def parse_html(self):

时间: 2024-01-27 18:04:37 浏览: 172
RAR

html parser

你给出的代码定义了 `parse_html` 方法，它属于一个类，可以通过 `self` 访问类的属性和方法。这个方法的作用是解析 HTML 文本，可以使用 Python 标准库中的 `html.parser` 模块或者第三方库 `BeautifulSoup` 来完成。解析 HTML 文本可以得到页面中的各种信息，例如文本、链接、图片、表格等等。在解析 HTML 文本之前，你需要先将 HTML 文本从文件或者网络中读取出来，然后再将其作为参数传递给 `parse_html` 方法。
阅读全文

相关推荐

zip

scrapy_multiple_spiders:在Scrapy项目中使用多个蜘蛛

def parse(self, response): # 处理新闻频道的数据 ... # spiders/forum_spider.py from scrapy.spiders import Spider class ForumSpider(Spider): name = 'forum' start_urls = ['...

上面是一场真实的高尔夫足球赛的得分记录，得分最低者胜出。各参赛选手的得分情况以姓名 + ':'/'：' + 各分项得分进行记录，且各分项得分之间以一个或多个空格间隔，得分情况可以记录在一个字符串中，也可以记录在一个名为“scores.txt”的文本文件（详见scores.txt）中。试基于 OOP 编写 Python 程序: (1) 计算并输出每位选手的总得分；(2) 输出胜出的选手，并且在计算胜出选手时，不可以使用系统提供的 min/max 函数。 2. 系统实现 Python class AnalyScore: def __init__(self, all_scores): """ all_scores can be a string or a text file""" self.all_scores = self.read_scores(all_scores) pass def read_scores(self, all_scores): pass def parse_scores(self): pass def print_scores(self): pass def report_winner(self): pass def __call__(self): self.parse_scores() self.print_scores() self.report_winner() if __name__ == '__main__': player_scores = '\ 李：17 6 3 3 2 5 3 6 8\ 楼: 6 9 5 10 14 3 8 4 6\ 翁：3 4 8 9 3 5 4 6 6' AnalyScore(player_scores)() print() AnalyScore('scores.txt')()

def parse_scores(self): self.scores_dict = {} for s in self.all_scores: name, scores_str = s.split(':') scores = [int(score) for score in scores_str.split()] self.scores_dict[name] = scores ...

解释代码：class SpectrogramReader(object): """ Wrapper for short-time fourier transform of dataset """ def __init__(self, wave_scp, **kwargs): if not os.path.exists(wave_scp): raise FileNotFoundError("Could not find file {}".format(wave_scp)) self.stft_kwargs = kwargs self.wave_dict = parse_scps(wave_scp) self.wave_keys = [key for key in self.wave_dict.keys()] logger.info( "Create SpectrogramReader for {} with {} utterances".format( wave_scp, len(self.wave_dict))) def __len__(self): return len(self.wave_dict) def __contains__(self, key): return key in self.wave_dict # stft def _load(self, key): return stft(self.wave_dict[key], **self.stft_kwargs) # sequential index def __iter__(self): for key in self.wave_dict: yield key, self._load(key) # random index def __getitem__(self, key): if key not in self.wave_dict: raise KeyError("Could not find utterance {}".format(key)) return self._load(key)

这段代码定义了一个类 SpectrogramReader，它是一个用于数据集的短时傅里叶变换的包装器。在初始化时，需要传入一个音频文件列表（wave_scp）和其他参数（**kwargs），在构造函数中会检查文件列表是否存在，然后解析...

帮我为下面的代码加上注释：class SimpleDeepForest: def __init__(self, n_layers): self.n_layers = n_layers self.forest_layers = [] def fit(self, X, y): X_train = X for _ in range(self.n_layers): clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y) self.forest_layers.append(clf) X_train = np.concatenate((X_train, clf.predict_proba(X_train)), axis=1) return self def predict(self, X): X_test = X for i in range(self.n_layers): X_test = np.concatenate((X_test, self.forest_layers[i].predict_proba(X_test)), axis=1) return self.forest_layers[-1].predict(X_test[:, :-2]) # 1. 提取序列特征（如：GC-content、序列长度等） def extract_features(fasta_file): features = [] for record in SeqIO.parse(fasta_file, "fasta"): seq = record.seq gc_content = (seq.count("G") + seq.count("C")) / len(seq) seq_len = len(seq) features.append([gc_content, seq_len]) return np.array(features) # 2. 读取相互作用数据并创建数据集 def create_dataset(rna_features, protein_features, label_file): labels = pd.read_csv(label_file, index_col=0) X = [] y = [] for i in range(labels.shape[0]): for j in range(labels.shape[1]): X.append(np.concatenate([rna_features[i], protein_features[j]])) y.append(labels.iloc[i, j]) return np.array(X), np.array(y) # 3. 调用SimpleDeepForest分类器 def optimize_deepforest(X, y): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = SimpleDeepForest(n_layers=3) model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 4. 主函数 def main(): rna_fasta = "RNA.fasta" protein_fasta = "pro.fasta" label_file = "label.csv" rna_features = extract_features(rna_fasta) protein_features = extract_features(protein_fasta) X, y = create_dataset(rna_features, protein_features, label_file) optimize_deepforest(X, y) if __name__ == "__main__": main()

