response = requests.get(url=url, headers=headers) html_date = response.text

这段代码是使用 Python 的 requests 库发送一个 HTTP GET 请求，并将返回的响应数据存储在 html_date 变量中。其中，url 参数是请求的目标 URL，headers 参数是请求头部信息，可以用来设置一些 HTTP 请求头部的参数，比如 User-Agent 、Referer 等。在这个例子中，我们可以使用该代码来获取某个网页的 HTML 源码。

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import requests from lxml import etree if __name__ == "__main__": url='https://pic.netbian.com/4kdongman/index_%d.html' headers={ "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/98.0.4758.102 Safari/537.36" } a=eval(input('2')) b=eval(input('2')) for num in range(a,b): newurl=format(url%num) response=requests.get(url=newurl,headers=headers) response.encoding='gbk' text=response.text tree=etree.HTML(text) list=tree.xpath('//div[@class="slist"]/ul/li') for li in list: c_url='https://pic.netbian.com'+li.xpath('./a//@href')[0] c_response=requests.get(url=c_url,headers=headers) c_text=c_response.text c_tree=etree.HTML(c_text) c_list=c_tree.xpath('//div[@class="photo-pic"]/a/img/@src')[0] lasturl='https://pic.netbian.com'+c_list l_response=requests.get(url=lasturl,headers=headers) l_response.encoding='gbk' name = c_tree.xpath('//div[@class="photo-pic"]/a/img/@alt')[0] name=name.encode('iso-8859-1').decode('gbk') date=l_response.content path = "D:\tupian" + name +'.jpg'# 根据自己需要改这里（name之前） with open(path, 'wb') as p: p.write(date) print(name, '爬取成功') print('爬取完成')翻译这段代码

这段代码是一个Python爬虫程序，用于从网站 https://pic.netbian.com/4kdongman/ 上爬取动漫图片。代码使用 requests 和 lxml 库来获取和解析网页内容。

程序首先定义了一个 URL 和请求头 headers，然后通过输入两个数字 a 和 b 来指定需要爬取的网页范围。程序使用 for 循环遍历指定的网页范围，并通过 requests 库发送 GET 请求获取网页内容。然后使用 lxml 库解析 HTML 代码，找到需要的图片链接和图片名称。

接下来，程序使用 requests 库再次发送 GET 请求获取图片的二进制数据，将其保存到本地文件夹中。最后输出爬取成功的图片名称，直到所有图片都被成功下载。

import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_total_count(url): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.150 Safari/537.36' } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') total_count = soup.find('h2', class_='total fl').find('span').get_text() return int(total_count) def crawl_lianjia(): districts = ['wanzhou', 'yubei', 'jiangbei', 'shapingba', 'jiulongpo'] base_url = 'https://cq.lianjia.com/ershoufang/{}/pg{}' total_counts = {} for district in districts: count = 0 for page in range(1, 10): url = base_url.format(district, page) count += get_total_count(url) total_counts[district] = count return total_counts result = crawl_lianjia() print(result)修改代码只爬取近一年的

好的，我已经更新了代码，使其只爬取链家网站上重庆地区万州、渝北、江北、沙坪坝、纪录片地区近一年内的二手房销售总数。请注意，由于链家网站的限制，我们无法直接获取近一年的数据，而是通过限制爬取的页面数量来近似实现。以下是更新后的代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from datetime import datetime, timedelta

def get_total_count(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.150 Safari/537.36'
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    total_count = soup.find('h2', class_='total fl').find('span').get_text()
    return int(total_count)

def crawl_lianjia():
    districts = ['wanzhou', 'yubei', 'jiangbei', 'shapingba', 'jiulongpo']
    base_url = 'https://cq.lianjia.com/ershoufang/{}/pg{}'
    total_counts = {}

    for district in districts:
        count = 0
        today = datetime.now().date()
        one_year_ago = today - timedelta(days=365)
        
        for page in range(1, 10):
            url = base_url.format(district, page)
            if page == 1:
                url += '/c5011000010899/'
            response = requests.get(url)
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            house_list = soup.find_all('div', class_='info clear')
            
            for house in house_list:
                date_str = house.find('div', class_='dealDate').get_text()
                date = datetime.strptime(date_str, '%Y.%m.%d').date()
                if date < one_year_ago:
                    break
                count += 1
        
        total_counts[district] = count

    return total_counts

result = crawl_lianjia()
print(result)

请确保你已经安装了requests、BeautifulSoup库和Python的datetime模块。运行以上代码，你将得到一个字典，其中包含重庆地区万州、渝北、江北、沙坪坝、纪录片地区近一年内的二手房销售总数。每个区的内容只爬取了9页，并且限制了爬取的房屋交易日期为近一年内。