def parse_html(html):

时间: 2024-08-15 19:05:53 浏览: 75
`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_tables(source, headers, table_index): """parse_tables(string source, list headers, int table_index) headers可以是一系列字符串（如果有头部列），也可以是一系列整数（如果没有头部列）。 这个...
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http-parse:http数据包解析

Python中的http.parse通常指的是http-parser库，这是一个Cython编写的高性能HTTP/1.x解析器，提供了Python绑定。它可以解析HTTP请求和响应，提供了一个简洁的API供开发者使用。在Python中，我们可以利用这个库来...
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html调用python，python回调结果给html.zip

var result = JSON.parse(xhr.responseText); // 更新HTML页面 document.getElementById('result').innerHTML = result; } }; xhr.send(JSON.stringify({param1: 'value1', param2: 'value2'})); } 这段...

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_page_content(html):

def parse_page_content(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 解析标题 title = soup.find('title').text # 解析段落 paragraphs = [p.get_text() for p in soup.find_all('p')] # 解析...

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。

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...

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)错误修改

def parse_html(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') book_list = soup.find_all('li', class_='subject-item') if not book_list: print('没有更多书籍了！') return for book in book_list: ...

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 ...

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('...

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...

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_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: ...

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....

import requests from lxml import etree import time import random import json class DoubanSpider: def __init__(self): # 基准url self.url = "https://movie.douban.com/top250?start={}" # 请求头 self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.77 Safari/537.36'} def get_html(self, url): # 发送请求，得到响应对象 resp = requests.get(url=url, headers=self.headers) # 返回响应字符串 return resp.content.____（1）____ def parse_page(self, html): # 得到XPath解析对象 p = ____（2）____ # 获取li节点列表 li_list = p.____（3）____('//ol[@class="grid_view"]/li') # 初始化一个空列表 movies_lst = [] # 遍历li节点 for li in li_list: # 创建一个空字典 item = {} # 电影名 item['name'] = li.xpath('.//span[@class="title"]/text()')____（4）____.strip() # 评分 item['score'] = li.xpath('.//span[@class="rating_num"]/text()')____（4）____.strip() # 评论数 item['comment_num'] = li.xpath('.//div[@class="star"]/span[4]/text()')____（4）____.strip() print(item) # 将每一部电影追加到列表中 movies_lst.____（5）____(item) return movies_lst def run(self): # 定义一个空列表 movies = [] for page in range(10): # 拼接每一页的url url = self.url.____（6）____(page * 25) # 向url发送请求获取响应内容 html = self.get_html(url) # 得到每一页的电影列表 movie_lst = self.parse_page(html) # 将电影列表加入movies中 movies.____（7）____(movie_lst) # 随机休眠1-2秒 time.____（8）____(random.randint(1, 2)) # 以写模式打开douban.json，编码方式为utf-8 with open('douban.json', __（9）__, encoding='utf-8') as f: # 将电影写入json文件中 json.__（10）_(movies, f, ensure_ascii=False, indent=2) if __name__ == "__main__": # 创建spider对象 spider = DoubanSpider() # 调用对象的run方法 spider.run()

2. 使用 etree.HTML(html) 方法得到XPath解析对象。 3. 使用 .xpath() 方法获取li节点列表。 4. 使用 [0] 取出列表中的第一个元素，并使用 .strip() 方法去除多余空格。 5. 使用 .append() 方法将每一部...

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...

