2024-08-17

在Python中,urllib库提供了一系列用于处理URL的功能。以下是使用urllib库进行网络爬虫开发的一些进阶用法:

  1. 使用urllib.request发送GET请求:



import urllib.request
 
response = urllib.request.urlopen('http://www.example.com')
html = response.read()
 
print(html)
  1. 使用urllib.request发送POST请求:



import urllib.request
import urllib.parse
 
data = urllib.parse.urlencode({'key': 'value'})
data = data.encode('utf-8')  # 将数据转换为bytes类型
 
response = urllib.request.urlopen('http://www.example.com/postonly', data=data)
html = response.read()
 
print(html)
  1. 使用urllib.request添加HTTP头信息:



import urllib.request
 
request = urllib.request.Request('http://www.example.com')
request.add_header('User-Agent', 'My User Agent 1.0')
 
response = urllib.request.urlopen(request)
html = response.read()
 
print(html)
  1. 使用urllib.error处理请求错误:



import urllib.request
import urllib.error
 
try:
    response = urllib.request.urlopen('http://www.example.com')
except urllib.error.URLError as e:
    print(e.reason)
else:
    html = response.read()
    print(html)
  1. 使用urllib.request.ProxyHandler设置代理:



import urllib.request
 
proxy_handler = urllib.request.ProxyHandler({'http': 'http://127.0.0.1:8080'})
opener = urllib.request.build_opener(proxy_handler)
 
response = opener.open('http://www.example.com')
html = response.read()
 
print(html)

这些例子展示了如何使用urllib库的基本功能进行网络爬虫开发。对于更复杂的需求,可能需要结合BeautifulSouplxmlScrapy等库一起使用。

2024-08-17



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 定义一个函数来获取表格数据
def get_table_data(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    table = soup.find('table', {'class': 'wikitable'})
    data = []
    for row in table.find_all('tr')[1:]:  # 跳过表头
        cols = row.find_all('td')
        data.append([col.text.strip() for col in cols])
    return data
 
# 定义URL
url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_countries_by_GDP_(nominal)_and_GDP_per_capita'
 
# 获取表格数据
table_data = get_table_data(url)
 
# 将数据转换为pandas DataFrame并进行简单的处理
df = pd.DataFrame(table_data, columns=['Country', 'GDP (nominal)', 'GDP per capita'])
df['GDP (nominal)'] = df['GDP (nominal)'].str.replace(',', '').astype('int64')
df['GDP per capita'] = df['GDP per capita'].str.replace(',', '').str.rstrip('USD').astype('float')
 
# 打印前几行结果
print(df.head())

这段代码使用了requests库来发送HTTP请求,BeautifulSoup来解析HTML,pandas来处理和分析数据。代码首先定义了一个函数get_table_data来获取指定URL的表格数据,并将其转换为一个列表。然后,使用pandas创建了一个DataFrame,并对其进行了列名指定和数据类型转换。最后,打印出了处理后的前几行数据。

2024-08-17

以下是一个使用Scrapy框架和MySQL数据库的简单示例来爬取博客信息的代码框架。请注意,这只是一个起点,您需要根据实际的博客网站调整爬虫的具体实现。

  1. 安装Scrapy和MySQLdb(或者使用pymysql)。
  2. 创建一个新的Scrapy项目。
  3. 定义Item容器来存储爬取的数据。
  4. 编写爬虫(Spider)来提取博客信息。
  5. 编写管道(Pipeline)来将数据存储到MySQL数据库。



# items.py
import scrapy
 
class BlogItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()
    author = scrapy.Field()
    content = scrapy.Field()
    tags = scrapy.Field()
 
# spiders/blog_spider.py
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from myproject.items import BlogItem
 
class BlogSpider(CrawlSpider):
    name = 'blog_spider'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://www.example.com/blog']
 
    rules = (
        Rule(LinkExtractor(allow=r'/blog/\d+'), callback='parse_item', follow=False),
    )
 
    def parse_item(self, response):
        item = BlogItem()
        item['title'] = response.xpath('//h1[@class="title"]/text()').extract_first()
        item['author'] = response.xpath('//p[@class="author"]/text()').extract_first()
        item['content'] = response.xpath('//div[@class="content"]').extract_first()
        item['tags'] = response.xpath('//div[@class="tags"]').extract()
        return item
 
# pipelines.py
import pymysql
 
class MyProjectPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.conn = pymysql.connect(host='localhost', user='user', password='pass', db='myproject', charset='utf8mb4')
        self.cursor = self.conn.cursor()
 
    def process_item(self, item, spider):
        insert_sql = """
            INSERT INTO blogs (title, author, content, tags)
            VALUES (%s, %s, %s, %s)
        """
        self.cursor.execute(insert_sql, (item['title'], item['author'], item['content'], item['tags']))
        self.conn.commit()
        return item
 
    def close_spider(self, spider):
        self.cursor.close()
        self.conn.close()
 
