修改下列错误代码 $.post('/house/houseInfo',{"id":id},function(data){ var streetId = data.house.street.id; var streetName = data.house.street.name; var StreetNode = $("#street"); if(StreetNode.val() == ""){ var newNode = ` <option value=$(streetId) >$(streetName)</option> `; newNode = $(newNode); StreetNode.append(newNode); } },'json')

下面是修改后的代码：

$.post('/house/houseInfo',{"id":id},function(data){
    var streetId = data.house.street.id;
    var streetName = data.house.street.name;
    var StreetNode = $("#street");
    if(StreetNode.val() == ""){
        var newNode = "<option value='" + streetId + "'>" + streetName + "</option>";
        StreetNode.append(newNode);
    }
},'json');

主要修改如下：

1. 将字符串模板改为字符串拼接，确保变量能被正确解析；
2. 将字符串中的 `value=$(streetId)` 改为 `value='" + streetId + "'"`，确保 `streetId` 能被正确解析；
3. 将字符串中的 `$(streetName)` 改为 `streetName`，确保 `streetName` 能被正确解析。

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修改下列错误代码 $.post('/house/houseInfo',{"id":id},function(data){ var StreetNode = $("#street").empty(); var newNode = ` <option value='${data.street.id}'>${data.street.name}</option> ` StreetNode.append(newNode); },'json')

这段代码中可能有多处错误，这里提供一种可能的修正方法：

$.post('/house/houseInfo', { id: id }, function(data) {
  var streetId = data.street.id;
  var streetName = data.street.name;
  var streetNode = $("#street");
  
  // 清空原有选项
  streetNode.empty();
  
  // 添加新选项
  var newNode = $("<option>").val(streetId).text(streetName);
  streetNode.append(newNode);
}, 'json');

修正后的代码主要有以下几个改动：

1. 将 `StreetNode` 改为 `streetNode`，符合常规的 JavaScript 命名规范；
2. 将模板字符串改为常规的字符串拼接方式；
3. 在回调函数中获取 `data.street` 的 id 和 name 属性，并分别存储到变量 `streetId` 和 `streetName` 中；
4. 用 jQuery 的 `empty()` 方法清空 `streetNode` 元素的子节点；
5. 用 jQuery 的 `$()` 函数创建一个新的 `<option>` 元素，并设置该元素的 `value` 和 `text` 属性；
6. 用 jQuery 的 `append()` 方法将新建的 `<option>` 元素添加到 `streetNode` 元素中。

需要注意的是，这仅仅是一种可能的修正方式，具体的修正方法还要根据实际情况来确定。比如，如果这段代码引用了其它的变量或函数，那么你可能需要对它们也进行相应的修改。

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import xlrd # 读取Excel文件中的小区名字 def read_excel(filename): data = pd.read_excel(filename) return data['小区名'].tolist() # 爬取二手房数据 def crawl_data(area): print(area) print('1') url = 'https://wx.ke.com/ershoufang/rs'+area # 无锡二手房页面 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299' } params = { 'kw': area } response = requests.get(url, headers=headers, params=params) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 解析页面数据 result = [] house_list = soup.find_all('div', class_='info clear') for house in house_list: title = house.find('div', class_='title').text.strip() address = house.find('div', class_='address').text.strip() house_Info = house.find('div', class_='houseInfo').text.strip() priceInfo = house.find('div', class_='priceInfo').text.strip() followInfo = house.find('div', class_='followInfo').text.strip() result.append({ 'title': title, 'address': address, 'house_info':house_Info, 'priceInfo':priceInfo, 'followInf':followInfo }) return result # 将数据保存到Excel文件中 def save_to_excel(data, filename): df = pd.DataFrame(data) df.to_excel(filename, index=False) # 主函数 if __name__ == '__main__': areas = read_excel('小区名.xlsx') for area in areas: print('正在爬取：', area) data = crawl_data(area) save_to_excel(data, area + '.xlsx') print('爬取完成！')

这段代码是一个简单的爬虫程序，用来爬取指定小区的二手房信息，并将数据保存到 Excel 文件中。程序首先通过读取 Excel 文件中的小区名字，依次对每个小区进行爬取。爬取时，程序将小区名字作为参数拼接到目标 URL 中，然后使用 requests 库发送 GET 请求获取 HTML 页面，再使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 页面，提取出需要的信息，并将结果保存到一个列表中。最后，程序将列表中的数据保存到 Excel 文件中。