beautifulsoup中find.text.strip()

时间: 2024-03-31 15:33:22 浏览: 194
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BeautifulSoup 获取 a标签里的文本内容

在BeautifulSoup中，find()是用来查找第一个匹配指定标签的元素的方法。而text属性则用来获取该元素的文本内容。strip()方法则用来去除文本内容中的空格和换行符等空白字符。因此，find.text.strip()的作用是在找到的第一个匹配标签元素中获取其文本内容，并去除其中的空白字符。
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beautifulsoup里面的find()和findall()小代码测试

区别： 大白话说，就是find()可以应对于单个。然而find_all()却要一次查找好多！ 代码： import requests from bs4 import BeautifulSoup r = requests.get(https://python123.io/ws/demo.html) demo = r.text soup = BeautifulSoup(demo, html.parser) print(soup) print('\n') for link in soup.find_all('a'): print(link.get('href')) print('\

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 获取天气信息 h = response.text a = soup.find_all("div",class_="weatherbox") b = a[0].text.strip() file.write(b[0:75]) file.close()报错

同时，请确保您已经正确导入了BeautifulSoup模块和相关的依赖库，并且response变量已经正确初始化。以下是一些可能的解决方案： 1. 检查文件是否成功打开：在调用file.write()之前，应该确保文件已经成功打开...

import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://search.51job.com/list/010000,000000,0000,00,9,99,python,2,1.html' r = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') job_list = soup.find_all('div', class_='el') for job in job_list: job_name = job.find('a').text.strip() company_name = job.find('span', class_='t2').text.strip() location = job.find('span', class_='t3').text.strip() salary = job.find('span', class_='t4').text.strip() print(f'{job_name} | {company_name} | {location} | {salary}')

这段代码是之前我给出的爬取 51job 网站数据的代码。这个代码可以爬取 51job 网站上关键词为 python 的职位信息，并输出职位名称、公司名称、工作地点和薪资。你可以根据需要修改关键词或输出的信息。...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import re # 访问网页 url = 'http://lab1.xseclab.com/xss2_0d557e6d2a4ac08b749b61473a075be1/index.php' res = requests.get(url) # 解析 HTML soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') form = soup.find('form') question = form.find('div', {'class': 'col-xs-12 col-sm-9'}).text.strip() print(question) # 计算答案 pattern = re.compile(r'\d+') nums = pattern.findall(question) result = eval(nums[0] + nums[1] + nums[2]) print(result) # 提交答案 data = {'v': result} res = requests.post(url, data=data) # 获取 flag soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') flag = soup.find('div', {'class': 'alert alert-success'}).text.strip() print(flag)

这是一个 Python 脚本，用于访问一个网页，解析网页中的问题，计算答案并提交答案，最后获取 flag。 具体流程如下： 1. 使用 requests 库访问指定的网页，获取 HTML 内容。 2. 使用 BeautifulSoup 库解析 HTML ...

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupurl = 'http://www.zuihaodaxue.cn/zuihaodaxuepaiming2020.html'response = requests.get(url)soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')table = soup.find_all('table', {'class': 'table table-hover'})[0]tbody = table.find_all('tbody')[0]rows = tbody.find_all('tr')for row in rows: cols = row.find_all('td') print(cols[0].text.strip(), cols[1].text.strip(), cols[2].text.strip())代码发生list index out of range怎么解决

出现"list index out of range"的错误，通常是因为在使用索引访问列表... print(cols[0].text.strip(), cols[1].text.strip(), cols[2].text.strip()) else: print("表格列数不为3") 这样可以避免索引越界的错误。

import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_rental_info(url): response = requests(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser rental_list = soup_all('div', class_='content__list--item') for rental in rental_list: title = rental.find('p', class_='content__list--item--title').text.strip() price = rental.find('span', class_='content__list--item-price').text.strip() zone = rental.find('a', class_='content__list--item--des').text.strip() print(f'Title: {title}') print(f'Price: {price}') print(f'Zone: {zone}') print('---') page_count = 5 for page in range(1, page_count+1): url = f'https://sh.lianjia.com/zufang/pg{page}/' get_rental_info(url)

在函数get_rental_info中，它首先发送请求并获取页面的响应。然后使用BeautifulSoup将响应的文本解析为HTML对象。接着，它找到包含租房信息的div元素，并遍历每个租房信息。 对于每个租房信息，它找到标题、价格和...

