url = f"https://movie.douban.com/top250?start={page}&filter="怎么会加一个f，如果不加f会怎么样

时间: 2024-04-16 19:25:01 浏览: 139
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AMTK.ZIP_:www.amtk.com_AMTk：COm_amtk.com_amtk2.com_https：//amtk2

star5星 · 资源好评率100%
如果不加 `f`，字符串中的 `{page}` 将被视为普通的文本，而不是变量或表达式的值。在这种情况下，`page` 将被解释为字符串字面量，而不是变量的值。例如，如果 `page` 的值为 `10`，那么生成的 URL 字符串将是 `"https://movie.douban.com/top250?start={page}&filter="` 而不是 `"https://movie.douban.com/top250?start=10&filter="`。 使用 `f`-string 可以方便地将变量的值插入到字符串中，使得字符串的构建更加灵活和动态。
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本关任务：获取豆瓣电影Top250的所有网页源代码，并保存这些网页文件用于后面的信息提取。 任务分析： 1、网址 豆瓣电影TOP250共有十个网页，每个网页上展示了25部电影的简要信息。 首页网址 https://movie.douban.com/top250 第二页网址 https://movie.douban.com/top250?start=25&filter= 第三页网址 https://movie.douban.com/top250?start=50&filter= ...... 第十页网址 https://movie.douban.com/top250?start=225&filter= 2、获取方法：采用requests库进行源码获取，得到的文件保存到step1/webpages文件夹中。

url = 'https://movie.douban.com/top250?start={}&filter='.format(i * 25) response = requests.get(url) with open('webpages/page{}.html'.format(i + 1), 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(response....

url = f"https://movie.douban.com/top250?start={page}&filter="怎么会加一个f

在一个字符串前加上 f，可以在字符串中使用花括号 {} 来插入变量或表达式的值。在你提供的例子中，{page} 将会被替换为变量 page 的值。这样，在构建 URL 字符串时，可以根据 page 的不同值来动态生成不同...

使用Python scrapy进行爬取https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=并用json文件保存

start_urls = ['https://movie.douban.com/top250?start=0&filter='] def parse(self, response): for movie in response.xpath('//div[@class="info"]'): yield { 'title': movie.xpath('div[@class="hd"]/a/...

https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=帮我爬取这个网站数据，并做好可视化界面

等待爬虫运行完成后，会在当前目录下生成名为douban_movie.csv的CSV文件，包含了豆瓣电影Top250的数据。可以使用matplotlib或者seaborn来进行数据可视化，例如： python import pandas as pd import matplotlib....

r语言使用函数：readLines 与 rvest，尝试爬取豆瓣电影 Top 250，网址：https://movie.douban.com/top250?start=1&filter=，抓取目标： 1，电影名称(中文)，每部电影只爬取一个电影名称

url <- "https://movie.douban.com/top250?start=1&filter=" page (url, warn = FALSE, encoding = "UTF-8") 然后，我们可以使用 html_nodes 和 html_text 函数从网页内容中提取出电影名称： R # 提取...

import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://movie.douban.com/top250' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} movies = [] for page in range(0, 250, 25): params = {'start': page, 'filter': ''} response = requests.get(url, headers=headers, params=params) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') movie_list = soup.find('ol', class_='grid_view').find_all('li') for movie in movie_list: title = movie.find('span', class_='title').text rating = movie.find('span', class_='rating_num').text movies.append((title, rating)) for movie in movies: print(movie[0], movie[1])增加爬取导演，演员和上映时间还有电源类型

url = 'https://movie.douban.com/top250' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} movies = [] for ...

''' ''' import re from urllib.request import urlopen def getPage(url): # 获取网页的字符串 response = urlopen(url) return response.read().decode('utf-8') def parsePage(s): ret = com.finditer(s) # 从s这个网页源码中，找到所有符合com正则表达式的内容，并且以迭代器的形式返回 for i in ret: yield{ 'id':i.group('id'), 'title':i.group('title'), 'rating_num':i.group('rating_num'), 'comment_num':i.group('comment_num') } def main(num): # 翻页，执行10次 url = 'https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter='% num response_html = getPage(url) # response_html就是这个url对应的html代码，就是 str ret = parsePage(response_html) print(ret) f = open('move_info7','a',encoding='utf8') for obj in ret: print(obj) data = str(obj) f.write(data +'\n') f.close() com = re.compile( '.*?.*?<em.*?>(?P<id>\d+).*?(?P<title>.*?)' '.*?(?P<rating_num>.*?).*?(?P<comment_num>.*?)评价',re.S) count = 0 for i in range(10): main(count) count += 25 检查这段代码并且进行修改

url = 'https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter=' % num html = get_page(url) # html就是这个url对应的html代码，就是 str ret = parse_page(html) print(ret) with open('movie_info.txt', 'a', ...

