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

时间: 2024-02-23 19:02:09 浏览: 21
在这段代码中,获取教师图片的代码是有问题的。应该使用node.select('img')来获取图片,而不是node.select('src')。修改后的代码如下: ``` 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')[0].get_text() info = node.select('p')[0].get_text() pic = node.select('img')[0].get('src') # 修改这里的代码 data = {'头衔':title, '老师':name, '简介':info, '图片':pic} jsons.append(data) save(jsons) ``` 这样就可以获取教师图片了。
相关问题

def get_argparser(): parser = argparse.ArgumentParser()

Sorry, as an AI language model, I don't have access to the previous context or the purpose of the function you shared. But based on the function signature, it seems like this is a Python function that returns an instance of the `ArgumentParser` class from the `argparse` module. The purpose of this class is to create a parser object that can parse command-line arguments and options. Here's an example usage of the `ArgumentParser` class: ``` import argparse def get_argparser(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--name', help='Enter your name') parser.add_argument('--age', type=int, help='Enter your age') return parser if __name__ == '__main__': parser = get_argparser() args = parser.parse_args() print(f"Hello {args.name}, you are {args.age} years old!") ``` In the above example, the `get_argparser()` function creates an instance of the `ArgumentParser` class and adds two arguments to it - `name` and `age`. The `parse_args()` method of the parser object is then called to parse the command-line arguments and options. Finally, the values of the `name` and `age` arguments are printed using the `print()` function.

import requests from bs4 import BeautifulSoup def getHTMLText(url): try: r = requests.get(url,timeout=30) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding return r.text except: return "产生异常" def jiexi(html_doc): soup = BeautifulSoup(html_doc,"html.parser") links = soup.find_all('a') for link in links: print(link.name,link["nref"],link.get.next()) if __name__ == 'main': url = "https://wallhaven.cc/toplist?page=7" print(getHTMLText(url))改进代码

这段代码可以改进的地方有: 1. 函数名jiexi不太直观,可以改为更明确的parse_links。 2. 在解析链接时,可以加上判断,如果链接是以http或https开头的,才输出链接信息,否则忽略。 3. 在主程序中,应该调用parse_links函数,而不是直接打印HTML页面内容。 改进后的代码如下: ``` import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_html_text(url): try: r = requests.get(url, timeout=30) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding return r.text except: return "产生异常" def parse_links(html_doc): soup = BeautifulSoup(html_doc, "html.parser") links = soup.find_all('a') for link in links: if link.has_attr('href') and (link['href'].startswith('http') or link['href'].startswith('https')): print(link.name, link['href'], link.get_text()) if __name__ == '__main__': url = "https://wallhaven.cc/toplist?page=7" html_text = get_html_text(url) parse_links(html_text) ``` 这样修改后,代码更加清晰易懂,功能也更加完善。

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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

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')

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