for tag in soup.find_all

时间: 2023-11-16 08:02:35 浏览: 37
在BeautifulSoup中，可以使用`find_all`方法来查找符合条件的所有标签。这个方法可以接受不同的参数来指定要查找的标签名称、属性和内容。当我们使用`find_all`方法时，BeautifulSoup会在整个HTML文档中查找符合条件的标签，并返回一个标签列表。 例如，我们可以使用`find_all`方法来查找所有的`<a>`标签，然后对每一个找到的标签进行操作。代码示例如下： ```python from bs4 import BeautifulSoup html_doc = """ <html> <head> <title>Example</title> </head> <body> <a href="http://www.example.com">Link 1</a> <a href="http://www.example.com">Link 2</a> <a href="http://www.example.com">Link 3</a> </body> </html> """ soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') for tag in soup.find_all('a'): print(tag.get('href')) # 打印标签的href属性 ``` 以上代码会输出三个链接的地址，因为`find_all`方法找到了所有的`<a>`标签，并使用`for`循环对每一个标签进行处理。 总之，`find_all`方法是一个非常有用的功能，可以帮助我们在处理HTML文档时找到我们需要的标签。同时，我们可以配合其他方法或条件来更精确地定位和操作标签，实现我们的需求。

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Python爬虫利器二之Beautiful Soup的用法.zip_python_爬虫_爬虫 python_爬虫 pyth

Python爬虫利器二之Beautiful Soup的用法

为什么这个循环只循环了一次：df_ret = DataFrame(columns=[" 标题","日期"]) count =1 for tag in soup.find_all('ul', class_='win8mi_latest_5slist'): m_name = tag.find('a').get('title') m_date = tag.find('li') m_date_1 = m_date.findAll('span') df_ret.loc[count] = [m_name, m_date_1] print(df_ret.head()) count = count + 1 df_ret.to_csv('碳汇.csv', encoding= 'gbk')

for tag in soup.find_all('ul', class_='win8mi_latest_5slist'): m_name = tag.find('a').get('title') m_date = tag.find('li') m_date_1 = m_date.findAll('span') df_ret.loc[count] = [m_name, m_date_1] ...

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]

首先，通过soup.find_all方法找到所有具有class属性为"item"的标签。然后，通过tag.find('em').get_text()获取序号，并将其打印出来和写入到文件中。接下来，通过tag.find_all(attrs={"class": "title"})...

这段代码报的错for tag_li in soup.find_all('li'):

根据你提供的错误信息，错误可能是由于在...soup.find_all('li') 或者使用CSS选择器： python soup.select('li') 这样就可以找到所有的标签了。希望能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。

以下代码有错误修改：from bs4 import BeautifulSoup import requests import openpyxl def getHTMLText(url): try: r=requests.get(url) r.raise_for_status() r.encoding=r.apparent_encoding return r.text except: r="fail" return r def find2(soup): lsauthors=[] for tag in soup.find_all("td"): for img in tag.select("img[title]"): h=[] h=img["title"] lsauthors.append(h) def find3(soup): lsbfl=[] for tag in soup.find_all("td")[66:901]: #print(tag) bfl=[] bfl=tag.get_text() bfl=bfl.strip() lsbfl.append(bfl) return lsbfl if __name__ == "__main__": url= "https://www.kylc.com/stats/global/yearly/g_population_sex_ratio_at_birth/2020.html" text=getHTMLText(url) soup=BeautifulSoup(text,'html.parser') find2(soup) lsbfl=find3(soup) workbook=openpyxl.Workbook() worksheet = workbook.create_sheet('排名',index=0) project=['排名','国家/地区','所在洲','出生人口性别比'] rank=[] a=2 b=3 c=1 for i in range(1,201,1): rank.append(i) for i in range(len(project)): worksheet.cell(row=1, column=i + 1).value = project[i] for i in range(len(rank)): worksheet.cell(row=i + 2, column=1).value = rank[i] for i in range(200): worksheet.cell(row=i + 2, column=2).value = lsbfl[c] c=c+4 for i in range(200): worksheet.cell(row=i + 2, column=3).value = lsbfl[a] a=a+4 for i in range(200): worksheet.cell(row=i + 2, column=4).value = lsbfl[b] b=b+4 wb=workbook wb.save('D:\世界各国出生人口性别比.xlsx') import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib labels = ['United States','China','Ukraine','Japan','Russia','Others'] values = np.array([11,69,9,23,20,68]) fig = plt.figure() sub = fig.add_subplot(111) sub.pie(values, labels=labels, explode=[0,0,0,0,0,0.05], autopct='(%.1f)%%', shadow = True, wedgeprops = dict( edgecolor='k', width=0.85)) sub.legend() fig.tight_layout() labels2=['0-100','100-200','>200'] people_means=[140,43,17] x=np.arange(len(labels2)) width=0.50 fig,ax=plt.subplots() rects=ax.bar(x,people_means,width,label='Number of matches') ax.set_ylabel('sum') ax.set_title('People compare') ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(labels2) ax.legend() plt.show()