利用urllib库爬取豆瓣电影TOP250网站的内容（网址https://movie.douban.com/top250），获取总共10页的内容，输出返回的响应状态码和URL，并将爬取到的网页内容保存到txt文件中。

base_url = 'https://movie.douban.com/top250' def fetch_and_save_content(page_num): # 构造URL url = f'{base_url}?start={page_num * 25}&filter=' try: # 发送GET请求 response = requests.get(url) ...

# 爬取豆瓣电影Top250的10页网页，每页保存在一个.txt文件中,文件在"step1/webpages"文件夹中。 # 注意把爬取的网页保存在文件中，后面分析用，不要重复多次爬取，防止IP被封。 # 请勿修改已有的代码 import requests import os import shutil url='https://movie.douban.com/top250?start=' def getPage(url, i): try: ## 请在下面补充代码，完成网页代码获取及保存为txt文件。需要完成： # 1、构造完整的网页 url # 2、模拟浏览器头部信息 # 3、获取响应信息 r # 4、构造完整的保存目录及文件名 path，如：step1/webpages/page0.txt 等 # ********* Begin *********# # ********* end *********# if not os.path.exists(path): # path 为上面代码生成的文件路径及名称 with open(path, 'wb') as f: f.write(r.content) # r 调用request库的get()方法获取的响应信息 print('文件保存成功！') f.close() except: print('爬取失败！') def main(): # 清理webpages文件夹中原有文件 fileset = os.listdir('step1/webpages') for f in fileset: if 'page' in f: os.remove(os.path.join('step1/webpages', f)) for i in range(10): getPage(url, i) #调用爬取网页的函数 # 调用main()函数 main()

url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' def getPage(url, i): try: # 构造完整的网页 url url = url + str(i*25) + '&filter=' # 模拟浏览器头部信息 header = {'User-Agent':'Chrome/81.0.4044.138...

import random import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup import codecs from time import sleep def main(url, headers): # 发送HTTP请求 page = urllib.request.Request(url, headers=headers) page = urllib.request.urlopen(page) contents = page.read() # 用BeautifulSoup解析网页 soup = BeautifulSoup(contents, "html.parser") infofile.write("") print('爬取豆瓣电影250: \n') for tag in soup.find_all(attrs={"class": "item"}): # 排名 num = tag.find('em').get_text() print(num) infofile.write(num + "\r\n") # 电影名 name = tag.find_all(attrs={"class": "title"}) zwname = name[0].get_text() print('[名字]', zwname) infofile.write("[名字]" + zwname + "\r\n") # 链接 url_movie = tag.find(attrs={"class": "hd"}).a urls = url_movie.attrs['href'] print('[网页链接]', urls) infofile.write("[网页链接]" + urls + "\r\n") # 评分和评论数 info = tag.find(attrs={"class": "star"}).get_text() info = info.replace('\n', ' ') info = info.lstrip() print('[评分评论]', info) # 评语 info = tag.find(attrs={"class": "inq"}) if __name__ == '__main__': # 存储文件 infofile = codecs.open("03-movie-bs4.txt", 'a', 'utf-8') # 消息头 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'} # 翻页 i = 0 while i < 10: print('页码', (i + 1)) num = i * 25 # 每次显示25部 URL序号按25叠加 url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(num) + '&filter=' main(url, headers) sleep(5 + random.random()) infofile.write("\r\n\r\n") i = i + 1 infofile.close() 分析该程序的定义函数并添加一个可视化

该程序定义了一个名为main的函数，用于爬取豆瓣电影Top250的信息并保存到文件中。函数接受两个参数：url和headers。其中，url表示要爬取的网页链接，headers是HTTP请求的消息头。 在函数内部，程序使用urllib库发送...

