def main(): url = 'http://y.wksc.com/class.htm' res = requests.get(url=url, headers=headers) html = etree.HTML(res.text) c_list = html.xpath('//div[contains(@class,"re-sub-box")]')

这段代码看起来像是Python的爬虫代码。它首先定义了一个名为`main()`的函数，然后设置了一个名为`url`的字符串变量，该变量包含要爬取的网址。接下来，它使用`requests`模块发出一个GET请求，并将其保存在名为`res`的变量中。然后，它使用`etree`模块解析HTML页面，并将结果保存在名为`html`的变量中。接下来，它使用XPath表达式从HTML中选择所有包含`re-sub-box`类的`<div>`元素，并将结果保存在名为`c_list`的变量中。最后，它返回`c_list`变量。

相关问题

def get_jb(href, dic): res = requests.get(url=href, headers=headers) html = etree.HTML(res.text) a_list = html.xpath('//div[contains(@class,"fl category-txt")]/a') for a in a_list[1:]: dic1={} dic1=dic third = ''.join(a.xpath('./text()')) t_href = 'http://y.wksc.com'+''.join(a.xpath('./@href')) dic1['疾病'] = third try: get_brand(t_href, dic1) except: pass

urtle()

def draw_border():
border = turtle.Turtle()
border.hideturtle()
border.speed(0)
border.penup()
border.goto(-SCREEN_WIDTH // 2, -SCREEN_HEIGHT // 2)
border.pendown()
border.pens这段代码看起来也是Python的爬虫代码。它定义了一个名为`get_jb()`的函数，该ize(2)
border.fillcolor('white')
border.begin_fill()
for i in range(2):
border.forward(SCREEN函数接受两个参数：`href`和`dic`。`href`是一个链接，`dic`是一个字典_WIDTH)
border.left(90)
border.forward(SCREEN_HEIGHT)
border.left(90)
border.end_fill()

def set。函数首先使用`requests`模块发出一个GET请求，将其保存在名为`res`的变量中_food_position():
x = random.randint(-SCREEN_WIDTH // 2 // CELL_SIZE + 1, SCREEN_WIDTH // 2 // CELL_SIZE。然后，它使用`etree`模块解析HTML页面，并将结果保存在名为`html`的变量 - 1) * CELL_SIZE
y = random.randint(-SCREEN_HEIGHT // 2 // CELL_SIZE + 1, SCREEN_HEIGHT // 2 // CELL_SIZE - 1) * CELL_SIZE
food.goto(x, y)

def update_scoreboard():
score.clear()
中。接下来，它使用XPath表达式从HTML中选择所有包含`fl category-txt`类的`<div>` score.penup()
score.goto(0, SCREEN_HEIGHT // 2 - SCORE_FONT_SIZE - 10)
score.write('Score元素下的`<a>`元素，并将结果保存在名为`a_list`的变量中。然后，它: {}'.format(len(snake_parts) - 1), align='center', font=SCORE_FONT)

def move_up():
if snake.dy遍历`a_list`，并对于每个元素，创建一个名为`dic1`的新字典，并将 != CELL_SIZE:
snake.dx = 0
snake.dy = -CELL_SIZE

def move_down():
if snake.dy != -`dic`字典中的内容复制到`dic1`字典中。接下来，它从`a`元CELL_SIZE:
snake.dx = 0
snake.dy = CELL_SIZE

def move_left():
if snake.dx != CELL_SIZE:
snake.dx = -CELL_SIZE
snake.dy = 0

def move_right():
if snake.dx != -CELL_SIZE:
素中提取出一个名为`third`的字符串和一个名为`t_href`的链接，并将它们保存到` snake.dx = CELL_SIZE
snake.dy = 0

def move_snake():
x = snake.xcor()
y = snakedic1`字典中。最后，它调用名为`get_brand()`的函数，该函数似乎从链接`t_href`中获取一些数据并将其保存到`dic1`字典中。

for c in c_list: first = ''.join( c.xpath('./div[@class="re-sub-title f14 fb"]/a/text()')) second_list = c.xpath('./div[@class="re-sub-con mt5"]/a/text()') second_href = c.xpath('./div[@class="re-sub-con mt5"]/a/@href') for s, sh in zip(second_list, second_href): i+=1 href = 'http://y.wksc.com'+sh dic = {} dic['一级分类'] = first dic['二级分类'] = s print(i,first, s, href) if i>-1: try: get_jb(href, dic) except: pass

这段代码看起来像是Python的爬虫代码，使用XPath解析HTML页面中的内容。它首先遍历一个名为`c_list`的列表，然后从每个元素中提取出一个名为`first`的字符串和一个名为`second_list`的列表。接下来，它从每个`second_list`中提取出一个名为`s`的字符串和一个名为`second_href`的链接。然后，它遍历`second_list`和`second_href`，并通过`zip()`函数将它们打包成一个元组。在循环中，它打印出一些信息，并将`first`、`s`和`href`保存到一个字典中。最后，它调用名为`get_jb()`的函数，该函数似乎从链接`href`中获取一些数据并将其保存到字典中。