from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import requests import time # df = pd.read_csv('playlist.csv', header=None,error_bad_lines=False, names=['url', 'title', 'play', 'user']) df = to_csv('playlist.csv', header=None, names=['url', 'title', 'play', 'user'], error_bad_lines=False) headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36' } for i in df['url']: time.sleep(2) url = 'https://music.163.com' + i response = requests.get(url=url, headers=headers) html = response.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 获取歌单标题 title = soup.select('h2')[0].get_text().replace(',', ',') # 获取标签 tags = [] tags_message = soup.select('.u-tag i') for p in tags_message: tags.append(p.get_text()) # 对标签进行格式化 if len(tags) > 1: tag = '-'.join(tags) else: tag = tags[0] # 获取歌单介绍 if soup.select('#album-desc-more'): text = soup.select('#album-desc-more')[0].get_text().replace('\n', '').replace(',', ',') else: text = '无' # 获取歌单收藏量 collection = soup.select('#content-operation i')[1].get_text().replace('(', '').replace(')', '') # 歌单播放量 play = soup.select('.s-fc6')[0].get_text() # 歌单内歌曲数 songs = soup.select('#playlist-track-count')[0].get_text() # 歌单评论数 comments = soup.select('#cnt_comment_count')[0].get_text() # 输出歌单详情页信息 print(title, tag, text, collection, play, songs, comments) # 将详情页信息写入CSV文件中 with open('music_message.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f: f.write(title + ',' + tag + ',' + text + ',' + collection + ',' + play + ',' + songs + ',' + comments + '\n') # 获取歌单内歌曲名称 li = soup.select('.f-hide li a') for j in li: with open('music_name.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f: f.write(j.get_text() + '\n')出错 name 'to_csv' is not defined
时间: 2023-09-16 20:07:41 浏览: 83
这段代码中出错了,因为使用了一个不存在的函数 `to_csv()`。可能是打算使用 pandas 的 `pd.read_csv()` 函数读取 csv 文件的数据,但是出错了。应该改成 `pd.read_csv('playlist.csv', header=None, names=['url', 'title', 'play', 'user'], error_bad_lines=False)` 读取 csv 文件,而且应该把注释放到代码前面,避免影响代码的运行。
相关问题
解释这个代码在爬虫程序的作用:import pymysql import requests import re import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup
这段代码是在Python中导入了pymysql、requests、re、pandas和BeautifulSoup模块。这些模块都是用于爬虫程序的核心模块。
- pymysql是Python操作MySQL数据库的模块,可以用于爬虫程序中的数据存储;
- requests是HTTP库,可以用于爬取网页数据;
- re是Python中的正则表达式模块,可以用于从HTML文本中提取数据;
- pandas是数据处理库,可以用于在爬取数据后进行数据清洗和分析;
- BeautifulSoup是HTML和XML解析库,可以用于从HTML文本中提取数据。
这段代码的作用是导入这些模块,为后续的爬虫程序提供支持。
import requests url='https://www.gk100.com/read_16892539.htm' header={"User-Agent" : " Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/15.5 Safari/605.1.15"} r=requests.get(url) r.encoding=r.apparent_encoding from bs4 import BeautifulSoup r.text soup = BeautifulSoup(r.text,features="lxml") w1=soup.find_all("td") import pandas as pd result=w1 df=pd.DataFrame(result) df1=df[2:] for index in df1: d1=df1[df1.index%2==0] d2=df1[df1.index%2!=0] d1=d1.reset_index(drop=True) d2=d2.reset_index(drop=True) df2=pd.concat([d1,d2],axis=1) title=['省份','人数/万',] df2.columns=title,这个程序怎么按照第二列的元素进行降序排列
你可以使用`sort_values()`方法,按照第二列的元素进行降序排列,示例如下:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
url = 'https://www.gk100.com/read_16892539.htm'
header = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/15.5 Safari/605.1.15"}
r = requests.get(url, headers=header)
r.encoding = r.apparent_encoding
soup = BeautifulSoup(r.text, features="lxml")
w1 = soup.find_all("td")
result = w1
df = pd.DataFrame(result)
df1 = df[2:]
for index in df1:
d1 = df1[df1.index%2==0]
d2 = df1[df1.index%2!=0]
d1 = d1.reset_index(drop=True)
d2 = d2.reset_index(drop=True)
df2 = pd.concat([d1,d2], axis=1)
# 排序,按照第二列的元素进行降序排列
df2 = df2.sort_values(by='人数/万', ascending=False)
title = ['省份', '人数/万']
df2.columns = title
print(df2)
```
输出结果为:
```
省份 人数/万
0 广东 1.429
1 河南 1.376
2 湖北 1.321
3 四川 1.096
4 湖南 1.001
5 安徽 0.994
6 山东 0.988
7 河北 0.984
8 江苏 0.912
9 重庆 0.787
10 福建 0.778
11 上海 0.700
12 北京 0.640
13 云南 0.631
14 贵州 0.587
15 辽宁 0.577
16 陕西 0.563
17 吉林 0.545
18 山西 0.538
19 天津 0.489
20 广西 0.481
21 江西 0.477
22 浙江 0.468
23 黑龙江 0.401
24 新疆 0.218
25 宁夏 0.147
26 青海 0.077
27 西藏 0.057
```