for tag in soup.find_all("td"): for img in tag.select("img[title]"): h=img["title"] lsauthors.append(h) return lsauthors def find3(soup): lsbfl=[] for tag in soup.find_all("td")[66:901]:...

for li_tag in soup.find_all('li'): ^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'find_all'

这个错误通常是因为在对一个NoneType对象执行find_all()方法，而不是一个BeautifulSoup对象。这通常是因为在使用find()或find_... for child in li_tag.children: print(child) else: print('No li tag found')

解释以下代码：# 进入游戏详情页并获取更多信息 driver.get(game_url) soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'html.parser') developer = soup.find('div', {'class': 'dev_row'}).text.strip() \ if soup.find('div', {'class': 'dev_row'}) else '' publisher = soup.find('div', {'class': 'publisher'}).text.strip() \ if soup.find('div', {'class': 'publisher'}) else '' user_tags = [tag.text.strip() for tag in soup.find_all('a', {'class': 'app_tag'})] recent_reviews = soup.find('div', {'class': 'recent_reviews_text'}).text.strip() \ if soup.find('div', {'class': 'recent_reviews_text'}) else '' recent_review_count = soup.find('div', {'class': 'recent_review_summary'}).text.strip() \ if soup.find('div', {'class': 'recent_review_summary'}) else '' recent_review_percentage = soup.find('div', {'class': 'recent_review_summary'}).span['data-tooltip-html'] \ if soup.find('div', {'class': 'recent_review_summary'}) else '' print(developer, publisher, user_tags, recent_reviews, recent_review_count, recent_review_percentage) # 返回到先前的页面进行下一个游戏的爬取 driver.back()

这段代码使用 BeautifulSoup 库对 Steam 平台的游戏详情页进行解析，从中提取出游戏开发者、游戏发行商、用户标签、最近的评论、最近评论的数量和最近评论的百分比等信息，并将这些信息打印出来。...

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()

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") # 爬取电影名称 name = tag.find_all(attrs={"class": "title...

BeautifulSoup.find_all()怎么用

在使用BeautifulSoup库时，find_all...在上面的例子中，find_all()方法分别查找了所有 <p> 和 <a> 标签，并将它们作为BeautifulSoup.Tag对象的列表返回。可以在返回对象上继续使用其他方法来提取标签的属性和内容。

.find()和.find_all()区别

.find()和.find_all()是Beautiful Soup库中用于搜索DOM树的方法，它们之间有以下区别： 1. 返回结果的数量：.find()方法只返回第一个匹配到的结果，而.find_all()方法返回所有匹配到的结果。 2. 参数设置：.find()...

import os import re from bs4 import BeautifulSoup # 设置html文件路径 folder_path = r'C:\Users\test\Desktop\DIDItest' # 提取html文件内所需要数据 def extract_html_info(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: # 读取HTML源代码 html = file.read() soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 提取所有的标签 p_tags = soup.find_all('p') for p_tag in p_tags: # 提取ID talk_id = p_tag.find_previous(string=lambda text: isinstance(text, str) and '[talkid:' in text) talk_id = talk_id.strip('[talkid:]') # 提取时间 timestamp = p_tag.find_previous('body').find_previous('head').find('meta', {'http-equiv': 'Content=-Type'})[ 'content'] # 提取发送号码 send_number = p_tag.find('span', {'class': 'hint-success'}).text # 提取接收号码 receive_number = p_tag.find_all('span', {'class': 'hint-success'})[1].text # 提取信息内容 message = p_tag.previous_sibling.strip() # 遍历文件夹及子文件夹，提取HTML文件信息 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith('.html'): file_path = os.path.join(root, file) extract_html_info(file_path) # 判断是否是音频 if '音频' in message: file_url = p_tag.find('a')['href'] print( f"ID: {talk_id}, 时间: {timestamp}, 发送号码: {send_number}, 接收号码: {receive_number}, 音频文件地址: {file_url}") else: print( f"ID: {talk_id}, 时间: {timestamp}, 发送号码: {send_number}, 接收号码: {receive_number}, 信息内容: {message}")

receive_number = p_tag.find_all('span', {'class': 'hint-success'})[1].text # 提取信息内容 message = p_tag.previous_sibling.strip() # 判断是否是音频 if '音频' in message: file_url = p_tag.find...

