lt=soup.find(attrs={'name':'lt'})['value']

时间: 2023-09-30 20:02:11 浏览: 134
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python 3利用BeautifulSoup抓取div标签的方法示例

这段代码是在使用 Python 的第三方库 BeautifulSoup 解析 HTML 页面，并获取页面中一个名为 `lt` 的属性的值。 具体来说，`soup.find(attrs={'name':'lt'})` 会找到第一个具有 `name` 属性且值为 `lt` 的标签，并返回该标签的 BeautifulSoup 对象。接着，`['value']` 对象调用将返回该标签的 `value` 属性的值。 需要注意的是，如果 HTML 页面中没有 `name` 属性为 `lt` 的标签，那么这段代码将会抛出 `TypeError` 异常。因此在实际使用中，需要确保 HTML 页面中存在所需的标签。
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links = soup.find_all('a') for link in links: print(link.get('href')) 这会打印出所有<a>标签的href属性值。 总的来说，BeautifulSoup库为Python开发者提供了一种强大而灵活的方式来处理HTML和XML文档...

while True: if(relogin==False): self.username=input('输入学号\n') self.password=input('输入密码\n') #获取表单隐藏数据 soup=BeautifulSoup(r.content,'lxml') lt = soup.find(attrs={'name': 'lt'})['value'] execution=soup.find(attrs={'name':'execution'})['value'] login_data={ 'username':self.username, 'password':self.password, 'lt':lt, 'execution':execution, '_eventId':'submit', 'signin':'登录', }

其中，"username"和"password"分别对应用户输入的学号和密码，"lt"和"execution"是表单隐藏数据，"_eventId"表示事件ID，"signin"表示登录按钮的名称。这段代码的作用是实现模拟登录的功能，以便后续进行相关操作。

try: abstract=soup.select('.abstract')[0].text except: abstract="" if soup.find(name='p',attrs={'data-click':"{'button_tp':'keyword'}"}): keyword=soup.find(name='p',attrs={'data-click':"{'button_tp':'keyword'}"}).text else: keyword="" if soup.find(name='p',attrs={'data-click':"{'button_tp':'doi'}"}): doi=soup.find(name='p',attrs={'data-click':"{'button_tp':'doi'}"}).text.strip() else: doi="" if soup.find(name='a',attrs={'data-click':"{'button_tp':'sc_cited'}"}): ref_num=soup.find(name='a',attrs={'data-click':"{'button_tp':'sc_cited'}"}).text.strip() else: ref_num=0 if soup.find(name='p',attrs={'data-click':"{'button_tp':'year'}"}): year=soup.find(name='p',attrs={'data-click':"{'button_tp':'year'}"}).text.strip() else: year="" result={ 'title':title, 'author':authors_list, 'abstract':abstract, 'keyword':keyword, 'DOI':doi, 'ref_num':ref_num, 'year':year }这个代码什么意思

这段代码是一个Python程序，主要是用于从网页上爬取论文的相关信息。...需要注意的是，该程序只是一个函数，需要在调用时传入一个BeautifulSoup对象soup作为参数，表示要从soup中提取论文信息。

import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://movie.douban.com/subject/30228394/' header = {'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'} response = requests.get(url=url, headers=header) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') tv_infor = {} # 1.获取电视剧名称 name = soup.find(property="v:itemreviewed").string # 根据属性property="v: "查找 tv_infor['name'] = name # 将电影名称加到字典tv_infor中 # 2.获取导演 director = soup.find(rel="v: directedBy").string # 根据属性re1="v:directedBy“查找 tv_infor['director'] = director # 3.获取编剧 soup_list = soup. findAll(class_="attrs")[1].findAll('a') writers = [elem. string for elem in soup_list] tv_infor['writers'] = writers # 4.获取演员 soup_list = soup. findAll(rel="v:starring") actors = [elem. string for elem in soup_list] tv_infor['actors'] = actors # 5.获取类型 soup_list = soup. findAll(property="v: genre") tv_type = [elem. string for elem in soup_list] tv_infor['type'] = tv_type # 6.首播时间 release_date = soup.find(property="v: initialReleaseDate").string tv_infor['release_date'] = release_date # 7.豆瓣评分 rating = soup.find(property="v: average").string tv_infor['rating'] = rating # 8.参评人数 votes = soup.find(property="v: votes").string tv_infor['votes'] = votes print("电视剧《觉醒年代》相关信息如下：") for key, value in tv_infor.items(): print(key, ":", value)

