这段代码是深度优先还是广度优先start_url = f'https://weibo.com/ajax/friendships/friends?relate=fans&page={page}&uid={user_id}&type=all&newFollowerCount = 0' prox = '' response = session.get(start_url, proxies={'http': prox, 'https': prox}, headers=HEADERS, verify=False).json() total_number = response['total_number'] next_cursor = response['next_cursor'] users = response['users'] for user in users: id = user['id'] screen_name = user['screen_name'] gender=user['gender'] followers.append({'id': id, 'screen_name': screen_name, 'gender':gender}) if next_cursor > 0: time.sleep(1) parse_user_followers(user_id, page + 1)

这段代码没有使用任何遍历算法，因此既不是深度优先遍历也不是广度优先遍历。它是一个递归函数，通过调用自身来实现对用户粉丝列表的遍历。在递归函数中，首先发送请求获取当前页的粉丝列表，然后对每个粉丝提取其信息并保存到followers列表中。如果还有下一页，则递归调用parse_user_followers函数来遍历下一页的粉丝列表。在递归调用前，使用time.sleep(1)来暂停一秒钟，以防止请求过于频繁被封IP。

相关问题

请帮我解释这段代码start_url = f'https://weibo.com/ajax/friendships/friends?relate=fans&page={page}&uid={user_id}&type=all&newFollowerCount = 0' prox = '' response = session.get(start_url, proxies={'http': prox, 'https': prox}, headers=HEADERS, verify=False).json() total_number = response['total_number'] next_cursor = response['next_cursor'] users = response['users'] for user in users: id = user['id'] screen_name = user['screen_name'] gender=user['gender'] followers.append({'id': id, 'screen_name': screen_name, 'gender':gender}) if next_cursor > 0: time.sleep(1) parse_user_followers(user_id, page + 1)

这段代码主要是用来爬取微博用户的粉丝列表。具体解释如下：

1. `start_url` 是一个字符串，用来构造请求的 URL 地址。它包含了一些参数，例如 `page` 代表需要获取的页面页数，`user_id` 代表需要获取的用户 ID 等。
2. `prox` 是一个字符串，代表代理服务器的地址。如果需要使用代理服务器来发送请求，则可以将代理服务器地址赋值给 `prox` 变量。
3. `session.get()` 方法用来发送 GET 请求，并返回响应结果。其中，`proxies` 参数用来指定代理服务器，`headers` 参数用来设置请求头，`verify` 参数用来控制是否验证 SSL 证书。
4. `.json()` 方法用来将响应结果转换为 JSON 格式。
5. `total_number`、`next_cursor` 和 `users` 是从响应结果中提取出来的数据。其中，`total_number` 代表总的粉丝数量，`next_cursor` 代表下一页的游标，`users` 代表当前页面的粉丝列表。
6. `for` 循环用来遍历粉丝列表，并将每个粉丝的 ID、昵称和性别保存到 `followers` 列表中。
7. 如果 `next_cursor` 大于 0，则说明还有下一页粉丝列表需要获取，此时暂停 1 秒钟，并递归调用 `parse_user_followers()` 函数，传入用户 ID 和下一页的页码。

AttributeError: module 'weibopy' has no attribute 'friendships'

AttributeError: module 'weibopy' has no attribute 'friendships'的错误提示表明在weibopy模块中没有名为'friendships'的属性。要解决这个问题，您可以尝试以下几种方法：

1. 检查模块的导入方式：确保使用正确的导入语句导入weibopy模块。例如，如果weibopy是一个包，您可以使用"import weibopy"进行导入，如果weibopy是一个模块，您可以使用"from weibopy import XXX"进行导入，其中XXX是模块中包含friendships的子模块或类的名称。

2. 检查模块版本：确保您正在使用的weibopy模块的版本是包含'friendships'属性的版本。您可以查看官方文档或GitHub页面以获取有关友好关系的信息，并确认您的模块版本是否与之匹配。

3. 检查文档和示例代码：查看weibopy模块的官方文档和示例代码，以了解如何正确使用模块中的功能。可能是friendships属性的正确用法与您目前的用法稍有不同。

4. 检查拼写错误：确保在代码中正确拼写了'friendships'属性的名称。检查大小写是否匹配以及是否存在额外的空格或拼写错误。

如果您尝试了以上方法仍然无法解决问题，建议您在相关的技术论坛或开发者社区上寻求帮助。提供更多关于您的代码和错误信息的详细信息可能有助于其他开发者更好地理解并提供解决方案。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute '](https://download.csdn.net/download/qq_38766019/86272235)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [AttributeError: module transformers has no attribute LLaMATokenizer解决方案](https://blog.csdn.net/weixin_43178406/article/details/129939966)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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