import requests from lxml import etree import pandas as pd

时间: 2023-09-27 20:06:28 浏览: 43
Sorry, as an AI language model, I cannot share the code here. However, I can provide you with a general idea of what this code does. This code is using the requests library to make HTTP requests to a website. It is also using the lxml library to parse the HTML content of the website. Finally, it is using the pandas library to manipulate and analyze the data extracted from the website. The code might be performing web scraping or data mining tasks, such as collecting data from a website and storing it into a structured format. The exact purpose of the code depends on the specific implementation.
相关问题

import requests from lxml import etree import pandas as pd headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.100 Safari/537.36' } url = f'http://b2b.huangye88.com/shenzhen/jixie/pn2/' res = requests.get(url, headers=headers) res.encoding = 'utf-8' html = etree.HTML(res.text) for et in html.xpath('//*[@id="jubao"]/dl'): name = et.xpath('./dt/h4/a/@title') print(name[0]) hrefs = [] href = et.xpath("./dt/h4/a/@href")[0] hrefs.append(href) content = [] # 保存内容 for u in hrefs: msg = requests.get(u).text xmsg = etree.HTML(msg) if len(name) != 0: tel = xmsg.xpath('/ul[@class ="1-txt none"/li') if len(tel) != 0: tel_name = tel.xpath('.//label/text()') if len(tel_name) != 0: tel_iphone=tel.xpath('.//span[@class="secret"]/text()') if len(tel_iphone) != 0: tel = tel[0] print(name[0], tel_name,tel_iphone, '\n')

根据您提供的代码,我注意到您在进行xpath解析时出现了一些错误。以下是我发现的问题和修复建议: 1. 在`tel = xmsg.xpath('/ul[@class ="1-txt none"/li')`这行代码中,XPath表达式的括号未正确闭合。修改为`tel = xmsg.xpath('//ul[@class="1-txt none"]/li')`。 2. 在`tel = tel[0]`这行代码中,您将`tel`变量重新赋值为列表中的第一个元素。但是,在上一行代码中,您已经将`tel`变量用于判断是否存在电话信息。因此,在这里不需要重新赋值。 下面是修复后的代码片段: ```python import requests from lxml import etree import pandas as pd headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.100 Safari/537.36' } url = f'http://b2b.huangye88.com/shenzhen/jixie/pn2/' res = requests.get(url, headers=headers) res.encoding = 'utf-8' html = etree.HTML(res.text) for et in html.xpath('//*[@id="jubao"]/dl'): name = et.xpath('./dt/h4/a/@title') print(name[0]) hrefs = [] href = et.xpath("./dt/h4/a/@href")[0] hrefs.append(href) content = [] # 保存内容 for u in hrefs: msg = requests.get(u).text xmsg = etree.HTML(msg) if len(name) != 0: tel = xmsg.xpath('//ul[@class="1-txt none"]/li') if len(tel) != 0: tel_name = tel.xpath('.//label/text()') if len(tel_name) != 0: tel_iphone=tel.xpath('.//span[@class="secret"]/text()') if len(tel_iphone) != 0: print(name[0], tel_name, tel_iphone, '\n') ``` 请注意,这只是对您提供的代码片段进行了修复,并不能保证整个代码的正确性。如果您还遇到其他问题,请提供更多的信息,我将尽力帮助您解决。

import re import requests from lxml import etree import numpy as np import pandas as pd from lxml import etree import numpy as np import requests headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.162 Safari/537.36' } url="https://www.5iai.com/#/jobList" response = requests.get(url,headers = headers) response.encoding = 'utf8' html = response.text root = etree.HTML(html) node_list = root.xpath("//div[@class='wrap']/text()") #/ul/li/div[@class='jobInfo']/span node_list #保存为txt np.savetxt('C:/Users/11148/Desktop/daijing_list.txt',node_list,fmt='%s')

这段代码是用Python爬取了一个网站(https://www.5iai.com/#/jobList)上的数据,并将获取的数据保存到了一个txt文件中。 具体的实现过程如下: 1. 引入需要的库:re、requests、lxml、numpy、pandas 2. 设置请求头,模拟浏览器访问网站,避免被反爬虫机制封禁 3. 发送get请求,获取网页的HTML源代码,并设置编码格式为utf-8 4. 使用lxml库解析HTML源代码,获取需要的节点信息,这里使用xpath语法进行节点的定位 5. 将获取的节点信息保存到一个txt文件中,使用numpy库的savetxt函数实现 需要注意的是,这段代码中的xpath定位语句可能会因为网页结构的变化而失效,需要根据实际情况进行调整。同时,爬取网站数据也需要遵守相关法律法规和网站的使用规定,不得进行非法爬取行为。

