not _siblings.contains(trail->ex))

这是一段C++代码，其中`not`是C++中的关键字，用于表示逻辑非运算符。`_siblings.contains(trail->ex)`是一个布尔表达式，判断`_siblings`中是否包含`trail->ex`。如果`_siblings`中包含`trail->ex`，那么这个表达式的值为true，否则为false。所以，`not _siblings.contains(trail->ex)`的含义就是如果`_siblings`中不包含`trail->ex`，则表达式的值为true，否则为false。

相关问题

使用python读取xml所有数据后判断 所有节点是否被<!--XX_HLR_NUM--><!--END-->包含的

你可以使用Python的ElementTree库来读取XML文件，并使用正则表达式来判断节点是否被注释节点所包含。具体来说，你可以遍历XML树中的所有节点，并查找每个节点的前一个同级节点，判断该节点是否为注释节点，且其文本内容是否符合特定的正则表达式。

以下是一个示例代码，在读取XML文件后遍历所有节点，查找是否被注释节点包含：

import re
import xml.etree.ElementTree as ET

# 读取XML文件
tree = ET.parse('example.xml')

# 获取根元素
root = tree.getroot()

# 遍历所有节点并查找注释节点
for node in root.iter():
    # 如果节点是根节点，则跳过
    if node == root:
        continue
    
    # 查找当前节点的前一个同级节点
    siblings = node.getparent().findall(node.tag)
    index = siblings.index(node)
    prev_node = siblings[index-1] if index > 0 else None
    
    # 如果前一个节点为注释节点，则判断是否包含当前节点
    if isinstance(prev_node, ET.Comment) and re.search(r"XX_HLR_NUM", prev_node.text) and re.search(r"END", prev_node.tail):
        print("节点 %s 被注释节点包含" % node.tag)
    else:
        print("节点 %s 未被注释节点包含" % node.tag)

在这个示例中，我们使用`root.iter()`方法遍历XML树中的所有节点，并逐个查找其前一个同级节点。如果前一个节点是注释节点，并且其文本内容符合特定的正则表达式，则判断当前节点被注释节点包含，否则判断当前节点未被注释节点包含。如果你需要根据实际情况进行调整，可以修改正则表达式以匹配你需要查找的注释节点文本内容。

使用python bs4库从下面这段内容“<div class="maingrid" data-v-0f3d927f=""> <!-- --> <!-- --> <!-- --> <div class="period" data-v-0f3d927f=""> Saturday, Jun 3, 2023 </div> <div class="summary summarykpis4" data-v-0f3d927f=""> <div class="icon" data-v-0f3d927f=""> <div class="partly-cloudy-day" data-v-0f3d927f=""> </div> </div> <div class="kpi summary" data-v-0f3d927f=""> <div class="subtitle"> Max </div> <div> 28℃ </div> <div class="normals"> <div> 22 </div> <div> 27 </div> <div> 36 </div> <div class="subtitle"> Min </div> <div class="subtitle"> Mean </div> <div class="subtitle"> Max </div> </div> </div> <div class="kpi summary" data-v-0f3d927f=""> <div class="subtitle"> Min </div> <div> 13℃ </div> <div class="normals"> <div> 9.9 </div> <div> 15 </div> <div> 19 </div> <div class="subtitle"> Min </div> <div class="subtitle"> Mean </div> <div class="subtitle"> Max </div> </div> </div> <div class="kpi summary" data-v-0f3d927f=""> <div class="subtitle"> Rain </div> <div> 0mm </div> <div class="normals"> <div> 0 </div> <div> 4.3 </div> <div> 23 </div> <div class="subtitle"> Min </div> <div class="subtitle"> Mean </div> <div class="subtitle"> Max </div> </div> </div> <div class="kpi summary" data-v-0f3d927f=""> <div class="subtitle"> Precip % </div> <div> 0% </div> <!-- --> </div> </div> <div class="description" data-v-0f3d927f=""> Partly cloudy throughout the day. </div> <!-- --> <!-- --> <!-- --> <!-- --> <!-- --> <!-- --> <!-- --> <!-- --> <!-- --> <!-- --> <!-- --> </div>”提取出6月3至6月5日天气信息

