


Warum wirft ?re.findall()' beim Extrahieren von URLs einen ?TypeError: Can\'t Use a String Pattern on a Bytes-Like Object' aus?
Nov 17, 2024 am 11:31 AMTypeError: Ein Zeichenfolgenmuster kann nicht für ein Byte-?hnliches Objekt in re.findall() verwendet werden
Beim Versuch, automatisch abzurufen Bei URLs von einer Webseite kann der folgende Fehler auftreten:
TypeError: can't use a string pattern on a bytes-like object in re.findall()
In Ihrem Code verwenden Sie re.findall(), um übereinstimmungen für einen regul?ren Ausdruck zu finden. Wenn Sie jedoch versuchen, den regul?ren Ausdruck auf den abgerufenen HTML-Inhalt anzuwenden, erhalten Sie die Fehlermeldung.
Grundlegende Ursache:
Das Problem ist darauf zurückzuführen Tatsache ist, dass der HTML-Inhalt, mit dem Sie arbeiten, im Byte-Format vorliegt, w?hrend der von Ihnen verwendete regul?re Ausdruck im String-Format vorliegt. Der regul?re Ausdruck kann nicht direkt auf ein byteartiges Objekt angewendet werden.
L?sung:
Um dieses Problem zu beheben, müssen Sie den HTML-Inhalt in eine Zeichenfolge konvertieren:
html = response.read().decode('utf-8')
Dadurch wird der byteartige HTML-Inhalt in einen String dekodiert, sodass der regul?re Ausdruck erfolgreich angewendet werden kann.
Sobald Sie die Konvertierung durchgeführt haben, k?nnen Sie mit der Verwendung fortfahren Der regul?re Ausdruck, um den Titel der Webseite zu finden. Der korrigierte Code sollte so aussehen:
import urllib.request import re url = "http://www.google.com" regex = r'<title>(,+?)</title>' pattern = re.compile(regex) with urllib.request.urlopen(url) as response: html = response.read().decode('utf-8') title = re.findall(pattern, html) print(title)
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum wirft ?re.findall()' beim Extrahieren von URLs einen ?TypeError: Can\'t Use a String Pattern on a Bytes-Like Object' aus?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Hei?e KI -Werkzeuge

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem v?llig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Hei?er Artikel

Hei?e Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Hei?e Themen

Pythons untestestes und PyTest sind zwei weit verbreitete Test -Frameworks, die das Schreiben, Organisieren und Ausführen automatisierter Tests vereinfachen. 1. Beide unterstützen die automatische Entdeckung von Testf?llen und liefern eine klare Teststruktur: Unittest definiert Tests durch Erben der Testpase -Klasse und beginnt mit Test \ _; PyTest ist pr?gnanter, ben?tigen nur eine Funktion, die mit Test \ _ beginnt. 2. Sie alle haben eine integrierte Behauptungsunterstützung: Unittest bietet AssertEqual, AssertRue und andere Methoden, w?hrend PyTest eine erweiterte Anweisung für die Assert verwendet, um die Fehlerdetails automatisch anzuzeigen. 3. Alle haben Mechanismen für die Vorbereitung und Reinigung von Tests: un

PythonisidealfordataanalysisduetoNumPyandPandas.1)NumPyexcelsatnumericalcomputationswithfast,multi-dimensionalarraysandvectorizedoperationslikenp.sqrt().2)PandashandlesstructureddatawithSeriesandDataFrames,supportingtaskslikeloading,cleaning,filterin

Die dynamische Programmierung (DP) optimiert den L?sungsprozess, indem komplexe Probleme in einfachere Unterprobleme zerlegt und deren Ergebnisse gespeichert werden, um wiederholte Berechnungen zu vermeiden. Es gibt zwei Hauptmethoden: 1. Top-Down (Memorisierung): Das Problem rekursiv zerlegen und Cache verwenden, um Zwischenergebnisse zu speichern; 2. Bottom-up (Tabelle): Iterativ L?sungen aus der grundlegenden Situation erstellen. Geeignet für Szenarien, in denen maximale/minimale Werte, optimale L?sungen oder überlappende Unterprobleme erforderlich sind, wie Fibonacci -Sequenzen, Rucksackprobleme usw. In Python k?nnen sie durch Dekoratoren oder Arrays implementiert werden, und die Aufmerksamkeit sollte für die Identifizierung rekursiver Beziehungen gezahlt werden, und die Optimierung der Komplexit?t des Raums.

