content=re.findall('<p>(.*?)</p>',i,re.S)[0].replace('<br />','') IndexError: list index out of range

时间: 2024-04-12 18:27:30 浏览: 263
这个错误意味着在使用`re.findall()`函数时,没有找到匹配的结果,导致列表索引超出范围。 出现这个错误的原因可能是正则表达式没有匹配到任何内容,导致返回的列表为空。当你尝试访问索引为0的元素时,由于列表为空,所以会抛出IndexError。 为了解决这个问题,你可以在使用索引之前,先检查一下列表是否为空。可以使用`len()`函数来判断列表的长度,如果长度为0,则说明没有匹配到任何内容。 ```python result = re.findall('<p>(.*?)</p>', i, re.S) if len(result) > 0: content = result[0].replace('<br />', '') # 其他操作 else: # 处理找不到匹配结果的情况 ``` 通过这种方式,你可以避免出现IndexError,同时还可以处理找不到匹配结果的情况。请根据实际情况进行相应的处理。
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startUrl=r'http://ccs.snnu.edu.cn/xygk/lsyg1.htm' with urlopen(startUrl) as fp: content=fp.read().decode() #提取并遍历每个事件链接 pattern=re.compile(u'<p.*?<span style="background.*?>(.*?)</span>.*?' +'<span style="background.*?>:(.*?)</span>(.*?)</span></p>',re.I) result=re.findall(pattern,content) file_test=open('test_example','w',encoding='utf-8')

这是Python代码,目的是从指定的URL地址(startUrl)获取网页内容。使用urlopen方法打开链接,with语句将链接对象(fp)赋值给变量fp,并在语句块结束时自动关闭链接。读取链接中的内容并将其解码为字符串(content)。

authors = re.findall('<p class ="source">.*?<img.*?alt="(.*?)">', content, re.DOTALL)我这个为什么爬取不到

你提供的正则表达式 `authors = re.findall('<p class ="source">.*?<img.*?alt="(.*?)">', content, re.DOTALL)` 的目的是从包含HTML内容的 `content` 中找到 `<p class="source">` 元素内的 `alt` 属性值。看起来有以下几个可能的问题: 1. **引号问题**:在正则表达式中,方括号 (`[]`) 指的是字符集,而双引号 (`"` 或 `'`) 需要转义。应将 `"()"` 改成 `\(".*?"\)` 来匹配双引号里的内容。 2. **贪婪匹配**:`.*?` 是贪婪匹配,可能会匹配过多直到遇到下一个非贪婪模式或结束符。如果你只想获取 `alt` 属性前的部分,去掉 `.*?` 可能会更合适。 3. **DOM结构**:`<p>` 和 `<img>` 后面可能还有其他内容,`.*?` 可能会捕获整个段落甚至更多。如果`<p>`后面紧接着就是`<img>`标签,那么需要确保正则能够精确地定位。 修正后的正则表达式可能是这样: ```python authors = re.findall('<p class="source">(.*?)<img.*?alt="(.*?)">(.*?</p>|)', content, re.DOTALL) ``` 这版本包含了两个捕获组,第一个捕捉 `<p>` 到 `alt` 之间的内容,第二个捕捉 `alt` 的值。注意这里还添加了 `(.*?</p>|)`,用于匹配`<p>`标签的结束或者之后的内容,如果没有`<p>`,则匹配到文档结尾。 如果你还是无法获取到预期结果,可能需要检查 `content` 是否确实包含了符合正则的HTML结构,并确保页面编码正确。同时,如果`<p class="source">`不是始终紧跟在`<img>`前面,这个正则可能就不适用了。如果需要更复杂的选择器,最好使用像BeautifulSoup这样的HTML解析库。
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import requests import os import time import json from tqdm import tqdm import re def taopiaopiao(): headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Mobile Safari/537.36 Edg/113.0.1774.57' } time.sleep(0.5) url = "https://dianying.taobao.com/showList.htm?spm=a1z21.6646273.city.2.4ed46d6ekOc3wH&n_s=new&city=310100" response = requests.get(url, headers=headers) html = response.text print("网页信息已获取…") time.sleep(0.5) destinationPath = "result.txt" fd = open(destinationPath, "w+", encoding='utf-8') fd.writelines(html) end = html.find('') if end != -1: html = html[:end] #print(html) fd.close() s = '<img width="160" height="224" data-src="(.*?)" src=' + \ '.*?(.+?).*?(\d.\d)?' + \ ".*?导演:(.*?)" + ".*?主演:(.*?)" + ".*?类型:(.*?)" + \ ".*?地区:(.*?)" + ".*?语言:(.*?)" + ".*?片长:(.*?)" + \ ".*?" pattern = re.compile(s, re.S) items = re.findall(pattern, html) #print(items) destinationPath = "items.json" fd = open(destinationPath, "w+", encoding='utf-8') json.dump(items, fd) fd.close() dir_name = "./images" if not os.path.exists(dir_name): os.mkdir(dir_name) cnt = 0 for item in tqdm(items): url = item[0] file_name = str(cnt) + ".jpg" cnt += 1 response = requests.get(url, headers=headers) with open(dir_name + "/" + file_name, 'wb') as f: f.write(response.content) info = "图片文件: {0:25}{1}".format(file_name, " 成功下载...") print(info) return items if __name__ == "__main__": taopiaopiao()

