BeautifulSoup 関数が None を返す理由
BeautifulSoup を使用して HTML を解析すると、関数が期待した結果ではなく None を返す場合があります。 。これは、対象となる HTML 要素または属性がドキュメントに存在しない場合に発生します。 BeautifulSoup は例外を直接発生させず、後続のコードに依存してこれらの None 結果を検出して処理します。
gt;None 結果の結果
結果として None を受け取ると、属性にアクセスしようとしたり、NoneType オブジェクトに対して操作を実行しようとしたりすると、予期される属性とメソッドが不足しているため、AttributeError 例外が発生します。これは、.find、.select_one など、単一の結果を返す関数で一般的です。
gt;存在しない要素の例
問題を説明するには、質問の次の例を検討してください:
指定された要素がドキュメントに存在しないため、これらの呼び出しはすべて None を返します。
None を処理するためのベスト プラクティス結果
AttributeError 例外を回避し、堅牢なコードを確保するには、None の結果を適切に処理することが不可欠です。以下にいくつかの推奨事項を示します:
- 属性にアクセスする前に None を確認してください: BeautifulSoup 結果の属性またはメソッドにアクセスする前に、必ず最初に None であるかどうかを確認してください。
- 論理演算子を使用する: if や else などの論理演算子を使用して、None シナリオを適切に処理します。例:
- try ブロックと else ブロックを使用する: 特に None の結果を処理する場合、try ブロックと else ブロックを利用して AttributeError 例外をキャッチして処理できます。
これらのプラクティスに従うことで、予期しないエラーを防止し、要素や属性の欠落を検出し、それに応じてより役立つエラー メッセージや代替動作を提供できます。
以上がBeautifulSoup が時々何も返さないのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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