def main(): filename = "tips1.html" soup = create_doc_from_filename(filename) parse(soup)

时间: 2024-02-13 19:07:03 浏览: 24
这段代码看起来像是一个Python脚本。其中定义了一个`main()`函数,函数内部调用了`create_doc_from_filename()`和`parse()`两个函数。 `create_doc_from_filename()`函数的作用是从指定的HTML文件中创建一个BeautifulSoup对象`soup`,用于解析HTML代码。`parse()`函数则是解析HTML代码并获取需要的信息。 如果想要运行这段代码,需要先实现`create_doc_from_filename()`和`parse()`两个函数,并将HTML文件的路径作为参数传入`main()`函数中。例如: ```python from bs4 import BeautifulSoup def create_doc_from_filename(filename): with open(filename, "r", encoding="utf-8") as f: html = f.read() return BeautifulSoup(html, "html.parser") def parse(soup): tips = soup.find_all("div", {"class": "tip"}) for tip in tips: print(tip.text) def main(): filename = "tips1.html" soup = create_doc_from_filename(filename) parse(soup) if __name__ == "__main__": main() ``` 这里实现了`create_doc_from_filename()`和`parse()`函数,并将`tips1.html`文件的路径传入`main()`函数中。执行这个脚本后,会解析HTML文件并输出所有`class`为`tip`的`div`元素的文本内容。

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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()

import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl from time import sleep # 设置请求头,模拟浏览器访问 headers = { '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'} # 从天眼查获取公司邮箱和电话 def get_info(company): email = '' phone = '' url = 'https://www.tianyancha.com/search?key=' + company r = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') # try: # 获取公司详情页链接 company_url = soup.find_all('a', class_='index_alink__zcia5 link-click')[0].get('href') r = requests.get(company_url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') # 获取公司邮箱和电话 email = soup.find_all('span', class_='index_detail-email__B_1Tq')[0].text sleep(0.5) phone = soup.find('span',class_='index_detail-tel__fgpsE').text # except: # pass # return email,phone # 从Excel文件中读取公司名称 def read_from_excel(file_path): wb = openpyxl.load_workbook(file_path) ws = wb.active company_list = [] for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True): company_list.append(row[0]) return company_list # 将公司邮箱和电话写入Excel文件 def write_to_excel(company_list): wb = openpyxl.Workbook() ws = wb.active ws.title = 'Company Info' # 写入表头 ws.cell(row=1, column=1, value='Company Name') ws.cell(row=1, column=2, value='Email') ws.cell(row=1, column=3, value='Phone') # 写入数据 for i, company in enumerate(company_list): email,phone = get_info(company) ws.cell(row=i+2, column=1, value=company) ws.cell(row=i+2, column=2, value=email) ws.cell(row=i+2, column=3, value=phone) # 保存Excel文件 wb.save('company_info.xlsx') if __name__ == '__main__': file_path = 'company_names.xlsx' company_list = read_from_excel(file_path) write_to_excel(company_list)优化这段代码

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