def fit(self, X, y): X_train = X # Use the forest classifier to fit the dataset for 'n_layers' times for _ in range(self.n_layers): clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y) # ...

def parse_video_info(self, response): ^ IndentationError: expected an indented block

def parse_video_info(self, response): print("Function called") 那么你会收到 IndentationError: expected an indented block 错误，因为 print 语句后面没有缩进。你需要在 print 语句前面添加缩进，...

JSONDecodeError Traceback (most recent call last) Cell In[17], line 5 3 # 读取文件数据 4 with open(path, "r") as f: ----> 5 row_data = json.load(f) 6 # 读取每一条json数据 7 for d in row_data: File C:\ProgramData\anaconda3\lib\json\__init__.py:293, in load(fp, cls, object_hook, parse_float, parse_int, parse_constant, object_pairs_hook, **kw) 274 def load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, 275 parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw): 276 """Deserialize fp (a .read()-supporting file-like object containing 277 a JSON document) to a Python object. 278 (...) 291 kwarg; otherwise JSONDecoder is used. 292 """ --> 293 return loads(fp.read(), 294 cls=cls, object_hook=object_hook, 295 parse_float=parse_float, parse_int=parse_int, 296 parse_constant=parse_constant, object_pairs_hook=object_pairs_hook, **kw) File C:\ProgramData\anaconda3\lib\json\__init__.py:346, in loads(s, cls, object_hook, parse_float, parse_int, parse_constant, object_pairs_hook, **kw) 341 s = s.decode(detect_encoding(s), 'surrogatepass') 343 if (cls is None and object_hook is None and 344 parse_int is None and parse_float is None and 345 parse_constant is None and object_pairs_hook is None and not kw): --> 346 return _default_decoder.decode(s) 347 if cls is None: 348 cls = JSONDecoder File C:\ProgramData\anaconda3\lib\json\decoder.py:340, in JSONDecoder.decode(self, s, _w) 338 end = _w(s, end).end() 339 if end != len(s): --> 340 raise JSONDecodeError("Extra data", s, end) 341 return obj JSONDecodeError: Extra data: line 2 column 1 (char 15)

这个错误是因为在读取 JSON 数据时，文件中可能包含了多个 JSON 对象，而不是一个完整的 JSON 对象。这会导致 JSON 解码器无法正确解析，从而引发 "Extra data" 错误。解决这个问题的方法是，确保文件中只包含一个...

def main(self): start_response = self.get_response(url=self.start_url) self.parse_start_url(response=start_response) [pool.submit(self.parse_book_info, self.queue.get()) for i in range(self.queue.qsize())]

使用self.queue.get()从队列中获取待处理的任务，并调用parse_book_info()方法对任务进行解析。range(self.queue.qsize())指定了循环的次数，确保每个任务都被处理。 这段代码的目的是通过多线程并发地解析...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl class LianJiaSpider(): def __init__(self): self.url = 'https://bj.lianjia.com/ershoufang/pg{0}/' self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36 SLBrowser/8.0.0.12022 SLBChan/109'} def send_request(self, url): resp = requests.get(url, headers=self.headers) if resp.status_code == 200: return resp def parse_html(self, resp): lst = [] html = resp.text bs = BeautifulSoup(html, 'lxml') ul = bs.find('ul', class_='sellListContent') li_list = ul.find_all('li') for item in li_list: title = item.find('div', class_='title').text positionInfo = item.find('div', class_='positionInfo').text address = item.find('div', class_='address').text followInfo = item.find('div', class_='followInfo').text tag = item.find('div', class_='tag').text totalPrice = item.find('div', class_='totalPrice totalPrice2').text unitPrice = item.find('div', class_='unitPrice').text # print(unitPrice) lst.append((title, positionInfo, address, followInfo, tag, totalPrice, unitPrice)) print(lst) self.save(lst) def save(self, lst): wb = openpyxl.Workbook() sheet = wb.active for row in lst: sheet.append(row) continue wb.save('D:/爬虫/链家.csv') def start(self): for i in range(1, 5): full_url = self.url.format(i) resp = self.send_request(full_url) #print(resp.text) self.parse_html(resp) if __name__ == '__main__': lianjia = LianJiaSpider() lianjia.start()使用以上代码爬取数据保存到文件中只显示最后一页30条数据，前面页码的数据都被覆盖了，如何更改

def parse_html(self, resp): html = resp.text bs = BeautifulSoup(html, 'lxml') ul = bs.find('ul', class_='sellListContent') li_list = ul.find_all('li') for item in li_list: title = item.find('...

