in <module> abstracts = content.find_all('p') AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'find_all'
时间: 2023-10-26 09:50:44 浏览: 40
这错误提示意味着 `content` 是一个空对象(`NoneType`),因此不能调用 `find_all()` 方法。这通常是由于找不到相应的 HTML 元素或标签导致的。
你可以尝试在调用 `find_all()` 之前检查 `content` 是否为空,或者在查找 HTML 元素时使用更精确的选择器来定位元素。
相关问题
Traceback (most recent call last): File "D:/PycharmProjects/demo/demo.py", line 3, in <module> import mysql.connector File "D:\PycharmProjects\demo\venv\lib\site-packages\mysql\connector\__init__.py", line 32, in <module> from .connection_cext import CMySQLConnection File "D:\PycharmProjects\demo\venv\lib\site-packages\mysql\connector\connection_cext.py", line 40, in <module> from .abstracts import MySQLConnectionAbstract File "D:\PycharmProjects\demo\venv\lib\site-packages\mysql\connector\abstracts.py", line 33 from __future__ import annotations ^ SyntaxError: future feature annotations is not defined
这个错误通常表示你的代码中使用了 `from __future__ import annotations`,但你的 Python 版本不支持 Future Feature Annotations。该特性从 Python 3.7 开始引入。
要解决这个问题,有两个可能的解决方案:
1. 更新你的 Python 版本:将 Python 更新到 3.7 或更高的版本,以支持 Future Feature Annotations。
2. 修改代码:如果你无法更新 Python 版本,可以考虑将 `from __future__ import annotations` 注释掉或删除。这样做可能会导致其他与 Future Feature Annotations 相关的代码部分无法正常工作,因此请谨慎删除。
请根据你的需求选择适当的解决方案。如果问题仍然存在或有其他疑问,请提供更多的错误信息和代码,以便我能够更好地帮助你解决问题。
text_analysis = jieba.analyse.extract_tags(keywordss,topK = 100, withWeight=True) for texts in abstracts: if texts == text_analysis: abstract_analysis = jieba.analyse.extract_tags(abstracts,topK=30,withWeight=True)
根据你提供的代码,你想使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数从关键词列表中提取关键词,并用这些关键词来匹配摘要列表中的文本。如果匹配成功,则提取该摘要的关键词。
然而,根据你的代码,存在一些问题。首先,在`if texts == text_analysis`这行代码中,你将`texts`与`text_analysis`进行了相等性比较,这是不正确的。`text_analysis`是一个包含关键词和权重的列表,而`texts`是从摘要列表中提取出来的文本。你应该使用`in`运算符来判断一个文本是否包含在关键词列表中。
另外,在第二个`jieba.analyse.extract_tags()`函数中,你传递的是整个摘要列表`abstracts`,而不是单个摘要文本。如果你想提取每个摘要的关键词,应该遍历摘要列表,并将每个摘要文本作为参数传递给函数。
以下是修改后的示例代码:
```python
import jieba.analyse
keywordss = "关键词列表" # 假设这是你的关键词列表
abstracts = ["摘要1", "摘要2", "摘要3"] # 假设这是你的摘要列表
text_analysis = jieba.analyse.extract_tags(keywordss, topK=100, withWeight=True)
for text in abstracts:
for keyword, weight in text_analysis:
if keyword in text:
abstract_analysis = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=30, withWeight=True)
print(abstract_analysis)
break
```
在这个修改后的代码中,我们首先定义了一个关键词列表`keywordss`和一个摘要列表`abstracts`,你需要根据实际情况进行修改。
然后,我们使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数从关键词列表中提取关键词,并将结果保存在`text_analysis`变量中。
接下来,我们遍历摘要列表`abstracts`,并对于每个摘要文本`text`,遍历关键词列表`text_analysis`。如果关键词存在于摘要文本中,则使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数提取该摘要的关键词,并将结果保存在`abstract_analysis`变量中。
请根据你的具体需求修改代码中的关键词列表和摘要列表,并确保已正确导入`jieba.analyse`模块。如果还有其他问题,请提供更多细节,我将尽力帮助你。
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