语句soup.find_all('ul',attrs={'class':'list1'})和语句soup.find_all('ul',class_='list1')作用是一样的。

时间: 2023-10-07 07:05:44 浏览: 171
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beautifulsoup里面的find()和findall()小代码测试

是的，这两个语句的作用是一样的，都是通过 BeautifulSoup 库中的 `find_all()` 方法查找 HTML 文档中所有 `ul` 标签中 `class` 属性值为 `list1` 的元素并返回。只不过第一个语句使用了 `attrs` 参数指定属性及其值，而第二个语句使用了 `class_` 参数来指定 `class` 属性值。这是因为在 Python 中 `class` 是关键字，所以在使用 BeautifulSoup 库时需要使用 `class_` 来指定 `class` 属性值。
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for tag in soup.find_all(attrs={"class": "item"}): # 爬取序号 num = tag.find('em').get_text() print(num) infofile.write(num + "\r\n") # 电影名称 name = tag.find_all(attrs={"class": "title"}) zwname = name[0]

首先，通过soup.find_all方法找到所有具有class属性为"item"的标签。然后，通过tag.find('em').get_text()获取序号，并将其打印出来和写入到文件中。接下来，通过tag.find_all(attrs={"class": "title"})...

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 url = 'https://movie.douban.com/subject/30228394/' header = {'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'} response = requests.get(url=url, headers=header) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') tv_infor = {} # 1.获取电视剧名称 name = soup.find(property="v:itemreviewed").string # 根据属性property="v: "查找 tv_infor['name'] = name # 将电影名称加到字典tv_infor中 # 2.获取导演 director = soup.find(rel="v: directedBy").string # 根据属性re1="v:directedBy“查找 tv_infor['director'] = director # 3.获取编剧 soup_list = soup. findAll(class_="attrs")[1].findAll('a') writers = [elem. string for elem in soup_list] tv_infor['writers'] = writers # 4.获取演员 soup_list = soup. findAll(rel="v:starring") actors = [elem. string for elem in soup_list] tv_infor['actors'] = actors # 5.获取类型 soup_list = soup. findAll(property="v: genre") tv_type = [elem. string for elem in soup_list] tv_infor['type'] = tv_type # 6.首播时间 release_date = soup.find(property="v: initialReleaseDate").string tv_infor['release_date'] = release_date # 7.豆瓣评分 rating = soup.find(property="v: average").string tv_infor['rating'] = rating # 8.参评人数 votes = soup.find(property="v: votes").string tv_infor['votes'] = votes print("电视剧《觉醒年代》相关信息如下：") for key, value in tv_infor.items(): print(key, ":", value)

3. 根据html结构和标签属性，使用find()和findAll()方法来定位需要的信息。 4. 将获取到的信息存储在一个字典中，键为信息的名称，值为信息的内容。 5. 最后使用for循环遍历字典，并按照指定格式输出信息。 需要...

try: duan2=soup.find_all('p',class_="p")[0].text duan3=soup.find_all('p',class_="p")[2].text pattern3 = re.compile(r'(?<=个人)\d+\.?\d*') gerenbj=pattern3.findall(duan2)[0] jingjiariqi=soup.find_all('p',class_="p")[0].text.split('。')[0] except IndexError: duan2=soup.find_all('p',class_="p")[2].text duan3=soup.find_all('p',class_="p")[4].text pattern3 = re.compile(r'(?<=个人)\d+\.?\d*') gerenbj=pattern3.findall(duan2)[0] jingjiariqi=soup.find_all('p',class_="p")[2].text.split('。')[0] duan1=soup.find_all('p')[1].text解释每行代码

1. duan2=soup.find_all('p',class_="p")[0].text：从 BeautifulSoup 对象 soup 中找到所有 class 为 "p" 的 <p> 标签，并取第一个标签的文本内容，赋值给变量 duan2。 2. duan3=soup.find_all('p',class_=...

简单优化这段代码import requests from bs4 import BeautifulSoup from threading import Thread def crawl_books(start, end): for i in range(start, end): url = 'http://search.dangdang.com/?key=%BC%C6%CB%E3%BB%FA&act=input&page_index={}'.format(i) response = requests.get(url) page = response.text soup = BeautifulSoup(page, 'lxml') books = soup.find('ul', class_='bigimg') for book in books.find_all('li'): title = book.find('a', class_='pic').get('title') author = book.find('p', class_='search_book_author').text price = book.find('p', class_='price').find('span', class_='search_now_price').text book_link = 'https:' + book.find('a', class_='pic').get('href') response = requests.get(book_link) page = response.text soup = BeautifulSoup(page, 'lxml') comment_num_tag = soup.find('a', class_='review_num') if comment_num_tag: comment_num = comment_num_tag.text else: comment_num = '0' print(title, author, price, comment_num) threads = [] for i in range(1, 101, 10): t = Thread(target=crawl_books, args=(i, i+10)) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join()

books = soup.find('ul', class_='bigimg') for book in books.find_all('li'): title = book.find('a', class_='pic').get('title') author = book.find('p', class_='search_book_author').text price = book...

