import requests # 导入网页请求库 from bs4 import BeautifulSoup # 导入网页解析库 import pandas as pd import numpy as np import re import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl danurl=[]; def get_danurl(surl): r=requests.get(surl) r.encoding='utf-8' demo=r.text soup=BeautifulSoup(demo,"html.parser") wangzhi=soup.find_all('a',string=re.compile('杭州市小客车增量指标竞价情况')) list3=' '.join('%s' %id for id in wangzhi) res_url=r'href="(.*?)"' alink = re.findall(res_url, list3, re.I | re.S | re.M) return alink def get_page(url): mydict={} r=requests.get(url) r.encoding='utf-8' demo=r.text #print(demo) soup=BeautifulSoup(demo,"html.parser") try: duan2=soup.find_all('p',class_="p")[0].text duan3=soup.find_all('p',class_="p")[2].text pattern3 = re.compile(r'(?<=个人)\d+.?\d*') gerenbj=pattern3.findall(duan2)[0] jingjiariqi=soup.find_all('p',class_="p")[0].text.split('。')[0] except IndexError: duan2=soup.find_all('p',class_="p")[2].text duan3=soup.find_all('p',class_="p")[4].text pattern3 = re.compile(r'(?<=个人)\d+.?\d*') gerenbj=pattern3.findall(duan2)[0] jingjiariqi=soup.find_all('p',class_="p")[2].text.split('。')[0] duan1=soup.find_all('p')[1].text pattern1 = re.compile(r'(?<=个人增量指标)\d+.?\d*') gerenzb=pattern1.findall(duan1)[0] pattern2 = re.compile(r'(?<=单位增量指标)\d+.?\d*') danweizb=pattern2.findall(duan1)[0] pattern4 = re.compile(r'(?<=单位)\d+.?\d*') danweibj=pattern4.findall(duan2)[0] pattern5 = re.compile(r'(?<=个人)\d+.?\d*') mingerencjj=pattern5.findall(duan3)[0] avegerencjj=pattern5.findall(duan3)[1] pattern6 = re.compile(r'(?<=单位)\d+.?\d*') mindanweicjj=pattern6.findall(duan3)[0] avedanweicjj=pattern6.findall(duan3)[1] pattern7 = re.compile(r'(?<=成交)\d+.?\d*') mingerencjs=pattern7.findall(duan3)[0] mindanweicjs=pattern7.findall(duan3)[1] 解释代码

这段代码是一个Python脚本，主要功能是爬取一个旅游网站的数据，并将数据存储到MySQL数据库中。具体解释如下： 1. `import`语句用来导入需要用到的Python模块，包括`requests`、`bs4`、`time`、`pymysql`、`pandas`、`numpy`、`matplotlib.pyplot`、`travel_save_file`和`re`。 2. `for`循环用来遍历旅游网站的200个页面，每次循环都会爬取一个页面的数据。 3. `print`语句用来输出当前循环的页面数。 4. `time.sleep()`函数用来控制爬取每个页面之间的时间间隔，避免爬取过快被网站封IP。 5. `requests.get()`函数用来向旅游网站发送GET请求，获取页面的HTML源代码。 6. `BeautifulSoup`模块用来解析HTML源代码，提取需要的数据。 7. `re`模块用来进行正则表达式匹配，提取需要的数据。 8. `pymysql`模块用来连接MySQL数据库，并将数据存储到数据库中。 9. `pandas`和`numpy`模块用来处理数据，例如将数据转换为DataFrame格式，进行数据筛选和统计等操作。 10. `matplotlib.pyplot`模块用来绘制数据图表，展示数据分布和趋势等信息。 11. `travel_save_file`模块是自定义的模块，用来将爬取到的数据存储到本地文件中。

