.get_txt() BeautifulSoup

时间: 2024-04-05 15:18:49 浏览: 86
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BeautifulSoup 获取 a标签里的文本内容

star3星 · 编辑精心推荐
I'm sorry, as an AI language model, I cannot provide a method called ".get_txt()" in BeautifulSoup. Can you please provide more context or information about what you are trying to achieve?
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beautifulsoup for python

beautifulsoup 用于解析获取的网页源码，提供多种函数提取指定html标签中信息

python BeautifulSoup里的 .get_txt()

在 BeautifulSoup 中，.get_text() 方法可以用于获取解析后 HTML 或 XML 文档中的所有文本内容（即去除 HTML 或 XML 标签后的纯文本内容）。它的用法如下： python soup.get_text() 它将返回一个字符串，...

def parse_onepage(html): soup =BeautifulSoup(html,'lxml') div_list=soup.select('div.li_txt') jsons=[] # a = li_list[0].select('div > div.info > div.hd >a > span.title')[0].get.text() # print(a) for node in div_list: title = node.select('h4')[0].get_text() name = node.select('h3 ')[0].get_text() info = node.select('p')[0].get_text() pic=node.select('src') data = {'头衔':title,'老师':name,'简介':info,'图片':pic} jsons.append(data) save(jsons)下载教师图片

div_list = soup.select('div.li_txt') jsons = [] for node in div_list: title = node.select('h4')[0].get_text() name = node.select('h3')[0].get_text() info = node.select('p')[0].get_text() pic = ...
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优化Python这段代码# coding:utf-8 import requests from bs4 import BeautifulSoup import re import os obj={} response = requests.get('http://hbjd.com.cn/article-view-id-20554.html') dom = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") article=dom.find_all("article")[0] subdom = BeautifulSoup(str(article),"html.parser") title = subdom.find_all("h2")[0].txt obj["title"]=title p1 = subdom.find_all("p")[0].text obj["p1"]=p1 p2 = subdom.find_all("p")[1] subdom2 = BeautifulSoup(str(p2),"html.parser") p2 = subdom2.find_all("span")[1].text+subdom2.find_all("span")[2].text obj["p2"]=p2 p3 = subdom.find_all("p")[3].text obj["p3"]=p3 out = "".join(obj["p1"].split()) out1 = "".join(obj["p2"].split()) out2 = "".join(obj["p3"].split()) print (title) content = out+"\n" + out1 + "\n" + out2 print (content) with open ("article.txt","w")as fp: if content != None and len(content) >0: fp.write(str(content)) fp.flush() subdom3 = BeautifulSoup(str(subdom.find_all("p")[2]),"html.parser") img = subdom3.find_all("img")[0] url = "http://http://www.hbjd.com.cn/"+img.attrs['src'] responseImg = requests.get(url) with open ("img1.jpg","wb")as fp: if len(responseImg.content) >0: fp.write(responseImg.content) fp.flush() subdom4 = BeautifulSoup(str(subdom.find_all("p")[4]),"html.parser") img = subdom4.find_all("img")[0] url = "http://www.hbjd.com.cn/"+img.attrs['src'] responseImg = requests.get(url) with open ("img2.jpg","wb")as fp: if len(responseImg.content) > 0: fp.write(responseImg.content) fp.flush()

with open('article.txt', 'w') as fp: if content and len(content) > 0: fp.write(content) except Exception as e: print('Failed to write to file:', e) # 下载图片 for i, img in enumerate(article.find...

import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_shui5_data(page): url = f'https://www.shui5.cn/article/BeiJingShiCaiShuiFaGui/pg{page}/' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/93.0.4577.63 Safari/537.36' } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') l_list = soup.find_all('div', class_='xwt2_a') data = [] for l in l_list: title = l.find('div',class_='title').get_text().strip() time = l.find('p',class_='p3').get_text().strip() data.append((title, time)) return data all_data = [] for i in range(1, 11): print(f'正在爬取第 {i} 页...') data = get_shui5_data(i) all_data.extend(data) with open('shui5_data.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for (title, time) in enumerate(all_data, start=1): f.write(f'{title} {time}\n') print('爬取完成，数据已写入shui5_data.txt文件')

