for item in soup.find_all("a",attrs={"class":"a","target":"_blank"}):

时间: 2023-07-12 22:54:35 浏览: 145
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Python爬虫利器二之Beautiful Soup的用法.zip_python_爬虫_爬虫 python_爬虫 pyth

这是一个Python中使用BeautifulSoup库进行网页解析的语句，它会查找HTML中所有class为"a"，target为"_blank"的<a>标签，并将结果保存在一个列表中的item变量中。在该语句中，soup是一个BeautifulSoup对象，代表网页的解析结果。如果您需要更多关于BeautifulSoup的信息，可以参考官方文档：https://beautifulsoup.readthedocs.io/。
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for tag in soup.find_all(attrs={"class": "item"}): # 爬取序号 num = tag.find('em').get_text() print(num) infofile.write(num + "\r\n") # 电影名称 name = tag.find_all(attrs={"class": "title"}) zwname = name[0]

首先，通过BeautifulSoup库解析网页内容，然后使用find_all方法根据class属性为"item"的标签找到所有需要爬取的电影信息。 在循环中，首先使用find方法找到序号的标签，并使用get_text方法获取序号的文本...

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: "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)

3. 根据html结构和标签属性，使用find()和findAll()方法来定位需要的信息。 4. 将获取到的信息存储在一个字典中，键为信息的名称，值为信息的内容。 5. 最后使用for循环遍历字典，并按照指定格式输出信息。 需要...

import random import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup import codecs from time import sleep def main(url, headers): # 发送HTTP请求 page = urllib.request.Request(url, headers=headers) page = urllib.request.urlopen(page) contents = page.read() # 用BeautifulSoup解析网页 soup = BeautifulSoup(contents, "html.parser") infofile.write("") print('爬取豆瓣电影250: \n') for tag in soup.find_all(attrs={"class": "item"}): # 排名 num = tag.find('em').get_text() print(num) infofile.write(num + "\r\n") # 电影名 name = tag.find_all(attrs={"class": "title"}) zwname = name[0].get_text() print('[名字]', zwname) infofile.write("[名字]" + zwname + "\r\n") # 链接 url_movie = tag.find(attrs={"class": "hd"}).a urls = url_movie.attrs['href'] print('[网页链接]', urls) infofile.write("[网页链接]" + urls + "\r\n") # 评分和评论数 info = tag.find(attrs={"class": "star"}).get_text() info = info.replace('\n', ' ') info = info.lstrip() print('[评分评论]', info) # 评语 info = tag.find(attrs={"class": "inq"}) if __name__ == '__main__': # 存储文件 infofile = codecs.open("03-movie-bs4.txt", 'a', 'utf-8') # 消息头 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'} # 翻页 i = 0 while i < 10: print('页码', (i + 1)) num = i * 25 # 每次显示25部 URL序号按25叠加 url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(num) + '&filter=' main(url, headers) sleep(5 + random.random()) infofile.write("\r\n\r\n") i = i + 1 infofile.close() 分析该程序的定义函数并添加一个可视化

该程序定义了一个名为main的函数，用于爬取豆瓣电影Top250的信息并保存到文件中。函数接受两个参数：url和headers。... ...然后，程序遍历网页中的每个电影信息，提取排名、电影名、链接、评分和评论数，并将这些信息写入...

请为下面代码写详细注释import random import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup import codecs from time import sleep def main(url, headers): # 发送请求 page = urllib.request.Request(url, headers=headers) page = urllib.request.urlopen(page) contents = page.read() # 用BeautifulSoup解析网页 soup = BeautifulSoup(contents, "html.parser") infofile.write("") print('爬取豆瓣电影250: \n') for tag in soup.find_all(attrs={"class": "item"}): # 爬取序号 num = tag.find('em').get_text() print(num) infofile.write(num + "\r\n") # 电影名称 name = tag.find_all(attrs={"class": "title"}) zwname = name[0].get_text() print('[中文名称]', zwname) infofile.write("[中文名称]" + zwname + "\r\n") # 网页链接 url_movie = tag.find(attrs={"class": "hd"}).a urls = url_movie.attrs['href'] print('[网页链接]', urls) infofile.write("[网页链接]" + urls + "\r\n") # 爬取评分和评论数 info = tag.find(attrs={"class": "star"}).get_text() info = info.replace('\n', ' ') info = info.lstrip() print('[评分评论]', info) # 获取评语 info = tag.find(attrs={"class": "inq"}) if (info): # 避免没有影评调用get_text()报错 content = info.get_text() print('[影评]', content) infofile.write(u"[影评]" + content + "\r\n") print('') if __name__ == '__main__': # 存储文件 infofile = codecs.open("03-movie-bs4.txt", 'a', 'utf-8') # 消息头 headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'} # 翻页 i = 0 while i < 10: print('页码', (i + 1)) num = i * 25 # 每次显示25部 URL序号按25增加 url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(num) + '&filter=' main(url, headers) sleep(5 + random.random()) infofile.write("\r\n\r\n") i = i + 1 infofile.close()

for tag in soup.find_all(attrs={"class": "item"}): # 爬取序号 num = tag.find('em').get_text() print(num) infofile.write(num + "\r\n") # 爬取电影名称 name = tag.find_all(attrs={"class": "title...

