def parse_html(html):

时间: 2024-08-15 07:05:53 浏览: 32
`def parse_html(html):` 这一行定义了一个名为 `parse_html` 的 Python 函数，它接收一个参数 `html`，通常表示 HTML 文档的内容。这个函数的目的可能是解析 HTML 内容以提取特定信息（如链接、标题、图像路径等）。然而，函数体未给出。 下面是一个简单的示例来说明如何实现这样一个函数： ```python from bs4 import BeautifulSoup def parse_html(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 提取页面内的所有链接 links = [a['href'] for a in soup.find_all('a')] return links # 示例HTML文本 sample_html = ''' <html> <body> <a href="https://www.example.com">Example Link</a> </body> </html> ''' # 调用函数并打印结果 parsed_links = parse_html(sample_html) print(parsed_links) ``` 在这个示例中： 1. 我们导入了 `BeautifulSoup` 库，这是用于解析 HTML 和 XML 文件的标准库。 2. 定义了 `parse_html` 函数，它接收一个 HTML 字符串作为输入。 3. 使用 `BeautifulSoup` 创建了一个解析器实例，并传入 HTML 字符串以及解析器类型 (`'html.parser'`)。 4. 找到了 HTML 中所有的 `<a>` 标签，每个标签可能包含一个链接属性 `'href'`。 5. 把所有找到的链接存储在一个列表中，并返回这个列表。 **相关问题**: 1. 如何修改 `parse_html` 函数来提取 HTML 中的图片链接？ 2. 当解析到复杂嵌套结构时，如何避免遇到错误或异常情况？ 3. 如何在 HTML 解析过程中处理 Unicode 编码问题？

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def parse_html(self):

你给出的代码定义了 parse_html 方法，它属于一个类，可以通过 self 访问类的属性和方法。这个方法的作用是解析 HTML 文本，可以使用 Python 标准库中的 html.parser 模块或者第三方库 BeautifulSoup 来完成...

def parse_html_to_dataframe(html): """ 解析网页数据到dataframe中 """ soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") tables = soup.select('table') #选择表格数据 df_list = [] for table in tables: df_list.append(pd.concat(pd.read_html(table.prettify()))) df = pd.缺失代码(df_list)

缺失的代码应该是 concat，即： df = pd.concat(df_list) 这将所有表格数据合并成一个 DataFrame。

import requests from bs4 import BeautifulSoup session = requests.Session() cookie = 'your_cookie_here' session.headers.update({'cookie': cookie}) def get_with_cookie(url): try: resp = session.get(url) return resp.text except requests.exceptions.RequestException as e: print("请求异常:", e) return None # 解析HTML内容，提取商品名称、价格和销量信息 def parse_html(html): try: soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') title = soup.select_one('h3.tb-main-title[data-title]') return title except Exception as e: print("解析异常:", e) return None # 测试接口： url = 'https://item.taobao.com/item.htm?id=699089474285&ali_refid=a3_430673_1006:1102522391:N:%2BAkz14GC%2BXi%2Bma9dw7y9M4p5Yhq5iT8I:f9e826228fbc823934848d20e28dff81&ali_trackid=162_f9e826228fbc823934848d20e28dff81&spm=a2e0b.20350158.31919782.5' resp_text = get_with_cookie(url) if resp_text is not None: title = parse_html(resp_text) if title is not None: # 打印商品信息 print(title.text.strip()) else: print("解析失败") else: print("请求失败")用其他方式帮我解析对应位置的数据

def parse_title(html): try: pattern = r'"title":"(.*?)"' # 正则表达式模式 title = re.search(pattern, html).group(1) # 查找匹配的字符串并提取 return title except Exception as e: print("解析异常:...