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup# 构造请求urlurl = 'https://www.tianqi.com/zhongmou/10/'# 发送GET请求headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36 Edg/114.0.1823.43'}response = requests.get(url,headers=headers)# 判断请求是否成功if response.status_code == 200: # 解析HTML页面 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 获取天气信息 city = soup.find_all('ul class_="weaul"', class_='crumbs fl').find_all('a')[-1].text.strip() weather = soup.find_all('ul class_="weaul"', class_='wea').text.strip() temperature = soup.fin_alld('ul class_="weaul"', class_='tem').span.text.strip() wind = soup.find_all('ul class_="weaul"', class_='').i.text.strip() humidity = soup.find_all('ul class_="weaul"', class_='humidity').span.text.strip() # 将天气信息写入文本文件 with open('weather.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(f"城市：{city}\n天气：{weather}\n温度：{temperature}\n风力：{wind}\n湿度：{humidity}")else: print("请求天气预报数据失败！")检查并修改以上程序

city = soup.find_all('ul class_="weaul"', class_='crumbs fl').find_all('a')[-1].text.strip() weather = soup.find_all('ul class_="weaul"', class_='wea').text.strip() temperature = soup.fin_alld('ul ...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import lxml headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel)" } for start_name in range(0, 250, 25): res = requests.get(f"https://book.douban.com/top250?start=", headers=headers) print(res.status_code) soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml') t1 = soup.findAll('div', attrs={'class': 'pl2'}) for i in t1: t2 = i.find('a').text.strip() # 去除标签中的空格 print(t2)；去除其中会出现的空格

代码中的错误是在发送请求时没有正确地拼接 URL。应该将起始页数 start_name 与 URL 拼接在一起，修改如下： python import requests ... t2 = i.find('a').text.strip() # 去除标签中的空格 print(t2)

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd url = 'https://www.shanghairanking.cn/institution' 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'} data_list = [] for i in range(1, 6): params = { 'type': '0', 'page': str(i), 'num': '20', 'sort': 'sort_xw' } response = requests.get(url, headers=headers, params=params) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') table = soup.find('table', class_='rk-table') tbody = table.find('tbody') tr_list = tbody.find_all('tr') for tr in tr_list: td_list = tr.find_all('td') name = td_list[0].text.strip() region = td_list[1].text.strip() manage = td_list[2].text.strip() category = td_list[3].text.strip() double_first_class = td_list[4].text.strip() data_list.append([name, region, manage, category, double_first_class]) df = pd.DataFrame(data_list, columns=['校名', '地区', '管理部门', '类别', '双一流']) df.to_csv('shanghairanking.csv', index=False, encoding='utf-8-sig') print('数据已保存到shanghairanking.csv文件中！')报错tbody = table.find('tbody') AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'find'怎么解决

在这个代码中，出现这个错误的原因可能是因为 BeautifulSoup 没有找到 class 为 'rk-table' 的 table 元素。你可以在代码中增加一个判断语句来避免这个错误： table = soup.find('table', class_='rk-table') ...

优化代码#coding=utf-8 import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://coi.hzau.edu.cn/' header = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)' +\ 'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)' +\ 'Chrome/113.0.0.0' +\ 'Safari/537.36 Edg/113.0.1774.57'} response = requests.get(url, headers=header) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') articles = soup.select(".list_right .list_right_list li") teacher_list = soup.find_al1("li", class_="name") for teacher in teacher_list: name = teacher.a.text.strip()#获取老师姓名 position = teacher.span.text.strip()#获取老师职位 print(f"姓名:{name}") print(f"职位:{position}") print("-------------")

position = teacher.span.text.strip() print(f"姓名:{name}") print(f"职位:{position}") print("-------------") 优化的地方包括： 1. 将请求头信息放在一个字典中，使代码更加简洁。 2. 将文章列表的...

