对于获得星星细分（似乎没有数字显示或 meta值），我不认为有任何非常简单和直接的短方法，因为它是by css in a style tag connected by a class of the container element。
您可以使用soup.select('style:-soup-contains(".css-1nuumx7")') [css-1nuumx7部分特定于上面提到的rating]，但是:-soup-contains需要html5lib解析器，可能会有点慢，所以最好找出style标签的data-emotion-css属性：

def getDECstars(starCont, mSoup, outOf=5,  isv=False):
    classList = starCont.get('class', [])
    if type(classList) != list: classList = [classList]
    classList = [str(c) for c in classList if str(c).startswith('css-')] 
    if not classList: 
        if isv: print('Stars container has no "css-" class')
        return None
    
    demc = classList[0].replace('css-', '', 1)
    demc_sel = f'style[data-emotion-css="{demc}"]'
    cssStyle = soup.select_one(demc_sel)
    if not cssStyle:
        if isv: print(f'Nothing found with selector {demc_sel}')
        return None
    
    cssStyle = cssStyle.get_text()
    errMsg = ''
    if '90deg,#0caa41 ' not in cssStyle: errMsg += 'No #0caa41'
    if '%' not in cssStyle.split('90deg,#0caa41 ', 1)[-1][:20]: 
        errMsg += ' No %'
    if not errMsg:
        rPerc = cssStyle.split('90deg,#0caa41 ', 1)[-1]
        rPerc = rPerc.split('%')[0]
        try:  
            rPerc = float(rPerc)
            if 0 <= rPerc <= 100:
                if type(outOf) == int and outOf > 0: rPerc = (rPerc/100)*outOf
                return float(f'{float(rPerc):.3}')
            errMsg = f'{demc_sel} --> "{rPerc}" is out of range'
        except: errMsg = f'{demc_sel} --> cannot convert to float "{rPerc}"' 
    if isv: print(f'{demc_sel} --> unexpected format {errMsg}')
    return None

或者，如果您不太关心为什么缺少评级：

def getDECstars(starCont, mSoup, outOf=5, isv=False):
    try:
        demc = [c for c in starCont.get('class', []) if c[:4]=='css-'][0].replace('css-', '', 1)
        demc_sel = f'style[data-emotion-css="{demc}"]'
        rPerc = float(soup.select_one(demc_sel).get_text().split('90deg,#0caa41 ', 1)[1].split('%')[0])
        return float(f'{(rPerc/100)*outOf if type(outOf) == int and outOf > 0 else rPerc:.3}')
    except: return None

下面是一个如何使用它的示例：

pcCon = 'div.px-std:has(h2 > a.reviewLink) + div.px-std'
pcDiv = f'{pcCon} div.v2__EIReviewDetailsV2__fullWidth'
refDict = {
    'rating_num': 'span.ratingNumber',
    'emp_status': 'div:has(> div > span.ratingNumber) + span',
    'header': 'h2 > a.reviewLink',
    'subheader': 'h2:has(> a.reviewLink) + span',
    'pros': f'{pcDiv}:first-of-type > p.pb',
    'cons': f'{pcDiv}:nth-of-type(2) > p.pb'
}

subRatSel = 'div:has(> .ratingNumber) ~ aside ul > li:has(div ~ div)'
empRevs = []
for r in soup.select('li[id^="empReview_"]'):
    rDet = {'reviewId': r.get('id')}
    for sr in r.select(subRatSel):
        k = sr.select_one('div:first-of-type').get_text(' ').strip()
        sval = getDECstars(sr.select_one('div:nth-of-type(2)'), soup)
        rDet[f'[rating] {k}'] = sval
    
    for k, sel in refDict.items():
        sval = r.select_one(sel)
        if sval: sval = sval.get_text(' ').strip()
        rDet[k] = sval
    
    empRevs.append(rDet)

如果将empRevs视为表格：
| 审查ID| [rating]工作/生活平衡|[评分]文化与价值观|[rating]多元化与包容性|[rating]职业机会|[rating]薪酬和福利|[评级]高级管理层|额定值|员工状态|集管|副标题|赞成|康|
| - -|- -|- -|- -|- -|- -|- -|- -|- -|- -|- -|- -|- -|
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| 员工审核_71415031|四个|四个|四个|四个|四个|四个|五个|当前员工，1年以上|工作|2022年11月27日-佐治亚州斯普林菲尔德仓库助理|那里的钱在...|有时候压力会很大...|
| 员工审核_69136451|楠|楠|楠|楠|楠|楠|四个|当前员工|沃尔玛|2022年9月16日-销售助理/出纳|我是一个有经验的工人。我...|在我看来，我相信W...|
| 员工审核_71398525|四个|三个|四个|三个|四个|三个|四个|当前员工|很大程度上取决于您的团队|2022年11月26日-个人数字购物者|我有一个很好的...|一般情况下，各部门都有自己的职责。|
| 员工审核_71227029|一个|一个|一个|一个|三个|一个|一个|前员工，未满1年|经理们被当作奴隶对待。|2022年11月19日-亚利桑那州棉白杨汽车护理中心经理（ACCM）|如果你喜欢和...|你只能在你的...|
| 员工审核_71329467|一个|三个|三个|三个|四个|一个|一个|当前员工，3年以上|没有其他值|2022年11月23日-德克萨斯州休斯顿通用汽车公司教练|与其他零售商相比，支付...|沃尔玛不是一个坏公司t...|
| 员工审核_71512609|五个|五个|五个|五个|五个|五个|五个|前员工|沃尔玛午夜储料器|2022年11月30日-午夜斯托克在泰勒，密歇根州|2个带薪15分钟休息和1小时的休息时间。|说真的我什么都不能...|
| 员工审核_70585957|三个|四个|四个|四个|四个|四个|四个|前员工|大量机会|2022年10月28日-人力资源人员负责人|有很多机会如果...|和任何工作一样，管理是...|
| 员工审核_71519435|三个|四个|四个|五个|四个|四个|五个|当前员工，3年以上|大量的工作，但值得|2022年11月30日-以人为本|我喜欢让律师们活在...|有时候一个压倒性的爱...|
上面那张table的减价单上印着Pandas：

erdf = pandas.DataFrame(empRevs).set_index('reviewId')
erdf['pros'] = [p[:30] + '...' if len(p) > 33 else p for p in erdf['pros']]
erdf['cons'] = [p[:30] + '...' if len(p) > 33 else p for p in erdf['cons']]
print(erdf.to_markdown())