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 09:25:01 浏览: 126
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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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Oracle：达托斯基地管理https://www.udemy.com/course/oracle-administracion-de-base-de-datos/learn/lecture/20191180#overview第1节：简介1级 1. Introducción al curso2类 2. Contenido del curso3级 3. Nota ...

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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要掌握在TMS320VC5402 DSP上配置定时器和中断服务程序的技能，关键在于理解该处理器的硬件结构和编程环境。这份资料《TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾》将为你提供详细的操作步骤和深入的理论知识，帮助你彻底理解和应用这些概念。 参考资源链接：[TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾](https://wenku.csdn.net/doc/1zcozv7x7v?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，你需要熟悉TMS320VC5402 DSP的硬件结构，尤其是定时器和中断系统的工作原理。定时器是DSP中用于时间测量、计
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LiveLy-公寓管理门户：创新体验与技术实现

资源摘要信息:"LiveLy是一个针对公寓管理开发的门户应用，旨在提供一套完善的管理系统，包括社区日历、服务请求处理、会议室预订以及居民付款等综合功能。它支持管理员和居民两种不同的体验，分别通过预设的姓氏“admin”和“resident”以及PIN码“12345”进行登录验证。由于服务器有节能的睡眠机制，首次使用时可能会因为需要初始化而耗时较长，需要用户保持耐心。 根据描述，该系统特别强调了用户体验（UX）设计，特别是在移动设备上的表现。过去的公寓门户网站往往在操作简便性上存在缺陷，并且在移动设备上的适配效果不佳，LiveLy则试图打破这一固有模式，提供一个更加流畅和易于使用的平台。 从技术层面来看，LiveLy采用了以下技术栈： 1. Angular 6：这是一种由Google开发的开源前端框架，用于构建动态网页应用，支持单页面应用（SPA）的开发。Angular 6是这一框架的第六个主要版本，它在性能和安全性方面进行了显著改进，同时也提供了一套完整的前端工具链。 2. Stripe：Stripe是一个在线支付处理平台，它提供了一套API，允许开发者在应用中集成支付功能。Stripe支持多种支付方式，如信用卡、借记卡、支付钱包等，并提供了高级的安全措施，如令牌化处理，来保护用户的支付信息。 3. Java：作为后端开发语言，Java被广泛应用于企业级应用开发中，它具有跨平台、面向对象和健壮性等特点。Java的Spring Boot框架进一步简化了基于Spring的应用开发，允许快速创建独立的、生产级别的Spring基础应用。 4. Spring Boot：它是基于Spring框架的一个模块，使得开发者能够快速启动并运行Spring应用。Spring Boot提供了许多自动配置功能，简化了企业级应用的构建和部署。 5. PostgreSQL：这是一个开源的对象-关系数据库系统，它具有强大的功能和性能，广泛用于Web应用和商业应用中。PostgreSQL支持复杂的查询，具有可扩展性和高度的可靠性，是现代应用数据库的流行选择。 6. Cypress：虽然在描述中没有明确提及，但从压缩包子文件的名称列表中推断，可能指的是Cypress.io，这是一个用于现代Web应用的端到端测试工具，允许开发者编写和运行测试，确保应用的功能性和用户界面的响应性。 此外，文件名称“lively-index-master”暗示了这是一个项目源代码的主分支，其中“master”通常指代主版本或主分支，是版本控制系统中默认的、稳定的代码分支。 综合以上信息，LiveLy是一个面向社区管理的综合解决方案，它通过高效的技术架构和重视用户体验的设计理念，提供了一个适用于现代公寓管理的门户系统。随着持续开发，它可能会包含更多前沿的技术和创新的管理功能。"