# myproject/settings.py
ITEM_PIPELINES = {
    'myproject.pipelines.MyProjectPipeline': 300,
}

请注意,上述代码是一个简化示例,您需要根据实际的博客网站调整XPath表达式和数据库连接参数。此外,为了安全起见,数据库的用户名、密码和其他敏感信息不应该硬编码在脚本中,应该使用环境变量或者单独的配置文件来管理。

2024-08-17

错误解释:

TimeoutError: [WinError 10060] 是一个网络超时错误,表明尝试连接到某个服务器或资源时,在指定的时间内没有收到响应。这通常发生在网络请求中,可能是由于服务器没有响应、网络延迟、客户端和服务器之间的防火墙设置或路由问题导致的。

解决方法:

  1. 检查网络连接:确保你的设备可以正常访问互联网。
  2. 增加超时时间:如果你在使用如requests库,可以增加timeout参数的值。
  3. 检查服务器状态:确保服务器正在运行并且可以接受连接。
  4. 防火墙/安全软件设置:检查本地和网络的防火墙设置,确保没有阻止你的连接请求。
  5. 重试机制:实现重试逻辑,在连接失败时自动重新尝试连接。
  6. 查看网络状况:使用工具如pingtraceroute检查网络路由情况。
  7. 联系服务提供商:如果以上步骤无法解决问题,可能需要联系服务器提供商或网络服务提供商寻求帮助。
2024-08-17



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 设置请求头,模拟浏览器访问
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
 
def get_movies(url):
    # 发送GET请求
    response = requests.get(url, headers=headers)
    # 解析网页
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    # 找到电影信息的列表
    movie_list = soup.find('ol', attrs={'data-items': 'movies'})
    movies = []
    # 遍历电影信息列表
    for movie in movie_list.find_all('li'):
        data = movie.find('div', class_='info')
        if data:
            movie_info = {
                '排名': movie.find('em').text,
                '电影名': data.find('div', class_='hd').find('a').text,
                '评分': data.find('div', class_='bd').find('div', class_='star').find('span', class_='rating_num').text,
                '评论数': data.find('div', class_='bd').find('p', class_='quote').text.strip()[3:-1]
            }
            movies.append(movie_info)
    return movies
 
# 主函数
def main():
    # 爬取的豆瓣电影榜单URL
    url = 'https://movie.douban.com/chart'
    # 获取电影数据
    movies = get_movies(url)
    # 将数据保存到CSV文件
    df = pd.DataFrame(movies)
    df.to_csv('douban_movies.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码实现了从豆瓣电影TOP250排行榜中爬取电影信息的功能,并将爬取的数据保存到CSV文件中。代码使用了requests库来发送HTTP请求,BeautifulSoup库来解析HTML,以及pandas库来处理和保存数据。同时,代码中加入了请求头来模拟浏览器访问,避免了反爬虫策略的阻止。

2024-08-17



import requests
from lxml import etree
import csv
import time
 
# 设置请求头,模拟浏览器访问
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
 
# 存储数据的列表
data_list = []
 
def get_data(url):
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text
 
def parse_data(html):
    # 使用etree.HTML解析网页,并通过Xpath选取数据
    html = etree.HTML(html)
    # 影片信息的Xpath
    movie_xpath = '//div[@class="info"]'
    # 评分的Xpath
    score_xpath = '//div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()'
    # 影片名称的Xpath
    name_xpath = '//div[@class="hd"]/a/span[1]/text()'
    # 影评人数的Xpath
    comment_xpath = '//div[@class="star"]/span[4]/text()'
 
    # 提取数据
    movies = html.xpath(movie_xpath)
    for movie in movies:
        data = {
            'ranking': movie.xpath('./div[@class="pic"]/em/text()')[0],
            'score': movie.xpath(score_xpath)[0],
            'name': movie.xpath(name_xpath)[0],
            'comment': movie.xpath(comment_xpath)[0] if movie.xpath(comment_xpath) else '0'
        }
        data_list.append(data)
 
def save_data():
    with open('douban_top250.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['ranking', 'score', 'name', 'comment'])
        writer.writeheader()
        for data in data_list:
            writer.writerow(data)
 
def main():
    # 爬取的网页URL
    url = 'https://movie.douban.com/top250'
    html = get_data(url)
    parse_data(html)
    save_data()
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码实现了从豆瓣Top250电影页面爬取数据的功能。首先,设置请求头,模拟浏览器访问,以避免反爬虫机制。然后定义了一个获取网页内容的函数get_data,一个解析网页内容的函数parse_data,以及一个保存数据到CSV文件的函数save_data。最后,在main函数中调用这些函数,完成数据爬取和保存的流程。

2024-08-17

头歌第1关的任务是编写一个能够使用多线程或多进程方式进行网络爬虫的Python程序。以下是一个简单的Python示例,使用concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutorProcessPoolExecutor来实现多线程或多进程爬虫。




import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
 
def fetch_url(url):
    response = requests.get(url)
    return url, response.status_code
 
def main():
    # 输入的网址列表
    urls = ["http://example.com/page1", "http://example.com/page2", ...]
    
