错误处理:使用 BeautifulSoup 按类检索元素
使用 Beautifulsoup 解析具有“class”属性的 HTML 元素时,可能会出现错误。当尝试使用 [“class”] 语法检索“class”属性时,会出现此错误。例如,下面的代码演示了这一点:
import BeautifulSoup sdata = '...' soup = BeautifulSoup(sdata) mydivs = soup.findAll('div') for div in mydivs: if (div["class"] == "stylelistrow"): print div
执行时,脚本可能会终止,并出现类似以下错误:
File "./beautifulcoding.py", line 130, in getlanguage if (div["class"] == "stylelistrow"): File "/usr/local/lib/python2.6/dist-packages/BeautifulSoup.py", line 599, in __getitem__ return self._getAttrMap()[key] KeyError: 'class'
解决方案:使用 find_all
要解决此错误,可以修改代码以利用 BeautifulSoup 的 find_all 方法来细化元素搜索与特定的班级。以下修改后的代码片段演示了这一点:
mydivs = soup.find_all("div", {"class": "stylelistrow"})
通过使用 find_all 方法并指定包含“class”属性作为键和所需的类值作为值的字典,脚本可以准确地检索元素指定的类。该解决方案有效地解决了错误,并能够检索具有所需类属性的元素。
以上是为什么 BeautifulSoup 在按类检索元素时会抛出 KeyError 以及如何修复它?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

toAppendElementStoApythonList,usetheappend()方法forsingleements,Extend()formultiplelements,andinsert()forspecificpositions.1)useeAppend()foraddingoneOnelementAttheend.2)useextendTheEnd.2)useextendexendExendEnd(

TocreateaPythonlist,usesquarebrackets[]andseparateitemswithcommas.1)Listsaredynamicandcanholdmixeddatatypes.2)Useappend(),remove(),andslicingformanipulation.3)Listcomprehensionsareefficientforcreatinglists.4)Becautiouswithlistreferences;usecopy()orsl

金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。 1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显着提升数据处理速度。 2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。 3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。 4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显着提升系统性能和可扩展性。

pythonarraysarecreatedusiseThearrayModule,notbuilt-Inlikelists.1)importThearrayModule.2)指定tefifythetypecode,例如,'i'forineizewithvalues.arreaysofferbettermemoremorefferbettermemoryfforhomogeNogeNogeNogeNogeNogeNogeNATATABUTESFELLESSFRESSIFERSTEMIFICETISTHANANLISTS。

除了shebang线,还有多种方法可以指定Python解释器:1.直接使用命令行中的python命令;2.使用批处理文件或shell脚本;3.使用构建工具如Make或CMake;4.使用任务运行器如Invoke。每个方法都有其优缺点,选择适合项目需求的方法很重要。

ForhandlinglargedatasetsinPython,useNumPyarraysforbetterperformance.1)NumPyarraysarememory-efficientandfasterfornumericaloperations.2)Avoidunnecessarytypeconversions.3)Leveragevectorizationforreducedtimecomplexity.4)Managememoryusagewithefficientdata

Inpython,ListSusedynamicMemoryAllocationWithOver-Asalose,而alenumpyArraySallaySallocateFixedMemory.1)listssallocatemoremoremoremorythanneededinentientary上,respizeTized.2)numpyarsallaysallaysallocateAllocateAllocateAlcocateExactMemoryForements,OfferingPrediCtableSageButlessemageButlesseflextlessibility。

Inpython,YouCansspecthedatatAtatatPeyFelemereModeRernSpant.1)Usenpynernrump.1)Usenpynyp.dloatp.dloatp.ploatm64,formor professisconsiscontrolatatypes。


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