import os from bs4 import BeautifulSoup import re # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)<\/body>' # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: html_code = f.read() # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除<p>和()</p> body_data = body_data[0].replace("<p>", "").replace("()</p>", "")

时间: 2024-04-18 08:25:34 浏览: 108
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python爬虫代码（包括ppt，word，影视地址链接，电子书爬取）

您的代码看起来很好，它使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 并使用正则表达式模匹配 `<body>` 标签内的数据。然后通过剔除 `<p>` 标签和 `()</p>` 的方式处理数据。 请注意，这里的代码假设每个文件只有一个 `<body>` 标签，且数据在其中。如果有多个 `<body>` 标签或其他特殊情况，请根据实际情况进行适当的修改。 如果还有其他问题，请随时提问。
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import os import re from bs4 import BeautifulSoup # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser')提取发送或发言的字符串

folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with ...

import os from bs4 import BeautifulSoup import re import csv import pandas as pd # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)<\/body>' # 创建CSV文件并写入表头 # CSV文件路径 csv_file = 'path/to/your/csv/file.csv' csv_file = "output.csv" # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # # 使用正则表达式提取talk_id、时间、发送者ID和接收者ID matches2 = re.findall(r'(?:中发言|发送)\s*(.*?)\s*(?:音频 :|图片 :)?(?:\[([^\]]+)\])?', body_data) for match in matches2: # 提取链接地址 file_text = match[1] matches = re.findall(r'"([^"]*)"', file_text) if matches: file_name = matches[0] else: file_name = "No matches found." # print(file_name) # 替换字符 file_name = file_name.replace('No matches found.','') # 将提取的数据加载到DataFrame中 df_extracted = pd.DataFrame(file_name) # 读取原有的CSV文件 df_original = pd.read_csv(csv_file) print("---导入完成-----")

folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'(.*?)<\/body>' # 创建CSV文件并写入表头 csv_file = "output.csv" header = ['File Name'] # 表头 # 首次创建CSV文件时，写入...

from bs4 import BeautifulSoup import csv import os import re # 设置文件夹路径 folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' # 创建CSV文件 csv_file = open('output.csv', 'w', newline='') csv_writer = csv.writer(csv_file) csv_writer.writerow(['ID', '时间', '发送号码', '接收号码', '发送内容']) # 遍历文件夹下的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith('.html'): file_path = os.path.join(root, file) # 打开文件并解析HTML源代码 with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: soup = BeautifulSoup(f, 'html.parser') # 将soup对象转换为字符串 html_string = str(soup) # 提取talkid、时间、发送号码、接收号码、信息类型和消息内容的正则表达式模式 pattern = r'\[talkid:(\d+)\](.*?) 向 (.*?) 发送 (.*?):\[(.*?)\]' matches = re.findall(pattern, html_string)

4. 遍历文件夹下的所有文件：使用os.walk函数遍历指定文件夹下的所有文件。 5. 判断文件是否为HTML文件：通过判断文件名的后缀是否为.html来确定是否为HTML文件。 6. 打开文件并解析HTML源代码：使用open...

import os from bs4 import BeautifulSoup import re import csv import pandas as pd # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)<\/body>' # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # # 使用正则表达式提取链接地址 matches2 = re.findall(r'(?:中发言|发送)\s*(.*?)\s*(?:音频 :|图片 :)?(?:\[([^\]]+)\])?', body_data) for match in matches2: # 提取链接地址 file_text = match[1] matches = re.findall(r'"([^"]*)"', file_text) if matches: file_name = matches[0] else: file_name = "No matches found." # print(file_name) # 替换字符 file_name = file_name.replace('No matches found.','')将上述file_name的结果添加到已有数据的csv文中，将其存放值在指定的file_name一列中

你可以使用pandas库来将file_name的结果添加到已有数据的CSV文件中，并将其存放在指定的file_name一列中。以下是一个示例代码： python # 指定CSV文件路径 csv_file = "path/to/your/csv/file.csv" # ...

