rank = item.find('em').text

这段代码是使用 Python 的 BeautifulSoup 库在 HTML 中查找标签为 'em' 的元素，并获取其文本内容。这里的 `item` 是一个 BeautifulSoup 对象，通过调用 `find` 方法并传入标签名，可以找到第一个匹配的标签元素。然后，通过访问 `text` 属性，可以获取该标签元素内的文本内容。最后，将该文本内容赋值给变量 `rank`。

相关问题

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import os # 定义请求头 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'} # 爬取页面的 URL url = 'https://movie.douban.com/top250' # 发送 GET 请求并获取响应 response = requests.get(url, headers=headers) html = response.text # 解析 HTML soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 获取电影列表 movies = [] for item in soup.find_all('div', class_='item'): movie = {} movie['rank'] = item.find('em').text movie['title'] = item.find('span', class_='title').text movie['director'] = item.find('div', class_='bd').p.text.split('\n')[1].strip().split(':')[1] movie['actors'] = item.find('div', class_='bd').p.text.split('\n')[2].strip()[3:] movie['score'] = item.find('span', class_='rating_num').text movie['votes'] = item.find('span', class_='rating_num').next_sibling.next_sibling.text[:-3] movie['cover_url'] = item.find('img')['src'] movies.append(movie) # 存储数据到 CSV 文件 df = pd.DataFrame(movies) df.to_csv('films.csv', index=False) # 下载封面图片并保存 if not os.path.exists('films_pic'): os.mkdir('films_pic') for movie in movies: img_url = movie['cover_url'] img_title = movie['title'] img_path = os.path.join('films_pic', f"{img_title}.jpg") response = requests.get(img_url, headers=headers) with open(img_path, 'wb') as f: f.write(response.content) # 可视化评分和人数 plt.plot(df['rank'], df['score'], label='Score') plt.plot(df['rank'], df['votes'], label='Votes') plt.xlabel('Rank') plt.legend() plt.savefig('score_votes.png') plt.show()

这段代码是一个爬取豆瓣电影 Top250 榜单信息的爬虫，主要实现以下功能：

1. 发送 GET 请求并获取响应，获取电影列表页面的 HTML 代码。
2. 解析 HTML 代码，获取电影信息，包括电影排名、电影名称、导演、演员、评分、评价人数、封面图片 URL。
3. 将电影信息存储到 DataFrame 中，并将 DataFrame 存储为 CSV 文件。
4. 下载电影封面图片，并保存到本地。
5. 可视化电影排名、评分、评价人数的关系，生成图表并保存到本地。

可以看出，这段代码主要使用了 requests 库、BeautifulSoup 库、pandas 库、matplotlib 库、os 库和 PIL 库。其中，requests 库用于发送 HTTP 请求，BeautifulSoup 库用于解析 HTML 代码，pandas 库用于处理数据，matplotlib 库用于绘制图表，os 库用于创建目录，PIL 库用于打开和保存图片。

需要注意的是，这段代码中的请求头 headers 可能不够隐蔽，存在被封禁的风险。建议在使用时根据实际情况调整请求头。此外，爬虫行为可能会违反豆瓣的相关规定，建议在合理使用的前提下进行爬取。

rank = article_item.find("div", class_="pic").find("em").get_text()解释这段代码的意思

这段代码是用于从 HTML 页面中获取数据的。具体来说，它使用了 BeautifulSoup 库中的 `find` 方法来查找 HTML 页面中 class 属性为 "pic" 的 div 元素，并进一步查找其中的 em 元素。最后，它使用 `get_text()` 方法来获取 em 元素中的文本内容，并将其赋值给 `rank` 变量。

因此，这段代码的意思是：找到 HTML 页面中 class 属性为 "pic" 的 div 元素中的 em 元素，并获取其中的文本内容，将其存储到 `rank` 变量中。