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import requests from lxml import etree import pandas as pd username_list=[] film_critic_list=[] useful_num_list=[] useless_num_list=[] assess_list=[] ttt_all_urls = [] for i in range(191): ttt_page_urls = f'https://movie.douban.com/subject/26430107/reviews?sort=hotest&start={i * 20}' 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/114.0.1823.41'} rq=requests.get(url=ttt_page_urls,headers=headers) dom1 = etree.HTML(rq.text) ttt_data = dom1.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div/@data-cid') for i in ttt_data: a=dom1.xpath(f'//*[@id={i}]/div/h2/a/@href') ttt_all_urls.extend(a) for url1 in ttt_all_urls: for i in ttt_data: rq2 = requests.get(url=url1,headers=headers) dom2=etree.HTML(rq2.text) username= dom2.xpath(f'//*[@id={i}]/header/a[1]/span/text()') print(username) film_critic = dom2.xpath(f'//*[@id="link-report-{i}"]/div[1]/p/text()') useful_num = dom2.xpath(f'*[@id="review-{i}-content"]/div[3]/button[1]/text()') useless_num= dom2.xpath(f'*[@id="review-{i}-content"]/div[3]/button[2]/text()') assess = (dom2.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/h1/span/text()')) username_list.extend(username) film_critic_list.extend(film_critic) useful_num_list.extend(useful_num) useless_num_list.extend(useless_num) assess_list.extend(assess) data={'username':username_list,'film_critic':film_critic_list,'useful_num':useful_num_list,'useless_num':useless_num_list,'assess':assess_list} df=pd.DataFrame(data) df.to_csv('fimldata.csv',encoding='utf-8',index=None)

优化代码import json import requests from lxml import etree import pandas as pd import time #url='https://www.ptpress.com.cn/masterpiece/getMasterpieceListForPortal' #https://www.ptpress.com.cn/recommendBook/getRecommendTupeListForPortal #http://www.ptpress.com.cn/masterpiece/getMasterpieceListForPortal url='https://www.5iai.com/api/enterprise/job/public/es?pageSize=10&pageNumber=1'#目标数据文件的url #url = ' https://www.5iai.com/api/enterprise/job/public/es?pageSize=10&pageNumber=2&willNature=&function=&wageList=%255B%255D&workplace=&keyword=' for i in range (1,20): response=requests.get(url) aa=response.text print(type(aa)) json_text=json.loads(aa) print(type(json_text)) json_text.keys() bb=json_text['data'] print(type(bb)) print(bb.keys()) cc= bb['content'] print(type(cc)) ee0=cc[0] #是第一条信息 ee1=cc[1] len(cc)#是cc的第一个招聘的第一页招聘信息,是列表类型 print(type(ee0)) ee0.keys() ee1.keys()#0和1的的字典的键都是一样的 data=pd.DataFrame(cc) data.columns ff=data['enterpriseAddress'] print(type(ff)) gg0=ff[0] gg1=ff[1] hh0=gg0['detailedAddress'] hh1 = gg1['detailedAddress'] hh3= ff[2]['detailedAddress'] hh4= ff[3]['detailedAddress'] hh5=data['enterpriseAddress'] [4]['detailedAddress'] data['工作地址']=ff.apply(lambda x:x['detailedAddress']) data['工作地址']=data['enterpriseAddress'].apply(lambda x:x['detailedAddress']) data['工作城市']=data['enterpriseAddress'].apply(lambda x:x['cityCode']) kk=data['enterpriseExtInfo'] print(type(kk)) ll0=kk[0] data['公司名称']=data['enterpriseExtInfo'].apply(lambda x:x['shortName']) data['行业']=data['enterpriseExtInfo'].apply(lambda x:x['industry']) data['人员规模']=data['enterpriseExtInfo'].apply(lambda x:x['personScope']) data['企业性质']=data['enterpriseExtInfo'].apply(lambda x:x['econKind']) data.keys() colNames=['positionName','minimumWage','maximumWage','exp','educationalRequirements','工作地址','工作城市','公司名称','行业','人员规模','企业性质'] data_drop=data[colNames] #https: // www.5iai.com / api / enterprise / job / public?id = 1657941238357299201 #https: // www.5iai.com / api / enterprise / job / public?id = 1657941238353104896 data['id'] #print(type(data['id'])) #suburl='https://www.5iai.com/api/enterprise/job/public?id=1657941238353104896' jobDes = [] for idd in data['id']: suburl = 'https://www.5iai.com/api/enterprise/job/public?id={}'.format(idd) sub_response=requests.get(suburl) subb=sub_response.text #print(type(subb)) sub_text=json.loads(subb) #print(type(sub_text)) sub_text.keys subaa=sub_text['data'] #print(type(subaa)) subaa.keys jobms=subaa['jobRequiredments'] #print(type(jobDes)) jobDes.append(jobms) time.sleep(2) data_drop['职位描述']=jobDes

