r.raise_for_status()

时间: 2023-04-26 18:05:50 浏览: 109
r.raise_for_status() 是 Python 中 requests 库中用来检查请求是否成功的方法。如果请求返回状态码不是 2xx,就会抛出 HTTPError 异常。如果请求成功,则不会有任何反应。
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r.raise_for_status()详细一点

r.raise_for_status()是一个Python中的函数,它用于检查HTTP请求的响应状态码是否为200。如果状态码不是200,该函数会引发一个HTTPError异常,从而使程序停止执行。这个函数通常用于检查API请求是否成功。

帮我翻译以下代码def getHTMLTEXT(url,code="utf-8"): kv = {'user-agent': 'Mozilla/5.0'} # 模拟浏览器访问网站 try: r=requests.get(url,headers=kv,timeout=30) r.raise_for_status() r.encoding=code return r.text except: traceback.print_exc() return ""

Sure! Here's the translation of the code: def getHTMLTEXT(url, code="utf-8"): kv = {'user-agent': 'Mozilla/5.0'} # Simulate browser to access the website try: r = requests.get(url, headers=kv, timeout=30) r.raise_for_status() r.encoding = code return r.text except: traceback.print_exc() return "" 定义一个名为`getHTMLTEXT`的函数,它接受两个参数`url`和`code`(默认值为"utf-8")。在函数内部,创建一个字典`kv`,用于模拟浏览器访问网站。然后,使用`requests.get()`函数以指定的`kv`和超时时间30秒来获取URL对应的网页内容,并将其赋值给变量`r`。接着,使用`r.raise_for_status()`来检查请求是否成功,若不成功则会抛出异常。然后,将响应内容的编码方式设置为参数`code`指定的编码,并返回响应内容的文本形式。如果出现异常,则会打印异常堆栈信息并返回空字符串。

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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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