GuessedAtParserWarning: No parser was explicitly specified,

简介: GuessedAtParserWarning一、问题描述二、错误分析二、解决方案

GuessedAtParserWarning

一、问题描述

二、错误分析

二、解决方案

一、问题描述

使用 BeautifulSoup 函数解析 HTML 时出现了异常,但代码被正常执行「源代码」如下

image.png

「错误信息」如下

image.png


二、错误分析

GuessedAtParserWarning 用中式英语翻译为 「解析器的猜想警告」:没有明确的指定解析器,所以我们为这个系统使用了最可能的的 HTML(html.parser) 解析器,这通常不是问题,但如果你在另一个系统上运行这个代码,或者在一个不同的虚拟环境中,它可能使用不同的解析器导致不同的表现。


准确的说,这并不是一个「错误」,而是一个「友情提示」!你大可不必担心这个问题,因为它对你的代码功能不会造成影响,但如果你后面需要更换其他环境或者就是不想看见它,只需要指定「解析器」就可以了。


二、解决方案

添加 BeautifulSoup() 的参数,指定解析器,修改后的代码如下

image.png

再次「运行」代码,没有异常提示

image.png


目录
打赏
0
0
0
0
11
分享
相关文章
机器学习之利用线性回归预测波士顿房价和可视化分析影响房价因素实战(python实现 附源码 超详细)
机器学习之利用线性回归预测波士顿房价和可视化分析影响房价因素实战(python实现 附源码 超详细)
887 0
性能测试-弱网测试参数选择标准
在当今移动互联网盛行的时代,网络的形态除了有线连接,还有2G/3G/Edge/4G/Wifi等多种手机网络连接方式。不同的协议、不同的制式、不同的速率,使移动应用运行的场景更加丰富。
11675 0
性能测试-弱网测试参数选择标准
python编程获取网页标题title的几种方法及效果对比(源代码)
python编程获取网页标题title的几种方法及效果对比(源代码)
信息论、机器学习的核心概念:熵、KL散度、JS散度和Renyi散度的深度解析及应用
在信息论、机器学习和统计学领域中,KL散度(Kullback-Leibler散度)是量化概率分布差异的关键概念。本文深入探讨了KL散度及其相关概念,包括Jensen-Shannon散度和Renyi散度。KL散度用于衡量两个概率分布之间的差异,而Jensen-Shannon散度则提供了一种对称的度量方式。Renyi散度通过可调参数α,提供了更灵活的散度度量。这些概念不仅在理论研究中至关重要,在实际应用中也广泛用于数据压缩、变分自编码器、强化学习等领域。通过分析电子商务中的数据漂移实例,展示了这些散度指标在捕捉数据分布变化方面的独特优势,为企业提供了数据驱动的决策支持。
973 2
信息论、机器学习的核心概念:熵、KL散度、JS散度和Renyi散度的深度解析及应用
通义灵码实践场景与效果分享
作为后端开发工程师,我利用通义灵码结合企业知识库和代码库,生成符合团队规范的代码,效率提升约40%。灵码支持实时智能补全、代码质量提升及文档自动生成,简化了开发流程,减少了重复工作,显著提升了团队的开发效率和代码质量。
Beautiful Soup 库有哪些常用的方法
Beautiful Soup 库有哪些常用的方法
196 1
|
11月前
【Qt 学习笔记】Qt常用控件 | 布局管理器 | 网格布局Grid Layout
【Qt 学习笔记】Qt常用控件 | 布局管理器 | 网格布局Grid Layout
1568 2
一、next-auth 身份验证凭据-使用电子邮件和密码注册登录
本文是关于如何在Next.js应用中使用next-auth库实现基于电子邮件和密码的注册和登录功能的详细教程,包括环境配置、项目初始化、前后端页面开发、数据库交互以及用户状态管理等方面的步骤和代码示例。
一、next-auth 身份验证凭据-使用电子邮件和密码注册登录
如何在Python中使用线性回归进行房价预测
线性回归是一种常见的机器学习模型,可以用于预测连续变量的值。在房产市场中,房价预测是一个重要的问题。本文将介绍如何使用Python中的线性回归模型来进行房价预测,包括数据集准备、模型训练和预测等方面的详细步骤和示例。
AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等

登录插画

登录以查看您的控制台资源

管理云资源
状态一览
快捷访问