:06 浏览: 57
在你提供的代码中，出现了一个错误，就是在返回非表头行数之前，没有对表是否存在进行检查。如果表不存在，代码将会抛出异常。为了解决这个问题，可以使用以下代码： ```python def tableRowCounter(s): soup = BeautifulSoup(s, 'html.parser') table = soup.find('table') if not table: return 0 rows = table.find_all('tr') header_row = rows[0] non_header_rows = rows[1:] return len(non_header_rows) ``` 在这个版本的代码中，我们在查找表格之后进行了检查。如果表格不存在，我们就返回0，否则我们按照之前的方式计算非表头行数。这个版本的代码应该可以正常运行，而且在没有表格的情况下，也不会抛出异常。
相关问题

帮我改错import bs4 def tableRowCounter(s): soup = BeautifulSoup(s, 'html.parser') table = soup.find('table') if not table: return 0 rows = table.find_all('tr') count = 0 for i in len(rows): if len(rows) > 0 and rows[i].find('th'): break count+=1 return count

import requests from bs4 import BeautifulSoup def tableRowCounter(s): soup = BeautifulSoup(s, 'html.parser') table = soup.find('table') if not table: return 0 rows = table.find_all('tr') count = 0 for i in range(len(rows)): if len(rows[i]) > 0 and rows[i].find('th'): break count += 1 return count # 这里的 import bs4 是多余的，因为 bs4 已经在第二行中被导入了，可以直接使用 bs4 的模块 # 另外，for 循环中应该使用 range(len(rows)) 来获取索引值，而不是使用 len(rows) 来获取元素数量

帮我改错：import bs4 def tableRowCounter(s): soup = BeautifulSoup(s, 'html.parser') table = soup.find('table') if not table: return 0 rows = table.find_all('tr') count = 0 for i in len(rows): if len(rows) > 0 and rows[i].find('th'): break count+=1 return count

代码中的错误在于 `for i in len(rows)` 这一行，应该改为 `for i in range(len(rows))`。 修改后的代码如下： ```python import bs4 from bs4 import BeautifulSoup def tableRowCounter(s): soup = BeautifulSoup(s, 'html.parser') table = soup.find('table') if not table: return 0 rows = table.find_all('tr') count = 0 for i in range(len(rows)): if len(rows) > 0 and rows[i].find('th'): break count += 1 return count ``` 这样就可以正确地计算出表格的行数了。

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这段代码使用了Python的BeautifulSoup库，以及HTML解析器'html.parser'。它的功能是从HTML文档中提取表格中的前10行数据，包括每行第2列的名称和每行第3列的分数。 首先，将HTML文档解析为BeautifulSoup对象soup。...

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在这个解决方案中，我们使用了BeautifulSoup的find()方法来寻找class为"table"的table元素。如果找到了这个元素，我们就可以继续使用find_all()方法来找到所有的tr元素。如果没有找到这个元素，我们就可以输出一条...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd PLAYERS_LIMIT = 25 TABLE_CLASS_NAME = "players_table" plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def get_top_players_scores(limit=PLAYERS_LIMIT, table_class_name=TABLE_CLASS_NAME): url = "https://nba.hupu.com/stats/players" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_=table_class_name) rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:limit+1]: cols = row.find_all("td") player = cols[1].text.strip() score_range = cols[4].text.strip() score_parts = score_range.split("-") min_score = float(score_parts[0]) max_score = float(score_parts[1]) score = int((min_score + max_score) / 2) players.append(player) scores.append(score) return players, scores def plot_top_players_scores(players, scores): data = {"Player": players, "Score": scores} df = pd.DataFrame(data) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=8) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) for i, score in enumerate(scores): ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') writer = pd.ExcelWriter('plot_top_players_scores.xlsx') df.to_excel(writer, index=False) writer.save() fig.tight_layout() plt.show() if __name__ == "__main__": players, scores = get_top_players_scores() plot_top_players_scores(players, scores)这段代码生成的excel损坏

soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_=table_class_name) rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:limit+1]: cols = ...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import datetime import time def get_fund_nav(fund_code): url = f'https://fundf10.eastmoney.com/jjjz_{fund_code}.html' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') nav_table = soup.find('table', class_='w782 comm tzxq') nav_rows = nav_table.find_all('tr') latest_nav = nav_rows[1].find_all('td')[1].text.strip() return latest_nav def main(): fund_code = '400015' # 指定基金代码 target_time = datetime.datetime(2023, 7, 16, 17, 0, 0) # 指定爬取时间 while True: current_time = datetime.datetime.now() if current_time >= target_time: nav = get_fund_nav(fund_code) print(f"在 {target_time} 爬取到的 {fund_code} 基金的单位净值为：{nav}") break else: print(f"当前时间为 {current_time}，尚未到达指定的爬取时间 {target_time}。") time.sleep(60) # 每隔60秒检查一次当前时间 if __name__ == '__main__': main()

