from bs4 import BeautifulSoup import csv import os import re # 设置文件夹路径 folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' # 创建CSV文件 csv_file = open('output.csv', 'w', newline='') csv_writer = csv.writer(csv_file) csv_writer.writerow(['ID', '时间', '发送号码', '接收号码', '发送内容']) # 遍历文件夹下的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith('.html'): file_path = os.path.join(root, file) # 打开文件并解析HTML源代码 with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: soup = BeautifulSoup(f, 'html.parser') # 提取talkid、时间、发送号码、接收号码、信息类型和消息内容的正则表达式模式 pattern = r'\[talkid:(\d+)\](.*?)</span> 向 (.*?) 发送 (.*?):\[(.*?)\]' matches = re.findall(pattern, soup) # 遍历匹配结果并输出 for match in matches: talkid = match[0] time = match[1].strip() sender = match[2].strip() receiver = match[3].strip() type = match[4].strip() content = re.findall(r'<a href="(.*?)">', match[5])[0] if type in ['音频', '图片'] else match[5] # 写入CSV文件 csv_writer.writerow([talkid, time, sender, receiver, content]) # 关闭CSV文件 csv_file.close() print("数据已成功写入CSV文件。")

时间: 2024-04-14 12:28:41 浏览: 104
这段代码是用于将指定文件夹下的HTML文件解析并提取其中的信息，然后将提取的信息写入CSV文件中。具体步骤如下： 1. 导入需要的模块：`BeautifulSoup`用于解析HTML，`csv`用于操作CSV文件，`os`用于文件路径操作，`re`用于正则表达式匹配。 2. 设置文件夹路径：将需要解析的HTML文件所在的文件夹路径赋值给变量`folder_path`。 3. 创建CSV文件：使用`open`函数创建一个名为`output.csv`的CSV文件，并创建一个`csv.writer`对象用于写入数据。第一行写入CSV文件的标题行。 4. 遍历文件夹下的所有文件：使用`os.walk`函数遍历指定文件夹下的所有文件。 5. 判断文件是否为HTML文件：通过判断文件名的后缀是否为`.html`来确定是否为HTML文件。 6. 打开文件并解析HTML源代码：使用`open`函数打开文件，并使用`BeautifulSoup`将文件内容解析为HTML对象。 7. 提取信息并写入CSV文件：使用正则表达式模式提取talkid、时间、发送号码、接收号码、信息类型和消息内容，并使用`re.findall`函数匹配所有符合模式的内容。然后遍历匹配结果，提取相应的内容，并根据信息类型进行判断处理。最后将提取到的数据写入CSV文件。 8. 关闭CSV文件：使用`close`方法关闭CSV文件。 9. 输出成功信息：打印提示信息，表示数据已成功写入CSV文件。 请注意，这段代码中的路径、正则表达式模式等部分可能需要根据实际情况进行调整。
相关问题

import os import re import csv from bs4 import BeautifulSoup folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' html_files = [] # 遍历文件夹及其子文件夹下所有HTML文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith('.html'): html_files.append(os.path.join(root, file))打开并提取所有html文件源代码

您好！要打开并提取所有HTML文件的源代码，可以按照以下步骤进行操作： 1. 导入所需的库： ```python import os from bs4 import BeautifulSoup ``` 2. 指定文件夹路径和一个空列表来存储HTML文件的路径： ```python folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' html_files = [] ``` 3. 使用`os.walk()`函数遍历文件夹及其子文件夹下的所有文件，并筛选出以`.html`结尾的文件： ```python for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith('.html'): html_files.append(os.path.join(root, file)) ``` 4. 循环遍历所有HTML文件，并使用BeautifulSoup库打开并提取源代码： ```python for file_path in html_files: with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: html_source_code = file.read() soup = BeautifulSoup(html_source_code, 'html.parser') # 在这里可以对源代码进行进一步的处理或提取需要的信息 ``` 请注意，这里使用了BeautifulSoup库来解析HTML文件，您需要确保已经安装了该库，可以使用`pip install beautifulsoup4`来安装。 希望能对您有所帮助！如有任何疑问，请随时提问。

