song_list = soup.select('#song > li')优化这段为爬取这段链接<a target="_1" href="/play/588129.htm" class="songNameA"><font>As Long As You Love Me (Acoustic Version)</font></a>

要爬取链接 `<a target="_1" href="/play/588129.htm" class="songNameA"><font>As Long As You Love Me (Acoustic Version)</font></a>` 中的歌名和链接，可以使用以下代码：

song_list = soup.select('#song > li')
for song in song_list:
    song_link = song.select_one('.songNameA')['href']
    song_name = song.select_one('.songNameA font').text
    print(song_name, song_link)

这里使用了 `select_one` 方法来获取链接和歌名。 `select_one('.songNameA')['href']` 获取链接， `select_one('.songNameA font').text` 获取歌名。注意， `select_one` 只会返回第一个匹配项，因为每个歌曲只有一个链接和一个歌名，所以这里使用 `select_one` 没有问题。

相关问题

import requests from bs4 import BeautifulSoup import re import pandas as pd url = 'https://music.163.com/discover/toplist?id=19723756' 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' } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') song_list = soup.find('ul', {'class': 'f-hide'}) song_items = song_list.find_all('li') data = [] for song_item in song_items: song_title = song_item.find('a') if song_title: song_title = song_title.text.strip() else: song_title = '' song_id = song_item.find('a') if song_id: song_id = song_id['href'].split('=')[1] else: song_id = '' song_url = f'https://music.163.com/song/media/outer/url?id={song_id}.mp3' song_artists = song_item.find('span', {'class': 's-fc3'}) if song_artists: song_artists = song_artists.text.strip() song_artists = re.sub('\s+', ' ', song_artists) song_artists = re.sub('/', ', ', song_artists) else: song_artists = '' data.append([song_title, song_url, song_artists]) df = pd.DataFrame(data, columns=['Title', 'URL', 'Artists']) df.to_excel('song_list.xlsx', index=False)

好的，根据您提供的代码，可以按照以下方式进行修改：

1. 首先，在获取歌曲信息时，需要找到包含歌曲时长和歌手名称的元素。

2. 在获取歌曲时长和歌手名称时，需要分别从该元素中提取出对应的信息。

以下是修改后的代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import pandas as pd

url = 'https://music.163.com/discover/toplist?id=19723756'
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'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

song_list = soup.find('ul', {'class': 'f-hide'})
song_items = song_list.find_all('li')

data = []
for song_item in song_items:
    song_title = song_item.find('a')
    if song_title:
        song_title = song_title.text.strip()
    else:
        song_title = ''

    song_id = song_item.find('a')
    if song_id:
        song_id = song_id['href'].split('=')[1]
    else:
        song_id = ''

    song_url = f'https://music.163.com/song/media/outer/url?id={song_id}.mp3'

    song_info = song_item.find('span', {'class': 'song-list-item-info'})
    if song_info:
        song_info = song_info.text.strip().split('-')
        song_artists = song_info[0].strip()
        song_duration = song_info[1].strip()
    else:
        song_artists = ''
        song_duration = ''

    data.append([song_title, song_url, song_artists, song_duration])

df = pd.DataFrame(data, columns=['Title', 'URL', 'Artists', 'Duration'])
df.to_excel('song_list.xlsx', index=False)

在修改后的代码中，我添加了以下内容：

1. 在获取歌曲信息时，使用 `song_item.find('span', {'class': 'song-list-item-info'})` 获取包含歌曲时长和歌手名称信息的元素。

2. 在获取歌手名称和歌曲时长时，使用 `song_info = song_info.text.strip().split('-')` 将元素的文本内容以 `-` 分隔，得到包含歌手名称和歌曲时长的列表。

3. 根据列表中的元素顺序，使用 `song_artists = song_info[0].strip()` 和 `song_duration = song_info[1].strip()` 分别获取歌手名称和歌曲时长。

4. 在 `data.append()` 中添加了 `song_duration`，它会作为歌曲信息的第四个元素保存到 `data` 列表中。

5. 修改了 `df = pd.DataFrame(data, columns=['Title', 'URL', 'Artists'])` 为 `df = pd.DataFrame(data, columns=['Title', 'URL', 'Artists', 'Duration'])`，将 `Duration` 列添加到了 DataFrame 中。

希望这个修改后的代码可以帮助到您！

修改代码，使得li_list的编码格式是utf-8import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://www.icbc.com.cn/page/827855918799994880.html' response = requests.get(url=url) page_response = response.text soup = BeautifulSoup(page_response, 'html.parser',from_encoding='utf-8') li_list = soup.select('#mypagehtmlcontent p')

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.icbc.com.cn/page/827855918799994880.html'
response = requests.get(url=url)
page_response = response.content.decode('utf-8')
soup = BeautifulSoup(page_response, 'html.parser')
li_list = soup.select('#mypagehtmlcontent p')

# 以下为测试代码，可以不用理会
for li in li_list:
print(li.text)