Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

BeautifulSoup анализирует вложенные теги div

Мне нужно выбрать второй div из следующей структуры

<div>
A
  **<div>**
    B
      <div>
        C
      </div>
  </div>
</div>

<div>
A
  **<div>**
    B
      <div>
        C
      </div>
  </div>
</div>

Я использовал select для этого:

divs = soup.select("div > div")

Но наряду со вторым div и его содержимым он также выбирает третий div отдельно как часть списка. Как выбрать только элементы div с пометкой в моем списке возврата.

beautifulsoup
20.12.2013

Ответы:


1

В Python вы можете использовать следующую строку:

# select all the div tags in page
divs = soup.find_all('div')

for item in divs:      
  inner_div = item.div

Сначала вы выбираете все теги div, а затем выбираете каждый отдельно. Если вы хотите перевести на другой язык, посетите страницу Beautiful Soup для этого языка.

20.12.2013
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..