2024-08-26

以下是使用不同Python爬虫库的示例代码。

  1. 使用requests-html库的简单HTML解析爬虫:



import requests
from requests_html import HTMLSession
 
session = HTMLSession()
 
url = 'http://example.com'
response = session.get(url)
 
# 解析和提取HTML内容
title = response.html.find('title', first=True)
print(title.text)
  1. 使用BeautifulSoup进行HTML内容解析:



from bs4 import BeautifulSoup
import requests
 
url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)
 
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
 
# 提取HTML内容
title = soup.find('title')
print(title.string)
  1. 使用lxml解析XML或HTML内容:



from lxml import etree
import requests
 
url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)
 
tree = etree.HTML(response.text)
 
# 提取HTML内容
title = tree.xpath('//title/text()')
print(title[0])
  1. 使用Scrapy框架创建一个简单的爬虫项目:



scrapy startproject myspider
cd myspider
scrapy genspider example example.com

编辑myspider/spiders/example.py




import scrapy
 
class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://example.com']
 
    def parse(self, response):
        # 提取HTML内容
        title = response.css('title::text').get()
        print(title)

运行爬虫:




scrapy crawl example
  1. 使用Selenium与PhantomJS进行JavaScript渲染的页面爬取:



from selenium import webdriver
 
driver = webdriver.PhantomJS()
driver.get('http://example.com')
 
# 提取HTML内容
title = driver.find_element_by_tag_name('title').text
print(title)
 
driver.quit()
  1. 使用pyspider框架:



pyspider all

在浏览器中打开http://localhost:5000并创建一个爬虫项目,pyspider会自动生成爬虫代码。

  1. 使用aiohttp异步库进行异步网络请求:



import aiohttp
 
async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        html = await response.text()
        return html
 
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        html = await fetch(session, 'http://example.com')
        print(html)
 
import asyncio
asyncio.run(main())
  1. 使用Grab框架进行网页爬取:



from grab import Grab
 
g = Grab()
g.go('http://example.com')
 
# 提取HTML内容
print(g.doc.select('title').text())
  1. 使用PyQuery库进行jQuery风格的HTML解析:



from pyquery import PyQuery as pq
import requests
 
url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)
 
doc
2024-08-26



import xlrd
import xlwt
 
# 读取Excel文件
def read_excel(file_path):
    workbook = xlrd.open_workbook(file_path)
    sheet = workbook.sheet_by_index(0)
    data = [[sheet.cell_value(r, c) for c in range(sheet.ncols)] for r in range(sheet.nrows)]
    return data
 
# 写入Excel文件
def write_excel(file_path, data):
    workbook = xlwt.Workbook()
    sheet = workbook.add_sheet('Sheet1')
    for row_idx, row in enumerate(data):
        for col_idx, col in enumerate(row):
            sheet.write(row_idx, col_idx, col)
    workbook.save(file_path)
 
# 示例:使用上述函数读取和写入Excel文件
file_path = 'example.xlsx'  # Excel文件路径
data_to_write = [['ID', 'Name', 'Age'], [1, 'Alice', 24], [2, 'Bob', 22]]
 
# 写入数据到Excel
write_excel(file_path, data_to_write)
 
# 读取刚才写入的Excel文件
read_data = read_excel(file_path)
for row in read_data:
    print(row)

这段代码展示了如何使用xlrdxlwt库来读取和写入Excel文件。首先定义了read_excel函数来打开一个Excel文件并读取所有数据,然后定义了write_excel函数来创建一个新的Excel文件并写入数据。最后,我们使用这些函数来读取和写入一个名为example.xlsx的文件。

2024-08-26

为了回答这个问题,我们需要创建一个简单的Python爬虫,使用requests库来获取网页内容,用BeautifulSoup解析网页,并将数据存储到CSV文件中。

首先,确保安装所需的库:




pip install requests beautifulsoup4 lxml

以下是一个简单的Python爬虫示例,用于从今日头条搜索特定关键词并提取前1w条结果:




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
 
def get_data(keyword):
    base_url = 'https://www.toutiao.com/search_content/?'
    params = {
        'keyword': keyword,
        'offset': 0,
        'format': 'json',
        'autoload': 'true',
        'count': 20,
        'cur_tab': 1,
        'from': 'search_tab'
    }
 
    data = []
    for i in range(50):  # 大约1w条数据,分20条一页,50页
        params['offset'] = i * 20
        response = requests.get(base_url, params=params)
        if response.status_code == 200:
            json_data = response.json()
            articles = json_data.get('data', [])
            for article in articles:
                data.append({
                    'title': article.get('title'),
                    'url': article.get('url'),
                    'source': article.get('source'),
                    'comment_count': article.get('comment_count'),
                    'like_count': article.get('like_count')
                })
        else:
            print(f'Error fetching page: {response.status_code}')
            break
 
    return data
 
def save_to_csv(data, filename):
    with open(filename, 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
        writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=data[0].keys())
        writer.writeheader()
        writer.writerows(data)
 
if __name__ == '__main__':
    keyword = 'Python'  # 替换为你想搜索的关键词
    data = get_data(keyword)
    save_to_csv(data, f'{keyword}_toutiao_data.csv')

