re.findall("<return>(.*?)</return>", response.text)[0]可能有越界，请修改一下

你说得对，如果正则表达式没有匹配到结果，那么在调用索引[0]时会出现IndexError异常。为了避免这种情况，可以在调用索引之前先判断列表的长度是否大于0。以下是修改后的代码： ``` result_list = re.findall("<return>(.*?)</return>", response.text) if len(result_list) > 0: json_result = json.loads(result_list[0]) else: json_result = {} ``` 这样就可以避免IndexError异常了。

<think>好的，我现在需要帮用户修改他们提供的Python代码。首先，我需要仔细阅读用户的代码，找出其中存在的问题，并提出改进方案。 首先看`get_html`函数。用户使用了`requests.get(url)`，但没有处理可能的异常，比如网络连接问题、超时、HTTP错误状态码（如404）等。这可能导致程序在遇到网络问题时崩溃。另外，用户设置了`html.encoding = 'utf-8'`，但有时候服务器返回的`Content-Type`可能已经指定了编码，直接覆盖可能不正确，应该优先使用`response.apparent_encoding`来获取正确的编码。 接下来是`parse_html`函数。这里用户使用了`html5lib`作为解析器，但`html5lib`可能比`lxml`慢，而且用户可能没有安装该库。不过用户已经将解析器换成了`html5lib`，可能是有原因的，但需要确认。然后，用户直接使用`conMidtab = soup.find('div', class_="conMidtab")`，但如果这个div不存在（比如页面结构变化），`conMidtab`会是`None`，调用`find_all('table')`会抛出`AttributeError`。需要添加检查，确保`conMidtab`存在后再继续。 在遍历`trs`时，用户使用了`table.find_all('tr')[2:]`，如果表格中的tr数量少于3个，切片会得到空列表，但这里没有问题。但在处理每个`tr`时，用户提取`tds`后，没有检查`tds`的长度，可能存在`tds`为空的情况，导致后续访问`tds[1]`或`tds[0]`时出现`IndexError`。例如，如果某个tr没有td标签，`tr.find_all('td')`会返回空列表，这时候访问`tds[1]`就会出错。 另外，用户使用`list(tds[...].stripped_strings)[0]`来获取城市名称，如果`stripped_strings`为空（比如td中没有文本），这个操作会抛出`IndexError`。应该使用更安全的方式获取文本，比如`get_text(strip=True)`，并检查是否为空。 对于最低气温的获取，用户使用`tds[-2].string`，如果该td标签包含子标签（比如span），`string`属性可能返回`None`，导致`temp`为`None`。应该使用`get_text(strip=True)`来获取所有子元素的文本，确保能正确提取。 还有全局变量`list_data`的问题。虽然这里使用全局变量在单线程下没问题，但如果在多线程或更复杂的场景中可能会有问题。不过用户当前的代码是单线程，所以可能可以接受，但需要确保`list_data`在每次运行时被正确初始化，避免重复运行时数据累积。 在`save_data`函数中，用户直接写入`list_data`，但如果`list_data`为空，生成的CSV文件只有表头。需要检查数据是否存在，或者至少提示用户。 主函数`main`中，用户遍历区域代码，获取每个区域的页面并解析。但如果某个区域的页面请求失败（比如404），`get_html`会返回空文本，导致`parse_html`处理空数据，可能不会报错但也不会获取数据。需要处理这种情况，比如在`get_html`中返回None，并在`main`中跳过解析。 另外，用户没有设置请求头（User-Agent），可能会被目标网站识别为爬虫，拒绝访问。需要添加合理的User-Agent头来模拟浏览器访问。 总结问题点： 1. `get_html`未处理网络异常和HTTP错误状态码。 2. 未检查`conMidtab`是否存在，可能导致AttributeError。 3. 提取td时未检查tds长度，可能导致IndexError。 4. 使用`stripped_strings`可能为空，导致IndexError。 5. 最低气温使用`string`可能返回None，应使用`get_text`。 6. 未添加User-Agent，可能被反爬。 7. 全局变量`list_data`未在每次运行前清空（如果多次运行main函数会累积数据）。 8. 未处理请求超时，可能导致程序卡住。 修改方案： - 在`get_html`中添加异常处理，设置超时，检查状态码，添加User-Agent。 - 在`parse_html`中检查`conMidtab`是否存在，避免空指针。 - 处理tds的长度，避免索引越界。 - 安全提取城市名称和气温文本，处理空值。 - 初始化`list_data`在每次运行`main`时清空，避免重复数据。 - 添加必要的日志输出，方便调试。 现在根据这些问题点，逐步修改代码。 </think> 以下是针对代码的优化修改，主要解决异常处理、数据提取安全性、反爬适配等问题，并添加了必要的健壮性改进： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv from typing import List, Dict # 全局数据列表（每次运行前清空） list_data: List[Dict[str, str]] = [] def get_html(url: str) -> str: """获取网页源码（添加异常处理、请求头、超时）""" headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36" } try: response = requests.get( url=url, headers=headers, # 模拟浏览器请求头，避免被反爬 timeout=10, # 设置超时（10秒） verify=True # 验证SSL证书（可选，需安装certifi） ) response.raise_for_status() # 检查HTTP状态码（如404/500会抛出异常） # 优先使用响应自动检测的编码（比直接设为utf-8更可靠） response.encoding = response.apparent_encoding return response.text except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"请求失败：{url} | 错误：{str(e)}") return "" # 返回空字符串，避免后续解析报错 def parse_html(html: str) -> None: """解析HTML数据（添加空值检查和异常捕获）""" if not html.strip(): # 避免空HTML解析 print("跳过空HTML解析") return try: soup = BeautifulSoup(html, 'html5lib') # 保留用户指定的解析器 conMidtab = soup.find('div', class_="conMidtab") if not conMidtab: # 关键容器不存在时跳过 print("未找到目标div容器，跳过解析") return tables = conMidtab.find_all('table') for table in tables: trs = table.find_all('tr')[2:] # 从第3行开始（原逻辑） for index, tr in enumerate(trs): tds = tr.find_all('td') if len(tds) < 2: # 至少需要2个td（气温在倒数第2个） print(f"无效行（td不足），跳过：{tr}") continue # 安全提取城市名称（处理空文本） try: if index == 0: city_td = tds[1] # 首行取第2个td else: city_td = tds[0] # 其余行取第1个td city_text = city_td.get_text(strip=True) if not city_text: raise ValueError("城市文本为空") except Exception as e: print(f"城市提取失败，跳过该行：{e}") continue # 安全提取最低气温（处理子标签和空值） try: temp_td = tds[-2] # 倒数第2个td temp_text = temp_td.get_text(strip=True) if not temp_text: temp_text = "未知" except Exception as e: print(f"气温提取失败，默认未知：{e}") temp_text = "未知" list_data.append({"城市": city_text, "最低气温": temp_text}) except Exception as e: print(f"HTML解析过程中出错：{str(e)}") def save_data() -> None: """保存数据（添加空数据检查）""" if not list_data: print("无有效数据，跳过保存") return try: with open('全国天气.csv', 'w', encoding='utf-8-sig', newline='') as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=('城市', '最低气温')) writer.writeheader() writer.writerows(list_data) print(f"数据保存成功，共{len(list_data)}条记录") except Exception as e: print(f"数据保存失败：{str(e)}") def main() -> None: """主流程（添加数据清空和进度提示）""" global list_data list_data = [] # 每次运行前清空旧数据 district = ['hb', 'db', 'hd', 'hz', 'hn', 'xb', 'xn', 'gat'] for idx, dist in enumerate(district, 1): url = f'http://www.weather.com.cn/textFC/{dist}.shtml' print(f"正在处理区域[{idx}/{len(district)}]: {dist} | URL: {url}") html = get_html(url) parse_html(html) save_data() if __name__ == "__main__": main() ``` ### 主要改进说明： 1. **网络请求优化**： - 添加`User-Agent`头模拟浏览器，降低被反爬概率； - 增加超时（10秒）和异常捕获（如连接超时、404错误）； - 使用`response.apparent_encoding`自动检测编码（比硬设`utf-8`更可靠）。 2. **数据解析健壮性**： - 检查`conMidtab`是否存在（避免`NoneType`错误）； - 校验`td`标签数量（防止索引越界）； - 使用`get_text(strip=True)`替代`stripped_strings`，避免空列表导致的`IndexError`； - 处理气温`td`可能包含子标签的情况（`string`可能为`None`）。 3. **全局数据管理**： - 每次运行`main`时清空`list_data`（避免多次运行数据累积）； - 添加空数据检查（保存时无数据则跳过）。 4. **用户友好性**： - 增加进度提示（如“正在处理区域[1/8]”）； - 关键步骤打印日志（如请求失败、解析跳过、保存成功）； - 异常捕获后打印具体错误信息（方便调试）。 --- ###