rq=requests.get(a)

rq=requests.get(a)是一个Python代码，使用requests库的get方法发送一个HTTP GET请求。假设变量a是一个URL，那么rq就是请求a这个URL所得到的响应。

调用requests.get(a)会向指定URL发起GET请求，并返回一个Response对象。Response对象包含了服务器对请求的响应，可以通过它获取响应的内容、状态码、响应头等信息。

使用rq这个Response对象，可以进一步操作和获取请求的结果。例如，可以通过rq.content获取响应的内容，rq.status_code获取响应的状态码，rq.headers获取响应的头信息等。

这行代码的使用场景很广泛。通过发送HTTP请求，可以获取远程服务器的数据，例如获取网页内容、下载文件、获取API的数据等。使用requests库可以轻松地发起GET请求，并处理服务器返回的响应。

补充说明，这段代码要求系统中已经安装了requests库。如果没有安装，可以使用pip install requests命令进行安装。同时需要注意，该代码执行时可能会抛出异常，例如网络连接错误或无法访问的URL等，我们需要进行适当的异常处理来保证程序的稳定性。

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import requests as rq from bs4 import BeautifulSoup url = input("Enter Link: ") if ("https" or "http") in url: data = rq.get(url) else: data = rq.get("https://" + url) soup = BeautifulSoup(data.text, "html.parser") links = [] for link in soup.find_all("a"): links.append(link.get("href")) # 将输出写入文件（myLinks.txt） # 可以将“a”更改为“w”以每次覆盖文件 with open("myLinks.txt", 'a') as saved: print(links[:10], file=saved)

这段代码可以从一个输入的 URL 中提取出所有的链接，并将前10个链接写入到一个名为 myLinks.txt 的文件中。以下是每行代码的注释：

# 导入 requests 和 BeautifulSoup 库
import requests as rq
from bs4 import BeautifulSoup

# 获取用户输入的 URL
url = input("Enter Link: ")

# 判断 URL 是否包含 http 或 https
if ("https" or "http") in url:
    data = rq.get(url)  # 如果包含，则直接使用该 URL 请求网页内容
else:
    data = rq.get("https://" + url)  # 如果不包含，则在 URL 前添加 https:// 并请求网页内容

# 使用 BeautifulSoup 解析网页内容
soup = BeautifulSoup(data.text, "html.parser")

# 从网页中提取所有的链接，并将其存储在一个列表中
links = []
for link in soup.find_all("a"):
    links.append(link.get("href"))

# 将前10个链接写入到 myLinks.txt 文件中
with open("myLinks.txt", 'a') as saved:  # "a" 表示以追加模式打开文件
    print(links[:10], file=saved)  # 将前10个链接写入文件中，每个链接占一行

import requests from lxml import etree import pandas as pd username_list=[] film_critic_list=[] useful_num_list=[] useless_num_list=[] assess_list=[] ttt_all_urls = [] for i in range(191): ttt_page_urls = f'https://movie.douban.com/subject/26430107/reviews?sort=hotest&start={i * 20}' headers={'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36 Edg/114.0.1823.41'} rq=requests.get(url=ttt_page_urls,headers=headers) dom1 = etree.HTML(rq.text) ttt_data = dom1.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div/@data-cid') for i in ttt_data: a=dom1.xpath(f'//*[@id={i}]/div/h2/a/@href') ttt_all_urls.extend(a) for url1 in ttt_all_urls: for i in ttt_data: rq2 = requests.get(url=url1,headers=headers) dom2=etree.HTML(rq2.text) username= dom2.xpath(f'//*[@id={i}]/header/a[1]/span/text()') print(username) film_critic = dom2.xpath(f'//*[@id="link-report-{i}"]/div[1]/p/text()') useful_num = dom2.xpath(f'*[@id="review-{i}-content"]/div[3]/button[1]/text()') useless_num= dom2.xpath(f'*[@id="review-{i}-content"]/div[3]/button[2]/text()') assess = (dom2.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/h1/span/text()')) username_list.extend(username) film_critic_list.extend(film_critic) useful_num_list.extend(useful_num) useless_num_list.extend(useless_num) assess_list.extend(assess) data={'username':username_list,'film_critic':film_critic_list,'useful_num':useful_num_list,'useless_num':useless_num_list,'assess':assess_list} df=pd.DataFrame(data) df.to_csv('fimldata.csv',encoding='utf-8',index=None)

这段代码的功能是爬取豆瓣电影《太空悍将》的影评信息，并将爬取到的数据保存到名为"fimldata.csv"的CSV文件中。具体来说，代码先构造了每一页的URL地址，然后通过requests库发送请求获取HTML页面。接着，使用lxml库中的etree模块对HTML页面进行解析，提取出每条影评的URL地址，并将这些地址保存到一个列表中。接下来，遍历所有影评的URL地址，再次使用requests和etree库对每个影评页面进行解析，提取出影评的作者、影评内容、有用数、无用数以及对应的电影名称。最后，将这些数据存储到一个字典中，并使用pandas库将字典转换为DataFrame格式后保存到CSV文件中。