import os from bs4 import BeautifulSoup import re import csv import pandas as pd # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)<\/body>' # 打开原有的CSV文件路径 csv_file = "output.csv" # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # # 使用正则表达式提取talk_id、时间、发送者ID和接收者ID matches2 = re.findall(r'(?:中发言|发送)\s*(.*?)\s*(?:音频 :|图片 :)?(?:\[([^\]]+)\])?', body_data) for match in matches2: # 提取链接地址 file_text = match[1] matches = re.findall(r'"([^"]*)"', file_text) if matches: file_name = matches[0] else: file_name = "No matches found." # print(file_name) # 替换字符 file_name = file_name.replace('No matches found.','') # 将提取的数据加载到DataFrame中 df_extracted = pd.DataFrame(file_name) # 读取原有的CSV文件 df_original = pd.read_csv(csv_file) print("---导入完成-----")

folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'(.*?)<\/body>' # 打开原有的CSV文件路径 csv_file = "output.csv" # 创建一个空的DataFrame用于存储提取的文件名数据 df_...

import os import sqlite3 from bs4 import BeautifulSoup import re # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)</body>' # 连接数据库 conn = sqlite3.connect('chat_data.db') cursor = conn.cursor() # 添加新的字段 cursor.execute("ALTER TABLE DIDI_talk ADD COLUMN file_name TEXT") # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # # 使用正则表达式提取链接地址 matches2 = re.findall(r'(?:中发言|发送)\s*(.*?)\s*(?:音频 :|图片 :)?(?:\[([^\]]+)\])?', body_data) for match in matches2: # 提取链接地址 file_text = match[1] matches = re.findall(r'"([^"]*)"', file_text) if matches: file_name = matches[0] else: file_name = "No matches found." # 替换字符 file_name = file_name.replace('No matches found.', '') new_data = [file_name] # 更新数据库中新字段的数据 for i, data in enumerate(new_data): cursor.execute("UPDATE DIDI_talk SET file_name = ? WHERE talk_id = ?", (data, i + 1)) # # 处理匹配结果并更新数据库 # for i, match in enumerate(matches): # file_name = matches[0] # new_column_data = new_data[i] # 根据匹配的索引获取对应的新数据 # 提交事务并关闭连接 conn.commit() conn.close() print("---新列数据已添加到数据库中---")

然后，指定了要遍历的文件夹路径，并定义了一个正则表达式模式用于匹配<body>标签内的数据。 接下来，连接到SQLite数据库，并添加一个新的字段到名为"DIDI_talk"的数据表中，使用了ALTER TABLE语句。 之后，...

import os from bs4 import BeautifulSoup import re 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)</body>' 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # 使用正则表达式提取talk_id、时间、发送者ID和接收者ID matches = re.findall(r'\[talkid:(\d+)\](\d+年\d+月\d+日 \d+:\d+:\d+).*?<span.*?>(\d+)<.*?>(.*?)<.*?''((中发言|发送)\s(.*?)\s)', body_data) # 提取唯一ID,时间,发送号码和私聊群聊关键词 matches1 = re.findall(r'<span.*?hint-success.*?>(\d+)', body_data) matches2 = re.findall(r'(?:中发言|发送)\s*(.*?)\s*(?:音频 :|图片 :)?(?:\[([^\]]+)\])?', body_data) # 处理匹配结果 for match in matches: talk_id = match[0] time = match[1] send_id = match[2] talk_type = match[3] content = match[4] # 提取第二个号码为接收号码 if len(matches1) >= 2: receive_id = matches1[3] # 替换字符 time = time.replace('年', '-').replace('月', '-').replace('日', '') talk_type = talk_type.replace('向', '私聊').replace('在群', '群聊') content = content.replace('音频', '').replace('图片', '').replace('发送','').replace('中发言','') content = re.sub(r'\n', '', content) print("---导入完成-----") 创建sql数据库并将数据导入到sql文件中

import sqlite3 # 连接数据库 conn = sqlite3.connect('chat_data.db') cursor = conn.cursor() # 创建表格 cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS chat_data (talk_id INT PRIMARY KEY, time TEXT, ...