import os from bs4 import BeautifulSoup import re import csv import pandas as pd # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)<\/body>' # 创建CSV文件并写入表头 # CSV文件路径 csv_file = 'path/to/your/csv/file.csv' csv_file = "output.csv" # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除<p>和()</p> body_data = body_data[0].replace("<p>", "").replace("()</p>", "") # # 使用正则表达式提取talk_id、时间、发送者ID和接收者ID matches2 = re.findall(r'(?:中发言|发送)\s*(.*?)\s*(?:音频 :|图片 :)?(?:\[([^\]]+)\])?', body_data) for match in matches2: # 提取链接地址 file_text = match[1] matches = re.findall(r'"([^"]*)"', file_text) if matches: file_name = matches[0] else: file_name = "No matches found." # print(file_name) # 替换字符 file_name = file_name.replace('No matches found.','') # 将提取的数据加载到DataFrame中 df_extracted = pd.DataFrame(file_name) # 读取原有的CSV文件 df_original = pd.read_csv(csv_file) print("---导入完成-----")

根据你的代码，你想将提取的文件名数据加载到一个DataFrame中，并将原有的CSV文件读取到另一个DataFrame中。然后，你可能想将提取的文件名数据写入已建的CSV文件中。以下是你可以继续完善的代码示例： ```python import os from bs4 import BeautifulSoup import re import csv import pandas as pd # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)<\/body>' # 创建CSV文件并写入表头 csv_file = "output.csv" header = ['File Name'] # 表头 # 首次创建CSV文件时，写入表头 if not os.path.exists(csv_file): with open(csv_file, mode='w', newline='') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow(header) # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除<p>和()</p> body_data = body_data[0].replace("<p>", "").replace("()</p>", "") # 使用正则表达式提取文件名 matches = re.findall(r'"([^"]*)"', body_data) if matches: file_name = matches[0] else: file_name = "No matches found." # 替换字符 file_name = file_name.replace('No matches found.', '') # 将提取的数据写入CSV文件 with open(csv_file, mode='a', newline='') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow([file_name]) print("数据已成功写入CSV文件") ``` 在上面的代码中，我添加了一些逻辑来创建CSV文件并写入表头。然后，使用`csv.writer`将提取的文件名写入CSV文件中的新行。请确保提供正确的文件夹路径和CSV文件路径，并根据需要调整代码。
阅读全文

相关推荐

py

import sys import os import urllib from bs4 import BeautifulSoup

import sys import os import urllib from bs4 import BeautifulSoup import re import time
py

import reimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport t

from bs4 import BeautifulSoup import time from xlwt import * poems = [] # 将故事变成了一个全局变量。 def getHtml(page): ''' 获取网页数据 :param page: 页数 :return: 网页html数据(文本格式) ''' ...
zip

爬取彼岸图网的壁纸 https://pic.netbian.com/

2. **Python爬虫框架**：Python是最常用的语言之一用于编写爬虫，如Scrapy和BeautifulSoup。Scrapy是一个强大的、可扩展的爬虫框架，适合大型项目；BeautifulSoup则是一个解析库，适合简单的网页解析。 3. **HTTP和...

from bs4 import BeautifulSoup import csv import os import re # 设置文件夹路径 folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' # 创建CSV文件 csv_file = open('output.csv', 'w', newline='') csv_writer = csv.writer(csv_file) csv_writer.writerow(['ID', '时间', '发送号码', '接收号码', '发送内容']) # 遍历文件夹下的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith('.html'): file_path = os.path.join(root, file) # 打开文件并解析HTML源代码 with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: soup = BeautifulSoup(f, 'html.parser') # 将soup对象转换为字符串 html_string = str(soup) # 提取talkid、时间、发送号码、接收号码、信息类型和消息内容的正则表达式模式 pattern = r'\[talkid:(\d+)\](.*?) 向 (.*?) 发送 (.*?):\[(.*?)\]' matches = re.findall(pattern, html_string)