优化这段代码：import requests import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree import time import pymysql from sqlalchemy import create_engine from urllib.parse import urlencode # 编码 URL 字符串 start_time = time.time() #计算程序运行时间 def get_one_page(i): try: headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36' } paras = {'reportTime': '2023-03-23', #可以改报告日期，比如2018-6-30获得的就是该季度的信息 'pageNum': i #页码 } url = 'http://s.askci.com/stock/a/?' + urlencode(paras) response = requests.get(url,headers = headers) if response.status_code == 200: return response.text return None except RequestException: print('爬取失败') def parse_one_page(html): soup = BeautifulSoup(html,'lxml') content = soup.select('#myTable04')[0] #[0]将返回的list改为bs4类型 tbl = pd.read_html(content.prettify(),header = 0)[0] # prettify()优化代码,[0]从pd.read_html返回的list中提取出DataFrame tbl.rename(columns = {'序号':'serial_number', '股票代码':'stock_code', '股票简称':'stock_abbre', '公司名称':'company_name', '省份':'province', '城市':'city', '主营业务收入(201712)':'main_bussiness_income', '净利润(201712)':'net_profit', '员工人数':'employees', '上市日期':'listing_date', '招股书':'zhaogushu', '公司财报':'financial_report', '行业分类':'industry_classification', '产品类型':'industry_type', '主营业务':'main_business'},inplace = True) return tbl def generate_mysql(): conn = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='******', port=3306, charset = 'utf8', db = 'wade') cursor = conn.cursor() sql = 'CREATE TABLE IF NOT EXISTS listed_company (serial_number INT(20) NOT NULL,stock_code INT(20) ,stock_abbre VARCHAR(20) ,company_name VARCHAR(20) ,province VARCHAR(20) ,city VARCHAR(20) ,main_bussiness_income VARCHAR(20) ,net_profit VARCHAR(20) ,employees INT(20) ,listing_date DATETIME(0) ,zhaogushu VARCHAR(20) ,financial_report VARCHAR(20) , industry_classification VARCHAR(20) ,industry_type VARCHAR(100) ,main_business VARCHAR(200) ,PRIMARY KEY (serial_number))' cursor.execute(sql) conn.close() def write_to_sql(tbl, db = 'wade'): engine = create_engine('mysql+pymysql://root:******@localhost:3306/{0}?charset=utf8'.format(db)) try: tbl.to_sql('listed_company2',con = engine,if_exists='append',index=False) # append表示在原有表基础上增加，但该表要有表头 except Exception as e: print(e) def main(page): generate_mysql() for i in range(1,page): html = get_one_page(i) tbl = parse_one_page(html) write_to_sql(tbl) # # 单进程 if __name__ == '__main__': main(178) endtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %endtime) # 多进程 from multiprocessing import Pool if __name__ == '__main__': pool = Pool(4) pool.map(main, [i for i in range(1,178)]) #共有178页 emdtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %(time.time()-start_time))

这段代码已经很简洁了，但是可以通过以下方式进行优化： 1. 导入模块时可以将相同的模块放在一起，如将requests和pandas放在一起，将BeautifulSoup和lxml放在一起。 2. 导入模块时可以只导入需要的部分，如只导入...

import requestsfrom html.parser import HTMLParserimport argparsefrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor, as_completedimport multiprocessingprefix = "save/"readed_path = multiprocessing.Manager().Queue()cur_path = multiprocessing.Manager().Queue()new_path = multiprocessing.Manager().Queue()lock = multiprocessing.Lock()class MyHttpParser(HTMLParser): def __init__(self): super().__init__() self.tag = [] self.href = "" self.txt = "" def handle_starttag(self, tag, attrs): self.tag.append(tag) if tag == "a": for att in attrs: if att[0] == 'href': self.href = att[1] def handle_endtag(self, tag): if tag == "a" and len(self.tag) > 2 and self.tag[-2] == "div": print("in div, link txt is %s ." % self.txt) print("in div, link url is %s ." % self.href) if not self.href in readed_path.queue: readed_path.put(self.href) new_path.put(self.href) self.tag.pop(-1) def handle_data(self, data): if len(self.tag) >= 1 and self.tag[-1] == "a": self.txt = datadef LoadHtml(path, file_path): if len(file_path) == 0: file_path = "/" url = f"http://{path}{file_path}" try: response = requests.get(url) print(response.status_code, response.reason, response.raw.version) data = response.content.decode("utf-8") if response.status_code == 301: data = response.headers["Location"] if not data in readed_path.queue: new_path.put(data) data = "" return data except Exception as e: print(e.args)def ParseArgs(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("-p", "--path", help="domain name") parser.add_argument("-d", "--deep", type=int, help="recursion depth") args = parser.parse_args() return argsdef formatPath(path): path = path.removeprefix("https://") path = path.removeprefix("http://") path = path.removeprefix("//") return pathdef doWork(path): path = formatPath(path) m = path.find("/") if m == -1: m = len(path) data = LoadHtml(path[:m], path[m:]) with open(prefix + path[:m] + ".html", "w+", encoding="utf-8") as f: f.write(data) parse.feed(data)def work(maxdeep): args = ParseArgs() cur_path.put(formatPath(args.path)) readed_path.put(formatPath(args.path)) parse = MyHttpParser() with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor: for i in range(args.deep): size = cur_path.qsize() futures = [executor.submit(doWork, cur_path.get()) for _ in range(size)] for future in as_completed(futures): try: future.result() except Exception as e: print(e) cur_path.queue.clear() while not new_path.empty(): cur_path.put(new_path.get()) print(i)if __name__ == '__main__': work(5)此代码出现Unresolved reference 'parse'

这是因为您在 doWork 函数中使用了 parse 变量，但是该变量未在 doWork 函数中定义或传递。您需要将 parse 变量作为参数传递给 doWork 函数，或者将其定义为全局变量，以便在 doWork 函数中使用它。如果...

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')...