3. 根据html结构和标签属性，使用find()和findAll()方法来定位需要的信息。 4. 将获取到的信息存储在一个字典中，键为信息的名称，值为信息的内容。 5. 最后使用for循环遍历字典，并按照指定格式输出信息。 需要...

import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://movie.douban.com/subject/30228394/' header = {'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'} response = requests.get(url=url, headers=header) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') tv_infor = {} # 1.获取电视剧名称 name = soup.find(property="v:itemreviewed").string # 根据属性property="v: itemreviewed"查找 tv_infor['name'] = name # 将电影名称加到字典tv_infor中 # 2.获取导演 director = soup.find(rel="v: directedBy").string # 根据属性re1="v:directedBy“查找 tv_infor['director'] = director # 3.获取编剧 soup_list = soup. findAll(class_="attrs")[1].findAll('a') writers = [elem. string for elem in soup_list] tv_infor['writers'] = writers # 4.获取演员 soup_list = soup. findAll(rel="v:starring") actors = [elem. string for elem in soup_list] tv_infor['actors'] = actors # 5.获取类型 soup_list = soup. findAll(property="v: genre") tv_type = [elem. string for elem in soup_list] tv_infor['type'] = tv_type # 6.首播时间 release_date = soup.find(property="v: initialReleaseDate").string tv_infor['release_date'] = release_date # 7.豆瓣评分 rating = soup.find(property="v: average").string tv_infor['rating'] = rating # 8.参评人数 votes = soup.find(property="v: votes").string tv_infor['votes'] = votes print("电视剧《觉醒年代》相关信息如下：") for key, value in tv_infor.items(): print(key, ":", value)运行报错

soup_list = soup.findAll(class_="attrs")[1].findAll('a') writers = [elem.string for elem in soup_list] tv_infor['writers'] = writers # 4.获取演员 soup_list = soup.findAll(rel="v:starring") actors = ...

data = soup.find_all(name = 'script',attrs = {'id':'getListByCountryTypeService2true'})

As an AI language model, I cannot access the internet or run the code. However, I can explain what the code does. The code uses the BeautifulSoup library to scrape data from a web page....

AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[4], line 17 15 html=get_html(url) 16 soup= BeautifulSoup(html,'html.parser') ---> 17 title = soup.h3.text + soup.h1.text + soup.h2.text+ soup.h4.text 18 pList = soup.find('div', attrs = {'id': 'ozoom'}).find_all('p') 19 content = '' AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'text'

title += soup.h3.text if soup.h1: title += soup.h1.text if soup.h2: title += soup.h2.text if soup.h4: title += soup.h4.text 这样即便其中某个标签或属性不存在，也不会导致 AttributeError 错误。...

ba = soup.find_all('div',attrs={'class',"rank-list__item clearfix"}) for w in ba : S = soup.find('div',attrs={'class',"rank__number"}) 但是我打印S只能出第一个模块里的内容。请问这是为什么？

ba = soup.find_all('div', attrs={'class': "rank-list__item clearfix"}) for w in ba: S = w.find('div', attrs={'class': "rank__number"}) print(S.text) # 输出 S 的内容 这样，你将能够获取每个 ba ...

import requests from bs4 import BeautifulSoup codes = ['600887', '002027'] # 伊利股份的股票代码为600887，分众传媒的股票代码为002027 for code in codes: url = f'http://www.sse.com.cn/assortment/stock/list/info/quote/index.shtml?COMPANY_CODE={code}' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') name = soup.find('div', class_='company_info').find('h2').text price = soup.find('span', class_='last').text print(f'{name} 的股价为 {price}') 执行以上代码报一下错误 File "D:\xbro\Blili\kk2.py", line 12, in <module> name = soup.find('div', class_='company_info').find('h2').text AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'find' 根据报错修改代码

name_elem = soup.find('div', class_='company_info').find('h2') if not name_elem: continue name = name_elem.text price_elem = soup.find('span', class_='last') if not price_elem: continue price ...

for tag in soup.find_all(attrs={"class": "item"}): # 爬取序号 num = tag.find('em').get_text() print(num) infofile.write(num + "\r\n") # 电影名称 name = tag.find_all(attrs={"class": "title"}) zwname = name[0]

首先，通过soup.find_all方法找到所有具有class属性为"item"的标签。然后，通过tag.find('em').get_text()获取序号，并将其打印出来和写入到文件中。接下来，通过tag.find_all(attrs={"class": "title"})...