2. 设置文件夹路径：将需要解析的HTML文件所在的文件夹路径赋值给变量folder_path。 3. 创建CSV文件：使用open函数创建一个名为output.csv的CSV文件，并创建一个csv.writer对象用于写入数据。第一行写入CSV...

import os from bs4 import BeautifulSoup import re import csv import pandas as pd # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)<\/body>' # 打开原有的CSV文件路径 csv_file = "output.csv" # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # # 使用正则表达式提取talk_id、时间、发送者ID和接收者ID matches2 = re.findall(r'(?:中发言|发送)\s*(.*?)\s*(?:音频 :|图片 :)?(?:\[([^\]]+)\])?', body_data) for match in matches2: # 提取链接地址 file_text = match[1] matches = re.findall(r'"([^"]*)"', file_text) if matches: file_name = matches[0] else: file_name = "No matches found." # print(file_name) # 替换字符 file_name = file_name.replace('No matches found.','') # 将提取的数据加载到DataFrame中 df_extracted = pd.DataFrame(file_name) # 读取原有的CSV文件 df_original = pd.read_csv(csv_file) print("---导入完成-----")

folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'(.*?)<\/body>' # 打开原有的CSV文件路径 csv_file = "output.csv" # 创建一个空的DataFrame用于存储提取的文件名数据 df_...

import os import csv from bs4 import BeautifulSoup # 设置文件夹路径 folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' # 遍历文件夹中的所有文件和子文件夹 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file_name in files: if file_name.endswith('.html'): file_path = os.path.join(root, file_name) # 打开HTML文件并读取源代码 with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: html_content = file.read() # 在这里可以对源代码进行进一步的操作和提取 soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') messages = soup.find_all('p') for message in messages: talk_id_tag = message.find_previous('a') if talk_id_tag: talk_id = talk_id_tag.text.strip()[1:] time = message.contents[0].strip().split(',')[0][1:] send_phone = message.find('span', class_='hint-success').text.strip() receive_phone = message.find_all('span', class_='hint-success')[1].text.strip() content_tag = message.find('a') if content_tag: content = content_tag['href'] content_type = '音频' else: content = message.text.strip() content_type = '文本' print("talkid:", talk_id) print("时间:", time) print("发送号码:", send_phone) print("接收号码:", receive_phone) print("发送内容:", content) print()

folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' # 遍历文件夹中的所有文件和子文件夹 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file_name in files: if file_name.endswith('.html'): file_path =...

import os from bs4 import BeautifulSoup import re import csv import pandas as pd # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)<\/body>' # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # # 使用正则表达式提取链接地址 matches2 = re.findall(r'(?:中发言|发送)\s*(.*?)\s*(?:音频 :|图片 :)?(?:\[([^\]]+)\])?', body_data) for match in matches2: # 提取链接地址 file_text = match[1] matches = re.findall(r'"([^"]*)"', file_text) if matches: file_name = matches[0] else: file_name = "No matches found." # print(file_name) # 替换字符 file_name = file_name.replace('No matches found.','')将上述file_name的结果添加到已有数据的csv文中，将其存放值在指定的file_name一列中

请注意，你需要将path/to/your/csv/file.csv替换为你实际的CSV文件路径。此代码将在CSV文件中创建一个名为file_name的新列，并将file_name的结果添加到每一行中。最后，它将保存修改后的数据回到CSV文件中，...