import requestsfrom html.parser import HTMLParserimport argparsefrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor, as_completedimport multiprocessingprefix = "save/"readed_path = multiprocessing.Manager().Queue()cur_path = multiprocessing.Manager().Queue()new_path = multiprocessing.Manager().Queue()lock = multiprocessing.Lock()class MyHttpParser(HTMLParser): def __init__(self): super().__init__() self.tag = [] self.href = "" self.txt = "" def handle_starttag(self, tag, attrs): self.tag.append(tag) if tag == "a": for att in attrs: if att[0] == 'href': self.href = att[1] def handle_endtag(self, tag): if tag == "a" and len(self.tag) > 2 and self.tag[-2] == "div": print("in div, link txt is %s ." % self.txt) print("in div, link url is %s ." % self.href) if not self.href in readed_path.queue: readed_path.put(self.href) new_path.put(self.href) self.tag.pop(-1) def handle_data(self, data): if len(self.tag) >= 1 and self.tag[-1] == "a": self.txt = datadef LoadHtml(path, file_path): if len(file_path) == 0: file_path = "/" url = f"http://{path}{file_path}" try: response = requests.get(url) print(response.status_code, response.reason, response.raw.version) data = response.content.decode("utf-8") if response.status_code == 301: data = response.headers["Location"] if not data in readed_path.queue: new_path.put(data) data = "" return data except Exception as e: print(e.args)def ParseArgs(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("-p", "--path", help="domain name") parser.add_argument("-d", "--deep", type=int, help="recursion depth") args = parser.parse_args() return argsdef formatPath(path): path = path.removeprefix("https://") path = path.removeprefix("http://") path = path.removeprefix("//") return pathdef doWork(path): path = formatPath(path) m = path.find("/") if m == -1: m = len(path) data = LoadHtml(path[:m], path[m:]) with open(prefix + path[:m] + ".html", "w+", encoding="utf-8") as f: f.write(data) parse.feed(data)def work(maxdeep): args = ParseArgs() cur_path.put(formatPath(args.path)) readed_path.put(formatPath(args.path)) parse = MyHttpParser() with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor: for i in range(args.deep): size = cur_path.qsize() futures = [executor.submit(doWork, cur_path.get()) for _ in range(size)] for future in as_completed(futures): try: future.result() except Exception as e: print(e) cur_path.queue.clear() while not new_path.empty(): cur_path.put(new_path.get()) print(i)if __name__ == '__main__': work(5)此代码出现Unresolved reference 'parse'

这是因为您在 doWork 函数中使用了 parse 变量，但是该变量未在 doWork 函数中定义或传递。您需要将 parse 变量作为参数传递给 doWork 函数，或者将其定义为全局变量，以便在 doWork 函数中使用它。如果...

import http.client from html.parser import HTMLParser import argparse from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import multiprocessing.pool prefix = "save/" readed_path = multiprocessing.Manager().list() cur_path = multiprocessing.Manager().list() new_path = multiprocessing.Manager().list() lock = multiprocessing.Lock() class MyHttpParser(HTMLParser): def __init__(self): HTMLParser.__init__(self) self.tag = [] self.href = "" self.txt = "" def handle_starttag(self, tag, attrs): self.tag.append(tag) # print("start tag in list :" + str(self.tag)) if tag == "a": for att in attrs: if att[0] == 'href': self.href = att[1] def handle_endtag(self, tag): if tag == "a" and len(self.tag) > 2 and self.tag[-2] == "div": print("in div, link txt is %s ." % self.txt) print("in div, link url is %s ." % self.href) lock.acquire() if not self.href in readed_path: readed_path.append(self.href) new_path.append(self.href) # print("end tag in list :" + str(self.tag)) lock.release() self.tag.pop(-1) def handle_data(self, data): if len(self.tag) >= 1 and self.tag[-1] == "a": self.txt = data def LoadHtml(path, file_path): if len(file_path) == 0: file_path = "/" conn = http.client.HTTPConnection(path) try: conn.request("GET", file_path) response = conn.getresponse() print(response.status, response.reason, response.version) data = response.read().decode("utf-8") if response.status == 301: data = response.getheader("Location") lock.acquire() new_path.append(data) lock.release() data = "" #print(data) conn.close() return data except Exception as e: print(e.args) def ParseArgs(): # 初始化解析器 parser = argparse.ArgumentParser() # 定义参数 parser.add_argument("-p", "--path", help="域名") parser.add_argument("-d", "--deep", type=int, help="递归深度") # 解析 args = parser.parse_args() return args def formatPath(path): path = path.removeprefix("https://") path = path.removeprefix("http://") path = path.removeprefix("//") return path def doWork(path): path = formatPath(path) m = path.find("/") if m == -1: m = len(path) data = LoadHtml(path[:m], path[m:]) with open(prefix + path[:m] + ".html", "w+", encoding="utf-8") as f: f.write(data) parse.feed(data) def work(deep,maxdeep): if deep > maxdeep: return args = ParseArgs() cur_path.append(formatPath(args.path)) readed_path.append(formatPath(args.path)) parse = MyHttpParser() e = multiprocessing.Pool(4) for i in range(args.deep): size = len(cur_path) e.map(doWork,cur_path) cur_path[:]=[] for p in new_path: cur_path.append(p) new_path[:]=[] print(i)优化此代码能在windows下运行