import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_html(url): 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'} try: response = requests.get(url, headers=headers) response.raise_for_status() response.encoding = response.apparent_encoding return response.text except: return "" def parse_html(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') book_list = soup.find_all('li', class_='subject-item') for book in book_list: title = book.find('div', class_='info').find('a')['title'] author_info = book.find('div', class_='pub').get_text().split('/') author = author_info[0].strip() publisher = author_info[-3].strip() print('书名：', title) print('作者：', author) print('出版社：', publisher) print('--------------------------') if __name__ == '__main__': for i in range(0,1000,20): url = 'https://book.douban.com/tag/%E5%8E%86%E5%8F%B2?start='+str(i)+'&type=T' html = get_html(url) parse_html(html)输出结果转为excle表格

def parse_html(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') book_list = soup.find_all('li', class_='subject-item') data = [] for book in book_list: title = book.find('div', class_='info')....

parse_page（）

例如，可以使用 Python 的 Beautiful Soup 库来解析 HTML： from bs4 import BeautifulSoup def parse_page(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 解析页面标题 title = soup.title.string ...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl class LianJiaSpider(): def __init__(self): self.url = 'https://bj.lianjia.com/ershoufang/pg{0}/' self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36 SLBrowser/8.0.0.12022 SLBChan/109'} def send_request(self, url): resp = requests.get(url, headers=self.headers) if resp.status_code == 200: return resp def parse_html(self, resp): lst = [] html = resp.text bs = BeautifulSoup(html, 'lxml') ul = bs.find('ul', class_='sellListContent') li_list = ul.find_all('li') for item in li_list: title = item.find('div', class_='title').text positionInfo = item.find('div', class_='positionInfo').text address = item.find('div', class_='address').text followInfo = item.find('div', class_='followInfo').text tag = item.find('div', class_='tag').text totalPrice = item.find('div', class_='totalPrice totalPrice2').text unitPrice = item.find('div', class_='unitPrice').text # print(unitPrice) lst.append((title, positionInfo, address, followInfo, tag, totalPrice, unitPrice)) print(lst) self.save(lst) def save(self, lst): wb = openpyxl.Workbook() sheet = wb.active for row in lst: sheet.append(row) continue wb.save('D:/爬虫/链家.csv') def start(self): for i in range(1, 5): full_url = self.url.format(i) resp = self.send_request(full_url) #print(resp.text) self.parse_html(resp) if __name__ == '__main__': lianjia = LianJiaSpider() lianjia.start()使用以上代码爬取数据保存到文件中只显示最后一页30条数据，前面页码的数据都被覆盖了，如何更改

def parse_html(self, resp): html = resp.text bs = BeautifulSoup(html, 'lxml') ul = bs.find('ul', class_='sellListContent') li_list = ul.find_all('li') for item in li_list: title = item.find('...

def parse_title(html): try: root = lxml.etree.HTML(html) title = root.xpath('//h3[@class="tb-main-title"]/text()')[0] # 使用XPath定位节点并提取文本 return title except Exception as e: print("解析异常:", e) return None # 测试接口： url = 'https://item.taobao.com/item.htm?id=699089474285&ali_refid=a3_430673_1006:1102522391:N:%2BAkz14GC%2BXi%2Bma9dw7y9M4p5Yhq5iT8I:f9e826228fbc823934848d20e28dff81&ali_trackid=162_f9e826228fbc823934848d20e28dff81&spm=a2e0b.20350158.31919782.5' resp_text = get_with_cookie(url) if resp_text is not None: title = parse_title(resp_text) if title is not None: # 打印商品信息 print(title.strip()) else: print("解析失败") else: print("请求失败")解析异常: list index out of range 解析失败

def parse_title(html): try: root = lxml.etree.HTML(html) title_node = root.xpath('//h3[@class="tb-main-title"]') if len(title_node) > 0: title = title_node[0].text.strip() return title else: ...

def parse_book_info(self, url): response = self.get_response(url=url) selector = Selector(text=response.text) page = selector.xpath("//div[@class='paginator']/a[last()]/text()").get()

这段代码定义了一个名为 parse_book_info 的方法，用于解析图书信息。它接受一个参数 url，表示要解析的页面的URL。 首先，它调用了之前定义的 get_response 方法来发送 HTTP 请求并获取响应。然后，使用 ...