import os import csv from bs4 import BeautifulSoup # 文件夹路径 folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' # CSV文件路径 csv_file = r'C:/Users/test/Desktop/output.csv' # 创建CSV文件并写入表头 with open(csv_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow(['ID', '时间', '发送号码', '接收号码', '发送内容']) # 遍历文件夹内的所有文件 for file_name in os.listdir(folder_path): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) # 判断文件是否为HTML文件 if file_name.endswith('.html'): # 打开HTML文件并解析源代码 with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: soup = BeautifulSoup(file, 'html.parser') # 提取ID、时间、发送号码、接收号码和发送内容 talk_id = soup.find('span', class_='hint-success').text.strip() time = soup.find('body').contents[0].strip() send_number = soup.find_all('span', class_='hint-success')[0].text.strip() receive_number = soup.find_all('span', class_='hint-success')[1].text.strip() content = soup.find('p').contents[0].strip() # 判断发送内容是否为音频 if '音频' in content: audio_link = soup.find('a')['href'] content = f'音频文件位置：{audio_link}' # 将提取的信息写入CSV文件 with open(csv_file, 'a', newline='', encoding='utf-8') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow([talk_id, time, send_number, receive_number, content]) print("数据已成功写入CSV文件。")

请确保将folder_path变量设置为你的文件夹路径，并将csv_file变量设置为你想要保存CSV文件的路径。 代码运行完成后，会在指定路径下生成一个名为output.csv的CSV文件，并将提取的数据写入其中。如果一切顺利...

import os from bs4 import BeautifulSoup import re # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)<\/body>' # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: html_code = f.read() # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # 使用正则表达式提取talk_id、时间、发送者ID和接收者ID matches = re.findall(r'\[talkid:(\d+)\](\d+年\d+月\d+日 \d+:\d+:\d+).*?<span.*?>(\d+)<.*?>(.*?)<', body_data) # 提取唯一ID,时间,发送号码和私聊群聊关键词 matches1 = re.findall(r'<span.*?hint-success.*?>(\d+)<.*?>', body_data) # match = re.search('(中发言|发送)\s(.*?)\s', body_data) # if match: # content = match.group(2) matches2 = re.findall('(中发言|发送)\s(.*?)\s', body_data) for match in matches2: content = match[1] soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') if soup.find('= 2: receive_id = matches1[3] # 处理匹配结果 for match in matches: talk_id = match[0] time = match[1] send_id = match[2] talk_type = match[3] # 进行时间格式转换，将time转换为"0000-00-00"格式 time = time.replace('年', '-').replace('月', '-').replace('日', '') talk_type = talk_type.replace('向', '私聊').replace('在群', '群聊') # 打印结果 print("Talk ID:", talk_id) print("Time:", time) print("Sender ID:", send_id) print("Receive_id:", receive_id) print("Talk_type:", talk_type) print("Content:",content) print("---")导入至csv

folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" output_file = "output.csv" # 正则表达式模式 pattern = r'(.*?)<\/body>' # 创建 CSV 文件并写入表头 with open(output_file, "w", newline="", encoding="utf-...

import os import csv from bs4 import BeautifulSoup # 文件夹路径 folder_path = 'C:\Users\test\Desktop\DIDItest' # CSV文件路径 csv_file = r'C:\Users\test\Desktop\output.csv' # 创建CSV文件并写入表头 with open(csv_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow(['ID', '时间', '发送号码', '接收号码', '发送内容']) # 遍历文件夹内的所有文件 for file_name in os.listdir(folder_path): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) # 判断文件是否为HTML文件 if file_name.endswith('.html'): # 打开HTML文件并解析源代码 with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: soup = BeautifulSoup(file, 'html.parser') # 提取ID、时间、发送号码、接收号码和发送内容 talk_id = soup.find('span', class_='hint-success').text.strip() time = soup.find('body').contents[0].strip() send_number = soup.find_all('span', class_='hint-success')[0].text.strip() receive_number = soup.find_all('span', class_='hint-success')[1].text.strip() content = soup.find('p').contents[0].strip() # 判断发送内容是否为音频 if '音频' in content: audio_link = soup.find('a')['href'] content = f'音频文件位置：{audio_link}' # 将提取的信息写入CSV文件 with open(csv_file, 'a', newline='', encoding='utf-8') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow([talk_id, time, send_number, receive_number, content]) print("数据已成功写入CSV文件。")