news_list = soup.find_all("a", class_="news_list_title") for news in news_list: title = news.get_text() link = news.get("href") news_response = requests.get(link) news_soup = BeautifulSoup(news_response.content, "html.parser") content = news_soup.find("div", class_="news_content").get_text() if "公示" in title: ws.append([title, link, content])

具体来说，代码通过 BeautifulSoup 库解析 HTML 页面，获取 class 属性为"news_list_title"的所有a标签，然后遍历每个a标签，获取其标题和链接，随后请求链接，解析新闻详细页面，获取新闻内容，最后判断标题中是否...

将下列代码合并一下，使其看起来简洁些import requests from bs4 import BeautifulSoup 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/114.0.1823.41'} url='https://www.ibiquges.com/xiaoshuodaquan/' strhtml=requests.get(url,headers=headers) soup=BeautifulSoup(strhtml.text,'lxml') info=soup.select('#main > div:nth-child(1) > ul') for item in info: print(item.get_text()) count = len(info[0].find_all('li')) print(count) info1=soup.select('#main > div:nth-child(3) > ul') for item in info1: print(item.get_text()) count1 = len(info1[0].find_all('li')) print(count1) info2=soup.select('#main > div:nth-child(5) > ul') for item in info2: print(item.get_text()) count2 = len(info2[0].find_all('li')) print(count2) info3=soup.select('#main > div:nth-child(7) > ul') for item in info3: print(item.get_text()) count3 = len(info3[0].find_all('li')) print(count3) info4=soup.select('#main > div:nth-child(9) > ul') for item in info4: print(item.get_text()) count4 = len(info4[0].find_all('li')) print(count4) info5=soup.select('#main > div:nth-child(11) > ul') for item in info5: print(item.get_text()) count5 = len(info5[0].find_all('li')) print(count5) info6=soup.select('#main > div:nth-child(13) > ul') for item in info6: print(item.get_text()) count6 = len(info6[0].find_all('li')) print(count6)

import requests from bs4 import BeautifulSoup headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows ... count = len(info[0].find_all('li')) count_list.append(count) info_list.append(info) print(count_list)

import requests from bs4 import BeautifulSoup from threading import Thread def crawl_books(start, end): session = requests.Session() for i in range(start, end): url = 'http://search.dangdang.com/?key=%BC%C6%CB%E3%BB%FA&act=input&page_index={}'.format(i) try: response = session.get(url, timeout=10) except requests.exceptions.Timeout: print('Timeout occurred when accessing: ' + url) continue page = response.text soup = BeautifulSoup(page, 'lxml') books = soup.find('ul', class_='bigimg') for book in books.find_all('li'): title = book.find('a', class_='pic').get('title') author = book.find('p', class_='search_book_author').text price = book.find('p', class_='price').find('span', class_='search_now_price').text book_link = 'https:' + book.find('a', class_='pic').get('href') try: response = session.get(book_link, timeout=10) except requests.exceptions.Timeout: print('Timeout occurred when accessing: ' + book_link) continue page = response.text soup = BeautifulSoup(page, 'lxml') comment_num_tag = soup.find('a', class_='review_num') if comment_num_tag: comment_num = comment_num_tag.text else: comment_num = '0' print(title, author, price, comment_num) threads = [] for i in range(1, 101, 10): t = Thread(target=crawl_books, args=(i, i+10)) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join()再优化一次，使评论数量能够得到

books = soup.find('ul', class_='bigimg') for book in books.find_all('li'): title = book.find('a', class_='pic').get('title') author = book.find('p', class_='search_book_author').text price = book...

for item in soup.find_all("a",attrs={"class":"a","target":"_blank"}):

这是一个Python中使用BeautifulSoup库进行网页...在该语句中，soup是一个BeautifulSoup对象，代表网页的解析结果。如果您需要更多关于BeautifulSoup的信息，可以参考官方文档：https://beautifulsoup.readthedocs.io/。

为什么这个循环只循环了一次：df_ret = DataFrame(columns=[" 标题","日期"]) count =1 for tag in soup.find_all('ul', class_='win8mi_latest_5slist'): m_name = tag.find('a').get('title') m_date = tag.find('li') m_date_1 = m_date.findAll('span') df_ret.loc[count] = [m_name, m_date_1] print(df_ret.head()) count = count + 1 df_ret.to_csv('碳汇.csv', encoding= 'gbk')

for tag in soup.find_all('ul', class_='win8mi_latest_5slist'): m_name = tag.find('a').get('title') m_date = tag.find('li') m_date_1 = m_date.findAll('span') df_ret.loc[count] = [m_name, m_date_1] ...

