for tag in soup.find_all(attrs={"class": "item"}): # 爬取序号 num = tag.find('em').get_text() print(num) infofile.write(num + "\r\n") # 电影名称 name = tag.find_all(attrs={"class": "title"}) zwname = name[0]

这段代码是用来爬取网页中的电影序号和名称。首先，通过`soup.find_all`方法找到所有具有`class`属性为"item"的标签。然后，通过`tag.find('em').get_text()`获取序号，并将其打印出来和写入到文件中。接下来，通过`tag.find_all(attrs={"class": "title"})`找到所有具有`class`属性为"title"的标签，并将第一个标签的文本内容赋值给变量`zwname`。

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import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://movie.douban.com/subject/30228394/' header = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)\ AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36'} response = requests.get(url=url, headers=header) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') tv_infor = {} # 1.获取电视剧名称 name = soup.find(property="v:itemreviewed").string # 根据属性property="v: "查找 tv_infor['name'] = name # 将电影名称加到字典tv_infor中 # 2.获取导演 director = soup.find(rel="v: directedBy").string # 根据属性re1="v:directedBy“查找 tv_infor['director'] = director # 3.获取编剧 soup_list = soup. findAll(class_="attrs")[1].findAll('a') writers = [elem. string for elem in soup_list] tv_infor['writers'] = writers # 4.获取演员 soup_list = soup. findAll(rel="v:starring") actors = [elem. string for elem in soup_list] tv_infor['actors'] = actors # 5.获取类型 soup_list = soup. findAll(property="v: genre") tv_type = [elem. string for elem in soup_list] tv_infor['type'] = tv_type # 6.首播时间 release_date = soup.find(property="v: initialReleaseDate").string tv_infor['release_date'] = release_date # 7.豆瓣评分 rating = soup.find(property="v: average").string tv_infor['rating'] = rating # 8.参评人数 votes = soup.find(property="v: votes").string tv_infor['votes'] = votes print("电视剧《觉醒年代》相关信息如下：") for key, value in tv_infor.items(): print(key, ":", value)

这段代码实现了爬取豆瓣电视剧《觉醒年代》的相关信息并存储在一个字典中。具体的实现过程如下：

1. 引入requests和BeautifulSoup模块，并定义目标url和请求头。
2. 发送请求获取响应，并使用BeautifulSoup解析响应的html文本。
3. 根据html结构和标签属性，使用find()和findAll()方法来定位需要的信息。
4. 将获取到的信息存储在一个字典中，键为信息的名称，值为信息的内容。
5. 最后使用for循环遍历字典，并按照指定格式输出信息。

需要注意的是，在使用BeautifulSoup解析html文本时，需要指定解析器类型，这里使用的是'html.parser'。在实际使用中，可能需要根据不同的网站和html结构来选择不同的解析器类型。

请为下面代码写详细注释import random import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup import codecs from time import sleep def main(url, headers): # 发送请求 page = urllib.request.Request(url, headers=headers) page = urllib.request.urlopen(page) contents = page.read() # 用BeautifulSoup解析网页 soup = BeautifulSoup(contents, "html.parser") infofile.write("") print('爬取豆瓣电影250: \n') for tag in soup.find_all(attrs={"class": "item"}): # 爬取序号 num = tag.find('em').get_text() print(num) infofile.write(num + "\r\n") # 电影名称 name = tag.find_all(attrs={"class": "title"}) zwname = name[0].get_text() print('[中文名称]', zwname) infofile.write("[中文名称]" + zwname + "\r\n") # 网页链接 url_movie = tag.find(attrs={"class": "hd"}).a urls = url_movie.attrs['href'] print('[网页链接]', urls) infofile.write("[网页链接]" + urls + "\r\n") # 爬取评分和评论数 info = tag.find(attrs={"class": "star"}).get_text() info = info.replace('\n', ' ') info = info.lstrip() print('[评分评论]', info) # 获取评语 info = tag.find(attrs={"class": "inq"}) if (info): # 避免没有影评调用get_text()报错 content = info.get_text() print('[影评]', content) infofile.write(u"[影评]" + content + "\r\n") print('') if __name__ == '__main__': # 存储文件 infofile = codecs.open("03-movie-bs4.txt", 'a', 'utf-8') # 消息头 headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'} # 翻页 i = 0 while i < 10: print('页码', (i + 1)) num = i * 25 # 每次显示25部 URL序号按25增加 url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(num) + '&filter=' main(url, headers) sleep(5 + random.random()) infofile.write("\r\n\r\n") i = i + 1 infofile.close()