    # 使用多线程或多进程
    # with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:  # 多线程
    with ProcessPoolExecutor(max_workers=5) as executor:  # 多进程
        future_to_url = {executor.submit(fetch_url, url): url for url in urls}
        for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_url):
            url, status_code = future.result()
            print(f"{url} - {status_code}")
 
if __name__ == "__main__":
    main()

在这个例子中,fetch_url函数负责获取单个URL的内容。main函数中,我们创建了一个网址列表,并使用ThreadPoolExecutorProcessPoolExecutor来并发地执行这些网址的抓取。我们可以通过注释来切换使用多线程或多进程。

请注意,在实际应用中,应该对网络请求添加适当的错误处理和重试机制,以及对并发数进行适当的管理,以免被目标服务器封禁。

2024-08-17

为了基于requests进行二次开发,你需要使用requests库的功能来发送HTTP请求,并处理返回的响应。以下是一个简单的例子,展示了如何使用requests来获取一个网页的内容:




import requests
 
def fetch_url(url):
    try:
        response = requests.get(url)  # 发送GET请求
        if response.status_code == 200:  # 请求成功
            return response.text  # 返回网页内容
        else:
            return "Error: {}".format(response.status_code)
    except requests.exceptions.RequestException:
        return "Error: Network error occurred"
 
url = "http://example.com"
print(fetch_url(url))

在这个例子中,fetch_url函数接受一个URL,使用requests.get方法发送一个GET请求,然后检查响应状态码。如果状态码是200,表示请求成功,返回网页内容;如果不是,则返回错误信息。如果发生网络异常,捕获异常并返回异常信息。

这只是一个基本的例子,实际的爬虫可能需要处理更复杂的情况,比如处理Cookies、Session持久化、处理AJAX请求、反爬虫策略(如布隆过滤器、CAPTCHA等)、网页解析(使用BeautifulSoup或正则表达式等)以及并发请求等。

2024-08-17

Python爬虫作为一种能够有效获取网络数据的技术,可以用来做副业赚钱。以下是一些使用Python爬虫作为副业赚钱的方式:

  1. 数据服务:提供定制的数据抓取服务,根据需求抓取特定网站的数据。
  2. 产品创建:为在线商店或自己的网站创建产品,并使用Python爬虫自动更新库存信息。
  3. 开发自己的项目:开发自己的项目,比如一个社交媒体管理工具,可以帮助企业或个人管理社交媒体账号。
  4. 教学:分享你的爬虫技能,通过在线课程、研讨会或私人指导来教授别人。
  5. 出售数据:个人可以出售通过爬虫获取的高价值数据。
  6. 广告合作:通过在爬虫项目中添加广告或商业合作伙伴关系来赚取佣金。
  7. 创建付费爬虫工具或服务:为需要数据的人提供付费的爬虫服务。

这些方式可以根据你的技术能力、可用资源、市场需求和个人喜好来选择。

以下是一个简单的Python爬虫示例,用于抓取一个网站的商品信息并保存为CSV文件:




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
 
url = 'http://example.com/products'
r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
 
products = soup.find_all('div', class_='product')
 
headers = ['Name', 'Price', 'Description']
with open('products.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(headers)
    for product in products:
        name = product.find('h3', class_='product-name').text
        price = product.find('div', class_='product-price').text
        description = product.find('div', class_='product-description').text
        writer.writerow([name, price, description])
 
print('Products data has been saved to products.csv')

请注意,爬虫应遵守法律法规,遵循网站的robots.txt规则,并尊重版权及知识产权。不应滥用爬虫技术,进行破坏性操作,或者侵犯用户隐私。

2024-08-17



import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
 
public class SimpleWebCrawler {
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String url = "http://example.com"; // 替换为你想爬取的网站
        HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) new URL(url).openConnection();
        connection.setRequestMethod("GET");
 
        try (BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(connection.getInputStream()))) {
            String inputLine;
            StringBuilder content = new StringBuilder();
            while ((inputLine = in.readLine()) != null) {
                content.append(inputLine);
            }
 
            // 打印网页内容
            System.out.println(content.toString());
        }
    }
}

这段代码展示了如何使用Java进行简单的网络爬虫。它创建了一个指向指定URL的HttpURLConnection,然后读取并打印了网页内容。这是一个基本的示例,实际的网络爬虫可能需要处理更复杂的情况,比如多线程下载、页面解析、链接跟踪、robots.txt遵守等。