具体实现过程是：使用 requests 库发送 GET 请求获取网页内容，使用 BeautifulSoup 库解析 HTML，提取出所有 class 为 xwt2_a 的 div 标签，再从中提取出标题和时间，存入一个二元组中，最后将所有二元组写入文本...

import requests from bs4 import BeautifulSoup r = requests.get("http://www.zjsru.cn") r.encodings = "utf-8" soup = BeautifulSoup(r.text) # print(soup.head) # print(soup.find_all('')) print(soup.find_all('div',{'class':"hd-ul-tt txt-elise"}))

这段代码的作用是爬取“http://www.zjsru.cn”网站的内容，并使用BeautifulSoup库对其进行解析。其中，使用requests库发送请求，获取网站的HTML内容，...最后，输出所有class属性为“hd-ul-tt txt-elise”的div元素。

请为下面代码写详细注释import random import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup import codecs from time import sleep def main(url, headers): # 发送请求 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"}): # 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].get_text() print('[中文名称]', zwname) infofile.write("[中文名称]" + zwname + "\r\n") # 网页链接 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") # 爬取评分和评论数 info = tag.find(attrs={"class": "star"}).get_text() info = info.replace('\n', ' ') info = info.lstrip() print('[评分评论]', info) # 获取评语 info = tag.find(attrs={"class": "inq"}) if (info): # 避免没有影评调用get_text()报错 content = info.get_text() print('[影评]', content) infofile.write(u"[影评]" + content + "\r\n") print('') 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增加 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()

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 ...

import os import pdfplumber # 文本保存目录 txts_dir = "./Users/hh/Desktop/python/fileshunan" for path in os.listdir(files_dir): if os.path.isfile(os.path.join(files_dir, path)): file = os.path.join(files_dir, path) print(file) if file.endswith(".pdf"): with pdfplumber.open(file) as pdf: txt_file = open(txts_dir + path[0:-4] + ".txt", mode='w', encoding='utf-8') for page in pdf.pages: txt_file.write(page.extract_text()) elif file.endswith(".html"): soup = BeautifulSoup(open(file, encoding='utf-8')) with open(txts_dir + path[0:-5] + ".txt", mode='w', encoding='utf-8') as txt_file: txt_file.write(soup.get_text()) #将文件保存为文本

txt_file.write(soup.get_text()) 在上述代码中，我们首先定义了保存文本文件的目录路径 txts_dir。 然后，我们使用 os.listdir() 函数遍历指定文件夹中的文件。对于每个文件，我们使用 os.path.isfile...
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import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup# 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/58.0.3029.110 Safari/537.3'}# 构造请求urlurl = 'https://search.bilibili.com/all?keyword=%E7%A1%95%E5%A3%AB&order=pubdate&duration=0&tids_1=0'# 发送请求，获取网页内容response = requests.get(url, headers=headers)# 解析网页内容soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')# 获取所有用户信息users = soup.find_all('li', class_='user-item')# 保存用户信息到文件with open('masters.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for user in users: # 判断是否为硕士生 if '硕士' in user.find('div', class_='user-verify').get_text(): name = user.find('a', class_='title').get_text().strip() link = 'https:' + user.find('a')['href'] f.write(name + '\t' + link + '\n')

这段代码是一个简单的爬虫程序，用于爬取 B 站某个搜索页面上的所有...同时，这段代码中的文件保存路径是相对路径，保存在当前目录下的 masters.txt 文件中，如果需要保存到其他路径或其他文件名，可以进行相应的修改。

import requests from bs4 import BeautifulSoup url='https://top.baidu.com/board?tab=realtime' 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/114.0.1823.37'} res = requests.get(url=url, headers=headers) res.encoding ='utf-8' soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') hot_list = soup.find_all(class_='c-single-text-ellipsis') print(hot_list) for hot in hot_list: print(hot.get_text().strip())在这段代码的基础上，利用open（）函数将爬取内容写入txt文件