def handle_starttag(self, tag, attrs): self.tag.append(tag) if tag == "a": for att in attrs: if att[0] == 'href': self.href = att[1] def handle_endtag(self, tag): if tag == "a" and len(self....

import requests from lxml import etree import time import random import json class DoubanSpider: def __init__(self): # 基准url self.url = "https://movie.douban.com/top250?start={}" # 请求头 self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.77 Safari/537.36'} def get_html(self, url): # 发送请求，得到响应对象 resp = requests.get(url=url, headers=self.headers) # 返回响应字符串 return resp.content.____（1）____ def parse_page(self, html): # 得到XPath解析对象 p = ____（2）____ # 获取li节点列表 li_list = p.____（3）____('//ol[@class="grid_view"]/li') # 初始化一个空列表 movies_lst = [] # 遍历li节点 for li in li_list: # 创建一个空字典 item = {} # 电影名 item['name'] = li.xpath('.//span[@class="title"]/text()')____（4）____.strip() # 评分 item['score'] = li.xpath('.//span[@class="rating_num"]/text()')____（4）____.strip() # 评论数 item['comment_num'] = li.xpath('.//div[@class="star"]/span[4]/text()')____（4）____.strip() print(item) # 将每一部电影追加到列表中 movies_lst.____（5）____(item) return movies_lst def run(self): # 定义一个空列表 movies = [] for page in range(10): # 拼接每一页的url url = self.url.____（6）____(page * 25) # 向url发送请求获取响应内容 html = self.get_html(url) # 得到每一页的电影列表 movie_lst = self.parse_page(html) # 将电影列表加入movies中 movies.____（7）____(movie_lst) # 随机休眠1-2秒 time.____（8）____(random.randint(1, 2)) # 以写模式打开douban.json，编码方式为utf-8 with open('douban.json', __（9）__, encoding='utf-8') as f: # 将电影写入json文件中 json.__（10）_(movies, f, ensure_ascii=False, indent=2) if __name__ == "__main__": # 创建spider对象 spider = DoubanSpider() # 调用对象的run方法 spider.run()

2. 使用 etree.HTML(html) 方法得到XPath解析对象。 3. 使用 .xpath() 方法获取li节点列表。 4. 使用 [0] 取出列表中的第一个元素，并使用 .strip() 方法去除多余空格。 5. 使用 .append() 方法将每一部...

检查代码：import math import datetime class Ship: def __init__(self, mass, length, width): self.mass = mass self.length = length self.width = width def parse_date_time(date_str, time_str): date_obj = datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y/%m/%d') time_obj = datetime.datetime.strptime(time_str, '%H:%M') ship = Ship(5000, 50, 10) # 创建船只对象 return ship def distance_to_stop(mass, v0, CD, A): rho = 1000 # 水的密度为 1000 kg/m³ a0 = (0.5 * rho * v0**2 * CD * A) / mass # 计算起始减速度 vf = 0 # 最终速度为 0 m/s tf = 2 * mass * (vf - v0) / (rho * CD * A) # 计算停止所需时间 d = mass * v0**2 / (2 * rho * A * CD) * math.log(v0 / vf) # 计算停止所需距离 return d date_str = '2023/6/5' time_str = '15:04' my_ship = parse_date_time(date_str, time_str) mass = my_ship.mass # 船只质量从对象中获取 v0 = 60 # 最初速度为 60 m/s CD = 0.3 # 阻力系数为 0.3 A = my_ship.length * my_ship.width # 横截面积为长度乘宽度 distance = distance_to_stop(mass, v0, CD, A) print('距离为:', round(distance, 2), '米')

def parse_date_time(date_str, time_str): date_obj = datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y/%m/%d') time_obj = datetime.datetime.strptime(time_str, '%H:%M') return Ship(5000, 50, 10) def ...

