Hướng dẫn python resultset to list - tập kết quả python vào danh sách

Question

You can get rid of the unwanted characters by just

['Books', 'Travel', 'Mystery', 'Historical Fiction', 'Sequential Art', 'Classics', 'Philosophy', 'Romance', 'Womens Fiction', 'Fiction', 'Childrens', 'Religion', 'Nonfiction', 'Music', 'Default', 'Science Fiction', 'Sports and Games', 'Add a comment', 'Fantasy', 'New Adult', 'Young Adult', 'Science', 'Poetry', 'Paranormal', 'Art', 'Psychology', 'Autobiography', 'Parenting', 'Adult Fiction', 'Humor', 'Horror', 'History', 'Food and Drink', 'Christian Fiction', 'Business', 'Biography', 'Thriller', 'Contemporary', 'Spirituality', 'Academic', 'Self Help', 'Historical', 'Christian', 'Suspense', 'Short Stories', 'Novels', 'Health', 'Politics', 'Cultural', 'Erotica', 'Crime']

45 text ("words") of the elements.

Nội dung chính Show

Solution

So you can use the parameter

['Books', 'Travel', 'Mystery', 'Historical Fiction', 'Sequential Art', 'Classics', 'Philosophy', 'Romance', 'Womens Fiction', 'Fiction', 'Childrens', 'Religion', 'Nonfiction', 'Music', 'Default', 'Science Fiction', 'Sports and Games', 'Add a comment', 'Fantasy', 'New Adult', 'Young Adult', 'Science', 'Poetry', 'Paranormal', 'Art', 'Psychology', 'Autobiography', 'Parenting', 'Adult Fiction', 'Humor', 'Horror', 'History', 'Food and Drink', 'Christian Fiction', 'Business', 'Biography', 'Thriller', 'Contemporary', 'Spirituality', 'Academic', 'Self Help', 'Historical', 'Christian', 'Suspense', 'Short Stories', 'Novels', 'Health', 'Politics', 'Cultural', 'Erotica', 'Crime']

45 in

['Books', 'Travel', 'Mystery', 'Historical Fiction', 'Sequential Art', 'Classics', 'Philosophy', 'Romance', 'Womens Fiction', 'Fiction', 'Childrens', 'Religion', 'Nonfiction', 'Music', 'Default', 'Science Fiction', 'Sports and Games', 'Add a comment', 'Fantasy', 'New Adult', 'Young Adult', 'Science', 'Poetry', 'Paranormal', 'Art', 'Psychology', 'Autobiography', 'Parenting', 'Adult Fiction', 'Humor', 'Horror', 'History', 'Food and Drink', 'Christian Fiction', 'Business', 'Biography', 'Thriller', 'Contemporary', 'Spirituality', 'Academic', 'Self Help', 'Historical', 'Christian', 'Suspense', 'Short Stories', 'Novels', 'Health', 'Politics', 'Cultural', 'Erotica', 'Crime']

47:

i.get_text(strip=True)

Example:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://books.toscrape.com/'
response = requests.get(url)
# all html&css content-
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
categories = soup.select('ul.nav.nav-list li a' )
list = []

for i in categories:
    list.append(i.get_text(strip=True))
print(list)

Output

['Books', 'Travel', 'Mystery', 'Historical Fiction', 'Sequential Art', 'Classics', 'Philosophy', 'Romance', 'Womens Fiction', 'Fiction', 'Childrens', 'Religion', 'Nonfiction', 'Music', 'Default', 'Science Fiction', 'Sports and Games', 'Add a comment', 'Fantasy', 'New Adult', 'Young Adult', 'Science', 'Poetry', 'Paranormal', 'Art', 'Psychology', 'Autobiography', 'Parenting', 'Adult Fiction', 'Humor', 'Horror', 'History', 'Food and Drink', 'Christian Fiction', 'Business', 'Biography', 'Thriller', 'Contemporary', 'Spirituality', 'Academic', 'Self Help', 'Historical', 'Christian', 'Suspense', 'Short Stories', 'Novels', 'Health', 'Politics', 'Cultural', 'Erotica', 'Crime']

