为什么有的爬虫程序是：soup.findAll("span",attars = {"class":"item"})，这和文件里给的有什么区别吗？或者说两者的应用场景是否有所不同？

在爬虫编程中，`soup.find_all("span", attrs={"class": "item"})` 和 `soup.find_all('div', class_='item')` 的区别在于它们针对HTML元素的选择器不同。

`find_all` 方法用于查找匹配指定条件的所有元素。第一个例子使用了一个复合属性选择器 `"span"` 和 `attrs` 参数，这里的 `{"class": "item"}` 表示查找类名为 "item" 的所有 `<span>` 元素。这意味着它会查找具有该特定类别的所有 `<span>` 标签。

第二个例子则是直接使用类名作为 `class_` 属性，`'div' class_='item'`，这会查找所有 `<div>` 元素，其中 `class` 属性值包含 "item"。

应用场景可能有以下差异：
1. 如果页面上 `<span>` 元素是目标信息的容器，而这些信息通常嵌套在其他类别的元素内（如类为 "item" 的 `<span>`），那么第一个选择器更合适。
2. 如果目标信息是在 `<div>` 元素中，且这些 `<div>` 具有相同的类名 "item"，则第二个选择器更简单直接。

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-- coding: utf-8 -- from bs4 import BeautifulSoup from items import TravelsDetailItem from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider class TuniudetailSpider(RedisCrawlSpider): name = "detail_urls" allowed_domains = ["trips.tuniu.com"] redis_key = "tuniu:detail_urls" def parse(self, response): soup = BeautifulSoup(response.text) tag_list_div = soup.find('div', {'class': 'tag-list clearfix'}) tag_list = tag_list_div.find_all('div') tags = [] for i in tag_list: tags.append(i.text) try: destination = soup.find('div', {'class': 'poi-container-header'}).p.text destination = destination.strip() price = soup.find('div', {'class': 'gallery-text-info'}).p.span.text except Exception as e: destination="" price="" item = TravelsDetailItem() item["taglist"] = ",".join(tags) item["destination"] = destination item["price"] = price item["id"] = response.url.split("/")[-1] return item将每一行代码都作解释

好的，下面是每一行代码的解释：

-- coding: utf-8 --

这一行表示文件编码格式为 UTF-8。

from bs4 import BeautifulSoup
from items import TravelsDetailItem
from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider

这三行分别导入了 BeautifulSoup、TravelsDetailItem 和 RedisCrawlSpider 三个类。

class TuniudetailSpider(RedisCrawlSpider):

定义了一个名为 TuniudetailSpider 的类，继承了 RedisCrawlSpider 类。

name = "detail_urls"

定义了爬虫的名称为 detail_urls。

allowed_domains = ["trips.tuniu.com"]

定义了允许爬取的域名。

redis_key = "tuniu:detail_urls"

定义了 redis_key，使用 Redis 存储爬取的 URL。

def parse(self, response):

定义了一个名为 parse 的方法，用于解析爬取到的响应。

soup = BeautifulSoup(response.text)

使用 BeautifulSoup 库对响应的 HTML 内容进行解析。

tag_list_div = soup.find('div', {'class': 'tag-list clearfix'})
tag_list = tag_list_div.find_all('div')
tags = []
for i in tag_list:
    tags.append(i.text)

从 HTML 内容中提取标签信息，将其存储在列表 tags 中。

try:
    destination = soup.find('div', {'class': 'poi-container-header'}).p.text
    destination = destination.strip()
    price = soup.find('div', {'class': 'gallery-text-info'}).p.span.text
except Exception as e:
    destination=""
    price=""

从 HTML 内容中提取目的地和价格信息，如果提取失败则将值设为空字符串。

item = TravelsDetailItem()
item["taglist"] = ",".join(tags)
item["destination"] = destination
item["price"] = price
item["id"] = response.url.split("/")[-1]

创建一个 TravelsDetailItem 对象，并将提取到的信息存储到该对象中。

return item

返回 TravelsDetailItem 对象，供后续处理。

# -*- coding: utf-8 -*- from bs4 import BeautifulSoup from items import TravelsDetailItem from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider class TuniudetailSpider(RedisCrawlSpider): name = "detail_urls" allowed_domains = ["trips.tuniu.com"] redis_key = "tuniu:detail_urls" def parse(self, response): soup = BeautifulSoup(response.text) tag_list_div = soup.find('div', {'class': 'tag-list clearfix'}) tag_list = tag_list_div.find_all('div') tags = [] for i in tag_list: tags.append(i.text) try: destination = soup.find('div', {'class': 'poi-container-header'}).p.text destination = destination.strip() price = soup.find('div', {'class': 'gallery-text-info'}).p.span.text except Exception as e: destination="" price="" item = TravelsDetailItem() item["taglist"] = ",".join(tags) item["destination"] = destination item["price"] = price item["id"] = response.url.split("/")[-1] return item怎么解释这些代码

这是一段 Python 代码，使用了 Scrapy 框架进行爬虫。该爬虫的目的是爬取途牛旅游网站的旅游详情页面，从中提取标签、目的地和价格等信息，并存储到一个名为 TravelsDetailItem 的自定义数据结构中。其中，使用了 BeautifulSoup 库对 HTML 内容进行解析，将标签信息存储在一个列表中，最后将所有信息封装到 TravelsDetailItem 中并返回。此外，该代码还使用了 RedisCrawlSpider 类，实现了分布式爬虫的功能。