data.append({'review_type_id':review_type_id, 'review_type_name':review_type_name, 'clmid':clmid }) data_ = {} for d in data: data_[d['review_type_name']] = {} 为我讲清楚这段代码的每一步都在做什么，我需要非常详细的解答，尤其是“data_[d['review_type_name']] = {}”这一步

这段代码是将数据存储到一个字典中，并且使用`review_type_name`作为键。下面是每一步的详细解释：

1. `data.append({'review_type_id':review_type_id, 'review_type_name':review_type_name, 'clmid':clmid})`: 这一行代码将一个包含三个键值对的字典添加到名为`data`的列表中。这些键值对分别是`review_type_id`、`review_type_name`和`clmid`，它们的值是通过变量`review_type_id`、`review_type_name`和`clmid`获取的。

2. `data_ = {}`: 这一行代码创建了一个空字典`data_`，用于存储整理后的数据。

3. `for d in data: data_[d['review_type_name']] = {}`: 这是一个循环语句，遍历列表`data`中的每个字典元素。在每次迭代中，首先通过`d['review_type_name']`获取当前字典元素中的`review_type_name`的值，然后使用该值作为键，将一个空字典赋给`data_`字典中对应的键。这样做的目的是根据每个不同的`review_type_name`创建一个新的子字典。

简单来说，这段代码将原始数据存储在列表中，并使用`review_type_name`作为键创建一个新的字典。最终，`data_`字典将包含多个子字典，每个子字典通过`review_type_name`进行索引。

相关问题

import scrapy from dangdang.items import DangdangItem from scrapy.http import Request import csv class DdSpider(scrapy.Spider): name = 'dd' allowed_domains = ['dangdang.com'] start_urls = ['http://category.dangdang.com/pg1-cid4008154.html'] def parse(self, response): item=DangdangItem() item["title"]=response.xpath("//a[@name='itemlist-picture']/@title").extract() item["link"]=response.xpath("//a[@name='itemlist-picture']/@href").extract() item["comment"]=response.xpath("//a[@name='itemlist-review']/text()").extract() yield item # 将获取的数据添加到列表中 data = [] for i in range(len(item["title"])): row = [] row.append(item["title"][i]) row.append(item["link"][i]) row.append(item["comment"][i]) data.append(row) # 写入csv文件 with open('data.csv', 'a+', newline='') as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) if csvfile.tell() == 0: writer.writerow(['titlle', 'link', 'comment'])# 写入表头 for row in data: writer.writerow(row) #翻页，一直到80页 for i in range(2,81): url='http://category.dangdang.com/pg'+str(i)+'-cid4008154.html' yield Request(url,callback=self.parse)在终端输入 scrapy crawl dd --nolog报错语法错误

你的代码中存在一些语法错误，可能是因为缩进不正确或缺少一些语法符号。请检查以下代码，看看是否有任何拼写错误或语法错误：

import scrapy
from dangdang.items import DangdangItem
from scrapy.http import Request
import csv

class DdSpider(scrapy.Spider):
    name = 'dd'
    allowed_domains = ['dangdang.com']
    start_urls = ['http://category.dangdang.com/pg1-cid4008154.html']

    def parse(self, response):
        item = DangdangItem()
        item["title"] = response.xpath("//a[@name='itemlist-picture']/@title").extract()
        item["link"] = response.xpath("//a[@name='itemlist-picture']/@href").extract()
        item["comment"] = response.xpath("//a[@name='itemlist-review']/text()").extract()
        yield item

        # 将获取的数据添加到列表中
        data = []
        for i in range(len(item["title"])):
            row = []
            row.append(item["title"][i])
            row.append(item["link"][i])
            row.append(item["comment"][i])
            data.append(row)

        # 写入csv文件
        with open('data.csv', 'a+', newline='') as csvfile:
            writer = csv.writer(csvfile)
            if csvfile.tell() == 0:
                writer.writerow(['title', 'link', 'comment'])# 写入表头
            for row in data:
                writer.writerow(row)

        #翻页，一直到80页
        for i in range(2, 81):
            url = 'http://category.dangdang.com/pg' + str(i) + '-cid4008154.html'
            yield Request(url, callback=self.parse)

如果还有错误，请提供完整的错误消息以便更好地诊断问题。

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\niuxi\pythonProject\main.py", line 15, in <module> more_btn = edge.find_element_by_css_selector(".rev-total a") AttributeError: 'WebDriver' object has no attribute 'find_element_by_css_selector'

非常抱歉，我之前给出的代码中存在错误。由于Selenium版本的差异，`find_element_by_css_selector`方法可能不适用于您当前使用的Selenium版本。请尝试使用`find_element`方法来选择元素。以下是修改后的代码示例：

import time
import openpyxl
from selenium import webdriver
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://www.mafengwo.cn/poi/16790.html"
edge = webdriver.Edge()
edge.get(url)
comments_data = []

# 等待页面加载完成
time.sleep(5)

# 点击展开更多评论按钮
more_btn = edge.find_element("css selector", ".rev-total a")
edge.execute_script("arguments[0].click();", more_btn)
time.sleep(2)

# 循环获取点评信息
while True:
    # 获取页面源码
    html = edge.page_source
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    
    # 获取每条点评的信息
    reviews = soup.select(".rev-item")

    for review in reviews:
        # 获取点评内容
        content = review.select_one(".rev-txt").get_text().strip()
        print("点评内容:", content)

        # 获取点评时间
        date = review.select_one(".time").get_text().strip()
        print("点评时间:", date)

        # 获取点评用户
        user = review.select_one(".name").get_text().strip()
        print("点评用户:", user)

        # 获取点评评分
        score = review.select_one(".score span").get_text().strip()
        print("点评评分:", score)

        print("-----------------------------")

        comments_data.append([content, date, user, score])

    # 翻页操作
    next_btn = edge.find_element("css selector", ".pg-next")
    if next_btn.get_attribute("class") == "pg-next":
        edge.execute_script("arguments[0].click();", next_btn)
        time.sleep(2)
    else:
        break

# 将爬取的点评信息存入comments.xlsx文件中
wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb.active
ws.append(["点评内容", "点评时间", "点评用户", "点评评分"])

for data in comments_data:
    ws.append(data)

wb.save("comments.xlsx")
wb.close()

# 关闭浏览器
edge.quit()

请注意，这次修改的代码使用了`find_element`方法来选择元素，并以元组的形式传递选择器类型和选择器值。这样可以确保代码在不同版本的Selenium中都能正常运行。

如果您还有其他问题，请随时提问。非常抱歉给您带来的困扰。