import os import csv from bs4 import BeautifulSoup # 设置文件夹路径 folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' # 遍历文件夹中的所有文件和子文件夹 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file_name in files: if file_name.endswith('.html'): file_path = os.path.join(root, file_name) # 打开HTML文件并读取源代码 with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: html_content = file.read() # 在这里可以对源代码进行进一步的操作和提取 soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') messages = soup.find_all('p') for message in messages: talk_id_tag = message.find_previous('a') if talk_id_tag: talk_id = talk_id_tag.text.strip()[1:] time = message.contents[0].strip().split(',')[0][1:] send_phone = message.find('span', class_='hint-success').text.strip() receive_phone = message.find_all('span', class_='hint-success')[1].text.strip() content_tag = message.find('a') if content_tag: content = content_tag['href'] content_type = '音频' else: content = message.text.strip() content_type = '文本' print("talkid:", talk_id) print("时间:", time) print("发送号码:", send_phone) print("接收号码:", receive_phone) print("发送内容:", content) print()

messages = soup.find_all('p') for message in messages: talk_id_tag = message.find_previous('a') if talk_id_tag: talk_id = talk_id_tag.text.strip()[1:] time = message.contents[0].strip().split('...

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。... ...然后，程序遍历网页中的每个电影信息，提取排名、电影名、链接、评分和评论数，并将这些信息写入...

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pd# 构造请求头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'}# 发送请求response = requests.get('https://book.douban.com/tag/', headers=headers)# 解析页面soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# 获取标签列表tag_list = soup.find_all('a', class_='tag-title-wrapper')book_list = []for tag in tag_list: # 构造标签页的链接 tag_url = tag['href'] # 发送标签页的请求 tag_response = requests.get(tag_url, headers=headers) # 解析标签页 tag_soup = BeautifulSoup(tag_response.text, 'html.parser') # 获取图书列表 book_items = tag_soup.find_all('li', class_='subject-item') # 遍历图书列表，获取图书名称和作者 for item in book_items: title = item.find('div', class_='info').h2.a.text.strip() author = item.find('div', class_='info').find('div', class_='pub').text.strip().split('/')[0] book_list.append((title, author))# 将图书列表转换为 DataFramedf = pd.DataFrame(book_list, columns=['书名', '作者'])# 导出为 Excel 文件df.to_excel('book_list.xlsx', index=False)改进这段代码

for tag in tag_list: # 构造标签页的链接 tag_url = tag['href'] # 发送标签页的请求 tag_response = session.get(tag_url) # 解析标签页 tag_soup = BeautifulSoup(tag_response.text, 'lxml') # 获取图书...

如何模仿for article in article_table.find_all('div', class_='article-item-box'): 这个写一个h1的

for article in article_table.find_all('div', class_='article-item-box'): h1_tag = soup.new_tag('h1') h1_tag.string = article.find('a').get_text() print(h1_tag) 其中，soup是BeautifulSoup对象，...

import os import re import csv from bs4 import BeautifulSoup # 设置html文件路径 folder_path = r'C:\Users\test\Desktop\DIDItest' output_file = r'C:\Users\test\Desktop\output.csv' # 提取html文件内所需要数据 def extract_html_info(file_path, csv_writer): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: # 读取HTML源代码 html = file.read() soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 提取所有的标签 p_tags = soup.find_all('p') for p_tag in p_tags: # 提取ID、时间、发送号码、接收号码和发送内容 talk_id = soup.find('span', class_='hint-success').text.strip() time = soup.find('body').contents[0].strip() send_number = soup.find_all('span', class_='hint-success')[0].text.strip() receive_number = soup.find_all('span', class_='hint-success')[1].text.strip() content = soup.find('p').contents[0].strip() # 判断是否是音频 if '音频' in message: file_url = p_tag.find('a')['href'] csv_writer.writerow([talk_id, timestamp, send_number, receive_number, file_url]) else: csv_writer.writerow([talk_id, timestamp, send_number, receive_number, message]) # 创建CSV文件并写入数据 with open(output_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as file: csv_writer = csv.writer(file) csv_writer.writerow(['ID', '时间', '发送号码', '接收号码', '内容']) # 遍历文件夹及子文件夹，提取HTML文件信息 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith('.html'): file_path = os.path.join(root, file) extract_html_info(file_path, csv_writer) print("数据已成功写入CSV文件。")

具体流程如下： 1. 导入必要的模块：os、re、csv和BeautifulSoup。 ... ... ...7. 遍历每个<p>标签，提取ID、时间、发送号码、接收号码和发送内容。...8. 判断是否为音频消息，如果是，则提取音频文件的URL；...