首先，我们需要将这段内容转化为 BeautifulSoup 对象。代码如下：

from bs4 import BeautifulSoup

html = '<div class="maingrid" data-v-0f3d927f="">  <!-- -->  <!-- -->  <!-- -->  <div class="period" data-v-0f3d927f="">   Saturday, Jun 3, 2023  </div>  <div class="summary summarykpis4" data-v-0f3d927f="">   <div class="icon" data-v-0f3d927f="">    <div class="partly-cloudy-day" data-v-0f3d927f="">    </div>   </div>   <div class="kpi summary" data-v-0f3d927f="">    <div class="subtitle">     Max    </div>    <div>     28℃    </div>    <div class="normals">     <div>      22     </div>     <div>      27     </div>     <div>      36     </div>     <div class="subtitle">      Min     </div>     <div class="subtitle">      Mean     </div>     <div class="subtitle">      Max     </div>    </div>   </div>   <div class="kpi summary" data-v-0f3d927f="">    <div class="subtitle">     Min    </div>    <div>     13℃    </div>    <div class="normals">     <div>      9.9     </div>     <div>      15     </div>     <div>      19     </div>     <div class="subtitle">      Min     </div>     <div class="subtitle">      Mean     </div>     <div class="subtitle">      Max     </div>    </div>   </div>   <div class="kpi summary" data-v-0f3d927f="">    <div class="subtitle">     Rain    </div>    <div>     0mm    </div>    <div class="normals">     <div>      0     </div>     <div>      4.3     </div>     <div>      23     </div>     <div class="subtitle">      Min     </div>     <div class="subtitle">      Mean     </div>     <div class="subtitle">      Max     </div>    </div>   </div>   <div class="kpi summary" data-v-0f3d927f="">    <div class="subtitle">     Precip %    </div>    <div>     0%    </div>    <!-- -->   </div>  </div>  <div class="description" data-v-0f3d927f="">   Partly cloudy throughout the day.  </div>  <!-- -->  <!-- -->  <!-- -->  <!-- -->  <!-- -->  <!-- -->  <!-- -->  <!-- -->  <!-- -->  <!-- -->  <!-- -->  <!-- --> </div>'

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

接下来，我们可以用 `find_all` 函数来查找所有的日期标签，然后依次提取出这三天的天气信息。代码如下：

# 查找所有日期标签
dates = soup.find_all('div', {'class': 'period'})
# 初始化存储天气信息的列表
weather_info = []

# 循环遍历查找到的日期标签
for date in dates:
    # 查找当前日期标签之后的三个 kpi 标签，也就是当前日期的天气信息
    kpis = date.find_next_siblings('div', {'class': 'kpi'})
    # 初始化存储当前日期天气信息的字典
    info = {'date': date.text.strip()}
    # 循环遍历当前日期的 kpi 标签，提取出最高温度、最低温度、降雨量和降水概率信息
    for kpi in kpis:
        subtitle = kpi.find('div', {'class': 'subtitle'}).text.strip()
        value = kpi.find('div', {'class': None}).text.strip()
        info[subtitle] = value
    # 将当前日期的天气信息添加到列表中
    weather_info.append(info)

最后，我们可以打印出提取出来的天气信息。代码如下：

for info in weather_info:
    print(info)

输出结果如下：

{'date': 'Saturday, Jun 3, 2023', 'Max': '28℃', 'Min': '13℃', 'Rain': '0mm', 'Precip %': '0%'}
{'date': 'Sunday, Jun 4, 2023', 'Max': '29℃', 'Min': '15℃', 'Rain': '0mm', 'Precip %': '0%'}
{'date': 'Monday, Jun 5, 2023', 'Max': '29℃', 'Min': '16℃', 'Rain': '0mm', 'Precip %': '0%'}

可以看到，我们成功地提取出了 6 月 3 日至 6 月 5 日的天气信息。