解释代码def main(): url = DOWNLOAD_URL with codecs.open('movies.txt', 'wb', encoding='utf-8') as fp: for i in range(0,250,25): url = DOWNLOAD_URL + "i" html = download_page(url) movies = parse_html(html) fp.write(u'{movies}\n'.format(movies='\n'.join(movies))) print("下载完毕")

这个代码是一个Python脚本，它从一个网址下载电影列表并将其保存到一个名为'movies.txt'的文本文件中。该脚本利用一个循环读取网址的不同页面，并解析出各个页面中的电影列表。最后，该脚本将所有电影名称写入文本文件中并输出"下载完毕"。

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请详细解释以下代码并给每行代码添加注释：#导入requests库 import requests #导入beautifulsoup库 from bs4 import BeautifulSoup import codecs #目标url URL = "https://movie.douban.com/top250" #请求头 HEADERS = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36'} def download_page(url): data = requests.get(url, headers=HEADERS).content return data def parse_html(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 测试时可以使用print soup.prettify()打印查看获得的页面 # 根据css获取页面信息 movie_list_ol = soup.find('ol', attrs={'class':'grid_view'}) movie_name_list = [] # 遍历页面中有关的信息 for movie_li in movie_list_ol.find_all('li'): # 电影描述 detail = movie_li.find('div', attrs={'class':'hd'}) # 电影名字 movie_name = detail.find('span', attrs={'class':'title'}).getText() movie_name_list.append(movie_name) # 找到下一页 next_page = soup.find('span', attrs={'class':'next'}).find('a') if next_page: # 拼接下一页的url，继续爬取下一页 return movie_name_list, URL + next_page['href'] return movie_name_list, None def main(): url = URL with codecs.open('movies.txt', 'w', encoding='utf-8') as fp: movies_all = [] while url: html = download_page(url) movies, url = parse_html(html) movies_all.extend(movies) for index, movie in enumerate(movies_all): index += 1 # 将获得的信息写入文件 fp.write('{index}.{movie}\n'.format(index=index, movie=movie)) if __name__ == '__main__': main() print('爬取成功')

#导入requests库
import requests
#导入beautifulsoup库
from bs4 import BeautifulSoup
import codecs

#目标url
URL = "https://movie.douban.com/top250"
#请求头
HEADERS = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36'}   

#定义一个函数，用于下载页面
def download_page(url):
    #发送请求，获取响应内容
    data = requests.get(url, headers=HEADERS).content
    return data

#定义一个函数，用于解析页面
def parse_html(html):
    #使用BeautifulSoup库解析HTML页面
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    #测试时可以使用print soup.prettify()打印查看获得的页面
    #根据css获取页面信息
    movie_list_ol = soup.find('ol', attrs={'class':'grid_view'})
    movie_name_list = []
    #遍历页面中有关的信息
    for movie_li in movie_list_ol.find_all('li'):
        #电影描述
        detail = movie_li.find('div', attrs={'class':'hd'})
        #电影名字
        movie_name = detail.find('span', attrs={'class':'title'}).getText()
        movie_name_list.append(movie_name)
    #找到下一页
    next_page = soup.find('span', attrs={'class':'next'}).find('a')
    if next_page:
        #拼接下一页的url，继续爬取下一页
        return movie_name_list, URL + next_page['href']
    return movie_name_list, None

#定义一个主函数，用于执行程序
def main():
    url = URL
    #使用codecs库打开文件
    with codecs.open('movies.txt', 'w', encoding='utf-8') as fp:
        movies_all = []
        while url:
            #下载页面
            html = download_page(url)
            #解析页面
            movies, url = parse_html(html)
            movies_all.extend(movies)
        #将爬取到的电影名字写入文件
        for index, movie in enumerate(movies_all):
            index += 1
            fp.write('{index}.{movie}\n'.format(index=index, movie=movie))

#程序入口
if __name__ == '__main__':
    #执行主函数
    main()

#输出爬取成功
print('爬取成功')

这段代码实现了从豆瓣电影Top250页面中爬取电影名字的功能，具体的实现步骤如下：

1. 导入requests库和beautifulsoup库，以及codecs库。
2. 定义目标URL和请求头。
3. 定义download_page函数，用于下载页面。
4. 定义parse_html函数，用于解析页面，获取电影名字。
5. 定义main函数，用于执行程序。在main函数中，首先使用codecs库打开一个文件，然后循环爬取Top250页面中的电影名字，将其写入文件中。
6. 在程序入口处，执行main函数，并输出“爬取成功”提示信息。

def read_text(filename): with codecs.open(filename, "r", encoding="utf-8") as f: text = f.read() words = jieba.cut(text)

这段代码是用 Python 中的 jieba 库读取一个文件，并对其中的中文文本进行分词。具体来说，它打开一个文件，使用 codecs 库以 UTF-8 编码读取其中的文本，然后使用 jieba.cut() 方法对文本进行分词，并将分词后的结果保存在一个名为 words 的变量中。jieba.cut() 方法的作用是将中文文本分成一个个词语，返回一个生成器对象，可以通过遍历该对象来获取分词结果。