好的，你可以在代码最后加上以下内容来将... f.write(hot.get_text().strip() + '\n') 这段代码会将爬取到的热搜内容写入一个名为"hot_list.txt"的文本文件中，每个热搜占一行。你可以根据需要修改文件名和路径。

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pprint import json import time def download_all_htmls(): """下载所有列表页面的HTML，用于后续的分析""" htmls = [] headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'} for idx in range(24): url = f"https://www.utusan.com.my/page/{idx+1}" print("craw html:", url) r = requests.get(url) if r.status_code != 200: raise Exception("error") htmls.append(r.text) with open(f"page{idx+1}.txt", "w", encoding="utf-8") as f: f.write(r.text) if (idx+1) % 20 == 0: print("Sleep for 10 seconds...") time.sleep(10) return htmls htmls = download_all_htmls() for idx, html in enumerate(htmls): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') articles = soup.find_all('article') for article in articles: title = article.find('h2').get_text().strip() content = article.find('div', {'class': 'field-item even'}).get_text().strip() with open(f"page{idx+1}_{title}.txt", "w", encoding="utf-8") as f: f.write(content)这段代码爬取网站的每一个链接，都只能停留在首页，请改进这段代码，让它能够爬取500个链接的页面

from bs4 import BeautifulSoup import pprint import json import time def download_all_articles(): """下载所有文章的内容""" articles = [] headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win...

import requests from bs4 import BeautifulSoup # 爬取的页面数量 num_pages = 5 # 打开每个页面并获取 HTML 内容 for page_num in range(1, num_pages + 1): url = f"https://www.bernama.com/en/archive.php?page={page_num}" response = requests.get(url) html_content = response.text # 解析 HTML 内容，获取新闻标题和内容 soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser") news_list = soup.find_all("div", class_="row news-row") for news in news_list: title = news.find("a").text.strip() link = news.find("a")["href"] news_response = requests.get(link) news_html = news_response.text news_soup = BeautifulSoup(news_html, "html.parser") content_list = news_soup.find_all("div", class_="col-md-12 news-body") content = "\n".join([p.text for p in content_list[0].find_all("p")]) # 将新闻标题和内容保存到 txt 文件 with open(f"page{page_num}_{title}.txt", "w") as f: f.write(f"Title: {title}\n") f.write(f"Link: {link}\n") f.write(f"Content:\n{content}\n")修改这段代码

3. 将txt文件保存到其他文件格式中，例如CSV或JSON。 4. 添加多线程或异步处理，以提高爬取效率。 5. 修改爬取页面的数量或URL，以获取不同的新闻数据。 6. 修改保存的文件名格式或路径，以更好地组织保存的数据...

修改这段代码并写出来import requests from bs4 import BeautifulSoup # 爬取的页面数量 num_pages = 5 # 打开每个页面并获取 HTML 内容 for page_num in range(1, num_pages + 1): url = f"https://www.bernama.com/bm/index.php/archive.php?page={page_num}" response = requests.get(url) html_content = response.text # 解析 HTML 内容，获取新闻标题和内容 soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser") news_list = soup.find_all("div", class_="row news-row") for news in news_list: title = news.find("a").text.strip() link = news.find("a")["href"] news_response = requests.get(link) news_html = news_response.text news_soup = BeautifulSoup(news_html, "html.parser") content_list = news_soup.find_all("div", class_="col-md-12 news-body") content = "\n".join([p.text for p in content_list[0].find_all("p")]) print(content) # 将新闻标题和内容保存到 txt 文件 with open(f"page{page_num}_{title}.txt", "w") as f: f.write(f"Title: {title}\n") f.write(f"Link: {link}\n") f.write(f"Content:\n{content}\n")

from bs4 import BeautifulSoup # 爬取的页面数量 num_pages = 5 # 打开每个页面并获取 HTML 内容 for page_num in range(1, num_pages + 1): url = f...