import re import json from collections import defaultdict from question_classifier import * from question_parser import * from answer_search import * from tuomin_word import * '''问答类''' class ChatBotGraph: def __init__(self): self.classifier = QuestionClassifier() self.parser = QuestionPaser() self.searcher = AnswerSearcher() self.keyword_chains = {} self.delimit = '\x00' def chat_main(self, sent, name='珍一堂'): with open('con2.json', 'r') as f: config = json.load(f) # 根据参数获取配置文件中的值 if name in config: name_config = config[name] else: name_config = None answer = '您好，我是在线智能小助理,有什么需要帮助你的?若是没回答上来,请拨打人工电话:{}'.format(name_config) # (2023/7/10)新加入代码 ************************ gfw = DFAFilter() gfw.parse('./stop_word.txt') sent = gfw.filter(sent) print(sent) res_classify = self.classifier.classify(sent) if not res_classify: return answer res_sql = self.parser.parser_main(res_classify) final_answers = self.searcher.search_main(res_sql) if not final_answers: return answer else: return '\n'.join(final_answers) if __name__ == '__main__': path = './stop_word.txt' handler = ChatBotGraph() handler.parse(path) while 1: question = input('用户:') answer = handler.chat_main(question) print('助理小李:', answer) 能解释一下这个代码吗

这段代码是一个基于问答系统的聊天机器人的实现。让我来解释一下主要的部分： 1. 导入必要的库：代码开头导入了一些需要使用的库，如re（正则表达式操作）、json（处理 JSON 数据）、defaultdict（创建默认值...

import requests from urllib import parse #全局请求头 files = {} headers = {} body = {} timeouts = {} resHeader = {} class ShowapiRequest: def __init__(self, url, my_appId, my_appSecret): self.url = url self.my_appId = my_appId self.my_appSecret = my_appSecret body["1422355"] = my_appId body["24db7e66fd054eab98c921a5c807d97d"] = my_appSecret headers["User-Agent"] = "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/45.0.2427.7 Safari/537.36" def addFilePara(self, key, value_url): files[key] = open(r"%s" % (value_url), 'rb') return self def addHeadPara(self, key, value): headers[key] = value return self def addBodyPara(self, key, value): body[key] = value return self #设置连接时间和读取时间 def setTimeout(self, connecttimout, readtimeout): timeouts["connecttimout"] = connecttimout timeouts["readtimeout"] = readtimeout return self def get(self): get_url = self.url + "?" + parse.urlencode(body) if not timeouts: res = requests.get(get_url, headers=headers) else: timeout = (timeouts["connecttimout"], timeouts["readtimeout"]) res = requests.get(get_url, headers=headers, timeout=timeouts) return res def post(self): if not timeouts: res = requests.post(self.url, files=files, data=body, headers=headers) else: timeout = (timeouts["connecttimout"], timeouts["readtimeout"]) res = requests.post(self.url, files=files, data=body, headers=headers, timeout=timeout) return res

这段代码是一个 ShowapiRequest 类，用于调用 Showapi 平台的 API 接口。... 在类的初始化方法中，会传入 Showapi 平台的 appid 和 secret，并在请求体中添加这些参数。此外，还会设置一个默认的 User-Agent 请求头。...

import scrapy class LianjiaSpider(scrapy.Spider): name = "lianjia" allowed_domains = ["lianjia.com"] start_urls = [f"https://bj.lianjia.com/zufang/pg{i}/#contentList" for i in range(1,3)] def parse(self, response): full_url = ['https://bj.lianjia.com' + url for url in response.xpath('//div[@class="content__list--item--main"]/p[1]/a/@href').extract()] print(full_url) all_url = None for i in range(len(full_url)): if i % 2 == 0: all_url = full_url[i] print(all_url) # # 把获得的url再次发送请求 for item in all_url: # self.parse_info是一个解析响应的方法 ''' 回调函数，Scrapy能够在接收到响应后自动调用该函数，并将响应传递给它进行处理。 这使得可以在请求不同页面时使用不同的解析方法来提取数据，实现爬虫的多页面爬取和数据处理功能 ''' yield scrapy.Request(url=item,callback=self.parse_info) def parse_info(self,response): pass

def parse(self, response): full_url = ['https://bj.lianjia.com' + url for url in response.xpath('//div[@class="content__list--item--main"]/p[1]/a/@href').extract()] print(full_url) all_urls = [] ...

