countries = [re.findall(r'\[(.*?)\]', author)[0] for author in authors] IndexError: list index out of range

时间: 2024-02-06 15:10:16 浏览: 43
这个错误通常发生在列表中没有元素时尝试访问该元素的情况下。在这种情况下,它表明在处理“authors”列表时,某些元素不包含方括号。 您可以通过添加一些调试语句来确定哪个元素导致问题,并在代码中进行适当的更改。例如,您可以添加以下行: ``` for author in authors: country = re.findall(r'\[(.*?)\]', author) if len(country) == 0: print(f"Error: no country found in author: {author}") else: countries.append(country[0]) ``` 这将允许您找到哪个元素没有方括号,并相应地解决该问题。
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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解释每行代码

这段代码是一个 try-except 块,用于处理可能发生的 IndexError 异常。下面是对每行代码的解释: 1. `duan2=soup.find_all('p',class_="p")[0].text`:从 BeautifulSoup 对象 `soup` 中找到所有 class 为 "p" 的 `<p>` 标签,并取第一个标签的文本内容,赋值给变量 `duan2`。 2. `duan3=soup.find_all('p',class_="p")[2].text`:同样从 `soup` 对象中找到所有 class 为 "p" 的 `<p>` 标签,并取第三个标签的文本内容,赋值给变量 `duan3`。 3. `pattern3 = re.compile(r'(?<=个人)\d+\.?\d*')`:使用正则表达式模式创建一个模式对象,用于匹配以 "个人" 开头,后跟一个或多个数字、可选小数点和零个或多个数字的字符串。 4. `gerenbj=pattern3.findall(duan2)[0]`:在 `duan2` 字符串中找到符合模式的内容,并将第一个匹配结果赋值给变量 `gerenbj`。 5. `jingjiariqi=soup.find_all('p',class_="p")[0].text.split('。')[0]`:从 `soup` 对象中找到所有 class 为 "p" 的 `<p>` 标签,并取第一个标签的文本内容,然后使用 `split()` 方法按照句号进行分割,取分割结果的第一个部分作为经济日期,赋值给变量 `jingjiariqi`。 6. `except IndexError:`:如果发生 IndexError 异常(索引超出范围),执行以下代码块。 7. `duan2=soup.find_all('p',class_="p")[2].text`:同样从 `soup` 对象中找到所有 class 为 "p" 的 `<p>` 标签,并取第三个标签的文本内容,赋值给变量 `duan2`。 8. `duan3=soup.find_all('p',class_="p")[4].text`:从 `soup` 对象中找到所有 class 为 "p" 的 `<p>` 标签,并取第五个标签的文本内容,赋值给变量 `duan3`。 9. `pattern3 = re.compile(r'(?<=个人)\d+\.?\d*')`:同上,创建一个正则表达式模式对象。 10. `gerenbj=pattern3.findall(duan2)[0]`:同上,将符合模式的内容赋值给变量 `gerenbj`。 11. `jingjiariqi=soup.find_all('p',class_="p")[2].text.split('。')[0]`:同上,提取经济日期并赋值给变量 `jingjiariqi`。 12. `duan1=soup.find_all('p')[1].text`:从 `soup` 对象中找到所有 `<p>` 标签,并取第二个标签的文本内容,赋值给变量 `duan1`。

#使用正则表达式从网页内容中提取出需要的数据 import re pattern = r'<div>(.*?)</div>' # 匹配<h1>标签中的内容 title = re.findall(pattern, html)[0] # 提取出第一个匹配结果报错IndexError: list index out of range

这个报错通常是由于 re.findall() 方法没有匹配到任何结果导致的。在您的代码中,您使用正则表达式 pattern 匹配的是 `<div>` 标签中的内容,但是如果网页中没有任何符合这个模式的内容,那么 re.findall() 方法将返回一个空的列表,因此在尝试访问第一个匹配结果时,就会抛出 IndexError 异常。 为了避免这个问题,您可以先检查 re.findall() 返回的列表是否为空,例如: ``` import re pattern = r'<div>(.*?)</div>' matches = re.findall(pattern, html) if matches: title = matches[0] else: title = None # 或者抛出异常,或者返回默认值等等 ``` 这样,如果没有找到匹配的内容,就不会尝试访问空列表的第一个元素,而是执行 else 分支中的代码。
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代码如下:class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) 报错:Traceback (most recent call last): File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 280, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 46, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/models/utils.py", line 182, in forward ldam_loss = self.ldam_loss(x, target) File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/models/utils.py", line 148, in forward index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) IndexError: scatter_(): Expected dtype int64 for index.

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