import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://www.dpm.org.cn/lights/royal/p/1.html" #代码开始 r=requests.get(url) r.encoding='utf-8' soup=BeautifulSoup(r.text,'html.parser') pics=soup.find_all("div",class_="pic") xh=1 for pic in pics: x=pic.find("img") imglj=x.attrs["src"] imgmz=x.attrs["title"].strip() #代码开始 r=requests.get(imglj) cpmc="image//"+imgmz+".jpg" f1=open(cpmc,"bw") f1.write(r.content) f1.close() xh+=1 报错 No such file or directory: 'image//清 沈全沈世杰沈世儒合笔婴戏图贴落.jpg'

pics=soup.find_all("div",class_="pic") xh=1 mkdir("image") # 创建目录 for pic in pics: x=pic.find("img") imglj=x.attrs["src"] imgmz=x.attrs["title"].strip() r=requests.get(imglj) cpmc="image/"+...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import xlwt title_list = [] datalist = [] 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 Edg/114.0.1823.67" } # 获取网页信息 response = requests.get("https://movie.douban.com/top250", headers=headers) content = response.text soup = BeautifulSoup(content, "html.parser") all_titles = soup.findAll("span", attrs={"class": "title"}) for title in all_titles: title_string = title.string if "/" not in title_string: print(title_string.string) title_list.append(title_string.string) all_comments = soup.findAll("span", attrs={"class": "inq"}) for comment in all_comments: print(comment.string)能不能帮我将title.string和comment.string的数据写入excel文件

all_titles = soup.findAll("span", attrs={"class": "title"}) for title in all_titles: title_string = title.string if "/" not in title_string: title_list.append(title_string) all_comments = soup....

import requests from bs4 import BeautifulSoup import lxml headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel)" } for start_name in range(0, 250, 25): res = requests.get(f"https://book.douban.com/top250?start=", headers=headers) print(res.status_code) soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml') t1 = soup.findAll('div', attrs={'class': 'pl2'}) for i in t1: t2 = i.find('a') print(t2) break；去除输出中的空格

可以在输出 t2 之前使用 strip() ... t1 = soup.findAll('div', attrs={'class': 'pl2'}) for i in t1: t2 = i.find('a').text.strip() # 去除标签中的空格 print(t2) break 这样输出的 t2 就不会包含空格了。

web1=soup.find_all('span',attrs={'class':'hsxa-host'},)什么意思

这段代码 web1 = soup.find_all('span', attrs={'class':'hsxa-host'}) 的含义是使用 BeautifulSoup 库的 find_all() 方法，在 HTML 文档中查找所有符合条件的 <span> 标签，并且这些标签具有 class 属性为 ...

解释这段代码：a_tags = soup.find_all('a', attrs={"target": "_blank"})

这段代码使用了BeautifulSoup库中的find_all方法来查找HTML页面中所有带有target="_blank"属性的a标签，然后将它们存储在名为a_tags的列表中。 具体来说，函数的第一个参数'a'表示要查找的标签名为a的标签，第二个...

import random import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup import codecs from time import sleep def main(url, headers): # 发送HTTP请求 page = urllib.request.Request(url, headers=headers) page = urllib.request.urlopen(page) contents = page.read() # 用BeautifulSoup解析网页 soup = BeautifulSoup(contents, "html.parser") infofile.write("") print('爬取豆瓣电影250: \n') for tag in soup.find_all(attrs={"class": "item"}): # 排名 num = tag.find('em').get_text() print(num) infofile.write(num + "\r\n") # 电影名 name = tag.find_all(attrs={"class": "title"}) zwname = name[0].get_text() print('[名字]', zwname) infofile.write("[名字]" + zwname + "\r\n") # 链接 url_movie = tag.find(attrs={"class": "hd"}).a urls = url_movie.attrs['href'] print('[网页链接]', urls) infofile.write("[网页链接]" + urls + "\r\n") # 评分和评论数 info = tag.find(attrs={"class": "star"}).get_text() info = info.replace('\n', ' ') info = info.lstrip() print('[评分评论]', info) # 评语 info = tag.find(attrs={"class": "inq"}) if __name__ == '__main__': # 存储文件 infofile = codecs.open("03-movie-bs4.txt", 'a', 'utf-8') # 消息头 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'} # 翻页 i = 0 while i < 10: print('页码', (i + 1)) num = i * 25 # 每次显示25部 URL序号按25叠加 url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(num) + '&filter=' main(url, headers) sleep(5 + random.random()) infofile.write("\r\n\r\n") i = i + 1 infofile.close() 分析该程序的定义函数并添加一个可视化

该程序定义了一个名为main的函数，用于爬取豆瓣电影Top250的信息并保存到文件中。函数接受两个参数：url和headers。... ...然后，程序遍历网页中的每个电影信息，提取排名、电影名、链接、评分和评论数，并将这些信息写入...
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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