python中append和findAll

`append` 和 `findAll` 是两个完全不同的函数。 `append` 是 Python 列表对象的一个方法，用于向列表末尾添加元素。例如： ```python my_list = [1, 2, 3] my_list.append(4) print(my_list) # 输出 [1, 2, 3, 4] ``` `findAll` 是 BeautifulSoup 库中的一个方法，用于查找 HTML 或 XML 文档中所有符合要求的标签或元素。例如： ```python from bs4 import BeautifulSoup html_doc = """ <html> <head> <title>My Page</title> </head> <body> <h1>Welcome to my page</h1> <p>This is some text.</p> <p>This is some more text.</p> </body> </html> """ soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') p_tags = soup.findAll('p') print(p_tags) # 输出 [<p>This is some text.</p>, <p>This is some more text.</p>] ``` 注意，`findAll` 的名称在 BeautifulSoup 4 版本中已经被更改为 `find_all`。

用python的re.findall对该数据集进行清洗，生成excel文本，其中每部电影的演员单独一格

好的，我们可以使用Python的`re`模块来解析并提取数据，并将其写入Excel文件中。以下是一个示例代码： ```python import re import pandas as pd # 原始数据 data = """ [原始数据内容] """ # 使用正则表达式提取数据 pattern = r'\{"id": "(.*?)",.*?"name": "(.*?)",.*?"directors": \[(.*?)\],.*?"writers": \[(.*?)\],.*?"actors": \[(.*?)\],.*?"genres": \[(.*?)\],.*?"countries": \[(.*?)\],.*?"languages": \[(.*?)\],.*?"pubdates": \[(.*?)\],.*?"episodes": "(.*?)",.*?"durations": \[(.*?)\],.*?"other_names": \[(.*?)\],.*?"summary": "(.*?)",.*?"rating": \{"average": "(.*?)",.*?"reviews_count": "(.*?)"\}\}' matches = re.findall(pattern, data, re.DOTALL) # 处理提取的数据 movies = [] for match in matches: movie = { 'id': match[0], 'name': match[1], 'directors': [d.strip() for d in re.findall(r'"name": "(.*?)"', match[2])], 'writers': [w.strip() for w in re.findall(r'"name": "(.*?)"', match[3])], 'actors': [a.strip() for a in re.findall(r'"name": "(.*?)"', match[4])], 'genres': [g.strip().replace('"', '') for g in match[5].split(',')], 'countries': [c.strip().replace('"', '') for c in match[6].split(',')], 'languages': [l.strip().replace('"', '') for l in match[7].split(',')], 'pubdates': [p.strip().replace('"', '') for p in match[8].split(',')], 'episodes': match[9], 'durations': [d.strip().replace('"', '') for d in match[10].split(',')], 'other_names': [o.strip().replace('"', '') for o in match[11].split(',')], 'summary': match[12].strip(), 'average_rating': match[13], 'reviews_count': match[14] } movies.append(movie) # 将数据转换为DataFrame df = pd.DataFrame(movies) # 写入Excel文件 df.to_excel('movie_info.xlsx', index=False) ``` ### 解释 1. **正则表达式**：`pattern`用于匹配每个电影的信息块。 2. **提取数据**：`re.findall`函数用于找到所有符合模式的匹配项。 3. **处理数据**：遍历每个匹配项，提取并整理所需字段。 4. **转换为DataFrame**：将整理好的数据转换为Pandas DataFrame。 5. **写入Excel**：将DataFrame写入Excel文件。 ### 注意事项 - `re.DOTALL`标志允许`.`匹配包括换行符在内的所有字符。 - `re.findall`函数中的嵌套正则表达式用于进一步提取具体字段的内容。 - 最终结果会被保存到名为`movie_info.xlsx`的Excel文件中。运行上述代码后，你会得到一个包含所有电影信息的Excel文件，其中每部电影的演员列表会单独占据一列。

for c in p.findall(h): c = c[17:] clist.append(c)

这段代码是在使用 Python 中的正则表达式模块 `re` 来查找字符串 `h` 中符合某种模式的子字符串，并将这些子字符串中第 17 个字符之后的部分添加到列表 `clist` 中。具体来说，`p` 是一个编译好的正则表达式模式对象，`findall` 方法用于在 `h` 中查找所有符合该模式的子字符串，并返回一个列表，其中每个元素对应一个符合条件的子字符串。对于每个这样的子字符串 `c`，代码将其第 17 个字符之后的部分（即从第 18 个字符开始的部分）提取出来，并将其加入到列表 `clist` 中。

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python中append和findAll

用python的re.findall对该数据集进行清洗，生成excel文本，其中每部电影的演员单独一格

for c in p.findall(h): c = c[17:] clist.append(c)

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text=input() y=[] for ch in text: if ch.isalpha(): y.append(ch) x=''.join(y) import re for m in x: print(re.findall('m{1,}',x))怎么修改这个代码

content = requests.post(url=url, data=data) address = re.compile(r'"addressDetail":"(.*?)"').findall(content.text) address_list=[] for i in address: address_list.append(i) return address_list这段代码是什么意思

http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vInvestConsult/kind/dzjy/index.phtml利用遍历方法写代码，不使用find和findall进行数据爬取，并保存到excel中

links = [] for link in soup.find_all('a'): links.append(link.get('href'))我想要依次爬取这些连接中的文字

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