/travel/http%EF%BC%9A//localhost/travel/route_list.html

时间: 2024-01-25 09:13:11 浏览: 24
根据提供的引用内容,这是一个URL地址,其中包含了协议、主机名、路径和查询参数。下面是对URL的各个部分的解释: 协议:http 主机名:localhost 路径:/travel/route_list.html 查询参数:无 这个URL的作用是访问主机名为localhost的服务器上的travel目录下的route_list.html文件。查询参数可以用来传递额外的信息给服务器。 如果你想了解更多关于URL的知识,可以参考以下问题: 1. 什么是URL? 2. URL的组成部分有哪些? 3. 如何解析URL中的查询参数?
相关问题

https://github.com/soulcoder1998/itfxq_travel_app

这是一个 GitHub 上的开源项目,该项目是一个旅游应用程序。该应用程序提供了旅游景点的信息,包括景点的介绍、图片和评分等信息。用户可以根据自己的需求选择旅游目的地,并在应用程序中查看有关该目的地的详细信息。这个项目的代码是公开的,任何人都可以查看和使用它。

爬取:https://www.mafengwo.cn/travel-scenic-spot/mafengwo/84711.html的数据代码

好的,以下是一个使用Python编写的爬虫代码,可以爬取该网页的相关数据: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup # 设置请求头信息 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' } # 定义爬取网页数据的函数 def get_data(): # 指定要爬取的网页链接 url = 'https://www.mafengwo.cn/travel-scenic-spot/mafengwo/84711.html' # 发送HTTP请求 response = requests.get(url, headers=headers) # 解析HTML文档 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 获取景点名称 spot_name = soup.find('h1', class_='t-title').text # 获取景点评分 score = soup.find('span', class_='score').text # 获取景点地址 spot_address = soup.find('span', class_='item-address').text.strip() # 获取景点介绍 spot_intro = soup.find('div', class_='summary').text.strip() # 获取景点图片链接 image_url = soup.find('img', class_='img-responsive')['src'] # 输出景点信息 print('景点名称:', spot_name) print('评分:', score) print('地址:', spot_address) print('介绍:', spot_intro) print('图片链接:', image_url) # 主函数 if __name__ == '__main__': # 调用爬取网页数据的函数 get_data() ``` 在代码中,我们首先使用`requests`库发送HTTP请求,然后使用`BeautifulSoup`库解析HTML文档。通过分析网页的HTML结构,我们可以使用`find`方法获取到需要的景点名称、评分、地址、介绍和图片链接等数据。最后,我们输出这些数据到控制台中。当然,您可以将这些数据存储到文件或数据库中,以便后续分析。

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翻译代码:#计算代价 def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

优化这段代码:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

import requests import random import parsel visited_urls = set() # 保存已经访问过的链接 page = 1 while True: # 循环爬取 url = f'https://travel.qunar.com/travelbook/list.htm?page={page}&order=hot_heat' html_data = requests.get(url).text selector = parsel.Selector(html_data) lis = selector.css('.list_item h2 a::attr(href)').getall() # 遍历当前页面中的所有链接 for li in lis: detail_url = 'https://travel.qunar.com' + li if detail_url in visited_urls: # 如果链接已经访问过,则跳过 continue visited_urls.add(detail_url) # 将链接加入集合中 detail_html = requests.get(detail_url).text time.sleep(random.randint(3, 5)) detail_selector = parsel.Selector(detail_html) title = detail_selector.css('.b_crumb_cont *:nth-child(3)::text').get() comment = detail_selector.css('.title.white::text').get() view_count = detail_selector.css('.view_count::text').get() date = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.when > p > span.data::text').get() days = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.howlong > p > span.data::text').get() money = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.howmuch > p > span.data::text').get() character = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.who > p > span.data::text').get() play_list = detail_selector.css('#js_mainleft > div.b_foreword > ul > li.f_item.how > p > span.data > span::text').getall() for play in play_list: print(play) print(title, comment, view_count, date, days, money, character, play_list, detail_url) time.sleep(random.randint(3, 5)) # 判断是否需要继续爬取 if len(lis) == 0 or page >= 20: break page += 1这段代码怎么将爬取出来的所有数据保存到csv文件

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