try: abstract=soup.select('.abstract')[0].text except: abstract="" if soup.find(name='p',attrs={'data-click':"{'button_tp':'keyword'}"}): keyword=soup.find(name='p',attrs={'data-click':"{'button_tp':'keyword'}"}).text else: keyword="" if soup.find(name='p',attrs={'data-click':"{'button_tp':'doi'}"}): doi=soup.find(name='p',attrs={'data-click':"{'button_tp':'doi'}"}).text.strip() else: doi="" if soup.find(name='a',attrs={'data-click':"{'button_tp':'sc_cited'}"}): ref_num=soup.find(name='a',attrs={'data-click':"{'button_tp':'sc_cited'}"}).text.strip() else: ref_num=0 if soup.find(name='p',attrs={'data-click':"{'button_tp':'year'}"}): year=soup.find(name='p',attrs={'data-click':"{'button_tp':'year'}"}).text.strip() else: year="" result={ 'title':title, 'author':authors_list, 'abstract':abstract, 'keyword':keyword, 'DOI':doi, 'ref_num':ref_num, 'year':year }这个代码什么意思

时间: 2024-01-17 07:04:07 浏览: 59
这段代码是一个Python程序,主要是用于从网页上爬取论文的相关信息。程序使用了BeautifulSoup模块来解析HTML代码,并使用CSS选择器从网页中提取所需的信息。具体来说,程序会: 1. 首先尝试使用CSS选择器`.title`来获取文章标题,并将标题存储到变量`title`中。如果找不到标题,则将`title`设为空字符串。 2. 然后使用CSS选择器`.author`来获取文章作者,并将作者列表存储到变量`authors_list`中。如果找不到作者,则将`authors_list`设为空列表。 3. 接着使用CSS选择器`.abstract`来获取文章摘要,并将摘要存储到变量`abstract`中。如果找不到摘要,则将`abstract`设为空字符串。 4. 然后使用CSS选择器`p[data-click="{'button_tp':'keyword'}"]`来获取文章关键词,并将关键词存储到变量`keyword`中。如果找不到关键词,则将`keyword`设为空字符串。 5. 接着使用CSS选择器`p[data-click="{'button_tp':'doi'}"]`来获取文章DOI号,并将DOI号存储到变量`doi`中。如果找不到DOI号,则将`doi`设为空字符串。 6. 然后使用CSS选择器`a[data-click="{'button_tp':'sc_cited'}"]`来获取文章被引用次数,并将被引用次数存储到变量`ref_num`中。如果找不到被引用次数,则将`ref_num`设为0。 7. 最后使用CSS选择器`p[data-click="{'button_tp':'year'}"]`来获取文章发表年份,并将年份存储到变量`year`中。如果找不到年份,则将`year`设为空字符串。 8. 将所有提取到的信息存储到一个包含多个字段的字典`result`中,并返回该字典。 需要注意的是,该程序只是一个函数,需要在调用时传入一个BeautifulSoup对象`soup`作为参数,表示要从`soup`中提取论文信息。
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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: itemreviewed"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)运行报错

以下代码有错误修改:from bs4 import BeautifulSoup import requests import openpyxl def getHTMLText(url): try: r=requests.get(url) r.raise_for_status() r.encoding=r.apparent_encoding return r.text except: r="fail" return r def find2(soup): lsauthors=[] for tag in soup.find_all("td"): for img in tag.select("img[title]"): h=[] h=img["title"] lsauthors.append(h) def find3(soup): lsbfl=[] for tag in soup.find_all("td")[66:901]: #print(tag) bfl=[] bfl=tag.get_text() bfl=bfl.strip() lsbfl.append(bfl) return lsbfl if __name__ == "__main__": url= "https://www.kylc.com/stats/global/yearly/g_population_sex_ratio_at_birth/2020.html" text=getHTMLText(url) soup=BeautifulSoup(text,'html.parser') find2(soup) lsbfl=find3(soup) workbook=openpyxl.Workbook() worksheet = workbook.create_sheet('排名',index=0) project=['排名','国家/地区','所在洲','出生人口性别比'] rank=[] a=2 b=3 c=1 for i in range(1,201,1): rank.append(i) for i in range(len(project)): worksheet.cell(row=1, column=i + 1).value = project[i] for i in range(len(rank)): worksheet.cell(row=i + 2, column=1).value = rank[i] for i in range(200): worksheet.cell(row=i + 2, column=2).value = lsbfl[c] c=c+4 for i in range(200): worksheet.cell(row=i + 2, column=3).value = lsbfl[a] a=a+4 for i in range(200): worksheet.cell(row=i + 2, column=4).value = lsbfl[b] b=b+4 wb=workbook wb.save('D:\世界各国出生人口性别比.xlsx') import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib labels = ['United States','China','Ukraine','Japan','Russia','Others'] values = np.array([11,69,9,23,20,68]) fig = plt.figure() sub = fig.add_subplot(111) sub.pie(values, labels=labels, explode=[0,0,0,0,0,0.05], autopct='(%.1f)%%', shadow = True, wedgeprops = dict( edgecolor='k', width=0.85)) sub.legend() fig.tight_layout() labels2=['0-100','100-200','>200'] people_means=[140,43,17] x=np.arange(len(labels2)) width=0.50 fig,ax=plt.subplots() rects=ax.bar(x,people_means,width,label='Number of matches') ax.set_ylabel('sum') ax.set_title('People compare') ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(labels2) ax.legend() plt.show()

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