>>> all = 'a b c d e' >>> print(re.split(r'(\s+)',all))

这段代码使用了Python中的re模块，通过正则表达式将字符串'all'按照空格进行分割，并将空格保留在结果列表中。具体来说，代码中的r'(\s+)'表示一个正则表达式，其中\s表示匹配任意的空白字符（包括空格、制表符、换行符等），+表示匹配前面的字符（即\s）至少一次，而括号()表示将匹配到的内容作为一个分组，即将空格作为分隔符。

因此，执行print(re.split(r'(\s+)',all))，输出结果为：`['a', ' ', 'b', ' ', 'c', ' ', 'd', ' ', 'e']`，其中空格被保留在了列表中。

相关问题

请为以下代码每行代码作注释 import requests import re headers ={ 'User-Agent': 'Mz1lla/5.e (Mindows NT 10.8; win64; x64) Chrome/69.0.3497.100 Safani/537.36'} def baidu(company,page): num = (page - 1) * 18 url = 'https://www.baidu.com/s?tn=news&rtt=4&bsst=1&cl=2&wd'+ company +'&pn='+ str(num) res = requests.get(url, headers =headers).text p_info = '<p class="c-author">(.*?)</p>' info = re.findall(p_info,res, re.S) p_href = '<h3 class="c-title">.*?<a href="(.*?)"' href = re.findall(p_href,res, re.S) p_title = '<h3 class="c-title“>.*?>(.*?)</a>' title = re.findall(p_title,res, re.S) source = [] date = [] for i in range(len(info): title[i] = title[i].strip() title[i] = re.sub('<.*?>,,title[i]) info[i] = re.sub('<.*?>', info[i]) source.append(info[i].split('&nbsp;&nbsp;')[0]) date.append(info[i].split( '&nbsp;&nbsp;')[1]) source[i] = source[i].strip() date[i] =date[i].strip() print(str(i + 1)+'.'+ title[i]+'('+ date[i] +'-'+ source[i] + ')') print(href[i]) companys = ['华能信托', '阿里巴巴', '万科集团', '百度集团', '腾讯'，'京东'] for company in companys: for i in range(20): baidu(company,i+1) print(company+'第'+str(i+1)+'页爬取成功')

# 导入requests和re模块
import requests
import re

# 设置请求头
headers ={ 'User-Agent': 'Mz1lla/5.e (Mindows NT 10.8; win64; x64) Chrome/69.0.3497.100 Safani/537.36'}

# 定义一个函数，用于爬取百度新闻搜索结果
def baidu(company,page):
    # 根据页码计算出相应的条目数
    num = (page - 1) * 18
    # 构造请求URL
    url = 'https://www.baidu.com/s?tn=news&rtt=4&bsst=1&cl=2&wd'+ company +'&pn='+ str(num)
    # 发送GET请求，并获取响应内容
    res = requests.get(url, headers =headers).text
    
    # 提取新闻信息
    p_info = '<p class="c-author">(.*?)</p>'
    info = re.findall(p_info,res, re.S)
    # 提取新闻链接
    p_href = '<h3 class="c-title">.*?<a href="(.*?)"'
    href = re.findall(p_href,res, re.S)
    # 提取新闻标题
    p_title = '<h3 class="c-title“>.*?>(.*?)</a>'
    title = re.findall(p_title,res, re.S)
    
    # 存储新闻来源和发布时间
    source = []
    date = []
    for i in range(len(info)):
        title[i] = title[i].strip() # 去除标题中的空格
        title[i] = re.sub('<.*?>', '',title[i]) # 去除标题中的HTML标签
        info[i] = re.sub('<.*?>', '', info[i]) # 去除信息中的HTML标签
        source.append(info[i].split('&nbsp;&nbsp;')[0]) # 提取新闻来源
        date.append(info[i].split( '&nbsp;&nbsp;')[1]) # 提取新闻发布时间
        source[i] = source[i].strip() # 去除来源中的空格
        date[i] =date[i].strip() # 去除时间中的空格
        
