Beautiful Soup: 'ResultSet' オブジェクトの欠落している 'find_all' 属性の解決
Beautiful Soup を使用して HTML または XML からデータを取得する場合ドキュメントを作成すると、「「ResultSet」オブジェクトには属性がありません」というメッセージを含む「AttributeError」が発生する場合があります。 「すべて検索」。このエラーは、「ResultSet」オブジェクト自体に対して「find_all」メソッドを使用しようとしたときによく発生しますが、これはよくある誤解です。
この問題を理解するには、「ResultSet」オブジェクトと個別のオブジェクトを区別することが重要です。そのセット内の要素。 「ResultSet」には類似した要素のコレクションが含まれますが、各要素自体は「タグ」です。指定したコードでは、「table」変数は、Web ページのテーブル要素を含む「ResultSet」を保持します。
コード内でテーブル行 (「tr」要素) を取得するには、次のアクセスが必要です。インデックスを使用して「ResultSet」内の個々の要素を取得します。次のコードはテーブル行を正しく取得します:
for row in table[0].find_all('tr'): col = table[0].find_all('td') # Get table data columns (within the current row)
ここで、'table[0]' は具体的に 'ResultSet' 内の最初のテーブル要素 (Web ページ上の 'table' 要素) にアクセスします。 。次に、この要素に対して 'find_all' メソッドを使用して、その要素に含まれる 'tr' 要素 (テーブル行) を取得できます。
'ResultSet' 内の個々の要素に適切にアクセスすることで、' find_all' メソッドを使用して、HTML ドキュメントから必要なデータを抽出します。
以上が私の美しいスープ `ResultSet` オブジェクトに `find_all` 属性が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。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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