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掌握HTML/CSS/JS和Node.js的Web应用开发实践

资源摘要信息:"本资源摘要信息旨在详细介绍和解释提供的文件中提及的关键知识点，特别是与Web应用程序开发相关的技术和概念。" 知识点一：两层Web应用程序架构 两层Web应用程序架构通常指的是客户端-服务器架构中的一个简化版本，其中用户界面（UI）和应用程序逻辑位于客户端，而数据存储和业务逻辑位于服务器端。在这种架构中，客户端（通常是一个Web浏览器）通过HTTP请求与服务器端进行通信。服务器端处理请求并返回数据或响应，而客户端负责展示这些信息给用户。 知识点二：HTML/CSS/JavaScript技术栈 在Web开发中，HTML、CSS和JavaScript是构建前端用户界面的核心技术。HTML（超文本标记语言）用于定义网页的结构和内容，CSS（层叠样式表）负责网页的样式和布局，而JavaScript用于实现网页的动态功能和交互性。 知识点三：Node.js技术 Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行时环境，它允许开发者使用JavaScript来编写服务器端代码。Node.js是非阻塞的、事件驱动的I/O模型，适合构建高性能和高并发的网络应用。它广泛用于Web应用的后端开发，尤其适合于I/O密集型应用，如在线聊天应用、实时推送服务等。 知识点四：原型开发 原型开发是一种设计方法，用于快速构建一个可交互的模型或样本来展示和测试产品的主要功能。在软件开发中，原型通常用于评估概念的可行性、收集用户反馈，并用作后续迭代的基础。原型开发可以帮助团队和客户理解产品将如何运作，并尽早发现问题。 知识点五：设计探索 设计探索是指在产品设计过程中，通过创新思维和技术手段来探索各种可能性。在Web应用程序开发中，这可能意味着考虑用户界面设计、用户体验（UX）和用户交互（UI）的创新方法。设计探索的目的是创造一个既实用又吸引人的应用程序，可以提供独特的价值和良好的用户体验。 知识点六：评估可用性和有效性 评估可用性和有效性是指在开发过程中，对应用程序的可用性（用户能否容易地完成任务）和有效性（应用程序是否达到了预定目标）进行检查和测试。这通常涉及用户测试、反馈收集和性能评估，以确保最终产品能够满足用户的需求，并在技术上实现预期的功能。 知识点七：HTML/CSS/JavaScript和Node.js的特定部分使用 在Web应用程序开发中，开发者需要熟练掌握HTML、CSS和JavaScript的基础知识，并了解如何将它们与Node.js结合使用。例如，了解如何使用JavaScript的AJAX技术与服务器端进行异步通信，或者如何利用Node.js的Express框架来创建RESTful API等。 知识点八：应用领域的广泛性 本文件提到的“基准要求”中提到，通过两层Web应用程序可以实现多种应用领域，如游戏、物联网（IoT）、组织工具、商务、媒体等。这说明了Web技术的普适性和灵活性，它们可以被应用于构建各种各样的应用程序，满足不同的业务需求和用户场景。 知识点九：创造性界限 在开发Web应用程序时，鼓励开发者和他们的合作伙伴探索创造性界限。这意味着在确保项目目标和功能要求得以满足的同时，也要勇于尝试新的设计思路、技术方案和用户体验方法，从而创造出新颖且技术上有效的解决方案。 知识点十：参考资料和文件结构 文件名称列表中的“a2-shortstack-master”暗示了这是一个与作业2相关的项目文件夹或代码库。通常，在这样的文件夹结构中，可以找到HTML文件、样式表（CSS文件）、JavaScript脚本以及可能包含Node.js应用的服务器端代码。开发者可以使用这些文件来了解项目结构、代码逻辑和如何将各种技术整合在一起以创建一个完整的工作应用程序。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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计算机体系结构概述：基础概念与发展趋势

![计算机体系结构概述：基础概念与发展趋势](https://img-blog.csdnimg.cn/6ed523f010d14cbba57c19025a1d45f9.png) # 摘要 计算机体系结构作为计算机科学的核心领域，经历了从经典模型到现代新发展的演进过程。本文从基本概念出发，详细介绍了冯·诺依曼体系结构、哈佛体系结构以及RISC和CISC体系结构的设计原则和特点。随后，文章探讨了现代计算机体系结构的新发展，包括并行计算体系结构、存储体系结构演进和互连网络的发展。文中还深入分析了前沿技术如量子计算机原理、脑启发式计算以及边缘计算和物联网的结合。最后，文章对计算机体系结构未来的发展趋
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int a[][3]={{1,2},{4}}输出这个数组