import requests import re # from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # import pandas as pd i = 1 lists = [0, 25, 50, 75, 100, 125, 150, 175, 200, 225, 250] title = [] year = [] country = [] score = [] number = [] for page in range(0, 226, 25): url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(page) + '&filter=' headers = { 'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.121 Safari/537.36"} resp = requests.get(url=url, headers=headers) resp.encoding = "utf-8" pattern = re.compile( r'.*? < img width="100" alt="(?P<title>.*?)".*?class="">.*?.*?导演: (?P<director>.*?) .*?
.*?(?P<year>.*?) / (?P<country>.*?) .*?"v:average">(?P<score>.*?).*?(?P<number>.*?)人评价', re.S) pic_url = re.compile(r'< img width="100".*?src="(.*?)" class="">', re.S) pic_URl = pic_url.findall(resp.text) data2 = pattern.finditer(str(resp.text)) for url1 in pic_URl: file1 = open('films.pic\\' + str(i) + '.jpg', 'ab') Pic = requests.get(url1) file1.write(Pic.content) i = i + 1 file1.close() file2 = open('movie.text', 'a+', encoding='utf-8') for m in data2: if int(m['number']) / 100000 > 13: number.append(int(m['number']) / 100000) country.append(m['country']) year.append(m['year']) title.append(m['title']) score.append(m['score']) file2.write( '电影名:' + m['title'] + ', 导演：' + m['director'] + ', 年份：' + m['year'] + ', 国家：' + m['country'] + ', 评分：' + m[ 'score'] + ',评价人数：' + str(int(m['number']) / 100000) + ' 100k') file2.write('\n') print( '电影名:' + m['title'] + ', 导演：' + m['director'] + ', 年份：' + m['year'] + ', 国家：' + m['country'] + ', 评分：' + m[ 'score'] + ',评价人数：' + str(int(m['number']) / 100000) + ' 100k')

你的代码是用Python爬取豆瓣电影Top250页面的电影信息。其中使用了requests模块向网页发送请求，re模块提取信息，以及matplotlib和numpy模块进行数据可视化。具体而言，代码中通过循环访问Top250页面的不同分页，...

请为下面代码写详细注释import random import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup import codecs from time import sleep def main(url, headers): # 发送请求 page = urllib.request.Request(url, headers=headers) page = urllib.request.urlopen(page) contents = page.read() # 用BeautifulSoup解析网页 soup = BeautifulSoup(contents, "html.parser") infofile.write("") print('爬取豆瓣电影250: \n') for tag in soup.find_all(attrs={"class": "item"}): # 爬取序号 num = tag.find('em').get_text() print(num) infofile.write(num + "\r\n") # 电影名称 name = tag.find_all(attrs={"class": "title"}) zwname = name[0].get_text() print('[中文名称]', zwname) infofile.write("[中文名称]" + zwname + "\r\n") # 网页链接 url_movie = tag.find(attrs={"class": "hd"}).a urls = url_movie.attrs['href'] print('[网页链接]', urls) infofile.write("[网页链接]" + urls + "\r\n") # 爬取评分和评论数 info = tag.find(attrs={"class": "star"}).get_text() info = info.replace('\n', ' ') info = info.lstrip() print('[评分评论]', info) # 获取评语 info = tag.find(attrs={"class": "inq"}) if (info): # 避免没有影评调用get_text()报错 content = info.get_text() print('[影评]', content) infofile.write(u"[影评]" + content + "\r\n") print('') if __name__ == '__main__': # 存储文件 infofile = codecs.open("03-movie-bs4.txt", 'a', 'utf-8') # 消息头 headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'} # 翻页 i = 0 while i < 10: print('页码', (i + 1)) num = i * 25 # 每次显示25部 URL序号按25增加 url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(num) + '&filter=' main(url, headers) sleep(5 + random.random()) infofile.write("\r\n\r\n") i = i + 1 infofile.close()

url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(num) + '&filter=' main(url, headers) sleep(5 + random.random()) # 暂停程序执行，避免被封IP infofile.write("\r\n\r\n") i = i + 1 infofile....

给这段爬虫代码加上注释try: #requests库向指定的网址（joburl）发送HTTP请求，获取该网页的内容，并将返回的结果保存在resp中 resp=requests.get(jobhref+'×tamp__1258={}'.format(timestamp__1258),headers=headers_detail,cookies=cookies,proxies=proxies,timeout=10) except: time.sleep(10) ip = requests.get( 'https://api.xiaoxiangdaili.com/ip/get?appKey=962239428355837952&appSecret=kx49BU7V&cnt=&wt=text').text proxies = { 'http': 'http://' + ip, 'https': 'http://' + ip } resp=requests.get(jobhref+'×tamp__1258={}'.format(timestamp__1258),headers=headers_detail,cookies=cookies,proxies=proxies,timeout=10)

url = "https://movie.douban.com/top250" # 要爬取的网站 movie_name_list = [] # 存储电影名称的空列表 result = pd.DataFrame() # 创建空的 pandas 数据框 for i in range(10): url_page = url +"?start="+ str...