import scrapy class LianjiaSpider(scrapy.Spider): name = "lianjia" allowed_domains = ["lianjia.com"] start_urls = [f"https://bj.lianjia.com/zufang/pg{i}/#contentList" for i in range(1,3)] def parse(self, response): full_url = ['https://bj.lianjia.com' + url for url in response.xpath('//div[@class="content__list--item--main"]/p[1]/a/@href').extract()] print(full_url) all_url = None for i in range(len(full_url)): if i % 2 == 0: all_url = full_url[i] print(all_url) # # 把获得的url再次发送请求 for item in all_url: # self.parse_info是一个解析响应的方法 ''' 回调函数，Scrapy能够在接收到响应后自动调用该函数，并将响应传递给它进行处理。 这使得可以在请求不同页面时使用不同的解析方法来提取数据，实现爬虫的多页面爬取和数据处理功能 ''' yield scrapy.Request(url=item,callback=self.parse_info) def parse_info(self,response): pass 这段代码为什么会报错？

这段代码可能会报错是因为没有导入 scrapy 模块。请确保已经正确安装了 scrapy 并且在代码开头使用 import scrapy 导入了该模块。如果已经导入了 scrapy 模块，还需要确认是否有其他错误或异常导致代码无法...

class DouBanBook(object): def __init__(self, start_url, headers, queue): self.start_url = start_url self.headers = headers self.queue = queue def get_response(self, url): try: session = requests.Session() response = session.get(url, headers=self.headers) response.encoding = "utf-8" response.raise_for_status() return response except Exception as e: logging.warn(e.args, exc_info=False) logging.basicConfig(level=logging.WARN, filename="doubanbook.log", filemode="w", format='%(asctime)s %(filename)s [line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s', datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S') # 获取图书标签页信息和链接 def parse_start_url(self, response): selector = Selector(text=response.text) # td_list = selector.xpath("//div[@class='article']/div[@class='']/div/table/tbody/tr/td") td_list = selector.xpath("//table[@class='tagCol']/tbody/tr/td") for td in td_list: items = {} items['book_tag'] = td.xpath("./a/text()").get() # 图书标签 tag_href = td.xpath("./a/@href").get() # 标签链接 tag_url = "https://book.douban.com" + tag_href self.queue.put(tag_url)

- parse_start_url(self, response): 这个方法用于解析起始URL的响应，并提取图书标签页信息和链接。它使用 parsel 库解析 HTML 页面，然后使用 XPath 表达式提取目标数据。最后，将标签链接放入队列中。 该类...

def num_limit(): # 先全部转换为阿拉伯数字 words_remake = jieba.lcut(transform(text), use_paddle=True) if self.inter_set({'所'}, words_remake): # 判断数字 for i in words_remake: # 数字均小于10 if i.isdigit(): if 0 < int(i) <= 10: return int(i) else: return 0将代码中使用transform的语句修改为使用zhongwen库的代码

if self.inter_set({'所'}, words_remake): # 判断数字 for i in words_remake: # 数字均小于10 if i.isdigit(): if 0 (i) <= 10: return int(i) else: num = parse_chinese_integer(i) if num is not None ...
rar

pocketsphinx-0.1.15-cp34-cp34m-win32.whl.rar

python whl离线安装包 pip安装失败可以尝试使用whl离线安装包安装 第一步 下载whl文件，注意需要与python版本配套 python版本号、32位64位、arm或amd64均有区别 第二步 使用pip install XXXXX.whl 命令安装，如果whl路径不在cmd窗口当前目录下，需要带上路径 WHL文件是以Wheel格式保存的Python安装包， Wheel是Python发行版的标准内置包格式。 在本质上是一个压缩包，WHL文件中包含了Python安装的py文件和元数据，以及经过编译的pyd文件， 这样就使得它可以在不具备编译环境的条件下，安装适合自己python版本的库文件。 如果要查看WHL文件的内容，可以把.whl后缀名改成.zip，使用解压软件（如WinRAR、WinZIP）解压打开即可查看。 为什么会用到whl文件来安装python库文件呢？ 在python的使用过程中，我们免不了要经常通过pip来安装自己所需要的包， 大部分的包基本都能正常安装，但是总会遇到有那么一些包因为各种各样的问题导致安装不了的。 这时我们就可以通过尝试去Python安装包大全中（whl包下载）下载whl包来安装解决问题。

最新推荐

recommend-type

pocketsphinx-0.1.15-cp34-cp34m-win32.whl.rar

python whl离线安装包 pip安装失败可以尝试使用whl离线安装包安装 第一步 下载whl文件，注意需要与python版本配套 python版本号、32位64位、arm或amd64均有区别 第二步 使用pip install XXXXX.whl 命令安装，如果whl路径不在cmd窗口当前目录下，需要带上路径 WHL文件是以Wheel格式保存的Python安装包， Wheel是Python发行版的标准内置包格式。 在本质上是一个压缩包，WHL文件中包含了Python安装的py文件和元数据，以及经过编译的pyd文件， 这样就使得它可以在不具备编译环境的条件下，安装适合自己python版本的库文件。 如果要查看WHL文件的内容，可以把.whl后缀名改成.zip，使用解压软件（如WinRAR、WinZIP）解压打开即可查看。 为什么会用到whl文件来安装python库文件呢？ 在python的使用过程中，我们免不了要经常通过pip来安装自己所需要的包， 大部分的包基本都能正常安装，但是总会遇到有那么一些包因为各种各样的问题导致安装不了的。 这时我们就可以通过尝试去Python安装包大全中（whl包下载）下载whl包来安装解决问题。
recommend-type

