def parse_page_content(html):

时间: 2024-10-19 10:04:51 浏览: 28
`parse_page_content` 函数是一个可能用于网页解析或数据抓取的函数。它通常在处理HTML内容时使用,比如从网站上获取信息并转化为可以进一步分析的数据结构。这个函数的作用可能是: 1. 接收一个包含HTML文档的字符串(`html` 参数)作为输入。 2. 使用HTML解析库(如BeautifulSoup、lxml在Python中),对HTML进行遍历和解析。 3. 识别出需要的信息元素(如段落、链接、表格等),将其提取出来。 4. 可能会将这些元素转换成更易操作的数据结构,例如字典或列表。 5. 返回解析后的有用数据。 示例代码可能如下: ```python from bs4 import BeautifulSoup def parse_page_content(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 解析标题 title = soup.find('title').text # 解析段落 paragraphs = [p.get_text() for p in soup.find_all('p')] # 解析链接 links = [a['href'] for a in soup.find_all('a', href=True)] return { 'title': title, 'paragraphs': paragraphs, 'links': links } ```
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请详细解释以下代码并给每行代码添加注释:#导入requests库 import requests #导入beautifulsoup库 from bs4 import BeautifulSoup import codecs #目标url URL = "https://movie.douban.com/top250" #请求头 HEADERS = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36'} def download_page(url): data = requests.get(url, headers=HEADERS).content return data def parse_html(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 测试时可以使用print soup.prettify()打印查看获得的页面 # 根据css获取页面信息 movie_list_ol = soup.find('ol', attrs={'class':'grid_view'}) movie_name_list = [] # 遍历页面中有关的信息 for movie_li in movie_list_ol.find_all('li'): # 电影描述 detail = movie_li.find('div', attrs={'class':'hd'}) # 电影名字 movie_name = detail.find('span', attrs={'class':'title'}).getText() movie_name_list.append(movie_name) # 找到下一页 next_page = soup.find('span', attrs={'class':'next'}).find('a') if next_page: # 拼接下一页的url,继续爬取下一页 return movie_name_list, URL + next_page['href'] return movie_name_list, None def main(): url = URL with codecs.open('movies.txt', 'w', encoding='utf-8') as fp: movies_all = [] while url: html = download_page(url) movies, url = parse_html(html) movies_all.extend(movies) for index, movie in enumerate(movies_all): index += 1 # 将获得的信息写入文件 fp.write('{index}.{movie}\n'.format(index=index, movie=movie)) if __name__ == '__main__': main() print('爬取成功')

import requests from lxml import etree import time import random import json class DoubanSpider: def __init__(self): # 基准url self.url = "https://movie.douban.com/top250?start={}" # 请求头 self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.77 Safari/537.36'} def get_html(self, url): # 发送请求,得到响应对象 resp = requests.get(url=url, headers=self.headers) # 返回响应字符串 return resp.content.____(1)____ def parse_page(self, html): # 得到XPath解析对象 p = ____(2)____ # 获取li节点列表 li_list = p.____(3)____('//ol[@class="grid_view"]/li') # 初始化一个空列表 movies_lst = [] # 遍历li节点 for li in li_list: # 创建一个空字典 item = {} # 电影名 item['name'] = li.xpath('.//span[@class="title"]/text()')____(4)____.strip() # 评分 item['score'] = li.xpath('.//span[@class="rating_num"]/text()')____(4)____.strip() # 评论数 item['comment_num'] = li.xpath('.//div[@class="star"]/span[4]/text()')____(4)____.strip() print(item) # 将每一部电影追加到列表中 movies_lst.____(5)____(item) return movies_lst def run(self): # 定义一个空列表 movies = [] for page in range(10): # 拼接每一页的url url = self.url.____(6)____(page * 25) # 向url发送请求获取响应内容 html = self.get_html(url) # 得到每一页的电影列表 movie_lst = self.parse_page(html) # 将电影列表加入movies中 movies.____(7)____(movie_lst) # 随机休眠1-2秒 time.____(8)____(random.randint(1, 2)) # 以写模式打开douban.json,编码方式为utf-8 with open('douban.json', __(9)__, encoding='utf-8') as f: # 将电影写入json文件中 json.__(10)_(movies, f, ensure_ascii=False, indent=2) if __name__ == "__main__": # 创建spider对象 spider = DoubanSpider() # 调用对象的run方法 spider.run()

优化这段代码:import requests import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree import time import pymysql from sqlalchemy import create_engine from urllib.parse import urlencode # 编码 URL 字符串 start_time = time.time() #计算程序运行时间 def get_one_page(i): try: headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36' } paras = {'reportTime': '2023-03-23', #可以改报告日期,比如2018-6-30获得的就是该季度的信息 'pageNum': i #页码 } url = 'http://s.askci.com/stock/a/?' + urlencode(paras) response = requests.get(url,headers = headers) if response.status_code == 200: return response.text return None except RequestException: print('爬取失败') def parse_one_page(html): soup = BeautifulSoup(html,'lxml') content = soup.select('#myTable04')[0] #[0]将返回的list改为bs4类型 tbl = pd.read_html(content.prettify(),header = 0)[0] # prettify()优化代码,[0]从pd.read_html返回的list中提取出DataFrame tbl.rename(columns = {'序号':'serial_number', '股票代码':'stock_code', '股票简称':'stock_abbre', '公司名称':'company_name', '省份':'province', '城市':'city', '主营业务收入(201712)':'main_bussiness_income', '净利润(201712)':'net_profit', '员工人数':'employees', '上市日期':'listing_date', '招股书':'zhaogushu', '公司财报':'financial_report', '行业分类':'industry_classification', '产品类型':'industry_type', '主营业务':'main_business'},inplace = True) return tbl def generate_mysql(): conn = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='******', port=3306, charset = 'utf8', db = 'wade') cursor = conn.cursor() sql = 'CREATE TABLE IF NOT EXISTS listed_company (serial_number INT(20) NOT NULL,stock_code INT(20) ,stock_abbre VARCHAR(20) ,company_name VARCHAR(20) ,province VARCHAR(20) ,city VARCHAR(20) ,main_bussiness_income VARCHAR(20) ,net_profit VARCHAR(20) ,employees INT(20) ,listing_date DATETIME(0) ,zhaogushu VARCHAR(20) ,financial_report VARCHAR(20) , industry_classification VARCHAR(20) ,industry_type VARCHAR(100) ,main_business VARCHAR(200) ,PRIMARY KEY (serial_number))' cursor.execute(sql) conn.close() def write_to_sql(tbl, db = 'wade'): engine = create_engine('mysql+pymysql://root:******@localhost:3306/{0}?charset=utf8'.format(db)) try: tbl.to_sql('listed_company2',con = engine,if_exists='append',index=False) # append表示在原有表基础上增加,但该表要有表头 except Exception as e: print(e) def main(page): generate_mysql() for i in range(1,page): html = get_one_page(i) tbl = parse_one_page(html) write_to_sql(tbl) # # 单进程 if __name__ == '__main__': main(178) endtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %endtime) # 多进程 from multiprocessing import Pool if __name__ == '__main__': pool = Pool(4) pool.map(main, [i for i in range(1,178)]) #共有178页 emdtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %(time.time()-start_time))

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