## 请在下面补充代码，完成网页代码获取及保存为txt文件。需要完成： # 1、构造完整的网页 url # 2、模拟浏览器头部信息 # 3、获取响应信息 r # 4、构造完整的保存目录及文件名 path，如：step1/webpages/page0.txt 等

url = 'https://movie.douban.com/top250?start={}&filter='.format(i * 25) # 模拟浏览器头部信息 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like ...

豆瓣电影top250爬虫

url = 'https://movie.douban.com/top250' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} def get_movie_...

豆瓣电影top250数据爬取

1. 确定目标网站：豆瓣电影 top250 页面的 URL 为 https://movie.douban.com/top250。 2. 分析页面结构：使用 Chrome 浏览器的开发者工具查看页面源代码，找到电影名称、评分、导演等信息所在的 HTML 标签和 CSS ...

r语言爬取豆瓣电影top250

url ("https://movie.douban.com/top250?start=", i, "&filter=") page (url, headers) content (page, "text", encoding = "utf-8") html <- read_html(content) # 获取电影信息 title (html, ".hd a") %>%...

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机器学习在医院再入院率预测中的应用分析

资源摘要信息:"readmission-prediction:使用机器学习方法预测医院入院率" 1. 机器学习在医疗领域的应用 机器学习技术在医疗领域具有广泛的应用潜力，特别是在疾病的预测、诊断、治疗方案的制定以及患者的管理等方面。本项目专注于使用机器学习方法来预测糖尿病患者的医院再入院率，这是医疗数据科学中的一个重要分支，其目的是为了优化医疗资源的分配，降低医疗成本，以及提升患者的生活质量。 2. 糖尿病患者再入院率的预测 糖尿病是一种常见的慢性疾病，患者需要长期管理和监控。然而，即使在管理得当的情况下，糖尿病患者仍可能因为并发症或其他健康问题而需要再次入院治疗。通过机器学习技术，可以分析患者的医疗记录、生活习惯、治疗响应等数据，以预测哪些患者存在高风险的再次入院可能性。 3. 数据集与数据处理 本项目中所使用的数据集是公开可获得的，这使得其他研究者或开发者可以复制或扩展这项研究。数据预处理是机器学习项目中的关键步骤，它包括清洗数据（如处理缺失值、异常值）、数据标准化或归一化、特征选择（确定哪些变量对于预测模型最为重要）、数据转换（如编码分类变量）等。 4. Jupyter Notebook的使用 Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许创建和共享包含代码、可视化和解释性文本的文档，非常适合于数据分析、机器学习、统计建模等工作。在本项目中，Jupyter Notebook被用作演示和解释数据预处理和模型构建过程的工具。它也方便了结果的可视化展示，比如绘制各种图表和图形，以直观地展示模型的性能和预测结果。 5. 机器学习建模 机器学习模型的构建是通过选择适当的算法来完成的，可能包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。在建模过程中，需要对算法进行训练和验证，通常使用交叉验证的方法来评估模型的泛化能力。最终的模型需要在测试集上进行评估，以确保其准确性和可靠性。 6. 输出文件的生成 生成的最终输出文件可能包括模型的性能指标（如准确率、召回率、F1分数等）、关键特征的重要性排名、预测结果的可视化展示等。这些输出文件对于理解模型的预测能力以及将模型应用于实际医疗决策中都至关重要。 7. 项目团队与贡献 项目的成功往往需要一个跨学科的团队合作。这样的团队可能包括数据科学家、医疗专家、软件开发人员等。每个成员都根据自己的专业背景贡献于项目的不同方面，共同完成从数据收集、处理到模型构建和验证的全过程。 8. 教程与文档 本项目还包含详细说明和教程，这为学习者和使用者提供了宝贵的学习资源。通过阅读这些文档，用户不仅能够理解项目的实施步骤，还能学会如何应用机器学习技术于解决实际问题。这些教程可能是以文本、图表、代码注释等多种形式存在。 9. 开源精神与学术诚信 通过公开数据集和代码，本项目体现了开源精神，促进了知识共享和技术进步。这同时也强调了学术诚信的重要性，确保了研究成果的透明度和可验证性。 综上所述，本项目通过综合运用数据科学和机器学习方法，提供了一个预测糖尿病患者再入院率的有效框架，这对于医疗行业具有重要的实践意义和潜在的经济效益。通过开源的方式，也促进了相关知识的普及和技术的传播。