【java毕业设计】书画拍卖网站源码（ssm+mysql+说明文档）.zip

环境说明： 开发语言：Java 框架：ssm，mybatis JDK版本：JDK1.8 数据库：mysql 5.7及以上 数据库工具：Navicat11及以上 开发软件：eclipse/idea Maven包：Maven3.3及以上 服务器：tomcat7及以上
recommend-type

【java毕业设计】“星辰”旅行分享系统源码（ssm+mysql+说明文档）.zip

环境说明： 开发语言：Java 框架：ssm，mybatis JDK版本：JDK1.8 数据库：mysql 5.7及以上 数据库工具：Navicat11及以上 开发软件：eclipse/idea Maven包：Maven3.3及以上 服务器：tomcat7及以上
recommend-type

SSM Java项目：StudentInfo 数据管理与可视化分析

资源摘要信息:"StudentInfo 2.zip文件是一个压缩包，包含了多种数据可视化和数据分析相关的文件和代码。根据描述，此压缩包中包含了实现人员信息管理系统的增删改查功能，以及生成饼图、柱状图、热词云图和进行Python情感分析的代码或脚本。项目使用了SSM框架，SSM是Spring、SpringMVC和MyBatis三个框架整合的简称，主要应用于Java语言开发的Web应用程序中。 ### 人员增删改查 人员增删改查是数据库操作中的基本功能，通常对应于CRUD（Create, Retrieve, Update, Delete）操作。具体到本项目中，这意味着实现了以下功能： - 增加（Create）：可以向数据库中添加新的人员信息记录。 - 查询（Retrieve）：可以检索数据库中的人员信息，可能包括基本的查找和复杂的条件搜索。 - 更新（Update）：可以修改已存在的人员信息。 - 删除（Delete）：可以从数据库中移除特定的人员信息。 实现这些功能通常需要编写相应的后端代码，比如使用Java语言编写服务接口，然后通过SSM框架与数据库进行交互。 ### 数据可视化 数据可视化部分包括了生成饼图、柱状图和热词云图的功能。这些图形工具可以直观地展示数据信息，帮助用户更好地理解和分析数据。具体来说： - 饼图：用于展示分类数据的比例关系，可以清晰地显示每类数据占总体数据的比例大小。 - 柱状图：用于比较不同类别的数值大小，适合用来展示时间序列数据或者不同组别之间的对比。 - 热词云图：通常用于文本数据中，通过字体大小表示关键词出现的频率，用以直观地展示文本中频繁出现的词汇。 这些图表的生成可能涉及到前端技术，如JavaScript图表库（例如ECharts、Highcharts等）配合后端数据处理实现。 ### Python情感分析 情感分析是自然语言处理（NLP）的一个重要应用，主要目的是判断文本的情感倾向，如正面、负面或中立。在这个项目中，Python情感分析可能涉及到以下几个步骤： - 文本数据的获取和预处理。 - 应用机器学习模型或深度学习模型对预处理后的文本进行分类。 - 输出情感分析的结果。 Python是实现情感分析的常用语言，因为有诸如NLTK、TextBlob、scikit-learn和TensorFlow等成熟的库和框架支持相关算法的实现。 ### IJ项目与readme文档 "IJ项目"可能是指IntelliJ IDEA项目，IntelliJ IDEA是Java开发者广泛使用的集成开发环境（IDE），支持SSM框架。readme文档通常包含项目的安装指南、运行步骤、功能描述、开发团队和联系方式等信息，是项目入门和理解项目结构的首要参考。 ### 总结 "StudentInfo 2.zip"是一个综合性的项目，涉及到后端开发、前端展示、数据分析及自然语言处理等多个技术领域。通过这个项目，可以学习到如何使用SSM框架进行Web应用开发、实现数据可视化和进行基于Python的情感分析。这对于想要掌握Java Web开发和数据处理能力的学习者来说是一个很好的实践机会。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