这段代码的作用是爬取豆瓣电影 Top250 的信息并存储到文本文件中。下面是对代码的详细注释：

# 导入需要的库
import random  # 用于生成随机数
import urllib.request  # 用于发送请求
from bs4 import BeautifulSoup  # 用于解析网页
import codecs  # 用于处理文件编码
from time import sleep  # 用于暂停程序执行

def main(url, headers):
    # 发送请求
    page = urllib.request.Request(url, headers=headers)
    page = urllib.request.urlopen(page)
    contents = page.read()
    # 用BeautifulSoup解析网页
    soup = BeautifulSoup(contents, "html.parser")
    
    # 打开文件，将豆瓣电影 Top250 的信息存储到文件中
    infofile.write("")
    print('爬取豆瓣电影250: \n')
    
    # 遍历每个电影标签
    for tag in soup.find_all(attrs={"class": "item"}):
        # 爬取序号
        num = tag.find('em').get_text()
        print(num)
        infofile.write(num + "\r\n")
        
        # 爬取电影名称
        name = tag.find_all(attrs={"class": "title"})
        zwname = name[0].get_text()
        print('[中文名称]', zwname)
        infofile.write("[中文名称]" + zwname + "\r\n")
        
        # 爬取电影网页链接
        url_movie = tag.find(attrs={"class": "hd"}).a
        urls = url_movie.attrs['href']
        print('[网页链接]', urls)
        infofile.write("[网页链接]" + urls + "\r\n")
        
        # 爬取评分和评论数
        info = tag.find(attrs={"class": "star"}).get_text()
        info = info.replace('\n', ' ')
        info = info.lstrip()
        print('[评分评论]', info)
        
        # 获取影评
        info = tag.find(attrs={"class": "inq"})
        if (info):  # 避免没有影评调用get_text()报错
            content = info.get_text()
            print('[影评]', content)
            infofile.write(u"[影评]" + content + "\r\n")
        print('')
    
if __name__ == '__main__':
    # 存储文件
    infofile = codecs.open("03-movie-bs4.txt", 'a', 'utf-8')
    
    # 消息头
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'}
    
    # 翻页
    i = 0
    while i < 10:
        print('页码', (i + 1))
        num = i * 25  # 每次显示25部 URL序号按25增加
        url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(num) + '&filter='
        main(url, headers)
        sleep(5 + random.random())  # 暂停程序执行，避免被封IP
        infofile.write("\r\n\r\n")
        i = i + 1
    
    infofile.close()  # 关闭文件

这段代码的执行过程如下：

1. 导入需要的库
2. 定义 `main()` 函数，接受两个参数 `url` 和 `headers`
3. 发送请求，获取网页内容
4. 用 `BeautifulSoup` 解析网页
5. 遍历每个电影标签，爬取电影的序号、名称、网页链接、评分、评论和影评
6. 将爬取的电影信息存储到文件中
7. 定义 `__name__` 为 `__main__` 的程序块，用于执行主程序
8. 打开文件，爬取豆瓣电影 Top250 的信息并存储到文件中
9. 翻页，重复执行步骤 3-8，直到爬取完所有电影信息
10. 关闭文件

注意：程序中使用了 `sleep` 函数暂停程序执行，避免被豆瓣封IP。