findall = re.findall('\s*CREATE\s+TABLE\s+IF\s+EXISTS\s+(.*?)\s*\(',sql) 这段python代码是什么意思

这段 Python 代码的作用是在 SQL 查询语句中查找指定格式的字符串 "CREATE TABLE IF EXISTS" 后面紧跟的表名。具体而言，使用了 re 模块中的 findall 方法，通过正则表达式指定需要查找的字符串模式，然后返回匹配的结果列表。括号内的部分表示需要提取的匹配结果，可以在括号内加入更多的正则表达式来指定更详细的表名格式。

import os from bs4 import BeautifulSoup import re 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.?)</body>' 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # 使用正则表达式提取talk_id、时间、发送者ID和接收者ID matches = re.findall(r'\[talkid:(\d+)\](\d+年\d+月\d+日 \d+:\d+:\d+).?<span.?>(\d+)<.?>(.?)<.?''((中发言|发送)\s(.?)\s)', body_data) # 提取唯一ID,时间,发送号码和私聊群聊关键词 matches1 = re.findall(r'<span.?hint-success.?>(\d+)', body_data) matches2 = re.findall(r'(?:中发言|发送)\s(.?)\s(?:音频 :|图片 :)?(?:\[([^\]]+)\])?', body_data) # 处理匹配结果 for match in matches: talk_id = match[0] time = match[1] send_id = match[2] talk_type = match[3] content = match[4] # 提取第二个号码为接收号码 if len(matches1) >= 2: receive_id = matches1[3] # 替换字符 time = time.replace('年', '-').replace('月', '-').replace('日', '') talk_type = talk_type.replace('向', '私聊').replace('在群', '群聊') content = content.replace('音频', '').replace('图片', '').replace('发送','').replace('中发言','') content = re.sub(r'\n', '', content) print("---导入完成-----") 使用python 创建sql数据库并将数据导入到sql文件中

抱歉，我之前的回答有误。以下是正确的代码示例来创建一个SQLite数据库并将数据导入到该数据库中： ```python import os import sqlite3 from bs4 import BeautifulSoup import re # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)</body>' # 连接数据库 conn = sqlite3.connect('chat_data.db') cursor = conn.cursor() # 创建表格 cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS chat_data (talk_id INT PRIMARY KEY, time TEXT, send_id INT, receive_id INT, talk_type TEXT, content TEXT)''') # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # 使用正则表达式提取talk_id、时间、发送者ID和接收者ID matches = re.findall(r'\[talkid:(\d+)\](\d+年\d+月\d+日 \d+:\d+:\d+).*?<span.*?>(\d+)<.*?>(.*?)<.*?''((中发言|发送)\s(.*?)\s)', body_data) # 提取唯一ID,时间,发送号码和私聊群聊关键词 matches1 = re.findall(r'<span.*?hint-success.*?>(\d+)', body_data) matches2 = re.findall(r'(?:中发言|发送)\s*(.*?)\s*(?:音频 :|图片 :)?(?:\[([^\]]+)\])?', body_data) # 处理匹配结果 for match in matches: talk_id = match[0] time = match[1] send_id = match[2] talk_type = match[3] content = match[4] # 提取第二个号码为接收号码 if len(matches1) >= 2: receive_id = matches1[3] else: receive_id = None # 替换字符 time = time.replace('年', '-').replace('月', '-').replace('日', '') talk_type = talk_type.replace('向', '私聊').replace('在群', '群聊') content = content.replace('音频', '').replace('图片', '').replace('发送','').replace('中发言','') content = re.sub(r'\n', '', content) # 插入数据到表格中 cursor.execute("INSERT INTO chat_data VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)", (talk_id, time, send_id, receive_id, talk_type, content)) # 提交事务并关闭连接 conn.commit() conn.close() print("---导入完成并保存到数据库中---") ``` 请注意，这段代码将创建一个名为`chat_data.db`的SQLite数据库文件，并在其中创建一个名为`chat_data`的表格，并将数据导入到该表格中。