解释以下代码：# 进入游戏详情页并获取更多信息 driver.get(game_url) soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'html.parser') developer = soup.find('div', {'class': 'dev_row'}).text.strip() \ if soup.find('div', {'class': 'dev_row'}) else '' publisher = soup.find('div', {'class': 'publisher'}).text.strip() \ if soup.find('div', {'class': 'publisher'}) else '' user_tags = [tag.text.strip() for tag in soup.find_all('a', {'class': 'app_tag'})] recent_reviews = soup.find('div', {'class': 'recent_reviews_text'}).text.strip() \ if soup.find('div', {'class': 'recent_reviews_text'}) else '' recent_review_count = soup.find('div', {'class': 'recent_review_summary'}).text.strip() \ if soup.find('div', {'class': 'recent_review_summary'}) else '' recent_review_percentage = soup.find('div', {'class': 'recent_review_summary'}).span['data-tooltip-html'] \ if soup.find('div', {'class': 'recent_review_summary'}) else '' print(developer, publisher, user_tags, recent_reviews, recent_review_count, recent_review_percentage) # 返回到先前的页面进行下一个游戏的爬取 driver.back()

这段代码使用 BeautifulSoup 库对 Steam 平台的游戏详情页进行解析，从中提取出游戏开发者、游戏发行商、用户标签、最近的评论、最近评论的数量和最近评论的百分比等信息，并将这些信息打印出来。此外，代码还使用了...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd get_house_info (url) eaders = { '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'} response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') house_list = soup.find_all('li', class_='clear') house_info_list :list[dict[str,int]]= [] for i,house in enumerate(house_list,start=1): info = {} info['id'] = i info['title'] = house.find('div', class_='title').text.strip() info['positionInfo'] = house.find('div', class_='positionInfo').text.strip() info['address'] = house.find('div', class_='address').text.strip() info['followInfo'] = house.find('div', class_='followInfo').text.strip() info['flood'] = house.find('div', class_='flood').text.strip() info['priceInfo'] = house.find('div', class_='priceInfo').text.strip() house_info_list.append(info) return house_info_list save_to_excel(house_info_list, file_name) df = pd.DataFrame(house_info_list) df.to_excel(file_name, index=False) if __name__ == '__main__': url = 'https://nj.lianjia.com/ershoufang/' #修改链接为当地链接 house_info_list = [] for i in range(1, 21): # 收集20页的数据，大约400条 page_url = f'{url}pg{i}/' house_info_list.extend(get_house_info(page_url)) save_to_excel(house_info_list, 'house.xlsx') 怎么修改return_info_house的错误

info['positionInfo'] = house.find('div', class_='positionInfo').text.strip() info['address'] = house.find('div', class_='address').text.strip() info['followInfo'] = house.find('div', class_='...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import xlrd # 读取Excel文件中的小区名字 def read_excel(filename): data = pd.read_excel(filename) return data['小区名'].tolist() # 爬取二手房数据 def crawl_data(area): print(area) print('1') url = 'https://wx.ke.com/ershoufang/rs'+area # 无锡二手房页面 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299' } params = { 'kw': area } response = requests.get(url, headers=headers, params=params) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 解析页面数据 result = [] house_list = soup.find_all('div', class_='info clear') for house in house_list: title = house.find('div', class_='title').text.strip() address = house.find('div', class_='address').text.strip() house_Info = house.find('div', class_='houseInfo').text.strip() priceInfo = house.find('div', class_='priceInfo').text.strip() followInfo = house.find('div', class_='followInfo').text.strip() result.append({ 'title': title, 'address': address, 'house_info':house_Info, 'priceInfo':priceInfo, 'followInf':followInfo }) return result # 将数据保存到Excel文件中 def save_to_excel(data, filename): df = pd.DataFrame(data) df.to_excel(filename, index=False) # 主函数 if __name__ == '__main__': areas = read_excel('小区名.xlsx') for area in areas: print('正在爬取：', area) data = crawl_data(area) save_to_excel(data, area + '.xlsx') print('爬取完成！')

爬取时，程序将小区名字作为参数拼接到目标 URL 中，然后使用 requests 库发送 GET 请求获取 HTML 页面，再使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 页面，提取出需要的信息，并将结果保存到一个列表中。最后，程序将列表中...

