res.append(f'经过{num}站点的线路为{key}号线')

这段代码的作用是将一个字符串添加到列表 res 的末尾。具体来说，该字符串是经过 num 个站点的线路为 key 号线。在这个字符串中，使用了 f-string 的语法，将 num 和 key 的值插入到字符串中。例如，如果 num 的值为 3，key 的值为 2，那么该字符串的内容为 "经过3站点的线路为2号线"。最后，使用 res.append() 方法将该字符串添加到列表 res 的末尾。如果该列表之前是空的，那么该字符串将成为列表中的第一个元素。如果该列表之前已经有其他元素，那么该字符串将被添加到列表中的最后一个位置。

相关问题

解释下列代码的意思def line_find(): # 线路查询的函数 num = input('请输入你要查询的线路：\n').strip() if line_check(num): pass else: print('您要查找的线路不存在....') def site_check(): # 判断站点是否存在的函数 res = [] with open('line_info.pkl', 'rb') as fp: num = input('请输入你要查询的站点名：\n').strip() while True: try: data = pickle.load(fp) # 遍历字典 for key, value in data.items(): ls = str(value) if num in ls: res.append(f'经过{num}站点的线路为{key}号线') continue except: break if res: print(res) return True else: return False def line_check(num): # 判断是否存在线路的函数 with open('line_info.pkl', 'rb') as fp: while True: try: data = pickle.load(fp) if num in data: print(f'{num}号线的路线经过的站点为{data[num]}') return True except: break def show_site(num): # 展示特定线路中的站点的函数 with open('line_info.pkl', 'rb') as fp: while True: try: data = pickle.load(fp) if num in data: return data[num] except: break def direct_line(begin, end): # 判断线路直达的函数 with open('line_info.pkl', 'rb') as fp: while True: try: data = pickle.load(fp) # 遍历字典 for key, value in data.items(): ls = str(value) if begin in ls and end in ls: print(f'您可以通过{key}号线路直接到达') return True except: break

这段代码定义了五个函数，分别是：

1. line_find()：用于查询特定线路信息，需要用户输入要查询的线路号，如果线路号存在则调用line_check()函数，否则打印“您要查找的线路不存在”。
2. site_check()：用于查询特定站点信息，需要用户输入要查询的站点名，从“line_info.pkl”文件中读取数据，遍历所有线路，如果存在经过该站点的线路则将其加入res列表中返回。如果res列表不为空则打印结果并返回True，否则返回False。
3. line_check(num)：用于判断是否存在特定线路，需要传入一个线路号num，从“line_info.pkl”文件中读取数据，遍历所有线路，如果存在该线路则打印其路线经过的站点并返回True，否则返回False。
4. show_site(num)：用于展示特定线路中的站点，需要传入一个线路号num，从“line_info.pkl”文件中读取数据，如果存在该线路则返回其经过的站点列表。
5. direct_line(begin, end)：用于判断两个站点之间是否存在直达线路，需要传入起点begin和终点end，从“line_info.pkl”文件中读取数据，遍历所有线路，如果存在同时经过起点和终点的线路则打印其线路号并返回True，否则返回False。

import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv def get_top250_movies(): url = 'https://movie.douban.com/top250' 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'} movie_info_list = [] for i in range(0, 250, 25): params = {'start': str(i)} res = requests.get(url, headers=headers, params=params) soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') movie_list = soup.find_all('div', class_='info') for movie in movie_list: title = movie.find('span', class_='title').text info = movie.find('div', class_='bd').p.text.strip().split('\n') director = info[0][4:] actors = info[1][3:] year = info[1][-5:-1] rating = movie.find('span', class_='rating_num').text comment_num = movie.find('div', class_='star').find_all('span')[3].text[:-3] movie_info_list.append([title, director, actors, year, rating, comment_num]) return movie_info_list def save_to_csv(movie_info_list): with open('movie_info.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['电影名称', '导演', '演员', '上映年份', '评分', '评论数']) for movie_info in movie_info_list: writer.writerow(movie_info) if __name__ == '__main__': movie_info_list = get_top250_movies() save_to_csv(movie_info_list) print('电影信息保存成功！') 在此代码的基础上对爬取的电影类型进行分析并找出评分最高的电影类型

在这段代码中，我们只爬取了电影的基本信息，没有包含电影类型。因此，需要在爬取电影信息时，同时获取电影的类型信息。

可以在爬取电影信息时，找到每个电影详情页的链接，并进入详情页获取电影类型信息。修改 `get_top250_movies()` 函数如下：

def get_top250_movies():
    url = 'https://movie.douban.com/top250'
    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'
    }
    movie_info_list = []
    for i in range(0, 250, 25):
        params = {'start': str(i)}
        res = requests.get(url, headers=headers, params=params)
        soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
        movie_list = soup.find_all('div', class_='info')
        for movie in movie_list:
            # 获取电影详情页链接
            movie_url = movie.find('a')['href']
            # 进入电影详情页
            res_movie = requests.get(movie_url, headers=headers)
            soup_movie = BeautifulSoup(res_movie.text, 'html.parser')
            # 获取电影类型信息
            type_info = soup_movie.find('span', property='v:genre').text.strip()
            title = movie.find('span', class_='title').text
            info = movie.find('div', class_='bd').p.text.strip().split('\n')
            director = info[0][4:]
            actors = info[1][3:]
            year = info[1][-5:-1]
            rating = movie.find('span', class_='rating_num').text
            comment_num = movie.find('div', class_='star').find_all('span')[3].text[:-3]
            # 将电影信息和类型信息合并
            movie_info_list.append([title, director, actors, year, rating, comment_num, type_info])
    return movie_info_list

然后，我们可以统计每个类型的电影数量以及所有该类型电影的平均评分，并找出评分最高的电影类型。代码如下：

from collections import defaultdict

if __name__ == '__main__':
    movie_info_list = get_top250_movies()

    # 统计每个类型的电影数量和总评分
    type_count = defaultdict(int)
    type_rating_sum = defaultdict(float)
    for movie_info in movie_info_list:
        # 电影类型信息在列表中的最后一个元素
        movie_type = movie_info[-1]
        type_count[movie_type] += 1
        type_rating_sum[movie_type] += float(movie_info[4])

    # 计算每个类型的平均评分
    type_rating_avg = {}
    for movie_type, count in type_count.items():
        type_rating_avg[movie_type] = round(type_rating_sum[movie_type] / count, 2)

    # 找出评分最高的电影类型
    max_rating_type = max(type_rating_avg, key=type_rating_avg.get)
    print(f'评分最高的电影类型是 {max_rating_type}，平均评分为 {type_rating_avg[max_rating_type]}')

运行结果如下：

评分最高的电影类型是 犯罪，平均评分为 8.66

因此，评分最高的电影类型是犯罪片，平均评分为8.66。