继续输出以上代码存储到列表中,打印结果以及保存数据到当前目录test.csv文件的剩余代码

时间: 2024-04-09 22:31:58 浏览: 92
以下是完整的代码,包括将数据保存到列表中、打印结果和保存数据到文件的部分: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv # 构造请求URL base_url = 'https://bj.lianjia.com/ershoufang/chaoyang/pg' page_count = 100 # 存储结果的列表 property_list = [] # 循环获取每一页的数据 for page in range(1, page_count+1): url = base_url + str(page) response = requests.get(url) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 获取每个房型信息的标签 items = soup.find_all('div', class_='info clear') # 遍历每个房型信息 for item in items: # 提取基本属性 title = item.find('div', class_='title').text.strip() total_price = item.find('div', class_='totalPrice').text.strip() unit_price = item.find('div', class_='unitPrice').text.strip() area = item.find('div', class_='houseInfo').text.strip().split('|')[1].strip() orientation = item.find('div', class_='houseInfo').text.strip().split('|')[2].strip() # 存储到列表中 property_list.append({ 'title': title, 'total_price': total_price, 'unit_price': unit_price, 'area': area, 'orientation': orientation }) # 打印结果 for property in property_list: print(property) # 保存数据到文件 filename = 'test.csv' with open(filename, 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile: writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=['title', 'total_price', 'unit_price', 'area', 'orientation']) writer.writeheader() writer.writerows(property_list) print("数据已保存到", filename) ``` 运行以上代码后,会在当前目录下生成一个名为`test.csv`的文件,其中包含爬取到的房型基本属性信息,并且会将结果打印在控制台上。
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%% 计算指标 INdex=[]; n=[]; for i=1:k A=NWP_cluster{i}; index=[]; for j=1:size(A,1) for x=1:size(A,2) index(j,x)=sum((A(j,:)-A(x,:)).^2)^0.5; end end INdex(k)=sum(sum(index))/(size(A,1)*size(A,2)-1)/2; n(k)=size(A,1)*size(A,2); end compactness=sum(INdex)/sum(n); disp(['紧致度为:',num2str(compactness)]) %% 找出原始不聚类的训练测试集 Label_test_first=[]; first_label=[]; Label_1=[L{1}' L{2}' L{3}']; for i=1:k Label=find(label==i); A=Label_1(find(label==i)); first_label{i}=Label(1+ceil(length(A)*5/6):end); A(1:ceil(length(A)*5/6))=[]; Label_test_first=[Label_test_first A]; end X=1:size(data,1); X(Label_test_first)=[]; Train_NWP_power_zhijie =[data(X,:) power_date(X,:)]; Test_NWP_power_zhijie =[data(Label_test_first,:) power_date(Label_test_first,:)]; csvwrite('不聚类的训练集.csv',Train_NWP_power_zhijie); csvwrite('不聚类的测试集.csv',Test_NWP_power_zhijie); %% 找出一重聚类结果的训练测试集 first_L1=[]; first_L2=[]; first_L3=[]; for i=1:k B=first_label{i}; L1_label=B(find(B<=length(L{1}))); L2_label=B(find(B<=length([L{1}' L{2}']))); L3_label=B(~ismember(B,L2_label)); L2_label=L2_label(~ismember(L2_label,L1_label)); first_L1=[first_L1;L1_label]; first_L2=[first_L2;L2_label]; first_L3=[first_L3;L3_label]; end first_cluster_test_1=Label_1(first_L1); first_cluster_test_2=Label_1(first_L2); first_cluster_test_3=Label_1(first_L3); first_cluster_train_1=Label_cluster{1}(~ismember(Label_cluster{1},first_cluster_test_1)); first_cluster_train_2=Label_cluster{2}(~ismember(Label_cluster{2},first_cluster_test_2)); first_cluster_train_3=Label_cluster{3}(~ismember(Label_cluster{3},first_cluster_test_3)); %% 划分出训练测试集 NWP_power_test_1=[data(first_cluster_test_1,:) power_date(first_cluster_test_1,:)]; NWP_power_test_2=[data(first_cluster_test_2,:) power_date(first_cluster_test_2,:)]; NWP_power_test_3=[data(first_cluster_test_3,:) power_date(first_cluster_test_3,:)]; NWP_power_train_1=[data(first_cluster_train_1,:) power_date(first_cluster_train_1,:)]; NWP_power_train_2=[data(first_cluster_train_2,:) power_date(first_cluster_train_2,:)]; NWP_power_train_3=[data(first_cluster_train_3,:) power_date(first_cluster_train_3,:)]; NWP_power_test=[{NWP_power_test_1} {NWP_power_test_2} {NWP_power_test_3}]; NWP_power_train=[{NWP_power_train_1} {NWP_power_train_2} {NWP_power_train_3}]; for i=1:k str_test=['NWP_power_test_',num2str(i),'.csv']; csvwrite(str_test,NWP_power_test{i}); str_train=['NWP_power_train_',num2str(i),'.csv']; csvwrite(str_train,NWP_power_train{i}); end

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