请确保将folder_path和csv_file中的路径分隔符改为\\，或者使用原始字符串（在字符串前面加上r）。 2. 请确保文件夹路径和CSV文件路径是正确的，并且有读取和写入的权限。 如果你仍然遇到乱码问题，请提供...

import os import re import csv from bs4 import BeautifulSoup # 设置html文件路径 folder_path = r'C:\Users\test\Desktop\DIDItest' output_file = r'C:\Users\test\Desktop\output.csv' # 提取html文件内所需要数据 def extract_html_info(file_path, csv_writer): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: # 读取HTML源代码 html = file.read() soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 提取所有的标签 p_tags = soup.find_all('p') for p_tag in p_tags: # 提取ID、时间、发送号码、接收号码和发送内容 talk_id = soup.find('span', class_='hint-success').text.strip() time = soup.find('body').contents[0].strip() send_number = soup.find_all('span', class_='hint-success')[0].text.strip() receive_number = soup.find_all('span', class_='hint-success')[1].text.strip() content = soup.find('p').contents[0].strip() # 判断是否是音频 if '音频' in message: file_url = p_tag.find('a')['href'] csv_writer.writerow([talk_id, timestamp, send_number, receive_number, file_url]) else: csv_writer.writerow([talk_id, timestamp, send_number, receive_number, message]) # 创建CSV文件并写入数据 with open(output_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as file: csv_writer = csv.writer(file) csv_writer.writerow(['ID', '时间', '发送号码', '接收号码', '内容']) # 遍历文件夹及子文件夹，提取HTML文件信息 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith('.html'): file_path = os.path.join(root, file) extract_html_info(file_path, csv_writer) print("数据已成功写入CSV文件。")

1. 导入必要的模块：os、re、csv和BeautifulSoup。 2. 设置HTML文件夹路径和输出CSV文件路径。 3. 定义一个函数extract_html_info用于提取HTML文件中所需的数据。 4. 打开HTML文件，读取其源代码。 5. 使用...

网页内源代码模板如下： <html> <meta http-equiv="Content=-Type" content="text/html; charset=utf-8"> <head> </head> <body>[talkid:138031370]2014年4月20日 03:55:45 , 111222 向 232323 发送 我们已经是好友了，开始聊天吧！ () [talkid:138031371]2014年4月20日 04:45:45 , 111222 向 123456 发送 音频 :[<ahref="files/f/f123fsasfsfsjdfrhf_n.m4a"]>音频 () [talkid:138031372]2014年4月20日 04:55:45 , 111222 向 123456 发送 图片 :[<ahref="files/f/f123fsasfsfsjdfrhf_n.jpg"]>图片 () </body> </html> 利用python爬虫，打开C:/Users/test/Desktop/DIDItest文件夹下多个文件夹内的html文件源代码，并爬取源代码中的ID、时间、发送号码、接收号码、发送内容，如果发送内容不为文本，则提取文件所在链接地址，并将爬取的内容写入csv中

folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' # 创建CSV文件 csv_file = open('output.csv', 'w', newline='') csv_writer = csv.writer(csv_file) csv_writer.writerow(['ID', '时间', '发送号码', '接收号码'...

利用python爬虫，提取C:/Users/test/Desktop/DIDItest文件夹下每个文件夹内的html文件源代码，并提取源代码中的ID、时间、发送号码、接收号码、发送内容，如果发送内容为音频则提取音频所在位置，反之则保留发送内容，并将爬取的内容写入csv中 网页内源代码如下： <html> <meta http-equiv="Content=-Type" content="text/html; charset=utf-8"> <head> </head> <body>[talkid:138031361]2014年4月20日 03:55:45 , 434343 向 232323 发送 我们已经是好友了，开始聊天吧！ () [talkid:138031362]2014年4月20日 04:45:45 , 434343 向 123456 发送 音频 :[<ahref="files/f/f123fsasfsfsjdfrhf_n.m4a"]>音频 () [talkid:138031363]2014年4月20日 04:55:45 , 434343 向 123456 发送 音频 :[<ahref="files/f/f123fsasfsfsjdfrhf_n.jpg"]>图片 () [talkid:138031364]2014年4月20日 05:55:45 , 434343 向 3234221 发送 我们已经是好友了，开始聊天吧！ () [talkid:138031365]2014年4月20日 06:55:45 , 434343 向 1359075 发送 我们已经是好友了，开始聊天吧！ () </body> </html>

folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' # CSV文件路径 csv_file = 'output.csv' # CSV文件列名 csv_columns = ['ID', '时间', '发送号码', '接收号码', '发送内容'] # 创建CSV文件并写入列名 with open...