# -*- coding: utf-8 -*- from bs4 import BeautifulSoup from items import TravelsDetailItem from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider class TuniudetailSpider(RedisCrawlSpider): name = "detail_urls" allowed_domains = ["trips.tuniu.com"] redis_key = "tuniu:detail_urls" def parse(self, response): soup = BeautifulSoup(response.text) tag_list_div = soup.find('div', {'class': 'tag-list clearfix'}) tag_list = tag_list_div.find_all('div') tags = [] for i in tag_list: tags.append(i.text) try: destination = soup.find('div', {'class': 'poi-container-header'}).p.text destination = destination.strip() price = soup.find('div', {'class': 'gallery-text-info'}).p.span.text except Exception as e: destination="" price="" item = TravelsDetailItem() item["taglist"] = ",".join(tags) item["destination"] = destination item["price"] = price item["id"] = response.url.split("/")[-1] return item怎么解释这些代码

其中，使用了 BeautifulSoup 库对 HTML 内容进行解析，将标签信息存储在一个列表中，最后将所有信息封装到 TravelsDetailItem 中并返回。此外，该代码还使用了 RedisCrawlSpider 类，实现了分布式爬虫的功能。

-- coding: utf-8 -- from bs4 import BeautifulSoup from items import TravelsDetailItem from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider class TuniudetailSpider(RedisCrawlSpider): name = "detail_urls" allowed_domains = ["trips.tuniu.com"] redis_key = "tuniu:detail_urls" def parse(self, response): soup = BeautifulSoup(response.text) tag_list_div = soup.find('div', {'class': 'tag-list clearfix'}) tag_list = tag_list_div.find_all('div') tags = [] for i in tag_list: tags.append(i.text) try: destination = soup.find('div', {'class': 'poi-container-header'}).p.text destination = destination.strip() price = soup.find('div', {'class': 'gallery-text-info'}).p.span.text except Exception as e: destination="" price="" item = TravelsDetailItem() item["taglist"] = ",".join(tags) item["destination"] = destination item["price"] = price item["id"] = response.url.split("/")[-1] return item将每一行代码都作解释

price = soup.find('div', {'class': 'gallery-text-info'}).p.span.text except Exception as e: destination="" price="" 从 HTML 内容中提取目的地和价格信息，如果提取失败则将值设为空字符串。 ...

import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://movie.douban.com/top250' 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'} movies = [] for page in range(0, 250, 25): params = {'start': page, 'filter': ''} response = requests.get(url, headers=headers, params=params) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') movie_list = soup.find('ol', class_='grid_view').find_all('li') for movie in movie_list: title = movie.find('span', class_='title').text rating = movie.find('span', class_='rating_num').text info = movie.find('div', class_='bd').p.text.strip().split('\n') director_actor = info[0] time_type = info[1].lstrip() movies.append((title, rating, director_actor, time_type)) for movie in movies: print(movie[0], movie[1], movie[2], movie[3])存储到execl中

要将数据存储到Excel中，你可以使用Python中的pandas库来实现。首先，你需要将数据转换为pandas的DataFrame格式，然后使用to_excel()函数将其保存为Excel文件。以下为示例代码： python import pandas as pd # ...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False url = "https://nba.hupu.com/stats/players" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_="players_table") rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:26]: cols = row.find_all("td") player = cols[1].text.strip() score_range = cols[4].text.strip() score_parts = score_range.split("-") min_score = float(score_parts[0]) max_score = float(score_parts[1]) score = int((min_score + max_score) / 2) players.append(player) scores.append(score) data = {"Player": players, "Score": scores} df = pd.DataFrame(data) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=8) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) for i, score in enumerate(scores): ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') fig.tight_layout() plt.show()对这些代码做一些查重优化

