import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl from time import sleep # 设置请求头,模拟浏览器访问 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'} # 从天眼查获取公司邮箱和电话 def get_info(company): email = '' phone = '' url = 'https://www.tianyancha.com/search?key=' + company r = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') # try: # 获取公司详情页链接 company_url = soup.find_all('a', class_='index_alink__zcia5 link-click')[0].get('href') r = requests.get(company_url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') # 获取公司邮箱和电话 email = soup.find_all('span', class_='index_detail-email__B_1Tq')[0].text sleep(0.5) phone = soup.find('span',class_='index_detail-tel__fgpsE').text # except: # pass # return email,phone # 从Excel文件中读取公司名称 def read_from_excel(file_path): wb = openpyxl.load_workbook(file_path) ws = wb.active company_list = [] for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True): company_list.append(row[0]) return company_list # 将公司邮箱和电话写入Excel文件 def write_to_excel(company_list): wb = openpyxl.Workbook() ws = wb.active ws.title = 'Company Info' # 写入表头 ws.cell(row=1, column=1, value='Company Name') ws.cell(row=1, column=2, value='Email') ws.cell(row=1, column=3, value='Phone') # 写入数据 for i, company in enumerate(company_list): email,phone = get_info(company) ws.cell(row=i+2, column=1, value=company) ws.cell(row=i+2, column=2, value=email) ws.cell(row=i+2, column=3, value=phone) # 保存Excel文件 wb.save('company_info.xlsx') if name == 'main': file_path = 'company_names.xlsx' company_list = read_from_excel(file_path) write_to_excel(company_list) 此段代码定位天眼查的公司电话失败,帮助我重新写一遍代码,能够正确定位天眼查公司电话邮箱

时间: 2024-04-21 22:27:43 浏览: 188
好的,以下是重新写的代码,其中对定位电话号码的部分进行了修改和完善,同时也加入了异常处理: ``` import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl from time import sleep # 设置请求头,模拟浏览器访问 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' } # 从天眼查获取公司邮箱和电话 def get_info(company): email = '' phone = '' url = 'https://www.tianyancha.com/search?key=' + company r = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') try: # 获取公司详情页链接 company_url = soup.find_all('a', class_='name')[0].get('href') r = requests.get(company_url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') # 获取公司邮箱 email_soup = soup.find('span', class_='email') if email_soup: email = email_soup.get('data-email') # 获取公司电话 phone_soup = soup.select_one('.detail.web-show span[ng-if="baseInfoModel.phonenumber"]') if phone_soup: phone = phone_soup.text.strip() except: pass return email, phone # 从Excel文件中读取公司名称 def read_from_excel(file_path): wb = openpyxl.load_workbook(file_path) ws = wb.active company_list = [] for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True): company_list.append(row[0]) return company_list # 将公司邮箱和电话写入Excel文件 def write_to_excel(company_list): wb = openpyxl.Workbook() ws = wb.active ws.title = 'Company Info' # 写入表头 ws.cell(row=1, column=1, value='Company Name') ws.cell(row=1, column=2, value='Email') ws.cell(row=1, column=3, value='Phone') # 写入数据 for i, company in enumerate(company_list): email, phone = get_info(company) ws.cell(row=i+2, column=1, value=company) ws.cell(row=i+2, column=2, value=email) ws.cell(row=i+2, column=3, value=phone) # 等待0.5秒,避免请求过于频繁 sleep(0.5) # 保存Excel文件 wb.save('company_info.xlsx') if __name__ == '__main__': file_path = 'company_names.xlsx' company_list = read_from_excel(file_path) write_to_excel(company_list) ``` 希望对你有帮助!
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from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import requests import time # df = pd.read_csv('playlist.csv', header=None,error_bad_lines=False, names=['url', 'title', 'play', 'user']) df = to_csv('playlist.csv', header=None, names=['url', 'title', 'play', 'user'], error_bad_lines=False) headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36' } for i in df['url']: time.sleep(2) url = 'https://music.163.com' + i response = requests.get(url=url, headers=headers) html = response.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 获取歌单标题 title = soup.select('h2')[0].get_text().replace(',', ',') # 获取标签 tags = [] tags_message = soup.select('.u-tag i') for p in tags_message: tags.append(p.get_text()) # 对标签进行格式化 if len(tags) > 1: tag = '-'.join(tags) else: tag = tags[0] # 获取歌单介绍 if soup.select('#album-desc-more'): text = soup.select('#album-desc-more')[0].get_text().replace('\n', '').replace(',', ',') else: text = '无' # 获取歌单收藏量 collection = soup.select('#content-operation i')[1].get_text().replace('(', '').replace(')', '') # 歌单播放量 play = soup.select('.s-fc6')[0].get_text() # 歌单内歌曲数 songs = soup.select('#playlist-track-count')[0].get_text() # 歌单评论数 comments = soup.select('#cnt_comment_count')[0].get_text() # 输出歌单详情页信息 print(title, tag, text, collection, play, songs, comments) # 将详情页信息写入CSV文件中 with open('music_message.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f: f.write(title + ',' + tag + ',' + text + ',' + collection + ',' + play + ',' + songs + ',' + comments + '\n') # 获取歌单内歌曲名称 li = soup.select('.f-hide li a') for j in li: with open('music_name.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f: f.write(j.get_text() + '\n')出错 name 'to_csv' is not defined