def parse_html(html): try: soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') title = soup.select_one('h3.tb-main-title[data-title]') return title except Exception as e: print("解析异常:", e) return None # 测试接口： url = 'https://item.taobao.com/item.htm?id=699089474285&ali_refid=a3_430673_1006:1102522391:N:%2BAkz14GC%2BXi%2Bma9dw7y9M4p5Yhq5iT8I:f9e826228fbc823934848d20e28dff81&ali_trackid=162_f9e826228fbc823934848d20e28dff81&spm=a2e0b.20350158.31919782.5' resp_text = get_with_cookie(url) if resp_text is not None: title = parse_html(resp_text) if title is not None: # 打印商品信息 print(title.text.strip()) else: print("解析失败") else: print("请求失败")解析失败。代码写的没有问题

可能是因为您使用的是 BeautifulSoup 库的 'html.parser' 解析器，在某些情况下可能无法正确解析特定的 HTML 标记或结构。您可以尝试使用其他解析器，例如 lxml 或 html5lib，看看是否能够解决问题。另外，建议您在...

请详细解释以下代码并给每行代码添加注释：#导入requests库 import requests #导入beautifulsoup库 from bs4 import BeautifulSoup import codecs #目标url URL = "https://movie.douban.com/top250" #请求头 HEADERS = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36'} def download_page(url): data = requests.get(url, headers=HEADERS).content return data def parse_html(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 测试时可以使用print soup.prettify()打印查看获得的页面 # 根据css获取页面信息 movie_list_ol = soup.find('ol', attrs={'class':'grid_view'}) movie_name_list = [] # 遍历页面中有关的信息 for movie_li in movie_list_ol.find_all('li'): # 电影描述 detail = movie_li.find('div', attrs={'class':'hd'}) # 电影名字 movie_name = detail.find('span', attrs={'class':'title'}).getText() movie_name_list.append(movie_name) # 找到下一页 next_page = soup.find('span', attrs={'class':'next'}).find('a') if next_page: # 拼接下一页的url，继续爬取下一页 return movie_name_list, URL + next_page['href'] return movie_name_list, None def main(): url = URL with codecs.open('movies.txt', 'w', encoding='utf-8') as fp: movies_all = [] while url: html = download_page(url) movies, url = parse_html(html) movies_all.extend(movies) for index, movie in enumerate(movies_all): index += 1 # 将获得的信息写入文件 fp.write('{index}.{movie}\n'.format(index=index, movie=movie)) if __name__ == '__main__': main() print('爬取成功')

def parse_html(html): #使用BeautifulSoup库解析HTML页面 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') #测试时可以使用print soup.prettify()打印查看获得的页面 #根据css获取页面信息 movie_list_ol = soup....

修改 def get_data(url): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.140 Safari/537.36' } req = request.Request(url, headers=headers) response = request.urlopen(req) if response.getcode() == 200: return response.read() return None if __name__ == '__main__': html = get_data( 'http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/1200486.json?_v_=yes&offset=0&startTime=2018-07-28%2022%3A25%3A03') print(html) def parse_data(html): data = json.loads(html)['cmts'] # 将str转换为json comments = [] for item in data: comment = { 'id': item['id'], 'nickName': item['nickName'], 'cityName': item['cityName'] if 'cityName' in item else '', # 处理cityName不存在的情况 'content': item['content'].replace('\n', ' ', 10), # 处理评论内容换行的情况 'score': item['score'], 'startTime': item['startTime'] } comments.append(comment) return comments if __name__ == '__main__': html = get_data( 'http://m.maoyan.com/mmdb/comments/movie/1200486.json?_v_=yes&offset=0&startTime=2018-07-28%2022%3A25%3A03') comments = parse_data(html) print(comments)

parse_data()函数用来解析获取到的评论数据，并将其处理成字典形式，以便后续的分析和使用。在主函数中，先调用get_data()函数获取评论数据，再将获取到的数据传给parse_data()函数进行解析，最后将解析后的数据存储...

in <module> b = parse_detail_page(t)IndexError: list index out of range

def parse_detail_page(html): soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') # 调试代码 print(soup) print(soup.select('.lemmaWgt-promotion-rightPreciseAd')) # ... 这样可以输出 soup 对象和 soup.select...

