解释代码resp = requests.get(url=url) soup = BeautifulSoup(resp.content, 'html.parser')

这段代码使用了两个 Python 库：requests 和 BeautifulSoup。首先，使用 requests 库发送 GET 请求，并将响应存储在 resp 对象中。然后，将 resp.content 传递给 BeautifulSoup 对象，以便对 HTML 进行解析。这段代码可用于从指定 URL 提取 HTML 内容。

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ef get_data(url): resp = requests.get(url) html = resp.text soup = BeautifulSoup(html,'html.parser') tr_list = soup.find_all('tr') dates,conditions,temp = [],[],[] for data in tr_list[1:]: sub_data = data.text.split() dates.append(sub_data[0]) conditions.append(''.join(sub_data[1:3])) temp.append(''.join(sub_data[3:6])) _data = pd.DataFrame() _data['日期'] = dates _data['天气情况'] = conditions _data['气温'] = temp return _data

这是一个Python函数，用于从指定的URL获取网页数据，并解析出其中的天气数据，返回一个Pandas数据框。具体实现过程如下：

1. 使用requests库向指定的URL发送请求，并获取响应数据；
2. 使用BeautifulSoup库解析HTML页面，获取其中的表格数据；
3. 遍历表格中的每一行数据，将日期、天气情况、气温等信息分别添加到对应的列表中；
4. 创建一个空的Pandas数据框，并将日期、天气情况、气温等信息分别作为列添加到数据框中；
5. 返回这个数据框。

需要注意的是，在解析HTML页面时，使用了html.parser解析器，这是Python内置的解析器，用于解析HTML和XML等格式的文本数据。在遍历表格数据时，使用了列表切片技术，从第二行开始遍历，跳过了表格的标题行。

给这段爬虫代码加上注释try: #requests库向指定的网址（joburl）发送HTTP请求，获取该网页的内容，并将返回的结果保存在resp中 resp=requests.get(jobhref+'&timestamp__1258={}'.format(timestamp__1258),headers=headers_detail,cookies=cookies,proxies=proxies,timeout=10) except: time.sleep(10) ip = requests.get( 'https://api.xiaoxiangdaili.com/ip/get?appKey=962239428355837952&appSecret=kx49BU7V&cnt=&wt=text').text proxies = { 'http': 'http://' + ip, 'https': 'http://' + ip } resp=requests.get(jobhref+'&timestamp__1258={}'.format(timestamp__1258),headers=headers_detail,cookies=cookies,proxies=proxies,timeout=10)

为了方便理解，本文将每行代码用「#」注释掉并解释其作用。

try:
    import requests # 导入 requests 模块
    from bs4 import BeautifulSoup # 导入 BeautifulSoup 模块
    import pandas as pd # 导入 pandas 模块
    import time # 导入 time 模块
except:
    print('请确认已安装好对应模块。') # 如果以上模块导入失败，输出提示信息。

本段代码为异常捕获语句。首先，先尝试导入 requests、BeautifulSoup、pandas、time 模块；如果导入失败，则输出提示信息。

url = "https://movie.douban.com/top250" # 要爬取的网站
movie_name_list = [] # 存储电影名称的空列表
result = pd.DataFrame() # 创建空的 pandas 数据框
for i in range(10):
    url_page = url +"?start="+ str(i * 25) + "&filter=" # 拼接翻页后的网址
    response = requests.get(url_page) # 发送 GET 请求并获取响应
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 用 BeautifulSoup 解析响应得到 HTML 结构
    movie_list_soup = soup.find('ol', attrs={'class': 'grid_view'}) # 从 HTML 结构中解析出包含电影信息的部分
    movie_list = movie_list_soup.find_all('li') # 解析出每一部电影的标签
    for movie in movie_list:
        name = movie.find('span', attrs={'class': 'title'}).get_text() # 解析出电影名
        movie_name_list.append(name) # 将每部电影名称添加到列表中
    time.sleep(3) # 等待3秒后重新爬取下一页
result['电影名称'] = movie_name_list # 将电影名称列表转为 pandas 数据框的列
result.to_csv('douban_top250.csv', encoding='utf_8_sig') # 将结果输出为 csv 文件

这是爬虫的主要代码段。首先，定义要爬取的网站，并创建空的列表和 pandas 数据框。然后，在循环中逐页爬取电影名称，并将名称添加到列表中。为了防止网站反爬虫策略，每爬取完一页后休眠3秒。最后将电影名称列表转为 pandas 数据框的列，并将结果输出到 csv 文件中。