解释代码:i = 0 if i == 0: try: r = s.get(item,timeout=15) except Exception: print('异常') if r.status_code != requests.codes.ok: prin

时间: 2024-02-10 12:30:09 浏览: 121
这段代码的作用是使用Python的requests库向一个URL发起GET请求,其中item是请求的URL地址,timeout参数指定请求超时时间为15秒。代码中使用了try-except语句来捕获异常,如果请求发生异常,则会输出“异常”这个字符串。如果请求正常,会判断响应状态码是否为200(requests.codes.ok),如果不是,则会输出响应状态码。 但是这段代码存在一些问题,比如r变量在try语句中定义,如果请求发生异常,r变量就没有定义,会导致后面的代码出错;print语句也应该使用日志来输出,而不是直接输出到控制台。另外,代码缺少必要的注释和说明,可读性较差。
相关问题

def request(self, url, method, data, retry=5): resp = None while retry: retry = retry - 1 try: if method == 'GET': resp = self._sess.get(url=url, params=data, headers=self._headers, timeout=5) # 发送Get请求 elif method == 'POST': resp = self._sess.post(url=url, json=data, headers=self._headers, timeout=5) # 发送Post请求 else: raise ValueError('method参数有误') if resp.status_code == 200 and resp.content: # 若得到正常请求,则返回请求体信息 resp.encoding = 'utf-8' return resp.text except Exception as e: print('请求 {} 失败,正在尝试重新请求...'.format(url)) print(e) time.sleep(3 + random.randint(1, 10) * 0.1) # 延迟一定秒数,爬取太快容易请求失败 return ''

这段代码是该类的一个方法,用于向指定的URL发送HTTP请求,参数url表示请求的URL地址,参数method表示请求的方法(GET或POST),参数data表示请求的参数,参数retry表示请求失败后的重试次数(默认为5)。方法内部使用requests模块中的Session对象(即self._sess)发送HTTP请求,根据method参数的不同,使用get或post方法发送请求。其中,headers参数使用了上文提到的_user_agent属性作为请求头部信息。如果请求成功(状态码为200),则将响应体中的文本数据作为函数返回值。如果请求失败,则会在控制台输出错误信息,并在3秒到4秒之间的随机时间之后进行重试,最多重试retry次。如果所有重试都失败,则返回空字符串。

解释一下代码import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport bs4import csvinfo=[]ur1='https://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/202311'try: r=requests.get(ur1,timeout=100) r.raise_for_status() r.encoding=r.apparent_encoding soup =BeautifulSoup(r.text,'html.parser') for tr in soup.find('tbody').children: if isinstance(tr,bs4.element.Tag): tds=tr.find_all('td') info.append([str(tr('td')[0].contents[0]).strip(), tds[1].a.string, str(tr('td')[4].contents[0]).strip()]) print("{0:^10}\t{1:^10}\t{2:^10}".format("排名", "学校名称", "总分"),chr(12288)) for i in range(50): print("{0:^10}\t{1:^10}\t{2:^10}".format(info[i][0],info[i][1], info[i][2]),chr(12288))except Exception as e: print(e)with open('school.csv','w',newline='') as f: writer=csv.writer(f) writer.writerow(['排名','学校名称','总分']) writer.writerows(info)

这段代码实现了以下功能: 1. 导入了requests和BeautifulSoup库,用于爬取网页和解析网页内容。 2. 定义了一个空列表info=[],用于存储爬取到的数据。 3. 定义了一个网页链接ur1,并发送get请求获取网页内容。 4. 对网页内容进行解析,使用了BeautifulSoup库将获取的网页内容解析成HTML格式。 5. 遍历HTML中的tbody标签下的所有tr标签,并判断是否为bs4.element.Tag类型,若是则获取该tr标签下的所有td标签,并将获取到的数据存入info列表中。 6. 通过格式化输出,将爬取到的排名、学校名称和总分打印到控制台。 7. 将爬取到的数据写入到csv文件中。 总之,这段代码实现了爬取上海交通大学排名信息,解析并保存为csv文件的功能。
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详细解释一下这段代码,每一句都要进行注解:for dataset in datasets: print(dataset) if dataset not in out_results: out_results[dataset] = {} for scene in data_dict[dataset]: print(scene) # Fail gently if the notebook has not been submitted and the test data is not populated. # You may want to run this on the training data in that case? img_dir = f'{src}/test/{dataset}/{scene}/images' if not os.path.exists(img_dir): continue # Wrap the meaty part in a try-except block. try: out_results[dataset][scene] = {} img_fnames = [f'{src}/test/{x}' for x in data_dict[dataset][scene]] print (f"Got {len(img_fnames)} images") feature_dir = f'featureout/{dataset}{scene}' if not os.path.isdir(feature_dir): os.makedirs(feature_dir, exist_ok=True) t=time() index_pairs = get_image_pairs_shortlist(img_fnames, sim_th = 0.5644583, # should be strict min_pairs = 33, # we select at least min_pairs PER IMAGE with biggest similarity exhaustive_if_less = 20, device=device) t=time() -t timings['shortlisting'].append(t) print (f'{len(index_pairs)}, pairs to match, {t:.4f} sec') gc.collect() t=time() if LOCAL_FEATURE != 'LoFTR': detect_features(img_fnames, 2048, feature_dir=feature_dir, upright=True, device=device, resize_small_edge_to=600 ) gc.collect() t=time() -t timings['feature_detection'].append(t) print(f'Features detected in {t:.4f} sec') t=time() match_features(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir,device=device) else: match_loftr(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir, device=device, resize_to=(600, 800)) t=time() -t timings['feature_matching'].append(t) print(f'Features matched in {t:.4f} sec') database_path = f'{feature_dir}/colmap.db' if os.path.isfile(database_path): os.remove(database_path) gc.collect() import_into_colmap(img_dir, feature_dir=feature_dir,database_path=database_path) output_path = f'{feature_dir}/colmap_rec_{LOCAL_FEATURE}' t=time() pycolmap.match_exhaustive(database_path) t=time() - t timings['RANSAC'].append(t) print(f'RANSAC in {t:.4f} sec')

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