name all_titles is not defined

时间: 2023-10-09 10:12:28 浏览: 78
This error message indicates that you are trying to reference a variable named "all_titles" that has not been defined in your code. To fix this error, you need to define the variable "all_titles" before referencing it in your code. For example, you could define "all_titles" as an empty list like this: ``` all_titles = [] ``` Alternatively, you may have misspelled the variable name or it may not be in the correct scope. Double-check your code to make sure that the variable is defined where you expect it to be and that it is spelled correctly.
相关问题

for i in range(1, 10): url = "http://finance.caijing.com.cn/insurance/index_{}.shtml".format(i) titles = get_page_titles(url) all_titles += titles

这段代码的作用是对财经网站http://finance.caijing.com.cn/insurance/的前9页进行遍历,分别获取每一页的新闻标题列表,并将所有的新闻标题列表保存到一个名为`all_titles`的列表中。 具体的实现步骤如下: 1. 使用`range`函数生成一个从1到9的整数序列。 2. 对于每个整数`i`,通过字符串格式化的方式构造出该页的URL地址,并将其赋值给变量`url`。例如,当`i=1`时,`url`的值为"http://finance.caijing.com.cn/insurance/index_1.shtml"。 3. 调用函数`get_page_titles`,并传入当前页的URL地址`url`作为参数,获取当前页的新闻标题列表。 4. 将当前页的新闻标题列表添加到列表`all_titles`中,使用`+=`操作符实现列表的拼接。 总的来说,这段代码的作用是爬取财经网站http://finance.caijing.com.cn/insurance/的前9页的新闻标题,并将所有的新闻标题保存到一个列表中。需要注意的是,这段代码只爬取了前9页的新闻标题,如果需要爬取更多的页数,需要根据具体情况进行修改。另外,如果网站的反爬虫机制比较严格,可能需要设置请求头信息或者使用代理IP等措施来规避反爬虫机制。

soup=BeautifulSoup(response.text,"html.parser") all_titles=soup.findAll("div",attrs={"class":"yuevqsquaveulqpticinqpvght"}) for title in all_titles: print(title.string)解释这段代码的作用200字

这段代码的作用是从一个网页中抓取所有class属性为"yuevqsquaveulqpticinqpvght"的div元素,并将每个div元素中的字符串内容打印出来。具体解释如下: 首先将网页的内容作为参数传入BeautifulSoup类中进行解析,得到一个BeautifulSoup对象。然后使用findAll()方法查找所有满足条件的div元素并赋值给all_titles变量,其中attrs参数指定了class属性名及其对应的属性值。 接下来使用一个for循环遍历所有的div元素并将其内容打印出来,其中string属性指定了该元素的字符串内容,即文本信息。通过这段代码,我们可以快速地抓取指定网页中所有符合条件的元素,并进行进一步的数据处理和分析。

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url = "http://www.greenfinance.org.cn/" # 发送HTTP请求,获取网页HTML代码 response = requests.get(url) html = response.content # 使用BeautifulSoup解析HTML代码 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 查找包含政策数据的HTML元素 policy_section = soup.find('div', class_='policy-section') # 查找政策标题和内容 policy_titles = policy_section.find_all('h3') policy_contents = policy_section.find_all('p') print(policy_section) # 输出政策数据 for i in range(len(policy_titles)): print(policy_titles[i].text) print(policy_contents[i].text) print() Traceback (most recent call last): File "/var/folders/wj/mvzl124x2xv1ywq89bjh3qkm0000gn/T/ipykernel_71039/3485610234.py", line 14, in <module> policy_titles = policy_section.find_all('h3') AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'find_all' url = "http://www.greenfinance.org.cn/" # 发送HTTP请求,获取网页HTML代码 response = requests.get(url) html = response.content # 使用BeautifulSoup解析HTML代码 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 查找包含政策数据的HTML元素 policy_section = soup.find('div', class_='policy-section') # 打印policy_section的值 print(policy_section) # 查找政策标题和内容 policy_titles = policy_section.find_all('h3') policy_contents = policy_section.find_all('p') # 输出政策数据 for i in range(len(policy_titles)): print(policy_titles[i].text) print(policy_contents[i].text) print() None Traceback (most recent call last): File "/var/folders/wj/mvzl124x2xv1ywq89bjh3qkm0000gn/T/ipykernel_71039/3956965668.py", line 17, in <module> policy_titles = policy_section.find_all('h3') AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'find_all'

import ast from dataclasses import dataclass from typing import List import pandas as pd import json ["text", "六十一岁还能办什么保险"] @dataclass class FAQ: title: str sim_questions: List[str] answer: str faq_id: int ori_data = pd.read_csv('baoxianzhidao_filter.csv') data = [] exist_titles = set() for index, row in enumerate(ori_data.iterrows()): row_dict = row[1] title = row_dict['title'] if title not in exist_titles: data.append(FAQ(title=title, answer=row_dict['reply'], sim_questions=[title], faq_id=index)) exist_titles.add(title) from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks pipeline_ins = pipeline(Tasks.faq_question_answering, 'damo/nlp_mgimn_faq-question-answering_chinese-base') bsz = 32 all_sentence_vecs = [] batch = [] sentence_list = [faq.title for faq in data] for i,sent in enumerate(sentence_list): batch.append(sent) if len(batch) == bsz or (i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0): # if i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0: sentence_vecs = pipeline_ins.get_sentence_embedding(batch) all_sentence_vecs.extend(sentence_vecs) batch.clear() import faiss import numpy as np hidden_size = pipeline_ins.model.network.bert.config.hidden_size # hidden_size = pipeline_ins.model.bert.config.hidden_size index = faiss.IndexFlatIP(hidden_size) vecs = np.asarray(all_sentence_vecs, dtype='float32') index.add(vecs) from modelscope.outputs import OutputKeys def ask_faq(input, history=[]): # step1: get sentence vector of query query_vec = pipeline_ins.get_sentence_embedding([input])[0] query_vec = np.asarray(query_vec, dtype='float32').reshape([1, -1]) # step2: faq dense retrieval _, indices = index.search(query_vec, k=30) # step3: build support set support_set = [] for i in indices.tolist()[0]: faq = data[i] support_set.append({"text": faq.title, "label": faq.faq_id, "index": i}) # step4: faq ranking rst = pipeline_ins(input={"query_set": input, "support_set": support_set}) rst = rst[OutputKeys.OUTPUT][0][0] pred_label = rst['label'] pred_score = rst['score'] # get answer by faq_id pred_answer = "" pred_title = "" for faq in data: if faq.faq_id == pred_label: pred_answer = faq.answer pred_title = faq.title break history.append((f'{pred_answer}|(pred_title:{pred_title},pred_score:{pred_score:.3f})')) return history优化这段代码

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