这个脚本会搜索指定的关键词,获取前50页的数据(大约10000条),然后将结果保存到CSV文件中。注意,今日头条有自己的反爬策略,这个脚本可能无法长期稳定地工作,它仅用于学习目的。

2024-08-26



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 目标URL
url = 'https://www.example.com/some_page'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 使用BeautifulSoup解析页面内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取页面上的数据
    # 假设我们要提取所有的段落文本
    paragraphs = soup.find_all('p')
    for p in paragraphs:
        print(p.get_text())
else:
    print(f"请求页面失败,状态码: {response.status_code}")
 
# 注意:实际应用中需要处理网络请求中的异常和反爬虫策略。

这段代码演示了如何使用Python的requests库发送HTTP GET请求,以及如何使用BeautifulSoup库解析HTML页面并提取所需数据。在实际应用中,你需要根据目标网站的结构和数据位置调整选择器和提取逻辑。

2024-08-26



import requests
 
def fetch_website_data(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            print("Success:", response.status_code)
            return response.text
        else:
            print("Failed:", response.status_code)
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print("An error occurred:", e)
 
url = "https://www.example.com"
data = fetch_website_data(url)
print(data[:100])  # 打印前100个字符以示示例

这段代码使用了requests库来发送一个HTTP GET请求到指定的URL。如果请求成功,它将返回网页内容的文本形式;如果请求失败,它将打印出错误状态码。这个简单的函数演示了如何使用requests.get方法来发送请求,以及如何检查请求是否成功,并处理可能出现的异常。

2024-08-25

为了回答您的问题,我将提供一个简化的Java代码示例,展示如何使用HttpClient和Jsoup库来抓取汽车之家网站上的车型配置参数。

首先,确保您已经添加了必要的依赖:




<!-- 添加Jsoup依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.jsoup</groupId>
    <artifactId>jsoup</artifactId>
    <version>1.13.1</version>
</dependency>
<!-- 添加Apache HttpClient依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId>
    <artifactId>httpclient</artifactId>
    <version>4.5.13</version>
</dependency>

以下是一个简单的Java代码示例,用于抓取汽车之家网站上的车型配置参数:




import org.apache.http.HttpEntity;
import org.apache.http.client.methods.CloseableHttpResponse;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import org.apache.http.impl.client.CloseableHttpClient;
import org.apache.http.impl.client.HttpClients;
import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;
 
import java.io.IOException;
 
public class CarConfigFetcher {
 
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 网页URL
        String url = "https://www.autohome.com.cn/";
 
        // 使用HttpClient发送请求
        CloseableHttpClient httpClient = HttpClients.createDefault();
        HttpGet httpGet = new HttpGet(url);
        CloseableHttpResponse response = httpClient.execute(httpGet);
 
        // 使用Jsoup解析网页
        HttpEntity entity = response.getEntity();
        Document doc = Jsoup.parse(entity.getContent(), "UTF-8", url);
 
        // 选择器定位到车型配置参数的元素
        Elements configTables = doc.select("table.table-config");
 
        // 打印或进一步处理配置参数
        for (Element configTable : configTables) {
            Elements rows = configTable.select("tr");
            for (Element row : rows) {
                Elements tds = row.select("td");
                for (Element td : tds) {
                    System.out.println(td.text());
                }
            }
        }
 
        // 关闭HttpClient
        response.close();
        httpClient.close();
    }
}

请注意,该代码仅用于演示目的,并且在实际应用中可能需要处理更多的异常情况和复杂的页面结构。此外,自动化抓取行为应始终遵守相关的法律法规,并尊重网站的robots.txt规则。在实际应用中,您可能需要处理登录验证、动态内容加载、分页处理等问题。

2024-08-25



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_html(url):
    """
    获取网页的HTML内容
    :param url: 网页的URL
    :return: HTML内容
    """
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return None
    except requests.RequestException:
        return None
 
def parse_html(html):
    """
    解析HTML内容,提取需要的信息
    :param html: 网页的HTML内容
    :return: 提取的信息
    """
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # 假设我们要提取所有的段落文本
    paragraphs = soup.find_all('p')
    return [p.get_text() for p in paragraphs]
 
def main():
    url = 'http://example.com'  # 替换为你要爬取的网页URL
    html = get_html(url)
    if html:
        parsed_info = parse_html(html)
        for info in parsed_info:
            print(info)
    else:
        print('Failed to retrieve HTML content')
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这个简单的Python爬虫示例展示了如何使用requests库获取网页内容,以及如何使用BeautifulSoup库解析HTML并提取所需信息。这个例子只提取了段落文本,实际应用中可以根据需要提取其他信息,如链接、图片、标题等。