You may also take a look at your selector it could be more specific:

soup.select('ul.nav.nav-list li a')

Đối với 2.4, bạn chỉ có thể xác định hàm giao nhau.

def intersect(*d):
    sets = iter(map(set, d))
    result = sets.next()
    for s in sets:
        result = result.intersection(s)
    return result

Đối với các phiên bản mới hơn của Python:

Phương pháp giao nhau có một lượng đối số tùy ý

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

Ngoài ra, bạn có thể giao nhau tập hợp đầu tiên để tránh cắt danh sách và tạo một bản sao:

result = set(d[0]).intersection(*d)

Tôi không thực sự chắc chắn cái nào sẽ hiệu quả hơn và có cảm giác rằng nó sẽ phụ thuộc vào kích thước của

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

4 và kích thước của danh sách trừ khi Python có kiểm tra sẵn có như vậy

if s1 is s2:
    return s1

Trong phương pháp giao điểm.

>>> d = [[1,2,3,4], [2,3,4], [3,4,5,6,7]]
>>> set(d[0]).intersection(*d)
set([3, 4])
>>> set(d[0]).intersection(*d[1:])
set([3, 4])
>>>

Đưa ra hai danh sách danh sách, hãy viết một chương trình Python để tìm giao điểm giữa hai danh sách đã cho.

Examples:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://books.toscrape.com/'
response = requests.get(url)
# all html&css content-
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
categories = soup.select('ul.nav.nav-list li a' )
list = []

for i in categories:
    list.append(i.get_text(strip=True))
print(list)

0

& nbsp; cách tiếp cận #1: ngây thơ (danh sách hiểu)Approach #1 : Naive(List comprehension)
Approach #1 : Naive(List comprehension)

Cách tiếp cận vũ phu hoặc ngây thơ để tìm giao điểm của danh sách danh sách là sử dụng danh sách hiểu hoặc đơn giản là một vòng lặp.

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

5

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

6

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

7

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

8

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

9

result = set(d[0]).intersection(*d)

0

result = set(d[0]).intersection(*d)

1

result = set(d[0]).intersection(*d)

2

result = set(d[0]).intersection(*d)

3__

result = set(d[0]).intersection(*d)

3

result = set(d[0]).intersection(*d)

9

if s1 is s2:
    return s1

0

if s1 is s2:
    return s1

1

if s1 is s2:
    return s1

2

if s1 is s2:
    return s1

3

if s1 is s2:
    return s1

4

if s1 is s2:
    return s1

5

if s1 is s2:
    return s1

2

if s1 is s2:
    return s1

7

if s1 is s2:
    return s1

8

if s1 is s2:
    return s1

9

result = set(d[0]).intersection(*d)

9

if s1 is s2:
    return s1

0

if s1 is s2:
    return s1

1

if s1 is s2:
    return s1

2

if s1 is s2:
    return s1

3

if s1 is s2:
    return s1

4

if s1 is s2:
    return s1

7

if s1 is s2:
    return s1

2

>>> d = [[1,2,3,4], [2,3,4], [3,4,5,6,7]]
>>> set(d[0]).intersection(*d)
set([3, 4])
>>> set(d[0]).intersection(*d[1:])
set([3, 4])
>>>

8

if s1 is s2:
    return s1

4

if s1 is s2:
    return s1

5____32__373738

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://books.toscrape.com/'
response = requests.get(url)
# all html&css content-
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
categories = soup.select('ul.nav.nav-list li a' )
list = []

for i in categories:
    list.append(i.get_text(strip=True))
print(list)

04

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://books.toscrape.com/'
response = requests.get(url)
# all html&css content-
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
categories = soup.select('ul.nav.nav-list li a' )
list = []

for i in categories:
    list.append(i.get_text(strip=True))
print(list)

