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。

相关问题

爬取url = "http://pic.netbian.com/4kqiche/" 2.get请求参数处理 resp = requests.get(url=url,headers=headers) 3.数据解析：src的属性值 alt属性 4.提取子页面图片链接和图片名字 请求图片进行持久化存储

好的，我来为您解释一下这段 Python 代码的具体实现过程。

# 导入需要使用的库
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 设置请求头部信息
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

# 定义待爬取的网页地址
url = "http://pic.netbian.com/4kqiche/"

# 发起 GET 请求获取响应数据
resp = requests.get(url=url, headers=headers)

# 对响应数据进行解析
soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser')
img_list = soup.find(id='main').find_all('img')

# 遍历每张图片，提取其链接和名称，并进行持久化存储
for img in img_list:
    img_url = 'http://pic.netbian.com' + img['src']
    img_name = img['alt'] + '.' + img['src'].split('.')[-1]
    img_data = requests.get(img_url, headers=headers).content
    with open(img_name, 'wb') as f:
        f.write(img_data)

具体实现过程如下：

1. 导入需要使用的 requests 和 BeautifulSoup 库。
2. 设置请求头部信息，模拟浏览器的访问，防止被网站禁止访问。
3. 定义待爬取的网页地址。
4. 发起 GET 请求获取响应数据，并使用 BeautifulSoup 库对响应数据进行解析。
5. 在解析后的文档中，找到 id 为 "main" 的元素，然后找到其中的所有 img 标签，得到一个包含所有图片标签的列表。
6. 遍历图片标签列表，对每张图片进行处理，提取其链接和名称。
7. 使用 requests 库对图片链接发起 GET 请求获取图片二进制数据。
8. 将获取到的图片二进制数据存储到磁盘上的相应文件中。

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。