programming python Python to list Python ResultSet object Bs4 element ResultSet

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

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.

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 = '//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 = '//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 = '//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 = '//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 = '//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 = '//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 = '//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 = '//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 = '//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 = '//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

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 = '//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 = '//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 = '//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 = '//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 = '//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

Các

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = '//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 = '//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 = '//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

Các

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = '//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

Bài Viết Liên Quan

Hướng dẫn how can get current date in textbox in html? - làm thế nào để có được ngày hiện tại trong hộp văn bản trong html?
Hướng dẫn input and output functions in python with example - các chức năng đầu vào và đầu ra trong python với ví dụ
Hướng dẫn how to print a return value in python - cách in giá trị trả về trong python
Chung cư đang mở bán tại hà nội 2023
Hướng dẫn how do you flatten multiple nested lists in python? - làm cách nào để làm phẳng nhiều danh sách lồng nhau trong python?
Hướng dẫn dùng python questions python
Hướng dẫn pseudo-class trong css - lớp giả trong css
Hãy cho biết trong ngôn ngữ lập trình pascal, câu lệnh nào sau đây la đúng
Hướng dẫn how long do female ball pythons live - Trăn bóng cái sống được bao lâu
Nhận data miễn phí viettel 4g 2023
Hướng dẫn colon in python array - dấu hai chấm trong mảng python
Hướng dẫn how do i autoplay audio in html chrome? - làm cách nào để tự động phát âm thanh trong html chrome?
Hướng dẫn kiểm tra nodejs
Hướng dẫn can python be used for data visualization? - python có thể được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu không?
Hướng dẫn arithmetic operations in python user input - hoạt động số học trong đầu vào của người dùng python
Hướng dẫn add delete row in table javascript - thêm xóa hàng trong bảng javascript
Hướng dẫn dùng now rfc3339 trong PHP
Hướng dẫn is sql better than python? - sql có tốt hơn python không?
Hướng dẫn read matrix from file c++ - đọc ma trận từ tệp c ++
Hướng dẫn php-fpm memory limit - giới hạn bộ nhớ php-fpm

Toplist mới

#1
Top 7 sự tích hồ gươm - ngữ văn lớp 6 2023
6 tháng trước
#2
Top 7 gdcd 6 bài 1 kết nối tri thức 2023
6 tháng trước
#3
Top 7 ý nghĩa của xây dựng gia đình văn hóa 2023
6 tháng trước
#4
Top 6 mẫu hợp đồng mượn đất làm nhà xưởng 2023
6 tháng trước
#5
Top 3 tổng tài biến thái tôi yêu anh tập 27 2023
6 tháng trước
#6
Top 6 kết thực phim mỹ nhân vô lệ 2023
6 tháng trước
#7
Top 9 trong những câu thơ sau câu nào sử dụng thành ngữ 2023
6 tháng trước
#8
Top 8 đề tài và chủ de của tác phẩm tắt đèn 2023
6 tháng trước
#9
Top 5 tiểu sử của thầy thích pháp hòa 2023
6 tháng trước

Bài mới nhất

Có xét ngành nghề khi nhập khẩu hàng hóa năm 2024
Phần mềm khắc phụ lỗi wifi trên an năm 2024
Chủng chuẩn e.coli atcc 25922 là gì năm 2024
Chương trình giải toán giải toán đại số năm 2024
Học hỏi những điểm tốt tiếng anh là gì năm 2024
Dì ruột bán cháu ở thường xuân thanh hóa năm 2024
Bài tập hỗn hợp kim loại tác dụng với hno3 năm 2024

Chủ Đề

programming Hỏi Đáp Toplist Là gì Bài Tập Địa Điểm Hay Mẹo Hay Học Tốt Nghĩa của từ Công Nghệ Khỏe Đẹp bao nhiêu Top List Tiếng anh Bao nhiêu Sản phẩm tốt Xây Đựng Ngôn ngữ javascript Ở đâu Đại học Hướng dẫn Bài tập Tại sao Dịch So Sánh Máy tính Món Ngon mẹo hay Bao lâu Thế nào So sánh Khoa Học Vì sao Lớp 9 Lớp 10