05

Output:

def intersect(*d):
    sets = iter(map(set, d))
    result = sets.next()
    for s in sets:
        result = result.intersection(s)
    return result

5

& NBSP; Cách tiếp cận #2: Sử dụng Set Intersection ()Approach #2 : Using Set intersection()
Approach #2 : Using Set intersection()

Đây là một phương pháp hiệu quả so với phương pháp ngây thơ. Trước tiên, chúng tôi chuyển đổi cả hai danh sách danh sách thành danh sách các bộ dữ liệu bằng MAP () vì các bộ Python tương thích với các bộ dữ liệu, không phải danh sách. Sau đó, chúng tôi chỉ cần tìm Set Intersection () của cả hai danh sách.

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

5

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

6

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

7

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

8

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

9

result = set(d[0]).intersection(*d)

0

result = set(d[0]).intersection(*d)

1

result = set(d[0]).intersection(*d)

2

result = set(d[0]).intersection(*d)

3__

result = set(d[0]).intersection(*d)

3

result = set(d[0]).intersection(*d)

9

if s1 is s2:
    return s1

0

if s1 is s2:
    return s1

1

if s1 is s2:
    return s1

2

if s1 is s2:
    return s1

3

if s1 is s2:
    return s1

4

if s1 is s2:
    return s1

5

if s1 is s2:
    return s1

2

if s1 is s2:
    return s1

7

if s1 is s2:
    return s1

8

if s1 is s2:
    return s1

9

result = set(d[0]).intersection(*d)

9

if s1 is s2:
    return s1

0

if s1 is s2:
    return s1

1

if s1 is s2:
    return s1

2

if s1 is s2:
    return s1

3

if s1 is s2:
    return s1

4

if s1 is s2:
    return s1

7

if s1 is s2:
    return s1

2

>>> d = [[1,2,3,4], [2,3,4], [3,4,5,6,7]]
>>> set(d[0]).intersection(*d)
set([3, 4])
>>> set(d[0]).intersection(*d[1:])
set([3, 4])
>>>

8

if s1 is s2:
    return s1

4

if s1 is s2:
    return s1

5____32__373738

result = set(d[0]).intersection(*d)

3

result = set(d[0]).intersection(*d)

9

if s1 is s2:
    return s1

0

if s1 is s2:
    return s1

1

if s1 is s2:
    return s1

2

if s1 is s2:
    return s1

3

if s1 is s2:
    return s1

4

if s1 is s2:
    return s1

5

if s1 is s2:
    return s1

2

if s1 is s2:
    return s1

7

if s1 is s2:
    return s1

8

if s1 is s2:
    return s1

9

result = set(d[0]).intersection(*d)

9

if s1 is s2:
    return s1

0

if s1 is s2:
    return s1

1

if s1 is s2:
    return s1

2

if s1 is s2:
    return s1

3

if s1 is s2:
    return s1

4

if s1 is s2:
    return s1

7

if s1 is s2:
    return s1

2

>>> d = [[1,2,3,4], [2,3,4], [3,4,5,6,7]]
>>> set(d[0]).intersection(*d)
set([3, 4])
>>> set(d[0]).intersection(*d[1:])
set([3, 4])
>>>

8

if s1 is s2:
    return s1

4

if s1 is s2:
    return s1

5____32__373738

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://books.toscrape.com/'
response = requests.get(url)
# all html&css content-
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
categories = soup.select('ul.nav.nav-list li a' )
list = []

for i in categories:
    list.append(i.get_text(strip=True))
print(list)

04

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://books.toscrape.com/'
response = requests.get(url)
# all html&css content-
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
categories = soup.select('ul.nav.nav-list li a' )
list = []

for i in categories:
    list.append(i.get_text(strip=True))
print(list)

05

Output:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://books.toscrape.com/'
response = requests.get(url)
# all html&css content-
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
categories = soup.select('ul.nav.nav-list li a' )
list = []

for i in categories:
    list.append(i.get_text(strip=True))
print(list)