负载均衡技术深入解析：确保高可用性的网络服务策略

![负载均衡技术深入解析：确保高可用性的网络服务策略](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20240130183502/Source-IP-hash--(1).webp) # 1. 负载均衡技术概述 ## 1.1 负载均衡技术的重要性 在现代信息技术不断发展的今天，互联网应用的规模和服务的复杂性日益增长。因此，为了确保高性能、高可用性和扩展性，负载均衡技术变得至关重要。它能够有效地分配和管理网络或应用程序的流量，使得服务器和网络资源得以最优利用。 ## 1.2 负载均衡技术的基本概念 负载均衡是一种网络流量管理技术，旨
recommend-type

怎么解决头文件重复包含

解决头文件重复包含的问题主要有以下几个策略： 1. **包含 guards**：在头文件开头添加一种特殊的标识符（通常是宏），如 `#ifndef` 和 `#define` 对组合，检查某个特定宏是否已经定义过。如果没有定义，则包含内容，然后设置该宏。如果在同一文件内再次包含，由于宏已经存在，就不会再执行包含的内容，从而避免重复。 ```cpp #ifndef HEADER_NAME_H_ #define HEADER_NAME_H_ // 内容... #endif // HEADER_NAME_H_ ``` 2. **使用 extern 关键字**：对于非静态变量和函数，可以将它们
recommend-type

pyedgar：Python库简化EDGAR数据交互与文档下载

资源摘要信息:"pyedgar:用于与EDGAR交互的Python库" 知识点说明： 1. pyedgar库概述： pyedgar是一个Python编程语言下的开源库，专门用于与美国证券交易委员会（SEC）的电子数据获取、访问和检索（EDGAR）系统进行交互。通过该库，用户可以方便地下载和处理EDGAR系统中公开提供的财务报告和公司文件。 2. EDGAR系统介绍： EDGAR系统是一个自动化系统，它收集、处理、验证和发布美国证券交易委员会（SEC）要求的公司和其他机构提交的各种文件。EDGAR数据库包含了美国上市公司的详细财务报告，包括季度和年度报告、委托声明和其他相关文件。 3. pyedgar库的主要功能： 该库通过提供两个主要接口：文件（.py）和索引，实现了对EDGAR数据的基本操作。文件接口允许用户通过特定的标识符来下载和交互EDGAR表单。索引接口可能提供了对EDGAR数据库索引的访问，以便快速定位和获取数据。 4. pyedgar库的使用示例： 在描述中给出了一个简单的使用pyedgar库的例子，展示了如何通过Filing类与EDGAR表单进行交互。首先需要从pyedgar模块中导入Filing类，然后创建一个Filing实例，其中第一个参数（20）可能代表了提交年份的最后两位，第二个参数是一个特定的提交号码。创建实例后，可以打印实例来查看EDGAR接口的返回对象，通过打印实例的属性如'type'，可以获取文件的具体类型（例如10-K），这代表了公司提交的年度报告。 5. Python语言的应用： pyedgar库的开发和应用表明了Python语言在数据分析、数据获取和自动化处理方面的强大能力。Python的简洁语法和丰富的第三方库使得开发者能够快速构建工具以处理复杂的数据任务。 6. 压缩包子文件信息： 文件名称列表中的“pyedgar-master”表明该库可能以压缩包的形式提供源代码和相关文件。文件列表中的“master”通常指代主分支或主版本，在软件开发中，主分支通常包含了最新的代码和功能。 7. 编程实践建议： 在使用pyedgar库之前，建议先阅读官方文档，了解其详细的安装、配置和使用指南。此外，进行编程实践时，应当注意遵守SEC的使用条款，确保只下载和使用公开提供的数据。 8. EDGAR数据的应用场景： EDGAR数据广泛应用于金融分析、市场研究、合规性检查、学术研究等领域。通过编程访问EDGAR数据可以让用户快速获取到一手的财务和公司运营信息，从而做出更加明智的决策。 9. Python库的维护和更新： 随着EDGAR数据库内容的持续更新和变化，pyedgar库也应定期进行维护和更新，以保证与EDGAR系统的接口兼容性。开发者社区对于这类开源项目的支持和贡献也非常重要。 10. 注意事项： 在使用pyedgar库下载和处理数据时，用户应当确保遵守相应的法律法规，尤其是关于数据版权和隐私方面的规定。此外，用户在处理敏感数据时，还需要考虑数据安全和隐私保护的问题。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

网络监控工具使用宝典：实时追踪网络状况的专家级技巧

![网络监控工具使用宝典：实时追踪网络状况的专家级技巧](https://docs.itrsgroup.com/docs/geneos/5.8.0/Resources/Images/netprobe/netprobe-api-images/image2_xml-rpc_api_-_user_guide_and_technical_reference.png) # 1. 网络监控工具概述 网络监控工具是确保网络稳定性和安全性不可或缺的组成部分。在这一章节中，我们将概述这些工具的重要性、工作原理以及它们如何帮助IT专业人员提高网络性能和安全性。 ## 1.1 网络监控工具的定义 网络监控工具