简单优化这段代码import requests from bs4 import BeautifulSoup from threading import Thread def crawl_books(start, end): for i in range(start, end): url = 'http://search.dangdang.com/?key=%BC%C6%CB%E3%BB%FA&act=input&page_index={}'.format(i) response = requests.get(url) page = response.text soup = BeautifulSoup(page, 'lxml') books = soup.find('ul', class_='bigimg') for book in books.find_all('li'): title = book.find('a', class_='pic').get('title') author = book.find('p', class_='search_book_author').text price = book.find('p', class_='price').find('span', class_='search_now_price').text book_link = 'https:' + book.find('a', class_='pic').get('href') response = requests.get(book_link) page = response.text soup = BeautifulSoup(page, 'lxml') comment_num_tag = soup.find('a', class_='review_num') if comment_num_tag: comment_num = comment_num_tag.text else: comment_num = '0' print(title, author, price, comment_num) threads = [] for i in range(1, 101, 10): t = Thread(target=crawl_books, args=(i, i+10)) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join()

comment_num_tag = soup.find('a', class_='review_num') if comment_num_tag: comment_num = comment_num_tag.text else: comment_num = '0' print(title, author, price, comment_num) threads = [] for i ...

语句soup.find_all('ul',attrs={'class':'list1'})和语句soup.find_all('ul',class_='list1')作用是一样的。

是的，这两个语句的作用是一样的，都是通过 BeautifulSoup 库中的 find_all() 方法查找 HTML 文档中所有 ul 标签中 class 属性值为 list1 的元素并返回。只不过第一个语句使用了 attrs 参数指定属性及其值...

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)

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...

将下列代码合并一下，使其看起来简洁些import requests from bs4 import BeautifulSoup 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 Edg/114.0.1823.41'} url='https://www.ibiquges.com/xiaoshuodaquan/' strhtml=requests.get(url,headers=headers) soup=BeautifulSoup(strhtml.text,'lxml') info=soup.select('#main > div:nth-child(1) > ul') for item in info: print(item.get_text()) count = len(info[0].find_all('li')) print(count) info1=soup.select('#main > div:nth-child(3) > ul') for item in info1: print(item.get_text()) count1 = len(info1[0].find_all('li')) print(count1) info2=soup.select('#main > div:nth-child(5) > ul') for item in info2: print(item.get_text()) count2 = len(info2[0].find_all('li')) print(count2) info3=soup.select('#main > div:nth-child(7) > ul') for item in info3: print(item.get_text()) count3 = len(info3[0].find_all('li')) print(count3) info4=soup.select('#main > div:nth-child(9) > ul') for item in info4: print(item.get_text()) count4 = len(info4[0].find_all('li')) print(count4) info5=soup.select('#main > div:nth-child(11) > ul') for item in info5: print(item.get_text()) count5 = len(info5[0].find_all('li')) print(count5) info6=soup.select('#main > div:nth-child(13) > ul') for item in info6: print(item.get_text()) count6 = len(info6[0].find_all('li')) print(count6)

info = soup.select(f'#main > div:nth-child({i}) > ul') for item in info: print(item.get_text()) count = len(info[0].find_all('li')) count_list.append(count) info_list.append(info) print...

解释这段代码：a_tags = soup.find_all('a', attrs={"target": "_blank"})

这段代码使用了BeautifulSoup库中的find_all方法来查找HTML页面中所有带有target="_blank"属性的a标签，然后将它们存储在名为a_tags的列表中。 具体来说，函数的第一个参数'a'表示要查找的标签名为a的标签，第二个...

import requests from bs4 import BeautifulSoup from threading import Thread def crawl_books(start, end): session = requests.Session() for i in range(start, end): url = 'http://search.dangdang.com/?key=%BC%C6%CB%E3%BB%FA&act=input&page_index={}'.format(i) try: response = session.get(url, timeout=10) except requests.exceptions.Timeout: print('Timeout occurred when accessing: ' + url) continue page = response.text soup = BeautifulSoup(page, 'lxml') books = soup.find('ul', class_='bigimg') for book in books.find_all('li'): title = book.find('a', class_='pic').get('title') author = book.find('p', class_='search_book_author').text price = book.find('p', class_='price').find('span', class_='search_now_price').text book_link = 'https:' + book.find('a', class_='pic').get('href') try: response = session.get(book_link, timeout=10) except requests.exceptions.Timeout: print('Timeout occurred when accessing: ' + book_link) continue page = response.text soup = BeautifulSoup(page, 'lxml') comment_num_tag = soup.find('a', class_='review_num') if comment_num_tag: comment_num = comment_num_tag.text else: comment_num = '0' print(title, author, price, comment_num) threads = [] for i in range(1, 101, 10): t = Thread(target=crawl_books, args=(i, i+10)) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join()再优化一次，使评论数量能够得到

comment_num_tag = soup.find('a', class_='review_num') if comment_num_tag: comment_num = int(comment_num_tag.text) else: comment_num = 0 comments.append(comment_num) print(title, author, price, ...

增加代码对评论数量的爬取import requests from bs4 import BeautifulSoup from threading import Thread def crawl_books(start, end): for i in range(start, end): url = 'http://search.dangdang.com/?key=%BF%C6%BB%C3%D0%A1%CB%B5&act=input&page_index=1&sort_type=sort_default#J_tab'.format(i) response = requests.get(url) page = response.text soup = BeautifulSoup(page, 'lxml') books = soup.find('ul', class_='bigimg') for book in books.find_all('li'): title = book.find('a', class_='pic').get('title') author = book.find('p', class_='search_book_author').text price = book.find('p', class_='price').find('span', class_='search_now_price').text print(title, author, price) threads = [] for i in range(1, 101, 10): t = Thread(target=crawl_books, args=(i, i+10)) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join()

books = soup.find('ul', class_='bigimg') for book in books.find_all('li'): title = book.find('a', class_='pic').get('title') author = book.find('p', class_='search_book_author').text price = book...

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')

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...
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