Um einen benutzerdefinierten Iterator zu implementieren, müssen Sie die Methoden __iter__ und __next__ in der Klasse definieren. ① Die __iter__ -Methode gibt das Iteratorobjekt selbst, normalerweise selbst, um mit iterativen Umgebungen wie für Schleifen kompatibel zu sein. ② Die __Next__ -Methode steuert den Wert jeder Iteration, gibt das n?chste Element in der Sequenz zurück, und wenn es keine weiteren Elemente mehr gibt, sollte die Ausnahme der Stopperation geworfen werden. ③ Der Status muss korrekt nachverfolgt werden und die Beendigungsbedingungen müssen festgelegt werden, um unendliche Schleifen zu vermeiden. ④ Komplexe Logik wie Filterung von Dateizeilen und achten Sie auf die Reinigung der Ressourcen und die Speicherverwaltung; ⑤ Für eine einfache Logik k?nnen Sie stattdessen die Funktionsertrags für Generator verwenden, müssen jedoch eine geeignete Methode basierend auf dem spezifischen Szenario ausw?hlen.

Zukünftige Trends in Python umfassen Leistungsoptimierung, st?rkere Typ -Eingabeaufforderungen, der Aufstieg alternativer Laufzeiten und das fortgesetzte Wachstum des KI/ML -Feldes. Erstens optimiert CPython weiterhin und verbessert die Leistung durch schnellere Startzeit, Funktionsaufrufoptimierung und vorgeschlagene Ganzzahloperationen. Zweitens sind Typ -Eingabeaufforderungen tief in Sprachen und Toolchains integriert, um die Sicherheit und Entwicklung von Code zu verbessern. Drittens bieten alternative Laufzeiten wie Pyscript und Nuitka neue Funktionen und Leistungsvorteile; Schlie?lich erweitern die Bereiche von KI und Data Science weiter und aufstrebende Bibliotheken f?rdern eine effizientere Entwicklung und Integration. Diese Trends zeigen, dass Python st?ndig an technologische Ver?nderungen anpasst und seine führende Position aufrechterh?lt.

Das Python-Socket-Modul ist die Grundlage für die Netzwerkprogrammierung und bietet Niveau-Netzwerkkommunikationsfunktionen, die für das Erstellen von Client- und Serveranwendungen geeignet sind. Um einen grundlegenden TCP -Server einzurichten, müssen Sie Socket. Um einen TCP -Client zu erstellen, müssen Sie ein Socket -Objekt erstellen und .Connect () anrufen, um eine Verbindung zum Server herzustellen, und dann .Sendall () zum Senden von Daten und .recv () zum Empfangen von Antworten verwenden. Um mehrere Clients zu handhaben, k?nnen Sie 1. Threads verwenden: Starten Sie jedes Mal einen neuen Thread, wenn Sie eine Verbindung herstellen. 2. Asynchrone E/O: Zum Beispiel kann die Asyncio-Bibliothek eine nicht blockierende Kommunikation erreichen. Dinge zu beachten

Der Polymorphismus ist ein Kernkonzept in der objektorientierten Programmierung von Python-Objekte und bezieht sich auf "eine Schnittstelle, mehrere Implementierungen" und erm?glicht eine einheitliche Verarbeitung verschiedener Arten von Objekten. 1. Polymorphismus wird durch Umschreiben durch Methode implementiert. Unterklassen k?nnen übergeordnete Klassenmethoden neu definieren. Zum Beispiel hat die Spoke () -Methode der Tierklasse unterschiedliche Implementierungen in Hunde- und Katzenunterklassen. 2. Die praktischen Verwendungen des Polymorphismus umfassen die Vereinfachung der Codestruktur und die Verbesserung der Skalierbarkeit, z. 3. Die Python -Implementierungspolymorphismus muss erfüllen: Die übergeordnete Klasse definiert eine Methode, und die untergeordnete Klasse überschreibt die Methode, erfordert jedoch keine Vererbung derselben übergeordneten Klasse. Solange das Objekt dieselbe Methode implementiert, wird dies als "Ententyp" bezeichnet. 4. Zu beachten ist die Wartung

Die Kernantwort auf die Python -Liste Slicing besteht darin, die Syntax [Start: Ende: Stufe] zu beherrschen und ihr Verhalten zu verstehen. 1. Das grundlegende Format der Listenschnitte ist die Liste [Start: Ende: Schritt], wobei der Start der Startindex (enthalten) ist, das Ende ist der Endindex (nicht enthalten) und Schritt ist die Schrittgr??e; 2. Start standardm??ig starten mit 0, lasse Ende standardm??ig bis zum Ende aus, standardm??ig standardm??ig 1 aus. 3.. Verwenden Sie My_List [: n], um die ersten N-Elemente zu erhalten, und verwenden Sie My_List [-n:], um die letzten N-Elemente zu erhalten. 4. Verwenden Sie den Schritt, um Elemente wie my_list [:: 2] zu überspringen, um gleiche Ziffern zu erhalten, und negative Schrittwerte k?nnen die Liste umkehren. 5. H?ufige Missverst?ndnisse umfassen den Endindex nicht