利用python爬虫，提取C:/Users/test/Desktop/DIDItest文件夹下多个文件内的html文件源代码，并提取源代码中的ID、时间、发送号码、接收号码、发送内容，如果发送内容为音频则提取音频所在位置，反之则保留发送内容，并将爬取的内容写入csv中 网页内源代码如下： <html> <meta http-equiv="Content=-Type" content="text/html; charset=utf-8"> <head> </head> <body>[talkid:138031361]2014年4月20日 03:55:45 , 434343 向 232323 发送 我们已经是好友了，开始聊天吧！ () [talkid:138031362]2014年4月20日 04:45:45 , 434343 向 123456 发送 音频 :[<ahref="files/f/f123fsasfsfsjdfrhf_n.m4a"]>音频 () [talkid:138031363]2014年4月20日 04:55:45 , 434343 向 123456 发送 音频 :[<ahref="files/f/f123fsasfsfsjdfrhf_n.jpg"]>图片 () [talkid:138031364]2014年4月20日 05:55:45 , 434343 向 3234221 发送 我们已经是好友了，开始聊天吧！ () [talkid:138031365]2014年4月20日 06:55:45 , 434343 向 1359075 发送 我们已经是好友了，开始聊天吧！ () </body> </html>

folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 提取数据的正则表达式模式 pattern = r'\[talkid:(\d+)\](.*?)<span class="hint-success" data-hint="">(\d+)</span> 向 <span class="hint-success" data-hint...

<html> <meta http-equiv="Content=-Type" content="text/html; charset=utf-8"> <head> </head> <body>[talkid:138031370]2014年4月20日 03:55:45 , 111222 向 232323 发送 我们已经是好友了，开始聊天吧！ () [talkid:138031371]2014年4月20日 04:45:45 , 111222 向 123456 发送 音频 :[<ahref="files/f/f123fsasfsfsjdfrhf_n.m4a"]>音频 () [talkid:138031372]2014年4月20日 04:55:45 , 111222 向 123456 发送 图片 :[<ahref="files/f/f123fsasfsfsjdfrhf_n.jpg"]>图片 () [talkid:138031373]2014年4月20日 05:55:45 , 111222 向 3234221 发送 我们已经是好友了，开始聊天吧！ () [talkid:138031374]2014年4月20日 06:55:45 , 111222 向 1359075 发送 我们已经是好友了，开始聊天吧！ () </body> </html>利用python爬虫，打开C:/Users/test/Desktop/DIDItest文件夹下多个文件夹内的html文件源代码，并爬取源代码中的ID、时间、发送号码、接收号码、发送内容，如果发送内容不为文本，则提取文件所在链接地址，并将爬取的内容写入csv中

folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' # 创建CSV文件 csv_file = open('output.csv', 'w', newline='') csv_writer = csv.writer(csv_file) csv_writer.writerow(['ID', '时间', '发送号码', '接收号码'...

