from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.options import Options from bs4 import BeautifulSoup import time # 目标网站的 URL url = 'http://example.com/rank/list' # Chrome 浏览器配置 chrome_options = Options() chrome_options.add_argument('--disable-extensions') chrome_options.add_argument('--disable-gpu') chrome_options.add_argument('--no-sandbox') chrome_options.add_argument('--headless') chrome_options.add_argument('--disable-dev-shm-usage') # 启动 Chrome 浏览器 browser = webdriver.Chrome(options=chrome_options) # 发起第一页的请求并解析 HTML 标签 browser.get(url) time.sleep(3) # 等待 3 秒钟，等待 AJAX 加载完成 soup = BeautifulSoup(browser.page_source, 'html.parser') total_pages = soup.select('.ant-pagination-item:not(.ant-pagination-next):not(.ant-pagination-prev)')[-1]['title'] current_page = soup.select_one('.ant-pagination-item-active').text rank_list = parse_page(soup) # 发起所有页码的请求，并将结果存入列表中 for page in range(2, int(total_pages) + 1): if str(page) != current_page: # 模拟在浏览器中翻页操作 browser.execute_script(f'window.antDesignPro.current.delete("/rank/list?page={int(current_page)}")') # 删除当前页的数据 browser.execute_script(f'window.antDesignPro.current.jump("/rank/list?page={page}")') # 跳转到需要打开的页码 time.sleep(3) # 等待 3 秒钟，等待 AJAX 加载完成 soup = BeautifulSoup(browser.page_source, 'html.parser') page_data = parse_page(soup) rank_list += page_data current_page = page # 将所有分页数据合并成一个完整的 DataFrame 对象 all_data = merge_data(rank_list) # 关闭浏览器窗口 browser.quit() # 打印输出结果 print(all_data)，注意：目标网站采用了 AJAX 或者 JavaScript 技术来进行分页加载数据，因此翻页时并没有刷新整个页面，也无法从html文本获得第一页以后的排名帮我修改代码，要求用到request和beautifulsoup等库，

好的，以下是修改后的代码，使用了 requests 和 BeautifulSoup 库来发送请求和解析 HTML 标签：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time


def get_rank_list(url):
    # 发起第一页的请求并解析 HTML 标签
    res = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
    total_pages = soup.select('.ant-pagination-item:not(.ant-pagination-next):not(.ant-pagination-prev)')[-1]['title']
    current_page = soup.select_one('.ant-pagination-item-active').text
    rank_list = parse_page(soup)

    # 发起所有页码的请求，并将结果存入列表中
    for page in range(2, int(total_pages) + 1):
        if str(page) != current_page:
            # 模拟在浏览器中翻页操作
            headers = {
                'Referer': url,
                'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest'
            }
            res = requests.delete(url, headers=headers, params={'page': int(current_page)})  # 删除当前页的数据
            res = requests.get(url, headers=headers, params={'page': page})  # 跳转到需要打开的页码
            soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
            page_data = parse_page(soup)
            rank_list += page_data
            current_page = page

        # 等待 3 秒钟，等待 AJAX 加载完成
        time.sleep(3)

    # 将所有分页数据合并成一个完整的 DataFrame 对象
    all_data = merge_data(rank_list)
    return all_data


def parse_page(soup):
    rank_list = []
    for tr in soup.select('tbody tr'):
        rank = tr.select_one('.rank').text.strip()  # 排名
        name = tr.select_one('.name').text.strip()  # 名称
        score = tr.select_one('.score').text.strip()  # 得分
        rank_list.append([rank, name, score])
    return rank_list


def merge_data(rank_list):
    df = pd.DataFrame(rank_list, columns=['rank', 'name', 'score'])
    return df


if __name__ == '__main__':
    url = 'http://example.com/rank/list'
    all_data = get_rank_list(url)
    print(all_data)

注意：目标网站采用了 AJAX 或者 JavaScript 技术来进行分页加载数据，因此需要在请求头中添加 `X-Requested-With` 和 `Referer` 参数，以模拟浏览器发送请求。此外，还需要等待 AJAX 加载完成后再解析 HTML 标签，可以使用 `time.sleep()` 函数来实现。