解释代码，说明爬虫实现过程：# -- coding:utf8 -- import pymysql import requests import re import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup def get_movies(start): url = "https://movie.douban.com/top250?start=%d&filter=" % start lists = [] headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 9_1 like Mac OS X) AppleWebKit/601.1.46 (KHTML, like Gecko) Version/9.0 Mobile/13B143 Safari/601.1"} html = requests.get(url,headers=headers) soup = BeautifulSoup(html.content, "html.parser") items = soup.find("ol", class_="grid_view").find_all("li") for i in items: movie = {} movie["rank"] = i.find("em").text movie["link"] = i.find("div","pic").find("a").get("href") movie["mdirecter"]=re.findall(re.compile(r'(.?)',re.S),str(i))[0].replace("... ","").replace("\n ","") movie["name"] = i.find("span", "title").text movie["score"] = i.find("span", "rating_num").text movie["quote"] = i.find("span", "inq").text if(i.find("span", "inq")) else "" lists.append(movie) return lists if name == "main": db = pymysql.connect(host="localhost",user="root",password="123456",db="maoyan",charset="utf8",port = 3306) cursor = db.cursor() cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS movies") createTab = """CREATE TABLE movies( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(20) NOT NULL, link VARCHAR(50) NOT NULL, score VARCHAR(4) NOT NULL, descr VARCHAR(50), directer VARCHAR(100), timestamp TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP )""" cursor.execute(createTab) #采集到的数据循环插入数据中 start = 0 while (start < 250): lists = get_movies(start) for i in lists: sql = "INSERT INTO movies(name,link,score,descr,directer) VALUES(%s,%s,%s,%s,%s)" try: cursor.execute(sql, (i["name"], i["link"] , i["score"], i["quote"],i["mdirecter"])) db.commit() print(i["name"]+"...成功插入到数据库中") except: db.rollback() start += 25 db.close() cursor = db.cursor() conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', port=3306, db='maoyan', charset='utf8mb4') cursor = conn.cursor() #输出评分top10 sql = "select from movies limit 10" db = pd.read_sql(sql, conn) df = db.sort_values(by="score", ascending=False) print(df[['name', 'score']])

这段代码是一个简单的Python爬虫程序，用于爬取豆瓣电影Top250的数据，并将数据存储到MySQL数据库中。程序使用了第三方库requests和BeautifulSoup，其中requests用于向目标网站发送HTTP请求，BeautifulSoup用于解析HTML页面内容。程序主要分为两个部分，第一部分是get_movies函数，用于从豆瓣电影Top250页面中获取电影信息，包括电影名称、电影链接、评分、电影描述和导演等信息，并将这些信息存储到列表中返回。第二部分是主函数，主要用于将获取到的电影信息插入到MySQL数据库中，并输出评分Top10的电影信息。具体实现过程如下： 1. 导入需要的库，包括pymysql、requests、re、pandas和BeautifulSoup。 2. 定义get_movies函数，该函数使用requests库向豆瓣电影Top250页面发送HTTP请求，然后使用BeautifulSoup解析HTML页面内容，获取电影信息，并将这些信息存储到列表中返回。 3. 在主函数中，使用pymysql库连接MySQL数据库，并定义一个游标对象cursor，用于操作数据库。 4. 创建movies表，用于存储豆瓣电影Top250的数据。 5. 采集数据并插入到数据库中，主要是使用get_movies函数获取电影信息，然后使用INSERT语句将这些信息插入到movies表中。 6. 输出评分Top10的电影信息，主要是使用SELECT语句从movies表中查询数据，并使用pandas库进行排序和输出。最后，程序关闭数据库连接，完成数据采集和存储的任务。

findall = re.findall('\sCREATE\s+TABLE\s+IF\s+EXISTS\s+(.?)\s*\(',sql) 这段python代码是什么意思

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