import requests # 导入网页请求库 from bs4 import BeautifulSoup # 导入网页解析库 import pandas as pd import numpy as np import re import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl danurl=[]; def get_danurl(surl): r=requests.get(surl) r.encoding='utf-8' demo=r.text soup=BeautifulSoup(demo,"html.parser") wangzhi=soup.find_all('a',string=re.compile('杭州市小客车增量指标竞价情况')) list3=' '.join('%s' %id for id in wangzhi) res_url=r'href="(.*?)"' alink = re.findall(res_url, list3, re.I | re.S | re.M) return alink def get_page(url): mydict={} r=requests.get(url) r.encoding='utf-8' demo=r.text #print(demo) soup=BeautifulSoup(demo,"html.parser") try: duan2=soup.find_all('p',class_="p")[0].text duan3=soup.find_all('p',class_="p")[2].text pattern3 = re.compile(r'(?<=个人)\d+.?\d*') gerenbj=pattern3.findall(duan2)[0] jingjiariqi=soup.find_all('p',class_="p")[0].text.split('。')[0] except IndexError: duan2=soup.find_all('p',class_="p")[2].text duan3=soup.find_all('p',class_="p")[4].text pattern3 = re.compile(r'(?<=个人)\d+.?\d*') gerenbj=pattern3.findall(duan2)[0] jingjiariqi=soup.find_all('p',class_="p")[2].text.split('。')[0] duan1=soup.find_all('p')[1].text pattern1 = re.compile(r'(?<=个人增量指标)\d+.?\d*') gerenzb=pattern1.findall(duan1)[0] pattern2 = re.compile(r'(?<=单位增量指标)\d+.?\d*') danweizb=pattern2.findall(duan1)[0] pattern4 = re.compile(r'(?<=单位)\d+.?\d*') danweibj=pattern4.findall(duan2)[0] pattern5 = re.compile(r'(?<=个人)\d+.?\d*') mingerencjj=pattern5.findall(duan3)[0] avegerencjj=pattern5.findall(duan3)[1] pattern6 = re.compile(r'(?<=单位)\d+.?\d*') mindanweicjj=pattern6.findall(duan3)[0] avedanweicjj=pattern6.findall(duan3)[1] pattern7 = re.compile(r'(?<=成交)\d+.?\d*') mingerencjs=pattern7.findall(duan3)[0] mindanweicjs=pattern7.findall(duan3)[1] 解释代码

这段代码是用来爬取杭州市小客车增量指标竞价情况的数据。首先导入了requests库和BeautifulSoup库，用于进行网页请求和解析。然后定义了一个函数`get_danurl`，用于获取竞价情况网页的链接。函数中首先发送一个GET请求获取网页内容，然后使用BeautifulSoup进行解析，找到所有包含"杭州市小客车增量指标竞价情况"文本的链接，并通过正则表达式提取出链接地址。接下来是`get_page`函数，用于获取具体页面的数据。函数中同样发送一个GET请求获取网页内容，并使用BeautifulSoup进行解析。然后通过一些规则提取出所需的数据，如个人增量指标、单位增量指标、个人竞价、单位竞价、个人成交、单位成交等。最后返回一个包含这些数据的字典。

相关问题

请帮我解释一下这段代码：import requests from bs4 import BeautifulSoup import time import pymysql import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from travel_save_file import * import re for page in range(1,200): print(page) time.sleep(

这段代码是一个Python脚本，主要功能是爬取一个旅游网站的数据，并将数据存储到MySQL数据库中。具体解释如下：

1. `import`语句用来导入需要用到的Python模块，包括`requests`、`bs4`、`time`、`pymysql`、`pandas`、`numpy`、`matplotlib.pyplot`、`travel_save_file`和`re`。

2. `for`循环用来遍历旅游网站的200个页面，每次循环都会爬取一个页面的数据。

3. `print`语句用来输出当前循环的页面数。

4. `time.sleep()`函数用来控制爬取每个页面之间的时间间隔，避免爬取过快被网站封IP。

5. `requests.get()`函数用来向旅游网站发送GET请求，获取页面的HTML源代码。

6. `BeautifulSoup`模块用来解析HTML源代码，提取需要的数据。

7. `re`模块用来进行正则表达式匹配，提取需要的数据。

8. `pymysql`模块用来连接MySQL数据库，并将数据存储到数据库中。

9. `pandas`和`numpy`模块用来处理数据，例如将数据转换为DataFrame格式，进行数据筛选和统计等操作。

10. `matplotlib.pyplot`模块用来绘制数据图表，展示数据分布和趋势等信息。

11. `travel_save_file`模块是自定义的模块，用来将爬取到的数据存储到本地文件中。

用python第三方库Requests，BeautifulSoup，NumPy，pandas，Matplotlib 写一个天气预报统计的代码

好的，下面是一个简单的使用Requests，BeautifulSoup，NumPy，pandas和Matplotlib的天气预报统计代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 获取天气预报页面的HTML
url = 'https://www.tianqi.com/beijing/'
response = requests.get(url)
html = response.content.decode('utf-8')

# 使用BeautifulSoup解析HTML
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

# 获取天气预报数据
weather_list = []
for ul in soup.find_all('ul', class_='week'):
    for li in ul.find_all('li'):
        day = li.find('h1').text
        weather = li.find('span', class_='wea').text
        temp = li.find('div', class_='tem').text
        weather_list.append([day, weather, temp])

# 将天气预报数据转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(weather_list, columns=['Day', 'Weather', 'Temperature'])

# 统计天气数据
weather_counts = df['Weather'].value_counts()

# 绘制天气数据图表
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(weather_counts.index, weather_counts.values)
ax.set_title('Weather Forecast')
ax.set_xlabel('Weather')
ax.set_ylabel('Count')
plt.show()

这个代码会从天气网站上获取北京的天气预报数据，并将其转换为DataFrame，然后统计不同天气情况的出现次数，并用Matplotlib绘制柱状图展示。