pandas版本是2.0.1 from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import requests import time df = pd.read_csv('playlist.csv', header=None,error_bad_lines=False, names=['url', 'title', 'play', 'user']) headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36' } for i in df['url']: time.sleep(2) url = 'https://music.163.com' + i response = requests.get(url=url, headers=headers) html = response.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 获取歌单标题 title = soup.select('h2')[0].get_text().replace(',', ',') # 获取标签 tags = [] tags_message = soup.select('.u-tag i') for p in tags_message: tags.append(p.get_text()) # 对标签进行格式化 if len(tags) > 1: tag = '-'.join(tags) else: tag = tags[0] # 获取歌单介绍 if soup.select('#album-desc-more'): text = soup.select('#album-desc-more')[0].get_text().replace('\n', '').replace(',', ',') else: text = '无' # 获取歌单收藏量 collection = soup.select('#content-operation i')[1].get_text().replace('(', '').replace(')', '') # 歌单播放量 play = soup.select('.s-fc6')[0].get_text() # 歌单内歌曲数 songs = soup.select('#playlist-track-count')[0].get_text() # 歌单评论数 comments = soup.select('#cnt_comment_count')[0].get_text() # 输出歌单详情页信息 print(title, tag, text, collection, play, songs, comments) # 将详情页信息写入CSV文件中 with open('music_message.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f: f.write(title + ',' + tag + ',' + text + ',' + collection + ',' + play + ',' + songs + ',' + comments + '\n') # 获取歌单内歌曲名称 li = soup.select('.f-hide li a') for j in li: with open('music_name.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f: f.write(j.get_text() + '\n')

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from bs4 import BeautifulSoup import requests import time import pymysql conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', charset='utf8') cursor = conn.cursor() cursor.execute('create database wyya;') cursor.execute('use wyya;') create_Tb = 'create table sj(地址 varchar(100),标题 varchar(100),播放量 varchar(50),作者 varchar(50));' cursor.execute(create_Tb) headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36' } for i in range(0, 1505, 35): print(i) time.sleep(2) url = 'https://music.163.com/discover/playlist/?cat=华语&order=hot&limit=35&offset=' + str(i)#修改这里即可 response = requests.get(url=url, headers=headers) html = response.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 获取包含歌单详情页网址的标签 ids = soup.select('.dec a') # 获取包含歌单索引页信息的标签 lis = soup.select('#m-pl-container li') print(len(lis)) for j in range(len(lis)): # 获取歌单详情页地址 url = ids[j]['href'] # 获取歌单标题 title = ids[j]['title'] # 获取歌单播放量 play = lis[j].select('.nb')[0].get_text() # 获取歌单贡献者名字 user = lis[j].select('p')[1].select('a')[0].get_text() # 输出歌单索引页信息 print(url, title, play, user) insert_Tb = 'insert into sj(地址,标题,播放量,作者) values(%s,%s,%s,%s);' val = (url, title, play, user) cursor.execute(insert_Tb, val) cursor.execute("select *from sj;") conn.commit(); data = cursor.fetchall() for bases in data: print(bases) conn.close()写出优化后的这段代码,使爬取到的所有数据全部存入数据库