解释这段代码def get_html_text(url): try: h = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) ' 'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) ' 'Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36' } r = requests.get(url, headers=h, timeout=3000) r.raise_for_status() # 如果不是200，则引发HTTPError异常 r.encoding = r.apparent_encoding # 根据内容去确定编码格式 return r.text except BaseException as e: print("出现异常：", e) return str(e) # 将字符串写进文件中，参数分别是文件名和内容 def writefile(file_name, content_str): with open(file_name, "w", encoding='utf-8', ) as f: f.write(content_str) f.close print("开始爬虫") url = "https://www.jjwxc.net/topten.php?orderstr=3&t=0" html_text = get_html_text(url) writefile("a.txt", html_text) soup=BeautifulSoup(html_text,"html.parser") node = soup.find_all("tr",bgcolor= "#eefaee") z=0 ran=[] for i in node: ran.append(i.text.split()) print(ran[z]) z=z+1

具体来说，get_html_text()函数用于获取指定URL的HTML内容，其中使用了一个请求头，可以模拟浏览器访问网站的行为，避免被网站屏蔽访问。如果请求出现异常，则会返回异常的字符串。writefile()函数用于将获取到的...

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

在函数内部，程序使用urllib库发送HTTP请求，并使用BeautifulSoup库解析网页内容。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，并将这些信息写入文件中。 在主程序中，程序打开一...

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资源摘要信息:"嘉定单车汇(IOS app).zip" 从标题和描述中，我们可以得知这个压缩包文件包含的是一套基于iOS平台的移动应用程序的开发成果。这个应用是由一群来自同济大学软件工程专业的学生完成的，其核心功能是利用位置服务（LBS）技术，面向iOS用户开发的单车共享服务应用。接下来将详细介绍所涉及的关键知识点。 首先，提到的iOS平台意味着应用是为苹果公司的移动设备如iPhone、iPad等设计和开发的。iOS是苹果公司专有的操作系统，与之相对应的是Android系统，另一个主要的移动操作系统平台。iOS应用通常是用Swift语言或Objective-C（OC）编写的，这在标签中也得到了印证。 Swift是苹果公司在2014年推出的一种新的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。Swift的设计目标是与Objective-C并存，并最终取代后者。Swift语言拥有现代编程语言的特性，包括类型安全、内存安全、简化的语法和强大的表达能力。因此，如果一个项目是使用Swift开发的，那么它应该会利用到这些特性。 Objective-C是苹果公司早前主要的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。尽管Swift现在是主要的开发语言，但仍然有许多现存项目和开发者在使用Objective-C。Objective-C语言集成了C语言与Smalltalk风格的消息传递机制，因此它通常被认为是一种面向对象的编程语言。 LBS（Location-Based Services，位置服务）是基于位置信息的服务。LBS可以用来为用户提供地理定位相关的信息服务，例如导航、社交网络签到、交通信息、天气预报等。本项目中的LBS功能可能包括定位用户位置、查找附近的单车、计算骑行路线等功能。 从文件名称列表来看，包含的三个文件分别是： 1. ios期末项目文档.docx：这份文档可能是对整个iOS项目的设计思路、开发过程、实现的功能以及遇到的问题和解决方案等进行的详细描述。对于理解项目的背景、目标和实施细节至关重要。 2. 移动应用开发项目期末答辩.pptx：这份PPT文件应该是为项目答辩准备的演示文稿，里面可能包括项目的概览、核心功能演示、项目亮点以及团队成员介绍等。这可以作为了解项目的一个快速入门方式，尤其是对项目的核心价值和技术难点有直观的认识。 3. LBS-ofo期末项目源码.zip：这是项目的源代码压缩包，包含了完成单车汇项目所需的全部Swift或Objective-C代码。源码对于理解项目背后的逻辑和实现细节至关重要，同时也是评估项目质量、学习最佳实践、复用或扩展功能的基础。 综合上述信息，"嘉定单车汇(IOS app).zip"不仅仅是一个应用程序的压缩包，它还代表了一个团队在软件工程项目中的完整工作流程，包含了项目文档、演示材料和实际编码，为学习和评估提供了一个很好的案例。
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