`int a[][3]={{1,2},{4}}` 定义了一个二维数组，它有两行三列，但是只填充了前两行的数据。第一行是 {1, 2}，第二行是 {4}。 当你尝试输出这个数组时，需要注意的是，由于分配的空间是固定的，所以对于只填充了两行的情况，第三列是未初始化的，通常会被默认为0。因此，常规的打印方式会输出类似这样的结果： ``` a[0][0]: 1 a[0][1]: 2 a[1][0]: 4 a[1][1]: (未初始化，可能是0) ``` 如果需要展示所有元素，即使是未初始化的部分，可能会因为语言的不同而有不同的显示方式。例如，在C++或Java中，你可以遍历整个数组来输出： `
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勒玛算法研讨会项目：在线商店模拟与Qt界面实现

资源摘要信息: "lerma:算法研讨会项目" 在本节中，我们将深入了解一个名为“lerma:算法研讨会项目”的模拟在线商店项目。该项目涉及多个C++和Qt框架的知识点，包括图形用户界面(GUI)的构建、用户认证、数据存储以及正则表达式的应用。以下是项目中出现的关键知识点和概念。 标题解析: - lerma: 看似是一个项目或产品的名称，作为算法研讨会的一部分，这个名字可能是项目创建者或组织者的名字，用于标识项目本身。 - 算法研讨会项目: 指示本项目是一个在算法研究会议或研讨会上呈现的项目，可能是为了教学、展示或研究目的。 描述解析: - 模拟在线商店项目: 项目旨在创建一个在线商店的模拟环境，这涉及到商品展示、购物车、订单处理等常见在线购物功能的模拟实现。 - Qt安装: 项目使用Qt框架进行开发，Qt是一个跨平台的应用程序和用户界面框架，所以第一步是安装和设置Qt开发环境。 - 阶段1: 描述了项目开发的第一阶段，包括使用Qt创建GUI组件和实现用户登录、注册功能。 - 图形组件简介: 对GUI组件的基本介绍，包括QMainWindow、QStackedWidget等。 - QStackedWidget: 用于在多个页面或视图之间切换的组件，类似于标签页。 - QLineEdit: 提供单行文本输入的控件。 - QPushButton: 按钮控件，用于用户交互。 - 创建主要组件以及登录和注册视图: 涉及如何构建GUI中的主要元素和用户交互界面。 - QVBoxLayout和QHBoxLayout: 分别表示垂直和水平布局，用于组织和排列控件。 - QLabel: 显示静态文本或图片的控件。 - QMessageBox: 显示消息框的控件，用于错误提示、警告或其他提示信息。 - 创建User类并将User类型向量添加到MainWindow: 描述了如何在项目中创建用户类，并在主窗口中实例化用户对象集合。 - 登录和注册功能: 功能实现，包括验证电子邮件、用户名和密码。 - 正则表达式的实现: 使用QRegularExpression类来验证输入字段的格式。 - 第二阶段: 描述了项目开发的第二阶段，涉及数据的读写以及用户数据的唯一性验证。 - 从JSON格式文件读取和写入用户: 描述了如何使用Qt解析和生成JSON数据，JSON是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。 - 用户名和电子邮件必须唯一: 在数据库设计时，确保用户名和电子邮件字段的唯一性是常见的数据完整性要求。 - 在允许用户登录或注册之前，用户必须选择代表数据库的文件: 用户在进行登录或注册之前需要指定一个包含用户数据的文件，这可能是项目的一种安全或数据持久化机制。 标签解析: - C++: 标签说明项目使用的编程语言是C++。C++是一种高级编程语言，广泛应用于软件开发领域，特别是在性能要求较高的系统中。 压缩包子文件的文件名称列表: - lerma-main: 这可能是包含项目主要功能或入口点的源代码文件或模块的名称。通常，这样的文件包含应用程序的主要逻辑和界面。 通过这些信息，可以了解到该项目是一个采用Qt框架和C++语言开发的模拟在线商店应用程序，它不仅涉及基础的GUI设计，还包括用户认证、数据存储、数据验证等后端逻辑。这个项目不仅为开发者提供了一个实践Qt和C++的机会，同时也为理解在线商店运行机制提供了一个良好的模拟环境。
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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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【计算机组成原理精讲】：从零开始深入理解计算机硬件

![计算机组成与体系结构答案完整版](https://img-blog.csdnimg.cn/6ed523f010d14cbba57c19025a1d45f9.png) # 摘要 本文全面介绍了计算机组成的原理、数据的表示与处理、存储系统、中央处理器（CPU）设计以及系统结构与性能优化的现代技术。从基本的数制转换到复杂的高速缓冲存储器设计，再到CPU的流水线技术，文章深入阐述了关键概念和设计要点。此外，本文还探讨了现代计算机体系结构的发展，性能评估标准，以及如何通过软硬件协同设计来优化系统性能。计算机组成原理在云计算、人工智能和物联网等现代技术应用中的角色也被分析，旨在展示其在支撑未来技术进