帮我把一下代码设置一个合理请求头,并加入一个延时import requests import os from bs4 import BeautifulSoup class NovelDownloader: def __init__(self, root_url): self.root_url = root_url self.book_list = [] self.chapter_list = [] def get_url(self, url): while True: try: res = requests.get(url) if res.status_code == 200: print("页面获取成功!") return res.text else: print("页面返回异常!", res.status_code) except: print("页面获取错误!") def get_book_list(self): res = self.get_url(self.root_url) html = BeautifulSoup(res, "html.parser") a_list = html.find_all("a", {"class": "name"}) for a in a_list: self.book_list.append(a["href"]) self.book_list = [self.root_url + i for i in self.book_list] self.book_list.remove('http://www.biquge5200.cc/') def get_chapter_list(self, url): res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res, "html.parser") a_list = html.find_all("a", {"class": "chapter"}) for a in a_list: self.chapter_list.append((a["href"], a.text.replace("\n", ""))) def get_content(self, chapter): url = self.root_url + chapter[0] print(url) book_name = chapter[0].split("/")[1] print(book_name) if not os.path.exists(book_name): os.mkdir(book_name) res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res, "html.parser") content = html.find("div", {"id": "content"}).text print(content) path = os.path.join(book_name, chapter[1]) with open(path, "w", encoding="utf8") as f: f.write(content) def main(self): self.get_book_list() for book in self.book_list: self.get_chapter_list(book) for chapter in self.chapter_list: self.get_content(chapter) if __name__ == '__main__': root_url = "http://www.biquge5200.cc/" nd = NovelDownloader(root_url) nd.main()

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资源摘要信息:"WStage是无线传感器网络(WSN)的一个应用阶段,它允许通过名为'A'的传感器收集和分发位置数据。在这一阶段,数据的提供商能够利用特定的传感器设备记录地理位置信息,并通过网络将这些信息传递给需要这些数据的用户。用户可以通过预定的方式访问并获取传感器'A'所记录的位置数据。这一过程可能涉及到特定的软件或硬件接口,以保证数据的有效传输和接收。 在技术实现层面,'JavaScript'这一标签暗示了在提供和获取数据的过程中可能涉及到前端开发技术,尤其是JavaScript语言的使用。这表明可能有网页或Web应用程序参与了用户与传感器数据之间的交互。JavaScript可以用来处理用户请求,与后端通信,以及展示从传感器'A'获取的数据。 关于'WStage-master'这个文件名称,它指向了一个可能是一个项目的主版本目录。在这个目录中,可能包含了实现上述功能所需的所有代码文件、配置文件、库文件和资源文件。'master'通常用来指代版本控制中的主分支,这意味着它包含了当前开发的主线代码,是项目稳定和最新的表现形式。 无线传感器网络(WSN)是一组带有传感器节点的无线网络,这些节点能够以无线方式收集和处理物理或环境条件的信息,如温度、湿度、压力等,并将这些信息传送到网络中的其他节点。WSN广泛应用于环境监测、军事侦察、智能家居、健康医疗等领域。 在WSN中,一个传感器节点通常由传感器、微处理器、无线通信模块和电源四个基本部分组成。传感器负责收集环境数据,微处理器负责处理数据并执行指令,无线通信模块负责数据传输,而电源则为传感器节点提供能量。在WStage阶段中,传感器节点'A'作为数据提供者,起到了核心的作用。 传感器节点的部署通常是在目标监测区域内随机分布的,每个节点都可以独立地收集数据,也可以通过多跳的方式将数据传送给更远距离的汇聚节点,最终汇总到控制中心或用户端。 在实际应用中,可能会存在一些挑战,比如如何有效地延长传感器网络的生命周期,如何提高数据传输的可靠性和实时性,以及如何保障数据的安全性和隐私保护。因此,研究和开发人员需要设计出高效的算法和协议来优化网络性能。 综上所述,WStage在WSN领域中代表了数据提供和获取的一个阶段。这一阶段利用特定的传感器节点收集位置数据,并通过网络将其传递给用户。在整个过程中,JavaScript技术可能被用于构建用户界面和处理数据交互,而'WStage-master'文件夹则包含了实现这些功能的必要代码和资源。WSN的应用为环境监测、智能控制等多个领域带来了便利,但同时也带来了技术挑战,需要不断的技术创新来解决相关问题。"
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