<think>好的，我现在要解决用户遇到的这个Python错误。用户运行了一个使用spacy的脚本，但出现了ModuleNotFoundError，提示找不到pydantic_core._pydantic_core模块。我需要分析可能的原因，并给出解决方案。 首先，用户报错信息显示在导入spacy时出现了问题。错误链的底部是pydantic_core模块找不到。这可能是因为pydantic-core包没有正确安装，或者版本不兼容。spacy依赖pydantic，而pydantic v2.0之后拆分为pydantic和pydantic-core两个包。如果用户安装的是pydantic v2.x但缺少pydantic-core，就会导致这个错误。 接下来，我需要考虑常见的解决方法。首先想到的是检查pydantic和pydantic-core的安装情况。用户可能没有安装pydantic-core，或者版本不匹配。另一个可能性是spacy或相关库的版本过旧，与新安装的pydantic不兼容。此外，环境问题，如虚拟环境未正确激活，或者包安装路径问题，也可能导致模块找不到。 可能的解决步骤包括： 1. 确保pydantic-core已安装。可以尝试安装或升级pydantic和pydantic-core。 2. 检查spacy和pydantic的版本兼容性。可能需要降级pydantic到v1.x，因为spacy可能尚未完全支持v2.x。 3. 重新安装spacy，确保所有依赖正确安装。 4. 检查虚拟环境是否正确激活，避免包安装在全局环境中而非当前使用的环境。 5. 如果问题依旧，可能需要清理安装缓存，重新安装所有依赖。 用户提到使用了Anaconda环境，可能需要使用conda命令来安装某些包，或者确保pip安装的包与conda环境兼容。有时候混合使用conda和pip安装会导致依赖冲突，需要注意安装顺序和来源。 另外，用户遇到的NumPy重新加载警告可能是一个次要问题，但可能表明环境中存在多个NumPy安装或版本冲突，不过当前主要问题是解决pydantic_core缺失的错误。 总结，应该先尝试安装或升级pydantic-core，并确保pydantic版本与spacy兼容。如果问题未解决，可能需要降级pydantic到v1版本，或者重新创建虚拟环境，从头安装所有依赖项以避免冲突。</think>根据您提供的错误信息，主要问题出在`pydantic_core`模块缺失。以下是详细分析和解决方案： --- ### **错误原因分析** 1. **依赖冲突**： - `spacy`依赖`pydantic`库，而`pydantic` v2.0+版本已拆分为`pydantic`和`pydantic-core`两个包 - 系统提示`No module named 'pydantic_core._pydantic_core'`，说明缺少`pydantic-core`包或版本不兼容 2. **环境问题**： - 可能使用了不兼容的包版本组合（如`spacy`与新版本`pydantic`不兼容） - 虚拟环境中包安装不完整 --- ### **解决方案** #### **方法1：安装/升级依赖包** 1. 升级`pydantic`并安装`pydantic-core`： ```bash pip install --upgrade pydantic pydantic-core ``` 2. 重新安装`spacy`： ```bash pip install --force-reinstall spacy ``` #### **方法2：降级pydantic（推荐）** 如果仍报错，可能是因为当前`spacy`版本尚未完全兼容`pydantic` v2.x，可降级到v1.x： ```bash pip install "pydantic<2.0.0" ``` #### **方法3：创建干净的虚拟环境** 1. 新建conda环境： ```bash conda create -n nlp_env python=3.9 conda activate nlp_env ``` 2. 安装依赖： ```bash pip install spacy pandas requests beautifulsoup4 matplotlib networkx tqdm python -m spacy download en_core_web_sm ``` --- ### **代码验证** 修改后的完整代码示例： ```python import re import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup import requests import spacy from spacy import displacy # 加载模型时指定自动处理（避免版本警告） nlp = spacy.load("en_core_web_sm", exclude=["parser", "ner"]) print("spacy版本:", spacy.__version__) doc = nlp('I am flying to Frisco') print([w.text for w in doc]) ``` --- ### **附加说明** 1. **NumPy警告处理**： ```python import warnings warnings.filterwarnings("ignore", message="The NumPy module was reloaded") ``` 2. **版本兼容性建议**： - 推荐使用以下版本组合： ```bash spacy==3.7.2 pydantic==1.10.13 pandas==2.0.3 ``` --- 如果问题仍未解决，请提供以下信息以便进一步排查： 1. `python --version` 2. `pip list`输出 3. 完整的错误堆栈跟踪