import requests import re # from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # import pandas as pd i = 1 lists = [0, 25, 50, 75, 100, 125, 150, 175, 200, 225, 250] title = [] year = [] country = [] score = [] number = [] for page in range(0, 226, 25): url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(page) + '&filter=' headers = { 'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.121 Safari/537.36"} resp = requests.get(url=url, headers=headers) resp.encoding = "utf-8" pattern = re.compile( r'.*? < img width="100" alt="(?P<title>.*?)".*?class="">.*?.*?导演: (?P<director>.*?) .*?
.*?(?P<year>.*?) / (?P<country>.*?) .*?"v:average">(?P<score>.*?).*?(?P<number>.*?)人评价', re.S) pic_url = re.compile(r'< img width="100".*?src="(.*?)" class="">', re.S) pic_URl = pic_url.findall(resp.text) data2 = pattern.finditer(str(resp.text)) for url1 in pic_URl: file1 = open('films.pic\\' + str(i) + '.jpg', 'ab') Pic = requests.get(url1) file1.write(Pic.content) i = i + 1 file1.close() file2 = open('movie.text', 'a+', encoding='utf-8') for m in data2: if int(m['number']) / 100000 > 13: number.append(int(m['number']) / 100000) country.append(m['country']) year.append(m['year']) title.append(m['title']) score.append(m['score']) file2.write( '电影名:' + m['title'] + ', 导演:' + m['director'] + ', 年份:' + m['year'] + ', 国家:' + m['country'] + ', 评分:' + m[ 'score'] + ',评价人数:' + str(int(m['number']) / 100000) + ' 100k') file2.write('\n') print( '电影名:' + m['title'] + ', 导演:' + m['director'] + ', 年份:' + m['year'] + ', 国家:' + m['country'] + ', 评分:' + m[ 'score'] + ',评价人数:' + str(int(m['number']) / 100000) + ' 100k')

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 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+)<.*?>(.*?)<', 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) # match = re.search('(中发言|发送)\s(.*?)\s', body_data) # if match: # content = match.group(2) matches2 = re.findall('(中发言|发送)\s(.*?)\s', body_data) for match in matches2: content = match[1] soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') if soup.find('= 2: receive_id = matches1[3] # 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] # 进行时间格式转换,将time转换为"0000-00-00"格式 time = time.replace('年', '-').replace('月', '-').replace('日', '') talk_type = talk_type.replace('向', '私聊').replace('在群', '群聊') # 打印结果 print("Talk ID:", talk_id) print("Time:", time) print("Sender ID:", send_id) print("Receive_id:", receive_id) print("Talk_type:", talk_type) print("Content:",content) print("---")导入至csv

# -- coding: utf-8 -- import urllib.request import re def getNovertContent(): url = 'http://www.quannovel.com/read/640/' req = urllib.request.Request(url) req.add_header('User-Agent', ' Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36') data = urllib.request.urlopen(req).read().decode('gbk') str1 = str(data) # 将网页数据转换为字符串 reg = r'(.*?)' reg = re.compile(reg) urls = reg.findall(str1) for url in urls: novel_url = url[0] novel_title = url[1] chapt = urllib.request.urlopen(novel_url).read() chapt_html = chapt.decode('gbk') reg = r'</script>    (.*?)</script type="text/javascript">' reg = re.compile(reg, re.S) chapt_content = reg.findall(chapt_html) chapt_content = chapt_content[0].replace( "    ", "") chapt_content = chapt_content.replace("
", "") print("正在保存 %s" % novel_title) with open("{}.txt".format(novel_title), 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(chapt_content) getNovertContent()

运行下面代码,运行结果没有保存文件,请帮我找出原因 # -- coding: utf-8 -- # 指定文件编码格式为utf-8 import urllib.request import re def getNovertContent(): url = 'http://www.quannovel.com/read/640/' req = urllib.request.Request(url) req.add_header( 'User-Agent', ' Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36') data = urllib.request.urlopen(req).read().decode('gbk') str1 = str(data) # 将网页数据转换为字符串 reg = r'(.?)' reg = re.compile(reg) urls = reg.findall(str1) for url in urls: novel_url = url[0] novel_title = url[1] chapt = urllib.request.urlopen(novel_url).read() chapt_html = chapt.decode('gbk') reg = r'</script> (.?)</script> type="text/javascript">' reg = re.compile(reg, re.S) chapt_content = reg.findall(reg, chapt_html) chapt_content = chapt_content[0].replace( " ", "") chapt_content = chapt_content.replace("
", "") print("正在保存 %s" % novel_title) with open("{}.txt".format(novel_title), 'w') as f: f.write(chapt_content) getNovertContent()

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(2368806)CCNA中文版PPT

**CCNA(思科认证网络助理工程师)是网络技术领域中的一个基础认证,它涵盖了网络基础知识、IP编址、路由与交换技术等多个方面。以下是对CCNA中文版PPT中可能涉及的知识点的详细说明:** ### 第1章 高级IP编址 #### 1.1 IPv4地址结构 - IPv4地址由32位二进制组成,通常分为四段,每段8位,用点分十进制表示。 - 子网掩码用于定义网络部分和主机部分,如255.255.255.0。 - IP地址的分类:A类、B类、C类、D类(多播)和E类(保留)。 #### 1.2 子网划分 - 子网划分用于优化IP地址的分配,通过借用主机位创建更多的子网。 - 子网计算涉及掩码位数选择,以及如何确定可用的主机数和子网数。 - CIDR(无类别域间路由)表示法用于更有效地管理IP地址空间。 #### 1.3 私有IP地址 - 为了节省公网IP地址,私有IP地址被用于内部网络,如10.0.0.0/8,172.16.0.0/12,192.168.0.0/16。 #### 1.4 广播地址 - 每个网络都有一个特定的广播地址,所有数据包都会发送到这个地址以达到同一网络内的所有设备。
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