ET http://localhost:8080/new_content.php?_=1686216203241 404
时间: 2023-10-08 20:14:36 浏览: 131
这个错误提示表明您的浏览器无法找到名为new_content.php的页面。这可能是因为您的本地服务器(localhost)上没有该文件,或者您的代码中的文件路径不正确。
请检查以下几点:
1. 确认new_content.php文件是否存在于您的本地服务器目录中,并且文件名的大小写是否匹配。
2. 检查您的代码中是否正确指定了文件路径。如果new_content.php文件在与您的HTML文件相同的目录中,则可以使用相对路径进行引用。例如:
```
<script src="new_content.php"></script>
```
如果文件不在同一目录中,则需要使用相对于HTML文件的路径进行引用。例如:
```
<script src="../new_content.php"></script>
```
或者使用绝对路径。例如:
```
<script src="http://localhost:8080/new_content.php"></script>
```
3. 如果您使用了PHP或其他服务器端语言,还需要确保您的服务器已正确配置,并且可以执行PHP文件。
希望以上建议对您有所帮助!
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python 抓取 https://wwwtest.easytransfer.cn/pay?order_id=ET20230608142808572233&country=CHN 网站 实现代码
你可以使用 Python 中的 requests 和 BeautifulSoup 库来实现这个功能。以下是一个简单的示例代码:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 构造请求头
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"}
# 发送 GET 请求
url = "https://wwwtest.easytransfer.cn/pay?order_id=ET20230608142808572233&country=CHN"
response = requests.get(url, headers=headers)
# 解析 HTML
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
print(soup.prettify())
```
这个代码会向指定的 URL 发送 GET 请求,然后使用 BeautifulSoup 解析返回的 HTML 页面。你可以根据具体需求来提取页面中的信息。同时,需要注意的是,这个示例代码中使用了一个自定义的请求头,这是为了模拟浏览器发送请求,避免被服务器拦截。
import pandas as pd import requests import xml.etree.ElementTree as ET # 读取 CSV 文件 df = pd.read_csv('coordinates.csv') # 构造请求 URL COORDS = ';'.join([f"{row['latitude']},{row['longitude']}" for index, row in df.iterrows()]) URL = f"http://dev.virtualearth.net/REST/v1/Locations/{COORDS}?o=xml&key=YOUR_BING_MAPS_KEY" # 发送请求 response = requests.get(URL) # 解析响应 root = ET.fromstring(response.content) for location in root.findall(".//{http://schemas.microsoft.com/search/local/ws/rest/v1}Location"): address = location.find("{http://schemas.microsoft.com/search/local/ws/rest/v1}Address") latitude = location.findtext('{http://schemas.microsoft.com/search/local/ws/rest/v1}Point/{http://schemas.microsoft.com/search/local/ws/rest/v1}Latitude') longitude = location.findtext('{http://schemas.microsoft.com/search/local/ws/rest/v1}Point/{http://schemas.microsoft.com/search/local/ws/rest/v1}Longitude') formatted_address = address.findtext('{http://schemas.microsoft.com/search/local/ws/rest/v1}FormattedAddress') print(f"{latitude}, {longitude}: {formatted_address}")修改以上代码,将经纬度以及输出结果都以csv格式保存到桌面
import pandas as pd
import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
import os
# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('coordinates.csv')
# 构造请求 URL
COORDS = ';'.join([f"{row['latitude']},{row['longitude']}" for index, row in df.iterrows()])
URL = f"http://dev.virtualearth.net/REST/v1/Locations/{COORDS}?o=xml&key=YOUR_BING_MAPS_KEY"
# 发送请求
response = requests.get(URL)
# 解析响应
root = ET.fromstring(response.content)
results = []
for location in root.findall(".//{http://schemas.microsoft.com/search/local/ws/rest/v1}Location"):
address = location.find("{http://schemas.microsoft.com/search/local/ws/rest/v1}Address")
latitude = location.findtext('{http://schemas.microsoft.com/search/local/ws/rest/v1}Point/{http://schemas.microsoft.com/search/local/ws/rest/v1}Latitude')
longitude = location.findtext('{http://schemas.microsoft.com/search/local/ws/rest/v1}Point/{http://schemas.microsoft.com/search/local/ws/rest/v1}Longitude')
formatted_address = address.findtext('{http://schemas.microsoft.com/search/local/ws/rest/v1}FormattedAddress')
results.append([latitude, longitude, formatted_address])
# 保存结果到CSV文件
df_results = pd.DataFrame(results, columns=['latitude', 'longitude', 'formatted_address'])
df_results.to_csv(os.path.join(os.path.expanduser('~'), 'Desktop', 'results.csv'), index=False)
# 输出结果
print(df_results)