def parse_title(html): try: root = etree.HTML(html) title = root.xpath('//h3[@class="tb-main-title"]/text()')[0] # 使用XPath定位节点并提取文本 return title except Exception as e: print("解析异常:", e) return None # 测试接口： url = 'https://item.taobao.com/item.htm?id=699089474285&ali_refid=a3_430673_1006:1102522391:N:%2BAkz14GC%2BXi%2Bma9dw7y9M4p5Yhq5iT8I:f9e826228fbc823934848d20e28dff81&ali_trackid=162_f9e826228fbc823934848d20e28dff81&spm=a2e0b.20350158.31919782.5' resp_text = get_with_cookie(url) if resp_text is not None: title = parse_title(resp_text) if title is not None: # 打印商品信息 print(title.strip()) else: print("解析失败") else: print("请求失败")解析异常: module 'xml.etree' has no attribute 'HTML' 解析失败

从错误信息来看，Python解释器提示 module 'xml.etree' has no attribute 'HTML'，说明 etree 模块中没有名为 HTML 的属性或方法。这是因为在 Python 3.9 及以上版本中，etree 模块不再提供 HTML 解析器，需要使用...

def parse_onepage(html): soup =BeautifulSoup(html,'lxml') div_list=soup.select('div.li_txt') jsons=[] # a = li_list[0].select('div > div.info > div.hd >a > span.title')[0].get.text() # print(a) for node in div_list: title = node.select('h4')[0].get_text() name = node.select('h3 ')[0].get_text() info = node.select('p')[0].get_text() pic=node.select('src') data = {'头衔':title,'老师':name,'简介':info,'图片':pic} jsons.append(data) save(jsons)下载教师图片

def parse_onepage(html): soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') div_list = soup.select('div.li_txt') jsons = [] for node in div_list: title = node.select('h4')[0].get_text() name = node.select('h3')...

class DouBanBook(object): def __init__(self, start_url, headers, queue): self.start_url = start_url self.headers = headers self.queue = queue def get_response(self, url): try: session = requests.Session() response = session.get(url, headers=self.headers) response.encoding = "utf-8" response.raise_for_status() return response except Exception as e: logging.warn(e.args, exc_info=False) logging.basicConfig(level=logging.WARN, filename="doubanbook.log", filemode="w", format='%(asctime)s %(filename)s [line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s', datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S') # 获取图书标签页信息和链接 def parse_start_url(self, response): selector = Selector(text=response.text) # td_list = selector.xpath("//div[@class='article']/div[@class='']/div/table/tbody/tr/td") td_list = selector.xpath("//table[@class='tagCol']/tbody/tr/td") for td in td_list: items = {} items['book_tag'] = td.xpath("./a/text()").get() # 图书标签 tag_href = td.xpath("./a/@href").get() # 标签链接 tag_url = "https://book.douban.com" + tag_href self.queue.put(tag_url)

- parse_start_url(self, response): 这个方法用于解析起始URL的响应，并提取图书标签页信息和链接。它使用 parsel 库解析 HTML 页面，然后使用 XPath 表达式提取目标数据。最后，将标签链接放入队列中。 该类...

import requests import os from bs4 import BeautifulSoup cookie = os.getenv('MY_COOKIE') # 保存到环境变量中 def get_with_cookie(url): headers = { 'cookie': cookie, 'pragma': 'no-cache', 'referer': 'https://uland.taobao.com/sem/tbsearch?refpid=mm_26632258_3504122_32538762&keyword=%E7%88%B1%E6%B7%98%E5%AE%9D%E4%B9%B0%E4%B8%9C%E8%A5%BF&clk1=066356e5e429004e6730976351cc1afc&upsId=066356e5e429004e6730976351cc1afc', 'sec-ch-ua': '"Microsoft Edge";v="113", "Chromium";v="113", "Not-A.Brand";v="24"', 'sec-ch-ua-mobile': '?0', 'sec-ch-ua-platform': "Windows", 'sec-fetch-dest': 'document', 'sec-fetch-mode': 'navigate', 'sec-fetch-site': 'same-origin', 'sec-fetch-user': '?1', 'upgrade-insecure-requests': '1', 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36 Edg/113.0.1774.50' } resp = requests.get(url=url, headers=headers) return resp.text # 解析HTML内容，提取商品名称、价格和销量信息 def parse_html(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') title = soup.select_one('h3.tb-main-title[data-title]') return title # 测试接口： url = 'https://item.taobao.com/item.htm?id=699089474285&ali_refid=a3_430673_1006:1102522391:N:%2BAkz14GC%2BXi%2Bma9dw7y9M4p5Yhq5iT8I:f9e826228fbc823934848d20e28dff81&ali_trackid=162_f9e826228fbc823934848d20e28dff81&spm=a2e0b.20350158.31919782.5' resp_text = get_with_cookie(url) title = parse_html(resp_text) # 打印商品信息 print(title.text.strip())使用try-except语句捕获异常