网页内源代码模板如下： <html> <meta http-equiv="Content=-Type" content="text/html; charset=utf-8"> <head> </head> <body>[talkid:138031370]2014年4月20日 03:55:45 , 111222 向 232323 发送 我们已经是好友了，开始聊天吧！ () [talkid:138031371]2014年4月20日 04:45:45 , 111222 向 123456 发送 音频 :[<ahref="files/f/f123fsasfsfsjdfrhf_n.m4a"]>音频 () [talkid:138031372]2014年4月20日 04:55:45 , 111222 向 123456 发送 图片 :[<ahref="files/f/f123fsasfsfsjdfrhf_n.jpg"]>图片 () </body> </html> 利用python爬虫，打开C:/Users/test/Desktop/DIDItest文件夹下多个文件夹内的html文件源代码，并爬取源代码中的ID、时间、发送号码、接收号码、信息类型、发送内容，如果发送内容不为文本，则提取文件所在链接地址，并将爬取的内容写入csv中，爬取talkid、时间精确至年月日时分秒、发送号码提取第一个 data-hint"">之间的数字，接收号码提取第二个data-hint"">，信息类型就提取 发送与：之间的文字，如果没有：则定义为文字

folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 创建CSV文件并写入标题行 csv_file = open("output.csv", "w", newline="") csv_writer = csv.writer(csv_file) csv_writer.writerow(["ID", "时间", "发送号码...

网页内源代码模板如下： <html> <meta http-equiv="Content=-Type" content="text/html; charset=utf-8"> <head> </head> <body>[talkid:138031370]2014年4月20日 03:55:45 , 111222 向 232323 发送 我们已经是好友了，开始聊天吧！ () [talkid:138031371]2014年4月20日 04:45:45 , 111222 向 123456 发送 音频 :[<ahref="files/f/f123fsasfsfsjdfrhf_n.m4a"]>音频 () [talkid:138031372]2014年4月20日 04:55:45 , 111222 向 123456 发送 图片 :[<ahref="files/f/f123fsasfsfsjdfrhf_n.jpg"]>图片 () </body> </html> 利用python爬虫，打开C:/Users/test/Desktop/DIDItest文件夹下多个文件夹内的html文件源代码，并将源代码转换为字符串，爬取源代码字符串中的ID、时间、发送号码、接收号码、信息类型、发送内容，如果发送内容不为文本，则提取文件所在链接地址，并将爬取的内容写入csv中，talkid提取[]中talkid：后的数字、时间精确至年月日时分秒、发送号码提取第一个 data-hint"">之间的数字，接收号码提取第二个data-hint"">，信息类型就提取 发送与：之间的文字，如果没有：则定义为文字

folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' # 创建CSV文件并写入标题行 csv_file = open('output.csv', 'w', newline='') csv_writer = csv.writer(csv_file) csv_writer.writerow(['ID', '时间', '发送号码'...

利用python爬虫，提取C:/Users/test/Desktop/DIDItest文件夹下多个文件内的html文件源代码，并提取源代码中的ID、时间、发送号码、接收号码、发送内容，如果发送内容为音频则提取音频所在位置，反之则保留发送内容，并将爬取的内容写入csv中 网页内源代码如下： <html> <meta http-equiv="Content=-Type" content="text/html; charset=utf-8"> <head> </head> <body>[talkid:138031361]2014年4月20日 03:55:45 , 434343 向 232323 发送 我们已经是好友了，开始聊天吧！ () [talkid:138031362]2014年4月20日 04:45:45 , 434343 向 123456 发送 音频 :[<ahref="files/f/f123fsasfsfsjdfrhf_n.m4a"]>音频 () [talkid:138031363]2014年4月20日 04:55:45 , 434343 向 123456 发送 音频 :[<ahref="files/f/f123fsasfsfsjdfrhf_n.jpg"]>图片 () [talkid:138031364]2014年4月20日 05:55:45 , 434343 向 3234221 发送 我们已经是好友了，开始聊天吧！ () [talkid:138031365]2014年4月20日 06:55:45 , 434343 向 1359075 发送 我们已经是好友了，开始聊天吧！ () </body> </html>

folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' output_file = 'output.csv' extracted_data = [] for file_name in os.listdir(folder_path): if file_name.endswith('.html'): file_path = os.path.join...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\test\PycharmProjects\pythonProject\链接导入csv中.py", line 57, in <module> df_extracted = df_extracted.append({'File Name': file_name}, ignore_index=True) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\test\PycharmProjects\pythonProject\venv\Lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 5989, in __getattr__ return object.__getattribute__(self, name) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'. Did you mean: '_append'?

folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'(.*?)<\/body>' # 创建一个空的DataFrame用于存储提取的文件名数据 df_extracted = pd.DataFrame(columns=['File Name']) # 遍历...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\test\PycharmProjects\pythonProject\1234.py", line 59, in <module> print("时间:", time[i]) ~~~~^^^ IndexError: list index out of range

folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'\[talkid:(\d+)\]' time_pattern = r'\[(\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2})\]' # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, ...

with open(csv_file, "w", newline="", encoding="utf-8-sig") as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(["Talk ID", "Time", "Sender ID", "Receive ID", "Talk Type", "Content", "File Name"])

folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'(.*?)<\/body>' # 打开原有的CSV文件路径 csv_file = "output.csv" # 打开CSV文件进行写入 with open(csv_file, "w", newline="",...
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易语言开发的文件批量改名工具使用Ex_Dui美化界面

资源摘要信息:"文件批量改名工具-易语言"是一个专门用于批量修改文件名的软件工具，它采用的编程语言是“易语言”，该语言是为中文用户设计的，其特点是使用中文作为编程关键字，使得中文用户能够更加容易地编写程序代码。该工具在用户界面上使用了Ex_Dui库进行美化，Ex_Dui是一个基于易语言开发的UI界面库，能够让开发的应用程序界面更美观、更具有现代感，增加了用户体验的舒适度。 【易语言知识点】: 易语言是一种简单易学的编程语言，特别适合没有编程基础的初学者。它采用了全中文的关键字和语法结构，支持面向对象的编程方式。易语言支持Windows平台的应用开发，并且可以轻松调用Windows API，实现复杂的功能。易语言的开发环境提供了丰富的组件和模块，使得开发各种应用程序变得更加高效。 【Ex_Dui知识点】: Ex_Dui是一个专为易语言设计的UI（用户界面）库，它为易语言开发的应用程序提供了大量的预制控件和风格，允许开发者快速地制作出外观漂亮、操作流畅的界面。使用Ex_Dui库可以避免编写繁琐的界面绘制代码，提高开发效率，同时使得最终的软件产品能够更加吸引用户。 【开源大赛知识点】: 2019开源大赛（第四届）是指在2019年举行的第四届开源软件开发竞赛活动。这类活动通常由开源社区或相关组织举办，旨在鼓励开发者贡献开源项目，推广开源文化和技术交流，提高软件开发的透明度和协作性。参与开源大赛的作品往往需要遵循开放源代码的许可协议，允许其他开发者自由使用、修改和分发代码。 【压缩包子文件的文件名称列表知识点】: 文件名称列表中包含了几个关键文件： - libexdui.dll：这显然是一个动态链接库文件，即DLL文件，它是由Ex_Dui库提供的，用于提供程序运行时所需的库函数和资源。DLL文件可以让程序调用相应的函数，实现特定的功能。 - 文件批量改名工具.e：这可能是易语言编写的主程序文件，带有.e扩展名，表明它是一个易语言源代码文件。 - Default.ext：这个文件名没有给出具体扩展名，可能是一个配置文件或默认设置文件，用户可以通过修改它来自定义软件的行为。 - Source：这可能是一个包含易语言源代码的目录，里面应该包含了文件批量改名工具的源代码，供开发者阅读和学习。 - Res：这个目录通常用于存放资源文件，如图形、声音等。在易语言项目中，Res目录下可能存放了程序运行所需的各种资源文件。 通过对标题、描述、标签以及文件名列表的分析，我们可以了解到这款文件批量改名工具采用了易语言编程，并且界面通过Ex_Dui库进行美化。它可能被提交到了2019年第四届开源大赛中，是开发者为用户提供的一个实用工具，用于提高处理文件时的效率。