2024-08-25

以下是一个简单的C语言实现的单线程网页图片爬虫的示例代码。请注意,这个代码示例仅用于教学目的,并且假设你已经有了相关的网络爬虫知识和C语言基础。




#include <stdio.h>
#include <stdlib.com>
#include <curl/curl.h>
 
// 这个函数将用于接收下载的数据
static size_t WriteData(void *ptr, size_t size, size_t nmemb, void *stream) {
    // 这里可以添加代码以保存或处理图片数据
    // 例如,可以将图片保存到文件中
    FILE *f = (FILE *)stream;
    if (f) {
        fwrite(ptr, size, nmemb, f);
    }
    return size * nmemb;
}
 
int main(void) {
    CURL *curl;
    FILE *fp;
    CURLcode res;
 
    // 初始化CURL
    curl_global_init(CURL_GLOBAL_DEFAULT);
 
    // 创建一个CURL对象
    curl = curl_easy_init();
    if(curl) {
        // 设置目标URL
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, "http://example.com/image.jpg");
 
        // 打开文件用于保存图片
        fp = fopen("downloaded_image.jpg", "wb");
        if(fp) {
            // 设置写数据函数和文件指针
            curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, WriteData);
            curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, fp);
 
            // 执行CURL请求
            res = curl_easy_perform(curl);
 
            // 关闭文件
            fclose(fp);
 
            if(res != CURLE_OK) {
                fprintf(stderr, "curl_easy_perform() 失败: %s\n", curl_easy_strerror(res));
            }
        }
 
        // 清理CURL资源
        curl_easy_cleanup(curl);
    }
 
    curl_global_cleanup();
 
    return 0;
}

这段代码使用libcurl库来下载网页上的图片。首先,它初始化CURL库,创建一个CURL对象,并设置相应的选项,包括目标URL和用于保存下载内容的文件。然后,它执行CURL请求并等待操作完成。最后,它清理CURL资源并全局清理libcurl库。

请注意,这个代码示例没有处理错误和异常情况,并且只能下载单个图片。在实际应用中,你可能需要解析HTML内容来找到所有的图片链接,并且可能需要添加更多的错误处理和多线程/异步支持来提高性能和效率。

2024-08-25

错误:"爬虫3not host given" 可能是一个打字错误,它可能是指 "爬虫3没有给出主机(host)" 错误。这通常出现在网络爬虫或HTTP请求中,当你试图连接到一个服务器或网站,但是没有指定一个有效的主机地址或域名。

解决方法:

  1. 检查你的爬虫代码或HTTP请求代码,确保你已经正确指定了要连接的主机地址。
  2. 如果你使用的是URL,请确保它是完整的,包括协议(如http://或https://)和域名。
  3. 如果你使用的是请求库(如requests库),确保你在请求函数中正确设置了url参数或者host参数。

示例代码修正(以Python的requests库为例):




import requests
 
# 错误的用法
# response = requests.get()
 
# 正确的用法
url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)

确保你的爬虫或HTTP请求代码中包含了正确的主机地址或URL。如果问题依然存在,请检查是否有其他配置错误或网络问题。

2024-08-25



import scrapy
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://example.com/pages.html']
 
    def parse(self, response):
        # 提取页面中的所有链接并进一步跟踪
        for href in response.css('a::attr(href)').getall():
            # 构造绝对URL,并交给Scrapy进行爬取
            yield response.follow(href, self.parse)
 
        # 提取页面中的特定数据项
        for item in response.css('div.item'):
            # 提取链接、图片和标题
            url = item.css('a::attr(href)').extract_first()
            image = item.css('img::attr(src)').extract_first()
            title = item.css('a::text').extract_first()
 
            # 打印结果或者创建一个字典/对象来存储数据
            print(f"URL: {url}, Image: {image}, Title: {title}")

这个简单的爬虫示例展示了如何使用Scrapy框架的基本结构来爬取网页中的链接和数据。它定义了爬虫的名字、允许爬取的域名、起始URL和解析函数。解析函数会提取页面中所有的链接,并递归地跟踪它们,同时提取每个页面上指定的数据项。这个例子教会了如何使用Scrapy的CSS选择器来定位和提取数据,这是一种更直观和灵活的数据提取方法。