def parse_html(html): try: soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') title = soup.select_one('h3.tb-main-title[data-title]') return title except Exception as e: print("解析异常:", e) return ...

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"该资源是一份关于声控开关制作的教学资料，旨在教授读者如何制作和调试声控开关，同时涵盖了半导体三极管的基础知识，包括其工作原理、类型、测量方法和在电路中的应用。" 声控开关是一种利用声音信号来控制电路通断的装置，常用于节能照明系统。在制作声控开关的过程中，核心元件是三极管，因为三极管在电路中起到放大和开关的作用。 首先，我们需要理解三极管的基本概念。三极管是电子电路中的关键器件，分为两种主要类型：NPN型和PNP型。它们由两个PN结构成，分别是基极（b）、集电极（c）和发射极（e）。电流从发射极流向集电极，而基极控制这个电流。NPN型三极管中，电流从基极到发射极是正向的，反之对于PNP型。 在选择和测试三极管时，要关注其参数，如电流放大系数β，它决定了三极管放大电流的能力。例如，90××系列的三极管，如9013、9012、9014和9018，分别对应不同特性的NPN型和PNP型三极管。此外，还有不同封装形式，如塑料封装或金属封装，以及不同功能的标识，如开关管、低频小功率管等。 在声光控开关电路中，声控部分通常涉及麦克风或其他声音传感器，当接收到特定音量或频率的声音时，会触发信号。这个信号通过三极管进行放大，进而控制可控硅或场效应管，使电路闭合，从而开启负载（如照明设备）。照明时间控制在1分钟内，这可能涉及到延时电路的设计，如使用定时器芯片。 在实际操作中，需要用到的工具包括示波器来测量三极管的特性曲线，确保其工作在正确的区域。电路安装和调试则要求对电路原理有深入的理解，包括放大电路的分析和元件的正确连接。 制作声控开关不仅是学习电子技术的一种实践方式，也是理解半导体器件工作原理的良好途径。通过这样的项目，不仅可以提升动手能力，还能增强对基础电子学理论的理解。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【性能测试与优化】：string to int转换的基准测试分析

# 1. 性能测试与优化概述 ## 1.1 性能测试与优化的重要性 在IT行业，随着用户需求的不断增长和技术的快速发展，系统的性能成为衡量一个产品成功与否的关键指标之一。性能测试是一种评估软件系统性能的方法，其目的在于通过合理的测试手段发现系统性能瓶颈，并为优化提供依据。优化，则是在性能测试的基础上，通过各种手段提升系统性能，满足业务需求。 ## 1.2 性能测试的目的与方法 性能测试的目的是为了验证系统能够满足性能需求，而不是简单地找出系统存在的问题。常见的性能测试方法包括负载测试、压力测试、稳定性测试和容量测试等。通过这些测试，我们可以了解到系统在特定条件下的行为表现，如响应时间、
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shapely库求交点

Shapely 是一个用于处理地理空间几何形状的 Python 库，它支持多种几何类型如点、线、面以及它们之间的操作，包括求交点。如果你有两个几何对象（例如，线段或多边形），你可以使用 Shapely 的 `intersection` 函数计算它们的交集部分。这个函数会返回一个新的几何对象，表示两者相交的部分。 ```python from shapely.geometry import Point, LineString, Polygon # 创建两个几何对象 line1 = LineString([(0, 0), (1, 1)]) polygon = Polygon([(0, 0),