res.encoding

时间: 2023-11-01 08:07:48 浏览: 33
`res.encoding` 是一个属性,用于获取 HTTP 响应的字符编码。在 Python 的 requests 库中,当我们向某个 URL 发送请求后,会得到一个响应对象 `res`。该对象包含了 HTTP 响应的各种信息,其中就包括字符编码。 如果 HTTP 响应头中没有指定字符编码,那么 `res.encoding` 的值将为 `None`。此时,我们可以手动设置 `res.encoding` 的值,以便正确解析响应内容。例如,如果我们知道响应内容是 UTF-8 编码的,那么可以将 `res.encoding` 设置为 `'utf-8'`,以便正确解析响应内容。
相关问题

try: res = requests.get(url=URL, headers=headers) res.encoding = res.apparent_encoding img_info = re.findall('<a href="(.*?)" title=".*?target="_blank"><img src="(.*?)" alt=".*?', res.text) saved_count = 0 # 记录已保存的图片数量 for link, title in img_info: link = "http://www.netbian.com" + link res1 = requests.get(url=link, headers=headers) res1.encoding = res1.apparent_encoding img_url = re.findall('target="_blank"><img src="(.*?)" alt=".*?', res1.text)

这段代码是一个简单的爬虫程序,使用requests库发送请求并解析网页内容,提取图片链接。具体的步骤如下: 1. 使用requests库发送GET请求,获取目标网页的内容。 2. 设置编码方式,确保正确解析网页内容。 3. 使用正则表达式提取图片链接的相关信息,存储在img_info列表中。 4. 遍历img_info列表,获取每张图片的详细信息。 5. 根据提取到的链接,发送请求获取图片的二进制数据。 6. 可以将图片保存到本地,或者进行其他处理。 需要注意的是,该代码只提供了基本的爬取图片链接的功能,并没有完整的保存图片到本地的代码。你可以根据需要自行编写保存图片的逻辑。另外,爬取图片时请遵守相关法律法规,不得侵犯他人权益。

怎么将这段python代码采集到的数据插入数据库的表里:for detail_url in t_url2: res = requests.get(url=detail_url, headers=headers) res.encoding = 'utf-8' tree = html.fromstring(res.text) name2 = tree.xpath('/html/body/main/div[1]/div[1]/span/text()') article2 = tree.xpath('/html/body/main/div[1]/div[3]//text()') picture_str2 = html.etree.tostring(article2[0], encoding='utf-8', method='html').decode('utf-8') 如何编写python代码

你可以使用Python的MySQL Connector来将采集到的数据插入到MySQL数据库表中。以下是一个基本的示例代码: ```python import mysql.connector import requests from lxml import html # 连接到MySQL数据库 mydb = mysql.connector.connect( host="localhost", user="yourusername", password="yourpassword", database="mydatabase" ) mycursor = mydb.cursor() # 遍历URL列表并采集数据 for detail_url in t_url2: res = requests.get(url=detail_url, headers=headers) res.encoding = 'utf-8' tree = html.fromstring(res.text) name2 = tree.xpath('/html/body/main/div[1]/div[1]/span/text()')[0] article2 = tree.xpath('/html/body/main/div[1]/div[3]//text()') picture_str2 = html.etree.tostring(article2[0], encoding='utf-8', method='html').decode('utf-8') # 插入数据到数据库表中 sql = "INSERT INTO mytable (name, article, picture) VALUES (%s, %s, %s)" val = (name2, article2, picture_str2) mycursor.execute(sql, val) mydb.commit() print(mycursor.rowcount, "条记录已插入。") ``` 在这个示例中,我们使用了requests和lxml库来采集网页数据,然后将采集到的数据插入到名为“mytable”的MySQL数据库表中。你需要根据自己的需求,修改代码中的数据库连接信息、插入的表名和字段名等,以适应不同的情况。

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import requests import os from bs4 import BeautifulSoup class book_spider(): def __init__(self,root_url): self.root_url=root_url self.book_list=[] #一级页面中获取的数据(二级页面地址)存放于此列表 self.chapter_list=[] #二级页面中获取的数据(三级页面地址和章节名)存放于此列表 def get_url(url): while True: try: res=requests.get(url) if res.status_code==200: res.encoding =res.apparent_encoding print("页面获取成功") return res.text else: print("页面返回异常",res.status_code) except: print("页面获取错误") def get_book_list(self.url): res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res,"html.parser") a_list = html.find_all("a",{"class":"name"}) for a in a_list: self.book_list.append(a["href"]) self.book_list = [self.root_url+i for i in self.bbok_list] self.book_list.remove('http://10.1.88.252:7000/庆余年') print(book_list) def get_chapter_list(self,url): res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res,"html.parser") a_list = html.find_all("a",{"class":"chapter"}) for a in a_list: self.chapter_list.append((a["href"],a.text.replace("\n",""))) def get_content(self.chapter): url = self.root_url + chapter[0] print(url) book_name = chapter[0].split("/")[1] print(book_name) if not os.path.exists(book_name): os.mkdir(book_name) res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res,"html.parser") content = html.find("div",{"id":"content"}).text print(content) path = os.path.join(book_name,chapter[1]) with open(path,"w",encoding="utf8") as f: f.write(content) def main(): self.get_book_list(self.root_url) for book in self.book_list: self.get_chapter_liat(book) for chapter in chapter_list: self.get_content(chapter) book_s = book_spider("http://10.1.88.252:7000") book_s.main()这是一段爬虫代码,找出里面的错误并改正

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