        # 打印新闻标题、发布时间、来源、链接
        print(str(i + 1)+'.'+ title[i]+'('+ date[i] +'-'+ source[i] + ')')
        print(href[i])
        
# 定义一个列表，存储要搜索的公司名称
companys = ['华能信托', '阿里巴巴', '万科集团', '百度集团', '腾讯'，'京东']

# 循环遍历每个公司名称，并爬取前20页的新闻搜索结果
for company in companys:
    for i in range(20):
        baidu(company,i+1)
        print(company+'第'+str(i+1)+'页爬取成功')

import requests # 导入网页请求库 from bs4 import BeautifulSoup # 导入网页解析库 import pandas as pd import numpy as np import re import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl danurl=[]; def get_danurl(surl): r=requests.get(surl) r.encoding='utf-8' demo=r.text soup=BeautifulSoup(demo,"html.parser") wangzhi=soup.find_all('a',string=re.compile('杭州市小客车增量指标竞价情况')) list3=' '.join('%s' %id for id in wangzhi) res_url=r'href="(.*?)"' alink = re.findall(res_url, list3, re.I | re.S | re.M) return alink def get_page(url): mydict={} r=requests.get(url) r.encoding='utf-8' demo=r.text #print(demo) soup=BeautifulSoup(demo,"html.parser") try: duan2=soup.find_all('p',class_="p")[0].text duan3=soup.find_all('p',class_="p")[2].text pattern3 = re.compile(r'(?<=个人)\d+.?\d*') gerenbj=pattern3.findall(duan2)[0] jingjiariqi=soup.find_all('p',class_="p")[0].text.split('。')[0] except IndexError: duan2=soup.find_all('p',class_="p")[2].text duan3=soup.find_all('p',class_="p")[4].text pattern3 = re.compile(r'(?<=个人)\d+.?\d*') gerenbj=pattern3.findall(duan2)[0] jingjiariqi=soup.find_all('p',class_="p")[2].text.split('。')[0] duan1=soup.find_all('p')[1].text pattern1 = re.compile(r'(?<=个人增量指标)\d+.?\d*') gerenzb=pattern1.findall(duan1)[0] pattern2 = re.compile(r'(?<=单位增量指标)\d+.?\d*') danweizb=pattern2.findall(duan1)[0] pattern4 = re.compile(r'(?<=单位)\d+.?\d*') danweibj=pattern4.findall(duan2)[0] pattern5 = re.compile(r'(?<=个人)\d+.?\d*') mingerencjj=pattern5.findall(duan3)[0] avegerencjj=pattern5.findall(duan3)[1] pattern6 = re.compile(r'(?<=单位)\d+.?\d*') mindanweicjj=pattern6.findall(duan3)[0] avedanweicjj=pattern6.findall(duan3)[1] pattern7 = re.compile(r'(?<=成交)\d+.?\d*') mingerencjs=pattern7.findall(duan3)[0] mindanweicjs=pattern7.findall(duan3)[1] 解释代码

这段代码是用来爬取杭州市小客车增量指标竞价情况的数据。首先导入了requests库和BeautifulSoup库，用于进行网页请求和解析。然后定义了一个函数`get_danurl`，用于获取竞价情况网页的链接。函数中首先发送一个GET请求获取网页内容，然后使用BeautifulSoup进行解析，找到所有包含"杭州市小客车增量指标竞价情况"文本的链接，并通过正则表达式提取出链接地址。接下来是`get_page`函数，用于获取具体页面的数据。函数中同样发送一个GET请求获取网页内容，并使用BeautifulSoup进行解析。然后通过一些规则提取出所需的数据，如个人增量指标、单位增量指标、个人竞价、单位竞价、个人成交、单位成交等。最后返回一个包含这些数据的字典。