1. 将代码中的常量值或重复的字符串提取为变量或常量，以提高代码的可读性和可维护性。 2. 可以将一些长的语句或表达式拆分成多行，以增加代码的可读性。 3. 可以将一些重复的代码块抽象成函数或模块，以提高代码的...
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资源摘要信息: 本资源为行业文档，主题是设计装置，具体关注于一种小学语文教学黑板的设计。该文档通过详细的设计说明，旨在为小学语文教学场景提供一种创新的教学辅助工具。由于资源的标题、描述和标签中未提供具体的设计细节，我们仅能从文件名称推测文档可能包含了关于小学语文教学黑板的设计理念、设计要求、设计流程、材料选择、尺寸规格、功能性特点、以及可能的互动功能等方面的信息。此外，虽然没有标签信息，但可以推断该文档可能针对教育技术、教学工具设计、小学教育环境优化等专业领域。 1. 教学黑板设计的重要性 在小学语文教学中，黑板作为传统而重要的教学工具，承载着教师传授知识和学生学习互动的重要角色。一个优秀的设计可以提高教学效率，激发学生的学习兴趣。设计装置时，考虑黑板的适用性、耐用性和互动性是非常必要的。 2. 教学黑板的设计要求 设计小学语文教学黑板时，需要考虑以下几点： - 安全性：黑板材质应无毒、耐磨损，边角处理要圆滑，避免在使用中造成伤害。 - 可视性：黑板的大小和高度应适合小学生使用，保证最远端的学生也能清晰看到上面的内容。 - 多功能性：黑板除了可用于书写字词句之外，还可以考虑增加多媒体展示功能，如集成投影幕布或电子白板等。 - 环保性：使用可持续材料，比如可回收的木材或环保漆料，减少对环境的影响。 3. 教学黑板的设计流程 一个典型的黑板设计流程可能包括以下步骤： - 需求分析：明确小学语文教学的需求，包括空间大小、教学方法、学生人数等。 - 概念设计：提出初步的设计方案，并对方案的可行性进行分析。 - 制图和建模：绘制详细的黑板平面图和三维模型，为生产制造提供精确的图纸。 - 材料选择：根据设计要求和成本预算选择合适的材料。 - 制造加工：按照设计图纸和材料标准进行生产。 - 测试与评估：在实际教学环境中测试黑板的使用效果，并根据反馈进行必要的调整。 4. 教学黑板的材料选择 - 传统黑板：传统的黑板多由优质木材和专用黑板漆制成，耐用且书写流畅。 - 绿色环保材料：考虑到环保和学生健康，可以选择无毒或低VOC（挥发性有机化合物）排放的材料。 - 智能材料：如可擦洗的特殊漆料，使黑板表面更加光滑，便于擦拭。 5. 教学黑板的尺寸规格 黑板的尺寸规格应根据实际教室空间和学生的平均身高来设计。一般来说，小学教室的黑板高度应设置在120cm至150cm之间，长度则根据教室墙壁的长度而定，但至少应保证可以容纳整页A4纸的书写空间。 6. 教学黑板的功能性特点 - 书写性能：黑板表面应具备良好的书写性能，使粉笔或马克笔的书写和擦拭都十分顺畅。 - 可视化辅助：集成的可视化工具，如辅助灯、放大镜等，可以帮助教师更有效地展示教学内容。 - 互动性设计：考虑增加互动性元素，例如磁性或可擦写的表面，可以提高学生参与度。 7. 教学黑板的互动功能 随着信息技术的发展，教学黑板可以集成多媒体技术，如触摸屏功能、电子白板功能、互联网接入等，实现与电子设备的互动，从而丰富教学手段，提高教学的趣味性和效率。 综上所述，本资源提供的设计装置文档，聚焦于一种小学语文教学黑板的设计，涵盖了从设计理念到功能实现的全方位内容，旨在通过创新的设计提升小学语文教学的品质和效率。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

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