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

时间: 2024-04-17 09:28:27 浏览: 67
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: ```python 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。

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import requests import re # from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # import pandas as pd i = 1 lists = [0, 25, 50, 75, 100, 125, 150, 175, 200, 225, 250] title = [] year = [] country = [] score = [] number = [] for page in range(0, 226, 25): url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(page) + '&filter=' headers = { 'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.121 Safari/537.36"} resp = requests.get(url=url, headers=headers) resp.encoding = "utf-8" pattern = re.compile( r'.*? < img width="100" alt="(?P<title>.*?)".*?class="">.*?.*?导演: (?P<director>.*?) .*?
.*?(?P<year>.*?) / (?P<country>.*?) .*?"v:average">(?P<score>.*?).*?(?P<number>.*?)人评价', re.S) pic_url = re.compile(r'< img width="100".*?src="(.*?)" class="">', re.S) pic_URl = pic_url.findall(resp.text) data2 = pattern.finditer(str(resp.text)) for url1 in pic_URl: file1 = open('films.pic\\' + str(i) + '.jpg', 'ab') Pic = requests.get(url1) file1.write(Pic.content) i = i + 1 file1.close() file2 = open('movie.text', 'a+', encoding='utf-8') for m in data2: if int(m['number']) / 100000 > 13: number.append(int(m['number']) / 100000) country.append(m['country']) year.append(m['year']) title.append(m['title']) score.append(m['score']) file2.write( '电影名:' + m['title'] + ', 导演:' + m['director'] + ', 年份:' + m['year'] + ', 国家:' + m['country'] + ', 评分:' + m[ 'score'] + ',评价人数:' + str(int(m['number']) / 100000) + ' 100k') file2.write('\n') print( '电影名:' + m['title'] + ', 导演:' + m['director'] + ', 年份:' + m['year'] + ', 国家:' + m['country'] + ', 评分:' + m[ 'score'] + ',评价人数:' + str(int(m['number']) / 100000) + ' 100k')

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