帮我将以下代码写注释# coding=gbk # -- coding:uft-8 -- # 贝壳网小区 import requests from lxml import etree from time import sleep import hashlib from urllib import parse import pandas as pd def getPosi(tar): try: ak = 'C8rQZy1askzzMtdY3ChAZUer1P0PRjI0' sk = 'shShi1VLCkH1gGR4v75d2LTnrn2Vm5Mg' add = f'/geocoding/v3/?address={tar}&output=json&ak={ak}&city=大连市' add = parse.quote(add, safe="/:=&?#+!$,;'@()*[]") sn = hashlib.md5(parse.quote_plus(add + sk).encode('utf-8')).hexdigest() url = f'https://api.map.baidu.com{add}&sn={sn}' dic = requests.get(url).json() lat = dic['result']['location']['lat'] lng = dic['result']['location']['lng'] return lat, lng except: return None, None def collect(): items = { 'ganjingzi': 22, 'zhongshan': 19, 'shahekou': 14, 'xigang': 12 } resLs = [] for key in items: for page in range(items[key]): page += 1 url = f'https://dl.ke.com/xiaoqu/{key}/pg{page}/' headers = { 'User-Agent': ua, 'Referer': url } while True: try: res = requests.get(url=url, headers=headers, timeout=(5, 5)).content.decode('utf-8') break except: print('again') tree = etree.HTML(res) for li in tree.xpath('//ul[@class="listContent"]/li'): href = li.xpath('./a/@href')[0] while True: try: res = requests.get(url=href, headers=headers, timeout=(5, 5)).content.decode('utf-8') break except: print('again') tree = etree.HTML(res) dic = { 'href': href, 'key': key, 'name': tree.xpath('//h1/@title')[0], 'price': (tree.xpath('//span[@class="xiaoquUnitPrice"]/text()') + [''])[0], 'property': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[1].strip(), 'building': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[4].strip(), 'house': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[5].strip() } dic['lat'], dic['lng'] = getPosi(dic['name']) print(dic) resLs.append(dic) sleep(3) df = pd.DataFrame(resLs) df.to_excel('贝壳网小区.xlsx', encoding='utf-8', index=False) if name == 'main': ua = 'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/91.0.4472.106Safari/537.36' collect()

import requests from lxml import etree import csv import os import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt class MovieDataCollector: def __init__(self): self.url = "https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter=" self.headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36' } self.urls = ['https://movie.douban.com/top250?start={}&filter='.format(str(i * 25)) for i in range(10)] self.movies_data = [] def get_first_text(self, element_list): try: return element_list[0].strip() except IndexError: return "" def download_image(self, url, title): response = requests.get(url) image_name = f'{title.replace("/", "_")}.jpg' image_path = os.path.join('films_pic', image_name) with open(image_path, 'wb') as f: f.write(response.content) def scrape_movie_data(self): count = 1 for url in self.urls: res = requests.get(url=url, headers=self.headers) print(res.status_code) html = etree.HTML(res.text) lis = html.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li') print('当前是第{}页'.format(count)) for li in lis: rank = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[1]/em/text()')) title = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[1]/a/span[1]/text()')) director = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[2]/p[1]/text()')) score = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[2]/div/span[2]/text()')) comment = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[2]/div/span[4]/text()')) # #下载电影图片 # image_url = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[1]/a/img/@src')) # self.download_image(image_url, title) self.movies_data.append({ '排名': rank,解释这段代码

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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