网页内源代码模板如下： <html> <meta http-equiv="Content=-Type" content="text/html; charset=utf-8"> <head> </head> <body>[talkid:138031370]2014年4月20日 03:55:45 , 111222 向 232323 发送 我们已经是好友了，开始聊天吧！ () [talkid:138031371]2014年4月20日 04:45:45 , 111222 向 123456 发送 音频 :[<ahref="files/f/f123fsasfsfsjdfrhf_n.m4a"]>音频 () [talkid:138031372]2014年4月20日 04:55:45 , 111222 向 123456 发送 图片 :[<ahref="files/f/f123fsasfsfsjdfrhf_n.jpg"]>图片 () </body> </html> 利用python爬虫，打开C:/Users/test/Desktop/DIDItest文件夹下多个文件夹内的html文件源代码，并将源代码转换为字符串，爬取源代码字符串中的ID、时间、发送号码、接收号码、信息类型、发送内容，如果发送内容不为文本，则提取文件所在链接地址，并将爬取的内容写入csv中，talkid提取[]中talkid：后的数字、时间精确至年月日时分秒、发送号码提取第一个 data-hint"">之间的数字，接收号码提取第二个data-hint"">，信息类型就提取 发送与：之间的文字，如果没有：则定义为文字

folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' # 创建CSV文件并写入标题行 csv_file = open('output.csv', 'w', newline='') csv_writer = csv.writer(csv_file) csv_writer.writerow(['ID', '时间', '发送号码'...
docx

BS4_BeautifulSoup.docx

from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(open("index.html"), 'lxml') 也可以直接将HTML字符串作为参数传递给BeautifulSoup构造函数： python soup = BeautifulSoup("<html>data</html>", ...
zip

bs4_beautifulsoup4.zip

Python中用于网络爬虫读取网页的函数库，BeautifulSoup是python解析html非常好用的第三方库！

大家在看

recommend-type

ORACLE_EBS用户 职责 菜单 预置文件

ORACLE_EBS用户 职责 菜单 预置文件
recommend-type

地图分幅制作生产方法

矢量图、遥感影像在ARCGIS下标准分幅图的制作生产流程
recommend-type

surfer教程

surfer基础教程基础教程，难得精品，很好的哦，赶紧下载啊。
recommend-type

和利时macs3手册

手册是和利时macs3的使用说明。 和利时 macs3 手册
recommend-type

多變異圖的概念-minitab的PPT简易教程

多變異圖的概念 多变异图是一种以图形形式表示方差数据分析的方法，可以作为方差分析的一种“直观”的替代。这些图还可以用在数据分析的初级阶段以查看数据。该图显示每个因子在每个因子水平上的均值。

最新推荐

recommend-type

白色简洁风格的软件UI界面后台管理系统模板.zip

白色简洁风格的软件UI界面后台管理系统模板.zip
recommend-type

自动软包电芯极耳短路测试精切一体机sw17可编辑全套技术资料100%好用.zip

自动软包电芯极耳短路测试精切一体机sw17可编辑全套技术资料100%好用.zip
recommend-type

RuntimeException如何解决.md

RuntimeException如何解决.md
recommend-type

云链客服需要注意的事项

定期分析系统的投资回报率（ROI）是确保企业在实施云链客服系统后获得实际效益的关键步骤。以下是一个系统的框架和方法，帮助您有效地进行投资回报率分析。 投资回报率（ROI）分析框架 一、定义投资回报率 投资回报率（ROI）是衡量投资效率的指标，通常通过以下公式计算： ROI= 成本 收益−成本 ​ ×100% 收益：通过实施系统所带来的直接经济利益，例如收入增加、成本节省等。 成本：系统的实施和运营成本，包括初始投资和持续运营费用。 二、确定收益来源 直接收益 销售增长：由于客服系统提升了客户满意度和响应速度，导致客户购买量增加。 客户保留率提高：系统帮助降低客户流失率，保持长期客户关系。 跨卖和追加销售：通过更好的客户互动和数据分析，提升交叉销售和追加销售的机会。 间接收益 运营效率提升：客服人员的工作效率提高，能够处理更多客户请求，减少人力成本。 品牌形象增强：客户体验的改善有助于提升品牌形象，吸引新客户。 客户忠诚度提升：满意的客户更可能成为回头客，提升长期收益。
recommend-type

白色简洁风格的室内设计案例源码下载.rar

白色简洁风格的室内设计案例源码下载.rar
recommend-type

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。
recommend-type

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
recommend-type

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
recommend-type

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： `
recommend-type

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。