title=li.css('.title::attr(title)').get()

这是一个使用 Python 的 Scrapy 框架中 Selector 对象的语法。该代码使用了 CSS 选择器，从一个网页中提取出 class 名为 title 的元素的 title 属性值。具体来说，li 表示要提取的元素是 li 标签，.title 表示该元素的 class 属性为 title，::attr(title) 表示提取该元素的 title 属性值。

相关问题

分析这段python代码，import requests import parsel import csv import time f = open('book.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', newline='') csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[ '标题', '推荐', '评价', '作者', '出版日期', '出版社', '原价', '售价', '折扣', '电子书价格', '详情页', ]) csv_writer.writeheader() for page in range(1,26): print(f"----------------------------正在爬取第{page}页数据--------------------------------") time.sleep(2.5) url = f"http://bang.dangdang.com/books/bestsellers/01.00.00.00.00.00-24hours-0-0-1-{page}" headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36 Edg/113.0.1774.57' } response = requests.get(url=url, headers=headers) # print(response.text) selector = parsel.Selector(response.text) lis = selector.css('ul.bang_list li') for li in lis: title = li.css('.name a::attr(title)').get() href = li.css('.name a::attr(href)').get() comment = li.css('.star a::text').get() recommend = li.css('.tuijian::text').get() author = li.css('div:nth-child(5) a:nth-child(1)::attr(title)').get() date = li.css('div:nth-child(6) span::text').get() press = li.css('div:nth-child(6) a::text').get() price_n = li.css('div.price p:nth-child(1) span.price_n::text').get() price_r = li.css('div.price p:nth-child(1) span.price_r::text').get() price_s = li.css('div.price p:nth-child(1) span.price_s::text').get() ebook = li.css('.price_e .price_n::text').get() dit = { '标题': title, '推荐': comment, '评价': recommend, '作者': author, '出版日期': date, '出版社': press, '原价': price_r, '售价': price_n, '折扣': price_s, '电子书价格': ebook, '详情页': href, } csv_writer.writerow(dit)

这段代码实现了从当当网爬取畅销书的信息，并将信息保存到CSV文件中。代码主要分为以下几个部分：

1. 导入requests、parsel、csv和time四个模块。

2. 打开CSV文件，并设置编码和标题行。

3. 通过循环爬取前25页的畅销书信息，每一页有60本畅销书。

4. 构造请求URL和请求头，发送HTTP请求，获取响应。

5. 使用parsel解析响应，获取每本畅销书的信息。

6. 构造字典存储每本畅销书的信息，并使用csv.DictWriter将字典写入CSV文件。

7. 在每次循环结束后，暂停2.5秒，避免过于频繁的请求导致被网站封禁。

总体来说，这段代码实现了一个简单的网络爬虫，用于获取当当网畅销书的信息。需要注意的是，如果要将代码用于实际应用中，需要遵守相关法律法规，避免对网站造成不必要的影响。

import requests import parsel headers = { 'Referer': 'https://www.ximalaya.com/', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36 Edg/113.0.1774.35' } def download_one_music(song_id, name): api_url = 'https://www.ximalaya.com/revision/play/v1/audio?id='+song_id+'&ptype=1' response = requests.get(api_url, headers=headers) src = response.json()['data']['src'] print(src) response = requests.get(src,headers=headers) print(response) with open(name + '.m4a',mode='wb')as f: f.write(response.content) response = requests.get('https://www.ximalaya.com/album/68559551',headers=headers) html =response.text selector = parser.Selector(html) lis = selector.css('li._nO') for li in lis: title = li.css('div.text._nO a::attr(title)').get() href = li.css('div.text._nO a::attr(title)').get() song_id = href.split('/')[-1] print(song_id,title)

这段代码是一个Python脚本，用于从喜马拉雅网站下载音乐。代码中使用了requests和parsel库，headers中设置了请求头信息。其中，download_one_music函数是用于下载单个音乐的，通过传入歌曲ID和名称来进行下载。该函数中首先通过API接口获取到音乐的下载地址src，然后再通过requests库进行下载，最后将文件保存到本地。代码中还使用了循环遍历li元素，通过CSS选择器获取到每个音乐的ID和名称，从而进行批量下载。需要注意的是，这种爬取方式可能会违反喜马拉雅网站的规定和法律法规，建议在遵守相关法律法规的前提下使用。