为什么我的 Beautiful Soup 代码会抛出 AttributeError: \'ResultSet\' 对象没有属性 \'find_all\'?
Beautiful Soup:访问“ResultSet”对象上的“find_all”属性时出现 AttributeError
在使用 Beautiful Soup 进行网页抓取时,必须了解您正在使用的对象类型。使用 BeautifulSoup.find_all() 时,请确保将其应用到正确的对象。
考虑下面的代码片段:
import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://gist.githubusercontent.com/anonymous/c8eedd8bf41098a8940b/raw/c7e01a76d753f6e8700b54821e26ee5dde3199ab/gistfile1.txt' r = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(r.text) table = soup.find_all(class_='dataframe')
在此代码中,table 是一个 ResultSet 对象。 ResultSet 是一个类似列表的对象,包含多个 Tag 对象。要查找每个 Tag 对象中的元素,您需要迭代 ResultSet 中的元素并对每个 Tag 对象调用 find_all()。
下面更正的代码演示了这一点:
... for row in table[0].find_all('tr'): col = row.find_all('td') ...
总之,当您遇到 AttributeError: 'ResultSet' object has no attribute 'find_all' 时,请验证您是否在适当的对象类型上调用 find_all()。在这种情况下,请记住迭代 ResultSet 并对每个 Tag 对象执行 find_all()。
以上是为什么我的 Beautiful Soup 代码会抛出 AttributeError: \'ResultSet\' 对象没有属性 \'find_all\'?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优