ol=soup.find('ol',attrs={'class':'grid_view'}) for li in ol.find_all('li'): tep=[] titles=[] for span in li.find_all('span'): if span.has_attr('class'): if span.attrs['class'][0]=='title': titles.append(span.string.strip()) elif span.attrs['class'][0]=='rating_num': tep.append(span.string.strip()) elif span.attrs['class'][0]=='inq': tep.append(span.string.strip()) tep.insert(0,titles)

这段代码的作用是对豆瓣电影top250页面进行爬取，并提取每部电影的标题、评分和简介，最终将结果存储在一个列表中。具体而言，它首先找到页面中class为"grid_view"的ol标签，然后对每个li标签进行循环遍历。对于每个...

import requests # 导入网页请求库 from bs4 import BeautifulSoup # 导入网页解析库 import pandas as pd import numpy as np import re import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl danurl=[]; def get_danurl(surl): r=requests.get(surl) r.encoding='utf-8' demo=r.text soup=BeautifulSoup(demo,"html.parser") wangzhi=soup.find_all('a',string=re.compile('杭州市小客车增量指标竞价情况')) list3=' '.join('%s' %id for id in wangzhi) res_url=r'href="(.*?)"' alink = re.findall(res_url, list3, re.I | re.S | re.M) return alink def get_page(url): mydict={} r=requests.get(url) r.encoding='utf-8' demo=r.text #print(demo) soup=BeautifulSoup(demo,"html.parser") try: duan2=soup.find_all('p',class_="p")[0].text duan3=soup.find_all('p',class_="p")[2].text pattern3 = re.compile(r'(?<=个人)\d+.?\d*') gerenbj=pattern3.findall(duan2)[0] jingjiariqi=soup.find_all('p',class_="p")[0].text.split('。')[0] except IndexError: duan2=soup.find_all('p',class_="p")[2].text duan3=soup.find_all('p',class_="p")[4].text pattern3 = re.compile(r'(?<=个人)\d+.?\d*') gerenbj=pattern3.findall(duan2)[0] jingjiariqi=soup.find_all('p',class_="p")[2].text.split('。')[0] duan1=soup.find_all('p')[1].text pattern1 = re.compile(r'(?<=个人增量指标)\d+.?\d*') gerenzb=pattern1.findall(duan1)[0] pattern2 = re.compile(r'(?<=单位增量指标)\d+.?\d*') danweizb=pattern2.findall(duan1)[0] pattern4 = re.compile(r'(?<=单位)\d+.?\d*') danweibj=pattern4.findall(duan2)[0] pattern5 = re.compile(r'(?<=个人)\d+.?\d*') mingerencjj=pattern5.findall(duan3)[0] avegerencjj=pattern5.findall(duan3)[1] pattern6 = re.compile(r'(?<=单位)\d+.?\d*') mindanweicjj=pattern6.findall(duan3)[0] avedanweicjj=pattern6.findall(duan3)[1] pattern7 = re.compile(r'(?<=成交)\d+.?\d*') mingerencjs=pattern7.findall(duan3)[0] mindanweicjs=pattern7.findall(duan3)[1] 解释代码

首先导入了requests库和BeautifulSoup库，用于进行网页请求和解析。然后定义了一个函数get_danurl，用于获取竞价情况网页的链接。函数中首先发送一个GET请求获取网页内容，然后使用BeautifulSoup进行解析，找到...

请详细解释以下代码并给每行代码添加注释：#导入requests库 import requests #导入beautifulsoup库 from bs4 import BeautifulSoup import codecs #目标url URL = "https://movie.douban.com/top250" #请求头 HEADERS = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36'} def download_page(url): data = requests.get(url, headers=HEADERS).content return data def parse_html(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 测试时可以使用print soup.prettify()打印查看获得的页面 # 根据css获取页面信息 movie_list_ol = soup.find('ol', attrs={'class':'grid_view'}) movie_name_list = [] # 遍历页面中有关的信息 for movie_li in movie_list_ol.find_all('li'): # 电影描述 detail = movie_li.find('div', attrs={'class':'hd'}) # 电影名字 movie_name = detail.find('span', attrs={'class':'title'}).getText() movie_name_list.append(movie_name) # 找到下一页 next_page = soup.find('span', attrs={'class':'next'}).find('a') if next_page: # 拼接下一页的url，继续爬取下一页 return movie_name_list, URL + next_page['href'] return movie_name_list, None def main(): url = URL with codecs.open('movies.txt', 'w', encoding='utf-8') as fp: movies_all = [] while url: html = download_page(url) movies, url = parse_html(html) movies_all.extend(movies) for index, movie in enumerate(movies_all): index += 1 # 将获得的信息写入文件 fp.write('{index}.{movie}\n'.format(index=index, movie=movie)) if __name__ == '__main__': main() print('爬取成功')

movie_list_ol = soup.find('ol', attrs={'class':'grid_view'}) movie_name_list = [] #遍历页面中有关的信息 for movie_li in movie_list_ol.find_all('li'): #电影描述 detail = movie_li.find('div', ...
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