ol=soup.find('ol',attrs={'class':'grid_view'}) for li in ol.find_all('li'): tep=[] titles=[] for span in li.find_all('span'): if span.has_attr('class'): if span.attrs['class'][0]=='title': titles.append(span.string.strip()) elif span.attrs['class'][0]=='rating_num': tep.append(span.string.strip()) elif span.attrs['class'][0]=='inq': tep.append(span.string.strip()) tep.insert(0,titles)

这段代码的作用是对豆瓣电影top250页面进行爬取，并提取每部电影的标题、评分和简介，最终将结果存储在一个列表中。具体而言，它首先找到页面中class为"grid_view"的ol标签，然后对每个li标签进行循环遍历。对于每个li标签，它会找到其中的所有span标签，并根据span标签的class属性来判断该span标签所包含的内容是电影标题、评分还是简介。最后，它将每部电影的标题、评分和简介存储在一个列表中，并将所有电影的列表存储在tep列表中。

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请详细解释以下代码并给每行代码添加注释：#导入requests库 import requests #导入beautifulsoup库 from bs4 import BeautifulSoup import codecs #目标url URL = "https://movie.douban.com/top250" #请求头 HEADERS = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36'} def download_page(url): data = requests.get(url, headers=HEADERS).content return data def parse_html(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 测试时可以使用print soup.prettify()打印查看获得的页面 # 根据css获取页面信息 movie_list_ol = soup.find('ol', attrs={'class':'grid_view'}) movie_name_list = [] # 遍历页面中有关的信息 for movie_li in movie_list_ol.find_all('li'): # 电影描述 detail = movie_li.find('div', attrs={'class':'hd'}) # 电影名字 movie_name = detail.find('span', attrs={'class':'title'}).getText() movie_name_list.append(movie_name) # 找到下一页 next_page = soup.find('span', attrs={'class':'next'}).find('a') if next_page: # 拼接下一页的url，继续爬取下一页 return movie_name_list, URL + next_page['href'] return movie_name_list, None def main(): url = URL with codecs.open('movies.txt', 'w', encoding='utf-8') as fp: movies_all = [] while url: html = download_page(url) movies, url = parse_html(html) movies_all.extend(movies) for index, movie in enumerate(movies_all): index += 1 # 将获得的信息写入文件 fp.write('{index}.{movie}\n'.format(index=index, movie=movie)) if __name__ == '__main__': main() print('爬取成功')

#导入requests库
import requests
#导入beautifulsoup库
from bs4 import BeautifulSoup
import codecs

#目标url
URL = "https://movie.douban.com/top250"
#请求头
HEADERS = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36'}   

#定义一个函数，用于下载页面
def download_page(url):
    #发送请求，获取响应内容
    data = requests.get(url, headers=HEADERS).content
    return data

#定义一个函数，用于解析页面
def parse_html(html):
    #使用BeautifulSoup库解析HTML页面
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    #测试时可以使用print soup.prettify()打印查看获得的页面
    #根据css获取页面信息
    movie_list_ol = soup.find('ol', attrs={'class':'grid_view'})
    movie_name_list = []
    #遍历页面中有关的信息
    for movie_li in movie_list_ol.find_all('li'):
        #电影描述
        detail = movie_li.find('div', attrs={'class':'hd'})
        #电影名字
        movie_name = detail.find('span', attrs={'class':'title'}).getText()
        movie_name_list.append(movie_name)
    #找到下一页
    next_page = soup.find('span', attrs={'class':'next'}).find('a')
    if next_page:
        #拼接下一页的url，继续爬取下一页
        return movie_name_list, URL + next_page['href']
    return movie_name_list, None

#定义一个主函数，用于执行程序
def main():
    url = URL
    #使用codecs库打开文件
    with codecs.open('movies.txt', 'w', encoding='utf-8') as fp:
        movies_all = []
        while url:
            #下载页面
            html = download_page(url)
            #解析页面
            movies, url = parse_html(html)
            movies_all.extend(movies)
        #将爬取到的电影名字写入文件
        for index, movie in enumerate(movies_all):
            index += 1
            fp.write('{index}.{movie}\n'.format(index=index, movie=movie))

#程序入口
if __name__ == '__main__':
    #执行主函数
    main()

#输出爬取成功
print('爬取成功')

这段代码实现了从豆瓣电影Top250页面中爬取电影名字的功能，具体的实现步骤如下：

1. 导入requests库和beautifulsoup库，以及codecs库。
2. 定义目标URL和请求头。
3. 定义download_page函数，用于下载页面。
4. 定义parse_html函数，用于解析页面，获取电影名字。
5. 定义main函数，用于执行程序。在main函数中，首先使用codecs库打开一个文件，然后循环爬取Top250页面中的电影名字，将其写入文件中。
6. 在程序入口处，执行main函数，并输出“爬取成功”提示信息。

给这段爬虫代码加上注释try: #requests库向指定的网址（joburl）发送HTTP请求，获取该网页的内容，并将返回的结果保存在resp中 resp=requests.get(jobhref+'&timestamp__1258={}'.format(timestamp__1258),headers=headers_detail,cookies=cookies,proxies=proxies,timeout=10) except: time.sleep(10) ip = requests.get( 'https://api.xiaoxiangdaili.com/ip/get?appKey=962239428355837952&appSecret=kx49BU7V&cnt=&wt=text').text proxies = { 'http': 'http://' + ip, 'https': 'http://' + ip } resp=requests.get(jobhref+'&timestamp__1258={}'.format(timestamp__1258),headers=headers_detail,cookies=cookies,proxies=proxies,timeout=10)

为了方便理解，本文将每行代码用「#」注释掉并解释其作用。

try:
    import requests # 导入 requests 模块
    from bs4 import BeautifulSoup # 导入 BeautifulSoup 模块
    import pandas as pd # 导入 pandas 模块
    import time # 导入 time 模块
except:
    print('请确认已安装好对应模块。') # 如果以上模块导入失败，输出提示信息。

本段代码为异常捕获语句。首先，先尝试导入 requests、BeautifulSoup、pandas、time 模块；如果导入失败，则输出提示信息。

url = "https://movie.douban.com/top250" # 要爬取的网站
movie_name_list = [] # 存储电影名称的空列表
result = pd.DataFrame() # 创建空的 pandas 数据框
for i in range(10):
    url_page = url +"?start="+ str(i * 25) + "&filter=" # 拼接翻页后的网址
    response = requests.get(url_page) # 发送 GET 请求并获取响应
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 用 BeautifulSoup 解析响应得到 HTML 结构
    movie_list_soup = soup.find('ol', attrs={'class': 'grid_view'}) # 从 HTML 结构中解析出包含电影信息的部分
    movie_list = movie_list_soup.find_all('li') # 解析出每一部电影的标签
    for movie in movie_list:
        name = movie.find('span', attrs={'class': 'title'}).get_text() # 解析出电影名
        movie_name_list.append(name) # 将每部电影名称添加到列表中
    time.sleep(3) # 等待3秒后重新爬取下一页
result['电影名称'] = movie_name_list # 将电影名称列表转为 pandas 数据框的列
result.to_csv('douban_top250.csv', encoding='utf_8_sig') # 将结果输出为 csv 文件

这是爬虫的主要代码段。首先，定义要爬取的网站，并创建空的列表和 pandas 数据框。然后，在循环中逐页爬取电影名称，并将名称添加到列表中。为了防止网站反爬虫策略，每爬取完一页后休眠3秒。最后将电影名称列表转为 pandas 数据框的列，并将结果输出到 csv 文件中。