这段代码是一个简单的基金净值爬虫，它使用requests库发送HTTP请求，使用BeautifulSoup库解析HTML页面。主要功能是根据指定的基金代码，在指定的时间到达后爬取该基金的最新单位净值。 在get_fund_nav函数中，它...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl from time import sleep # 设置请求头，模拟浏览器访问 headers = { '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'} # 从天眼查获取公司邮箱和电话 def get_info(company): email = '' phone = '' url = 'https://www.tianyancha.com/search?key=' + company r = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') # try: # 获取公司详情页链接 company_url = soup.find_all('a', class_='index_alink__zcia5 link-click')[0].get('href') r = requests.get(company_url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') # 获取公司邮箱和电话 email = soup.find_all('span', class_='index_detail-email__B_1Tq')[0].text sleep(0.5) phone = soup.find('span',class_='index_detail-tel__fgpsE').text # except: # pass # return email,phone # 从Excel文件中读取公司名称 def read_from_excel(file_path): wb = openpyxl.load_workbook(file_path) ws = wb.active company_list = [] for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True): company_list.append(row[0]) return company_list # 将公司邮箱和电话写入Excel文件 def write_to_excel(company_list): wb = openpyxl.Workbook() ws = wb.active ws.title = 'Company Info' # 写入表头 ws.cell(row=1, column=1, value='Company Name') ws.cell(row=1, column=2, value='Email') ws.cell(row=1, column=3, value='Phone') # 写入数据 for i, company in enumerate(company_list): email,phone = get_info(company) ws.cell(row=i+2, column=1, value=company) ws.cell(row=i+2, column=2, value=email) ws.cell(row=i+2, column=3, value=phone) # 保存Excel文件 wb.save('company_info.xlsx') if __name__ == '__main__': file_path = 'company_names.xlsx' company_list = read_from_excel(file_path) write_to_excel(company_list)优化这段代码

可以使用 if...else 判断 soup.find_all() 和 soup.find() 是否返回了有效结果，如果无效则将 email 和 phone 赋值为空字符串。 2. 在函数 write_to_excel 中，每次调用 get_info() 都会发起一个 http 请求，这会...

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupurl = 'http://www.zuihaodaxue.cn/zuihaodaxuepaiming2020.html'response = requests.get(url)soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')table = soup.find_all('table', {'class': 'table table-hover'})[0]tbody = table.find_all('tbody')[0]rows = tbody.find_all('tr')for row in rows: cols = row.find_all('td') print(cols[0].text.strip(), cols[1].text.strip(), cols[2].text.strip())代码发生list index out of range怎么解决

for row in rows: cols = row.find_all('td') if len(cols) == 3: print(cols[0].text.strip(), cols[1].text.strip(), cols[2].text.strip()) else: print("表格列数不为3") 这样可以避免索引越界的错误。

为此代码绘制可视化图表：import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://nba.hupu.com/stats/players" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser") table = soup.find("table", {"class": "players_table"}) headers = [] rows = [] for row in table.find_all("tr"): cells = row.find_all("td") if len(cells) > 0: row_data = [] for i in range(len(cells)): if len(headers) < len(cells): headers.append(cells[i].get_text().strip()) else: row_data.append(cells[i].get_text().strip()) if len(row_data) > 0: rows.append(row_data) # 打印表头和每一行数据 print(headers) for row in rows: print(row)

soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser") table = soup.find("table", {"class": "players_table"}) headers = [] rows = [] for row in table.find_all("tr"): cells = row.find_all("td") if ...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False url = "https://nba.hupu.com/stats/players" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_="players_table") rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:26]: cols = row.find_all("td") player = cols[1].text.strip() score_range = cols[4].text.strip() score_parts = score_range.split("-") min_score = float(score_parts[0]) max_score = float(score_parts[1]) score = int((min_score + max_score) / 2) players.append(player) scores.append(score) data = {"Player": players, "Score": scores} df = pd.DataFrame(data) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=8) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) for i, score in enumerate(scores): ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') fig.tight_layout() plt.show()对这些代码做一些小的优化

soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_=table_class_name) rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:limit+1]: cols = ...

import requests from bs4 import BeautifulSoup from openpyxl import Workbook # 发起HTTP请求获取网页内容 url = 'http://yjszs.hfut.edu.cn/2023/0505/c13524a291829/page.htm' # 将此处替换为你要爬取的网页URL response = requests.get(url) html = response.text # 使用BeautifulSoup解析HTML soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 创建一个Excel工作簿和工作表 workbook = Workbook() sheet = workbook.active # 查找表格元素并将其写入Excel表格 table = soup.find('table') # 假设表格是通过标签定义的 rows = table.find_all('tr') # 查找所有行 for row in rows: cells = row.find_all('td') # 查找当前行的所有单元格 row_data = [] for cell in cells: row_data.append(cell.text) # 提取单元格文本内容 sheet.append(row_data) # 将一行数据写入Excel表格 # 保存Excel文件 workbook.save('table.xlsx') # 将此处替换为你想要保存的文件名和路径

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 创建一个Excel工作簿和工作表 workbook = Workbook() sheet = workbook.active # 查找表格元素并将其写入Excel表格 table = soup.find('table') rows = table.find_...

rows = table.find_all('tr')这一行运行出来的是错误的

这个错误可能是因为你没有导入BeautifulSoup模块或者没有正确地创建一个...rows = soup.find_all('tr') 如果你已经按照以上步骤进行了操作，但是仍然出现错误，请提供更多错误信息和代码的上下文。

請幫我詳細講解一下BeautifulSoup(html_table, 'html.parser').select

BeautifulSoup(html_table, 'html.parser') 是使用 BeautifulSoup 函数将 html_table 这个字符串转化成一个 BeautifulSoup 的对象，'html.parser' 是指定解析器，这里使用的是 Python 内置的 html 解析器。...

In the code cell below, complete function tableRowCounter take the parameter s which is a string of HTML as input and returns the number of rows in the first table of s. The row that contains the table header should not be counted.

def tableRowCounter(s): soup = BeautifulSoup(s, 'html.parser') table = soup.find('table') rows = table.find_all('tr') # Ignore the first row if it contains th tags if rows[0].find('th'): rows ...

python爬虫使用beautifulsoup库爬取www.shanghairanking.cn网站中 大学名字 分数排名

soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') table = soup.find_all('table', class_='rk-table')[0] tbody = table.find_all('tbody')[0] rows = tbody.find_all('tr') for row in rows: cols = row...
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