03

IsExamples:
Examples:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://books.toscrape.com/'
response = requests.get(url)
# all html&css content-
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
categories = soup.select('ul.nav.nav-list li a' )
list = []

for i in categories:
    list.append(i.get_text(strip=True))
print(list)

04

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://books.toscrape.com/'
response = requests.get(url)
# all html&css content-
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
categories = soup.select('ul.nav.nav-list li a' )
list = []

for i in categories:
    list.append(i.get_text(strip=True))
print(list)

053

result = set(d[0]).intersection(*d)

9

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

29

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

34

if s1 is s2:
    return s1

2

if s1 is s2:
    return s1

67

if s1 is s2:
    return s1

2

if s1 is s2:
    return s1

69__322 This is the simplest method where we haven’t used any built-in functions. 3
result = set(d[0]).intersection(*d)
9
result = set(d[0]).intersection(*d[1:])
29
result = set(d[0]).intersection(*d[1:])
34
if s1 is s2: return s1
2
if s1 is s2: return s1
67
if s1 is s2: return s1
2
if s1 is s2: return s1
69__322
This is the simplest method where we haven’t used any built-in functions.

Python3

if s1 is s2:
    return s1

9

result = set(d[0]).intersection(*d)

9

if s1 is s2:
    return s1

0

if s1 is s2:
    return s1

73

if s1 is s2:
    return s1

2

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

36

if s1 is s2:
    return s1

2

if s1 is s2:
    return s1

92

if s1 is s2:
    return s1

2

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

57

if s1 is s2:
    return s1

2

if s1 is s2:
    return s1

77

if s1 is s2:
    return s1

4

if s1 is s2:
    return s1

69

if s1 is s2:
    return s1

2

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

38

if s1 is s2:
    return s1

2

if s1 is s2:
    return s1

73

if s1 is s2:
    return s1

2

>>> d = [[1,2,3,4], [2,3,4], [3,4,5,6,7]]
>>> set(d[0]).intersection(*d)
set([3, 4])
>>> set(d[0]).intersection(*d[1:])
set([3, 4])
>>>

04

if s1 is s2:
    return s1

2

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

42

if s1 is s2:
    return s1

4

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

34

if s1 is s2:
    return s1

2

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

96

if s1 is s2:
    return s1

2

if s1 is s2:
    return s1

67

if s1 is s2:
    return s1

2

>>> d = [[1,2,3,4], [2,3,4], [3,4,5,6,7]]
>>> set(d[0]).intersection(*d)
set([3, 4])
>>> set(d[0]).intersection(*d[1:])
set([3, 4])
>>>

14

if s1 is s2:
    return s1

2

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

84

if s1 is s2:
    return s1

2

>>> d = [[1,2,3,4], [2,3,4], [3,4,5,6,7]]
>>> set(d[0]).intersection(*d)
set([3, 4])
>>> set(d[0]).intersection(*d[1:])
set([3, 4])
>>>

18

if s1 is s2:
    return s1

8

Hoạt động: Phần bộ lọc lấy từng mục của nhóm phụ và kiểm tra xem nó có nằm trong danh sách nguồn không. Danh sách hiểu được thực hiện cho mỗi tualle trong danh sách2. & Nbsp; đầu ra: & nbsp; & nbsp;

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://books.toscrape.com/'
response = requests.get(url)
# all html&css content-
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
categories = soup.select('ul.nav.nav-list li a' )
list = []

for i in categories:
    list.append(i.get_text(strip=True))
print(list)

487

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

8

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

26

Các

Phương pháp 5: & nbsp; Đây là nơi mà giao điểm được thực hiện trên danh sách phụ bên trong các danh sách khác. Ở đây chúng tôi đã sử dụng khái niệm bộ lọc (). & Nbsp; & nbsp;

Output:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://books.toscrape.com/'
response = requests.get(url)
# all html&css content-
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
categories = soup.select('ul.nav.nav-list li a' )
list = []

for i in categories:
    list.append(i.get_text(strip=True))
print(list)

51

Is This method includes the use of set() method.
This method includes the use of set() method.