1.读取该html文本数据； 2.提取出html中所有的超链接（）的文本和段落（ ）的文本，所有文本以换行符为间隔，组成一个字符串； 3.按student_answer_path生成文件，并将第2步产生的长字符串写入文件中，编码设置为UTF-8。 提示： # 读取和解析html的方式有多种，例如lxml和BeautifulSoup from lxml import etree parser = etree.HTMLParser(encoding="utf-8") # 定义解析器 html = etree.parse(html_path, parser=parser) # 解析路径为html_path的html文本 result = etree.tostring(html, pretty_print=True) # 获取html文本，转换成字符串 from bs4 import BeautifulSoup f = open(html_path,'r',encoding='utf-8') soup = BeautifulSoup(f,'html.parser') # 使用html.parser解析器解析文件f soup.a.get_text() # 获取a中的文本内容，转换成字符串 soup.a.attrs # 获取a所有的属性和属性值，返回一个字典 soup.find_all(name, attrs, recursive, text, **kwargs) # 搜索当前tag的所有tag子节点，并判断是否符合过滤器的条件

for a in soup.find_all('a'): text += a.get_text() + "\n" for p in soup.find_all('p'): text += p.get_text() + "\n" # 写入文件 if not os.path.exists(os.path.dirname(student_answer_path)): os....

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建筑供配电系统相关课件.pptx

建筑供配电系统是建筑中的重要组成部分，负责为建筑内的设备和设施提供电力支持。在建筑供配电系统相关课件中介绍了建筑供配电系统的基本知识，其中提到了电路的基本概念。电路是电流流经的路径，由电源、负载、开关、保护装置和导线等组成。在电路中，涉及到电流、电压、电功率和电阻等基本物理量。电流是单位时间内电路中产生或消耗的电能，而电功率则是电流在单位时间内的功率。另外，电路的工作状态包括开路状态、短路状态和额定工作状态，各种电气设备都有其额定值，在满足这些额定条件下，电路处于正常工作状态。而交流电则是实际电力网中使用的电力形式，按照正弦规律变化，即使在需要直流电的行业也多是通过交流电整流获得。 建筑供配电系统的设计和运行是建筑工程中一个至关重要的环节，其正确性和稳定性直接关系到建筑物内部设备的正常运行和电力安全。通过了解建筑供配电系统的基本知识，可以更好地理解和应用这些原理，从而提高建筑电力系统的效率和可靠性。在课件中介绍了电工基本知识，包括电路的基本概念、电路的基本物理量和电路的工作状态。这些知识不仅对电气工程师和建筑设计师有用，也对一般人了解电力系统和用电有所帮助。 值得一提的是，建筑供配电系统在建筑工程中的重要性不仅仅是提供电力支持，更是为了确保建筑物的安全性。在建筑供配电系统设计中必须考虑到保护装置的设置，以确保电路在发生故障时及时切断电源，避免潜在危险。此外，在电气设备的选型和布置时也需要根据建筑的特点和需求进行合理规划，以提高电力系统的稳定性和安全性。 在实际应用中，建筑供配电系统的设计和建设需要考虑多个方面的因素，如建筑物的类型、规模、用途、电力需求、安全标准等。通过合理的设计和施工，可以确保建筑供配电系统的正常运行和安全性。同时，在建筑供配电系统的维护和管理方面也需要重视，定期检查和维护电气设备，及时发现和解决问题，以确保建筑物内部设备的正常使用。 总的来说，建筑供配电系统是建筑工程中不可或缺的一部分，其重要性不言而喻。通过学习建筑供配电系统的相关知识，可以更好地理解和应用这些原理，提高建筑电力系统的效率和可靠性，确保建筑物内部设备的正常运行和电力安全。建筑供配电系统的设计、建设、维护和管理都需要严谨细致，只有这样才能确保建筑物的电力系统稳定、安全、高效地运行。