for items in list_of_T_ITEMS: #for item in items: items=list(items.split("；"))# li.append(items)

你的代码片段是用来将列表中的字符串拆分成子字符串并添加到另一个列表中。在循环中，你使用了`list_of_T_ITEMS`作为迭代对象，然后通过使用字符串的`split()`方法将每个字符串以分号分割成多个子字符串，并将它们添加到`li`列表中。我注意到你在注释中使用了`item`这个变量，但实际上没有在代码中使用它。如果你想逐个处理子字符串，可以取消注释并在循环中使用`item`变量。

相关问题

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pd# 构造请求头headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}# 发送请求response = requests.get('https://book.douban.com/tag/', headers=headers)# 解析页面soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# 获取标签列表tag_list = soup.find_all('a', class_='tag-title-wrapper')book_list = []for tag in tag_list: # 构造标签页的链接 tag_url = tag['href'] # 发送标签页的请求 tag_response = requests.get(tag_url, headers=headers) # 解析标签页 tag_soup = BeautifulSoup(tag_response.text, 'html.parser') # 获取图书列表 book_items = tag_soup.find_all('li', class_='subject-item') # 遍历图书列表，获取图书名称和作者 for item in book_items: title = item.find('div', class_='info').h2.a.text.strip() author = item.find('div', class_='info').find('div', class_='pub').text.strip().split('/')[0] book_list.append((title, author))# 将图书列表转换为 DataFramedf = pd.DataFrame(book_list, columns=['书名', '作者'])# 导出为 Excel 文件df.to_excel('book_list.xlsx', index=False)改进这段代码

这段代码可以改进的地方有：

1. 使用 requests 库发送 HTTP 请求时，建议使用 Session 来管理请求，可以提高请求的效率，并且在发送多个请求时可以维持会话状态；
2. 使用 BeautifulSoup 解析 HTML 页面时，可以指定解析器，例如使用 lxml 解析器可以提高解析效率；
3. 在获取图书名称和作者时，可以使用 CSS 选择器来提取信息，例如使用 .info h2 a 来选择书名元素，使用 .info .pub 来选择作者元素；
4. 将代码封装成一个函数，提高代码的可重用性。

改进后的代码如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 构造请求头
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
}

# 创建 Session 对象
session = requests.Session()
session.headers.update(headers)

def get_book_list():
    # 发送请求
    response = session.get('https://book.douban.com/tag/')
    # 解析页面
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    # 获取标签列表
    tag_list = soup.select('.tag-title-wrapper a')
    book_list = []
    for tag in tag_list:
        # 构造标签页的链接
        tag_url = tag['href']
        # 发送标签页的请求
        tag_response = session.get(tag_url)
        # 解析标签页
        tag_soup = BeautifulSoup(tag_response.text, 'lxml')
        # 获取图书列表
        book_items = tag_soup.select('.subject-item')
        # 遍历图书列表，获取图书名称和作者
        for item in book_items:
            title = item.select_one('.info h2 a').text.strip()
            author = item.select_one('.info .pub').text.strip().split('/')[0]
            book_list.append((title, author))
    # 将图书列表转换为 DataFrame
    df = pd.DataFrame(book_list, columns=['书名', '作者'])
    # 导出为 Excel 文件
    df.to_excel('book_list.xlsx', index=False)
    
if __name__ == '__main__':
    get_book_list()

import requests from bs4 import BeautifulSoup import re import pandas as pd url = 'https://music.163.com/discover/toplist?id=19723756' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3' } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') song_list = soup.find('ul', {'class': 'f-hide'}) song_items = song_list.find_all('li') data = [] for song_item in song_items: song_title = song_item.find('a') if song_title: song_title = song_title.text.strip() else: song_title = '' song_id = song_item.find('a') if song_id: song_id = song_id['href'].split('=')[1] else: song_id = '' song_url = f'https://music.163.com/song/media/outer/url?id={song_id}.mp3' song_artists = song_item.find('span', {'class': 's-fc3'}) if song_artists: song_artists = song_artists.text.strip() song_artists = re.sub('\s+', ' ', song_artists) song_artists = re.sub('/', ', ', song_artists) else: song_artists = '' data.append([song_title, song_url, song_artists]) df = pd.DataFrame(data, columns=['Title', 'URL', 'Artists']) df.to_excel('song_list.xlsx', index=False)

好的，根据您提供的代码，可以按照以下方式进行修改：

1. 首先，在获取歌曲信息时，需要找到包含歌曲时长和歌手名称的元素。

2. 在获取歌曲时长和歌手名称时，需要分别从该元素中提取出对应的信息。

以下是修改后的代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import pandas as pd

url = 'https://music.163.com/discover/toplist?id=19723756'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

song_list = soup.find('ul', {'class': 'f-hide'})
song_items = song_list.find_all('li')

data = []
for song_item in song_items:
    song_title = song_item.find('a')
    if song_title:
        song_title = song_title.text.strip()
    else:
        song_title = ''

    song_id = song_item.find('a')
    if song_id:
        song_id = song_id['href'].split('=')[1]
    else:
        song_id = ''

    song_url = f'https://music.163.com/song/media/outer/url?id={song_id}.mp3'

    song_info = song_item.find('span', {'class': 'song-list-item-info'})
    if song_info:
        song_info = song_info.text.strip().split('-')
        song_artists = song_info[0].strip()
        song_duration = song_info[1].strip()
    else:
        song_artists = ''
        song_duration = ''

    data.append([song_title, song_url, song_artists, song_duration])

df = pd.DataFrame(data, columns=['Title', 'URL', 'Artists', 'Duration'])
df.to_excel('song_list.xlsx', index=False)

在修改后的代码中，我添加了以下内容：

1. 在获取歌曲信息时，使用 `song_item.find('span', {'class': 'song-list-item-info'})` 获取包含歌曲时长和歌手名称信息的元素。

2. 在获取歌手名称和歌曲时长时，使用 `song_info = song_info.text.strip().split('-')` 将元素的文本内容以 `-` 分隔，得到包含歌手名称和歌曲时长的列表。

3. 根据列表中的元素顺序，使用 `song_artists = song_info[0].strip()` 和 `song_duration = song_info[1].strip()` 分别获取歌手名称和歌曲时长。

4. 在 `data.append()` 中添加了 `song_duration`，它会作为歌曲信息的第四个元素保存到 `data` 列表中。

5. 修改了 `df = pd.DataFrame(data, columns=['Title', 'URL', 'Artists'])` 为 `df = pd.DataFrame(data, columns=['Title', 'URL', 'Artists', 'Duration'])`，将 `Duration` 列添加到了 DataFrame 中。

希望这个修改后的代码可以帮助到您！