Python3

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

5

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

6

result = set(d[0]).intersection(*d)

3

result = set(d[0]).intersection(*d)

9

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

29

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

34

if s1 is s2:
    return s1

2

if s1 is s2:
    return s1

67

if s1 is s2:
    return s1

2

if s1 is s2:
    return s1

69__322

if s1 is s2:
    return s1

9

result = set(d[0]).intersection(*d)

9

if s1 is s2:
    return s1

0

if s1 is s2:
    return s1

73

if s1 is s2:
    return s1

2

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

36

if s1 is s2:
    return s1

2

if s1 is s2:
    return s1

92

if s1 is s2:
    return s1

2

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

57

if s1 is s2:
    return s1

2

if s1 is s2:
    return s1

77

if s1 is s2:
    return s1

4

if s1 is s2:
    return s1

69

if s1 is s2:
    return s1

2

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

38

if s1 is s2:
    return s1

2

if s1 is s2:
    return s1

73

if s1 is s2:
    return s1

2

>>> d = [[1,2,3,4], [2,3,4], [3,4,5,6,7]]
>>> set(d[0]).intersection(*d)
set([3, 4])
>>> set(d[0]).intersection(*d[1:])
set([3, 4])
>>>

04

if s1 is s2:
    return s1

2

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

42

if s1 is s2:
    return s1

4

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

34

if s1 is s2:
    return s1

2

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

96

if s1 is s2:
    return s1

2

if s1 is s2:
    return s1

67

if s1 is s2:
    return s1

2

>>> d = [[1,2,3,4], [2,3,4], [3,4,5,6,7]]
>>> set(d[0]).intersection(*d)
set([3, 4])
>>> set(d[0]).intersection(*d[1:])
set([3, 4])
>>>

14

if s1 is s2:
    return s1

2

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

84

if s1 is s2:
    return s1

2

>>> d = [[1,2,3,4], [2,3,4], [3,4,5,6,7]]
>>> set(d[0]).intersection(*d)
set([3, 4])
>>> set(d[0]).intersection(*d[1:])
set([3, 4])
>>>

18

if s1 is s2:
    return s1

8

Hoạt động: Phần bộ lọc lấy từng mục của nhóm phụ và kiểm tra xem nó có nằm trong danh sách nguồn không. Danh sách hiểu được thực hiện cho mỗi tualle trong danh sách2. & Nbsp; đầu ra: & nbsp; & nbsp;

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://books.toscrape.com/'
response = requests.get(url)
# all html&css content-
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
categories = soup.select('ul.nav.nav-list li a' )
list = []

for i in categories:
    list.append(i.get_text(strip=True))
print(list)

04

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://books.toscrape.com/'
response = requests.get(url)
# all html&css content-
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
categories = soup.select('ul.nav.nav-list li a' )
list = []

for i in categories:
    list.append(i.get_text(strip=True))
print(list)

05

Output:

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

0

Giao lộ của hai danh sách có nghĩa là chúng ta cần lấy tất cả các yếu tố phổ biến cho cả hai danh sách ban đầu và lưu trữ chúng vào một danh sách khác. Bây giờ có nhiều cách khác nhau trong Python, thông qua đó chúng ta có thể thực hiện giao điểm của danh sách. & Nbsp; ví dụ: & nbsp; & nbsp; In this method we set() the larger list and then use the built-in function called intersection() to compute the intersected list. intersection() is a first-class part of set.
In this method we set() the larger list and then use the built-in function called intersection() to compute the intersected list. intersection() is a first-class part of set.

