filename = soup.find('//*[@id="waqcsips"]/div[10]/div[1]').text.strip() AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'text'
时间: 2024-04-30 16:18:05 浏览: 14
这个错误通常是因为 `find()` 没有找到任何匹配的元素,返回了 `None`,而对 `None` 调用 `text` 方法会导致 `'NoneType' object has no attribute 'text'` 错误。
你可以在调用 `text` 方法之前先检查返回的结果是否为 `None`,例如:
```
result = soup.find('//*[@id="waqcsips"]/div[10]/div[1]')
if result is not None:
filename = result.text.strip()
else:
# 处理找不到元素的情况
```
相关问题
import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv # 发送HTTP请求获取网页内容 url = "https://item.jd.com/100016034394.html" # 替换为目标商品评价页面的URL response = requests.get(url) html = response.text # 使用BeautifulSoup解析网页内容 soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") # 获取所有评价信息 comments = soup.find_all("div", class_="comment-item") # 创建CSV文件并写入数据 filename = "商品评价.csv" with open(filename, "w", encoding="utf-8-sig", newline="") as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) writer.writerow(["用户", "评分", "评价内容"]) # 写入表头 # 写入每条评价的数据 for comment in comments: user = comment.find("div", class_="user-info").find("span").text.strip() rating = comment.find("div", class_="comment-star").find("i")["class"][1].split("-")[1] content = comment.find("div", class_="comment-con").find("p").text.strip() writer.writerow([user, rating, content]) print(f"成功爬取并保存为 {filename}") 上述代码加入用户代理内容怎么加
你可以在发送HTTP请求时,通过设置headers参数来添加用户代理内容。可以使用`User-Agent`字段来设置用户代理。以下是修改后的代码示例:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
# 发送HTTP请求获取网页内容
url = "https://item.jd.com/100016034394.html" # 替换为目标商品评价页面的URL
# 设置用户代理
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.81 Safari/537.36"
}
response = requests.get(url, headers=headers)
html = response.text
# 使用BeautifulSoup解析网页内容
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
# 获取所有评价信息
comments = soup.find_all("div", class_="comment-item")
# 创建CSV文件并写入数据
filename = "商品评价.csv"
with open(filename, "w", encoding="utf-8-sig", newline="") as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerow(["用户", "评分", "评价内容"]) # 写入表头
# 写入每条评价的数据
for comment in comments:
user = comment.find("div", class_="user-info").find("span").text.strip()
rating = comment.find("div", class_="comment-star").find("i")["class"][1].split("-")[1]
content = comment.find("div", class_="comment-con").find("p").text.strip()
writer.writerow([user, rating, content])
print(f"成功爬取并保存为 {filename}")
```
在上述代码中,我们在发送请求前设置了`headers`参数,并且将用户代理信息添加到其中。你可以根据需要修改`User-Agent`字段的值。
import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import xlrd # 读取Excel文件中的小区名字 def read_excel(filename): data = pd.read_excel(filename) return data['小区名'].tolist() # 爬取二手房数据 def crawl_data(area): print(area) print('1') url = 'https://wx.ke.com/ershoufang/rs'+area # 无锡二手房页面 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299' } params = { 'kw': area } response = requests.get(url, headers=headers, params=params) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 解析页面数据 result = [] house_list = soup.find_all('div', class_='info clear') for house in house_list: title = house.find('div', class_='title').text.strip() address = house.find('div', class_='address').text.strip() house_Info = house.find('div', class_='houseInfo').text.strip() priceInfo = house.find('div', class_='priceInfo').text.strip() followInfo = house.find('div', class_='followInfo').text.strip() result.append({ 'title': title, 'address': address, 'house_info':house_Info, 'priceInfo':priceInfo, 'followInf':followInfo }) return result # 将数据保存到Excel文件中 def save_to_excel(data, filename): df = pd.DataFrame(data) df.to_excel(filename, index=False) # 主函数 if __name__ == '__main__': areas = read_excel('小区名.xlsx') for area in areas: print('正在爬取:', area) data = crawl_data(area) save_to_excel(data, area + '.xlsx') print('爬取完成!')
这段代码是一个简单的爬虫程序,用来爬取指定小区的二手房信息,并将数据保存到 Excel 文件中。程序首先通过读取 Excel 文件中的小区名字,依次对每个小区进行爬取。爬取时,程序将小区名字作为参数拼接到目标 URL 中,然后使用 requests 库发送 GET 请求获取 HTML 页面,再使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 页面,提取出需要的信息,并将结果保存到一个列表中。最后,程序将列表中的数据保存到 Excel 文件中。
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