帮我给这段代码加上注释try: resp=requests.get(jobhref+'&timestamp__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+'&timestamp__1258={}'.format(timestamp__1258),headers=headers_detail,cookies=cookies,proxies=proxies,timeout=10)

时间: 2023-06-20 16:04:29 浏览: 47
抱歉,我无法通过语音回答您的问题。但是,作为一个AI语言模型,我可以为您提供以下代码注释的建议: # 尝试获取jobhref的网页内容 try: resp = requests.get(jobhref) # 如果无法获取网页内容,将该异常记录下来 except Exception as e: print("Unable to fetch jobhref content: ", e) # 如果成功获取网页内容,继续执行下一步操作 else: # 在这里写下继续执行的代码逻辑 pass 注释的目的是为了帮助代码的阅读者理解代码的含义和逻辑。在代码中添加注释可以使得代码更加易读易懂,并且有助于其他开发者理解代码的设计和实现。
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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+'&timestamp__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+'&timestamp__1258={}'.format(timestamp__1258),headers=headers_detail,cookies=cookies,proxies=proxies,timeout=10)

为了方便理解,本文将每行代码用「#」注释掉并解释其作用。 ``` try: import requests # 导入 requests 模块 from bs4 import BeautifulSoup # 导入 BeautifulSoup 模块 import pandas as pd # 导入 pandas 模块 import time # 导入 time 模块 except: print('请确认已安装好对应模块。') # 如果以上模块导入失败,输出提示信息。 ``` 本段代码为异常捕获语句。首先,先尝试导入 requests、BeautifulSoup、pandas、time 模块;如果导入失败,则输出提示信息。 ``` 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(i * 25) + "&filter=" # 拼接翻页后的网址 response = requests.get(url_page) # 发送 GET 请求并获取响应 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 用 BeautifulSoup 解析响应得到 HTML 结构 movie_list_soup = soup.find('ol', attrs={'class': 'grid_view'}) # 从 HTML 结构中解析出包含电影信息的部分 movie_list = movie_list_soup.find_all('li') # 解析出每一部电影的标签 for movie in movie_list: name = movie.find('span', attrs={'class': 'title'}).get_text() # 解析出电影名 movie_name_list.append(name) # 将每部电影名称添加到列表中 time.sleep(3) # 等待3秒后重新爬取下一页 result['电影名称'] = movie_name_list # 将电影名称列表转为 pandas 数据框的列 result.to_csv('douban_top250.csv', encoding='utf_8_sig') # 将结果输出为 csv 文件 ``` 这是爬虫的主要代码段。首先,定义要爬取的网站,并创建空的列表和 pandas 数据框。然后,在循环中逐页爬取电影名称,并将名称添加到列表中。为了防止网站反爬虫策略,每爬取完一页后休眠3秒。最后将电影名称列表转为 pandas 数据框的列,并将结果输出到 csv 文件中。

帮我详细解释一下这段爬虫代码try: resp=requests.get(jobhref+'&timestamp__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+'&timestamp__1258={}'.format(timestamp__1258),headers=headers_detail,cookies=cookies,proxies=proxies,timeout=10)

这段代码是在尝试使用Python的requests库发送网络请求并获取响应。requests.get()方法是在发送GET请求,传入的参数jobhref是请求的URL地址。通过使用try-except语句,这段代码可以捕获并处理任何可能出现的异常。在实际应用中,可能会加上其他的参数,例如headers、payloads等来设置请求头或请求体等信息。

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import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl class LianJiaSpider(): def __init__(self): self.url = 'https://bj.lianjia.com/ershoufang/pg{0}/' self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36 SLBrowser/8.0.0.12022 SLBChan/109'} def send_request(self, url): resp = requests.get(url, headers=self.headers) if resp.status_code == 200: return resp def parse_html(self, resp): lst = [] html = resp.text bs = BeautifulSoup(html, 'lxml') ul = bs.find('ul', class_='sellListContent') li_list = ul.find_all('li') for item in li_list: title = item.find('div', class_='title').text positionInfo = item.find('div', class_='positionInfo').text address = item.find('div', class_='address').text followInfo = item.find('div', class_='followInfo').text tag = item.find('div', class_='tag').text totalPrice = item.find('div', class_='totalPrice totalPrice2').text unitPrice = item.find('div', class_='unitPrice').text # print(unitPrice) lst.append((title, positionInfo, address, followInfo, tag, totalPrice, unitPrice)) print(lst) self.save(lst) def save(self, lst): wb = openpyxl.Workbook() sheet = wb.active for row in lst: sheet.append(row) continue wb.save('D:/爬虫/链家.csv') def start(self): for i in range(1, 5): full_url = self.url.format(i) resp = self.send_request(full_url) #print(resp.text) self.parse_html(resp) if __name__ == '__main__': lianjia = LianJiaSpider() lianjia.start()使用以上代码爬取数据保存到文件中只显示最后一页30条数据,前面页码的数据都被覆盖了,如何更改

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