Beautiful Soup: 'ResultSet' 객체의 누락된 'find_all' 속성 해결
HTML이나 XML에서 데이터를 검색하기 위해 Beautiful Soup을 사용하는 경우 문서에서 "'ResultSet' 객체에 'find_all' 속성이 없습니다"라는 메시지와 함께 'AttributeError'가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 일반적으로 'ResultSet' 개체 자체에서 'find_all' 메서드를 사용하려고 할 때 발생하며 이는 일반적인 오해입니다.
이 문제를 이해하려면 'ResultSet' 개체와 개별 개체를 구별하는 것이 중요합니다. 해당 세트 내의 요소. 'ResultSet'에는 유사한 요소 모음이 포함되어 있으며 각 요소 자체는 '태그'입니다. 제공한 코드에서 'table' 변수는 웹페이지의 테이블 요소가 포함된 'ResultSet'을 보유합니다.
코드에서 테이블 행('tr' 요소)을 검색하려면 액세스해야 합니다. 인덱스를 사용하여 'ResultSet' 내의 개별 요소. 다음 코드는 테이블 행을 올바르게 검색합니다.
for row in table[0].find_all('tr'): col = table[0].find_all('td') # Get table data columns (within the current row)
여기서 'table[0]'은 특히 웹 페이지의 'table' 요소인 'ResultSet'의 첫 번째 테이블 요소에 액세스합니다. . 그런 다음 이 요소에 대해 'find_all' 메소드를 사용하여 포함된 'tr' 요소(테이블 행)를 검색할 수 있습니다.
'ResultSet' 내의 개별 요소에 적절하게 액세스하면 ' find_all' 메소드를 사용하여 HTML 문서에서 원하는 데이터를 추출합니다.
위 내용은 내 아름다운 Soup `ResultSet` 객체에 `find_all` 속성이 부족한 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo

Inpython, "목록", isaversatile, mutablesequencetatcanholdmixeddatattypes, whilean "array"isamorememory-efficed, homogeneouseceenceRequiringElements ofthesAmeType.1) ListSareIdeAldiversEdatastorageandmanipulationDuetoIrflexibrieth

PythonlistsAndarraysareBotheBotheBothebothable.1) ListSareflexibleandsupporterogenousDatabutarabestemory-efficient.2) Arraysaremorememory-efforhomogeneousdatabutlessverstile, CorrectTypecodeusagetoavoidercer가 필요합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

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