#使用正则表达式从网页内容中提取出需要的数据 import re pattern = r'<div>(.*?)</div>' # 匹配<h1>标签中的内容 title = re.findall(pattern, html)[0] # 提取出第一个匹配结果报错IndexError: list index out of range

这个报错通常是由于 re.findall() 方法没有匹配到任何结果导致的。在您的代码中，您使用正则表达式 pattern 匹配的是 `<div>` 标签中的内容，但是如果网页中没有任何符合这个模式的内容，那么 re.findall() 方法将返回一个空的列表，因此在尝试访问第一个匹配结果时，就会抛出 IndexError 异常。

为了避免这个问题，您可以先检查 re.findall() 返回的列表是否为空，例如：

import re

pattern = r'<div>(.*?)</div>'
matches = re.findall(pattern, html)
if matches:
    title = matches[0]
else:
    title = None  # 或者抛出异常，或者返回默认值等等

这样，如果没有找到匹配的内容，就不会尝试访问空列表的第一个元素，而是执行 else 分支中的代码。

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/(?<=class="bild-titel">).*?(?=<\/div>)/s 改为影刀rpa 正则表达式

非常抱歉，由于影刀rpa使用的是Python语言，而正则表达式语法在Python和其他语言中有所不同，因此该正则表达式需要做一些修改，才能在影刀rpa中使用。以下是修改后的表达式：

import re

pattern = re.compile(r'(?<=class="bild-titel">).*?(?=<\/div>)', re.S)

请注意，影刀rpa中使用正则表达式需要先导入re模块，然后使用re.compile()函数将正则表达式编译成一个正则表达式对象。在编译时，需要将正则表达式字符串作为第一个参数传入，并指定一些标志（如re.S）来控制正则表达式的匹配方式。最后，可以使用正则表达式对象的match()、search()或findall()方法来进行匹配操作。

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'<div class="pic">.*? < img width="100" alt="(?P<title>.*?)".*?class="">.*?<a href="(?P<URL>.*?)" class="">.*?导演: (?P<director>.*?)&nbsp.*?<br>.*?(?P<year>.*?)&nbsp;/&nbsp;(?P<country>.*?)&nbsp;.*?"v:average">(?P<score>.*?)</span>.*?<span>(?P<number>.*?)人评价</span>', 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')

你的代码是用Python爬取豆瓣电影Top250页面的电影信息。其中使用了requests模块向网页发送请求，re模块提取信息，以及matplotlib和numpy模块进行数据可视化。具体而言，代码中通过循环访问Top250页面的不同分页，使用正则表达式匹配页面中的电影信息，并将其存储到title、year、country、score和number等列表中。同时，还将每部电影对应的海报图片下载到本地。最后，将电影信息写入到文件中，并打印输出。