Python3

Phương pháp 1: & nbsp; Đây là phương pháp đơn giản nhất trong đó chúng tôi đã sử dụng bất kỳ chức năng tích hợp nào. & NBSP; & nbsp;

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

5

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

6

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

7

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

13

result = set(d[0]).intersection(*d)

9

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

15

result = set(d[0]).intersection(*d)

0

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

17

result = set(d[0]).intersection(*d)

2

Các

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://books.toscrape.com/'
response = requests.get(url)
# all html&css content-
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
categories = soup.select('ul.nav.nav-list li a' )
list = []

for i in categories:
    list.append(i.get_text(strip=True))
print(list)

04

result = set(d[0]).intersection(*d)

74

Output:

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

1

Phương pháp 4: & nbsp; bằng cách sử dụng phương pháp lai này, độ phức tạp của chương trình rơi xuống O (n). Đây là một cách hiệu quả để thực hiện chương trình sau. & Nbsp; & nbsp; By the use of this hybrid method the complexity of the program falls to O(n). This is an efficient way of doing the following program.
By the use of this hybrid method the complexity of the program falls to O(n). This is an efficient way of doing the following program.

Python3

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

5

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

6

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

7

result = set(d[0]).intersection(*d)

78

result = set(d[0]).intersection(*d)

9

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://books.toscrape.com/'
response = requests.get(url)
# all html&css content-
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
categories = soup.select('ul.nav.nav-list li a' )
list = []

for i in categories:
    list.append(i.get_text(strip=True))
print(list)

040

result = set(d[0]).intersection(*d)

81

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

7

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

13

result = set(d[0]).intersection(*d)

9

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

15

result = set(d[0]).intersection(*d)

0

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

17

result = set(d[0]).intersection(*d)

2

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

7

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

8

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

26

Các

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://books.toscrape.com/'
response = requests.get(url)
# all html&css content-
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
categories = soup.select('ul.nav.nav-list li a' )
list = []

for i in categories:
    list.append(i.get_text(strip=True))
print(list)

04

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://books.toscrape.com/'
response = requests.get(url)
# all html&css content-
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
categories = soup.select('ul.nav.nav-list li a' )
list = []

for i in categories:
    list.append(i.get_text(strip=True))
print(list)

05

Output:

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

2

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://books.toscrape.com/'
response = requests.get(url)
# all html&css content-
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
categories = soup.select('ul.nav.nav-list li a' )
list = []

for i in categories:
    list.append(i.get_text(strip=True))
print(list)

04
result = set(d[0]).intersection(*d)
74
This is the where the intersection is performed over sub-lists inside other lists. Here we have used the concept of filter().

Python3

Phương pháp 4: & nbsp; bằng cách sử dụng phương pháp lai này, độ phức tạp của chương trình rơi xuống O (n). Đây là một cách hiệu quả để thực hiện chương trình sau. & Nbsp; & nbsp; By the use of this hybrid method the complexity of the program falls to O(n). This is an efficient way of doing the following program.

Các

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://books.toscrape.com/'
response = requests.get(url)
# all html&css content-
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
categories = soup.select('ul.nav.nav-list li a' )
list = []

for i in categories:
    list.append(i.get_text(strip=True))
print(list)

04

result = set(d[0]).intersection(*d)

74

Phương pháp 4: & nbsp; bằng cách sử dụng phương pháp lai này, độ phức tạp của chương trình rơi xuống O (n). Đây là một cách hiệu quả để thực hiện chương trình sau. & Nbsp; & nbsp; By the use of this hybrid method the complexity of the program falls to O(n). This is an efficient way of doing the following program. The filter part takes each sublist’s item and checks to see if it is in the source list. The list comprehension is executed for each sublist in list2.
Output:

result = set(d[0]).intersection(*d[1:])

3

programming python Python to list Python ResultSet object Bs4 element ResultSet

Hướng dẫn python resultset to list - tập kết quả python vào danh sách

Solution

Output

Python3

Python3

Python3

Python3

Python3

Bài Viết Liên Quan

Quảng Cáo

Có thể bạn quan tâm

Toplist được quan tâm

Quảng cáo

Xem Nhiều

Quảng cáo

Chúng tôi

Điều khoản

Trợ giúp

Mạng xã hội