分类爬虫下的文章

2024-08-16

爬虫错误通常指的是服务器上的某个进程或服务被配置为阻止或限制爬虫软件（如搜索引擎爬虫）的访问。这可能是因为爬虫软件违反了网站的robots.txt协议，或者服务器管理员为了保护服务器性能或安全而设置了限制。

解决方法：

检查robots.txt文件：确保爬虫软件遵守该网站的robots.txt协议。
检查服务器配置：查看是否有相关的安全策略或访问控制列表（ACL）限制了爬虫。
如果是服务器配置错误导致的问题，可以修改配置以允许爬虫访问。
如果是程序错误，检查相关的日志文件以确定问题，并修复程序代码。
如果爬虫是合法的，联系爬虫的提供商，请求他们停止对你的服务器的爬取或减少爬取频率。

请根据实际情况选择合适的解决方法。如果不熟悉服务器配置，建议联系技术支持或专业人士协助解决。

【爬虫】python爬虫爬取网站页面（基础讲解）

2024-08-16

使用Python进行网页爬取，最常用的库是requests用于发送HTTP请求，以及BeautifulSoup用于解析HTML页面。以下是一个简单的例子：

安装所需库（如果尚未安装）：




pip install requests beautifulsoup4

编写Python代码：




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 目标网页URL
url = 'http://example.com'
 
# 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HTML内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取页面内容
    # 例如，提取标题
    title = soup.title.text
    print(title)
else:
    print('Failed to retrieve the webpage')
 
# 注意：实际爬取时需要处理更多的情况，例如处理HTTP错误、处理JavaScript渲染的内容、处理AJAX异步加载的数据等。

这段代码会发送一个HTTP GET请求到指定的URL，并尝试提取页面标题。需要注意的是，实际的网站可能会有反爬机制，如cookies、session验证、IP封禁等，因此进行爬取时还需考虑这些问题。

Python-小区疫情订菜系统

2024-08-16

由于提供的代码已经是一个完整的系统，并且涉及到一些敏感信息，我无法提供整个系统的源代码。但我可以提供一个简化版本的订菜系统核心功能示例，供参考。




# 假设有一个简单的订菜系统，需要包含用户登录、菜品查看、订购等功能
 
# 用户类
class User:
    def __init__(self, name, password):
        self.name = name
        self.password = password
 
# 菜品类
class Dish:
    def __init__(self, name, price, stock):
        self.name = name
        self.price = price
        self.stock = stock
 
# 订菜系统类
class OrderSystem:
    def __init__(self):
        self.users = {}  # 用户字典，key为用户名，value为User对象
        self.dishes = []  # 菜品列表
        self.orders = []  # 订单列表
 
    def add_user(self, name, password):
        self.users[name] = User(name, password)
 
    def add_dish(self, name, price, stock):
        self.dishes.append(Dish(name, price, stock))
 
    def view_dishes(self):
        for dish in self.dishes:
            print(f"菜品名称: {dish.name}, 价格: {dish.price}, 库存: {dish.stock}")
 
    def place_order(self, user_name, dish_name, quantity):
        if user_name in self.users and dish_name in [dish.name for dish in self.dishes]:
            user_order = {
                'user': self.users[user_name],
                'dish': next(dish for dish in self.dishes if dish.name == dish_name),
                'quantity': quantity
            }
            self.orders.append(user_order)
            print("订单成功！")
        else:
            print("用户名或菜品不存在或库存不足！")
 
# 使用示例
order_system = OrderSystem()
order_system.add_user('张三', '123456')
order_system.add_dish('西红柿炒鸡蛋', 10, 50)
order_system.view_dishes()
order_system.place_order('张三', '西红柿炒鸡蛋', 2)

这个简化版本的订菜系统包含了用户注册、菜品查看、订单处理的基本功能。实际的系统还需要考虑用户权限、库存管理、支付等更复杂的因素。

2024-08-16

由于原代码较长，以下仅提供核心函数的伪代码示例。




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import folium
 
# 获取房源详情
def get_house_details(house_url):
    response = requests.get(house_url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 解析房源详情，提取需要的信息
    details = {
        'title': soup.select_one('.house-title').text.strip(),
        'price': soup.select_one('.house-price').text.strip(),
        'location': soup.select_one('.house-location').text.strip(),
        # 其他需要的信息...
    }
    return details
 
# 在地图上显示房源
def show_house_on_map(latitude, longitude, title, price):
    # 初始化地图
    map_osm = folium.Map(location=[latitude, longitude], zoom_start=15)
    # 在地图上添加标记
    folium.Marker([latitude, longitude], popup=f'{title} - {price}').add_to(map_osm)
    # 保存并显示地图
    map_osm.save('map.html')
    # 打开生成的HTML文件
    import webbrowser
    webbrowser.open('map.html')
 
# 示例房源URL
house_url = 'http://example.com/house/123'
# 获取房源详情
house_details = get_house_details(house_url)
# 在地图上显示房源
show_house_on_map(
    latitude=house_details['location'][0],
    longitude=house_details['location'][1],
    title=house_details['title'],
    price=house_details['price']
)

这个示例提供了两个核心函数：get_house_details用于获取房源详情，show_house_on_map用于在地图上显示房源。示例中的URL应替换为实际的房源URL，并且解析方法应根据实际网站HTML结构进行调整。

2024-08-16

报错信息不完整，但根据提供的部分信息，这个错误与pip（Python包管理工具）在解析依赖关系时遇到的问题有关。pip的依赖关系解析器可能无法考虑当前安装的包或Python版本。

解决方法通常包括以下几个步骤：

确保pip是最新版本。可以使用以下命令更新pip：
```
python -m pip install --upgrade pip
```
如果问题依然存在，尝试使用--ignore-installed选项来强制pip忽略已安装的包，并尝试新的安装计划：
```
pip install --ignore-installed <package>
```
如果上述方法不奏效，可能需要手动解决依赖冲突，可以尝试安装特定版本的包，或者在虚拟环境中重新创建一个干净的环境。
如果问题依然无法解决，可以查看pip的详细日志输出，以获取更多关于错误的信息，使用命令：
```
pip install <package> --verbose
```
如果错误信息中提到了特定的依赖冲突或者不兼容，可以尝试联系包的维护者或者查找相关的issue在Stack Overflow等社区寻求帮助。

由于报错信息不完整，这里只能给出一般性的指导。需要完整的错误信息才能提供更精确的解决方案。

十分钟带你学会用python3网络爬虫抓取猫眼电影排行！

2024-08-16




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_cat_movie_rank(url):
    """获取猫眼电影排行榜"""
    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'}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.encoding = 'utf-8'
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    rank_list = soup.select('.board-wrapper .board-body li')
    rank_data = []
    for item in rank_list:
        rank = item.select_one('.board-index').text
        desc = item.select_one('.image-link').get('title')
        score = item.select_one('.score').text
        rank_data.append({'排行': rank, '电影名称': desc, '评分': score})
    return rank_data
 
# 示例使用
if __name__ == '__main__':
    url = 'https://maoyan.com/board'
    rank_list = get_cat_movie_rank(url)
    for item in rank_list:
        print(item)

这段代码使用了requests库来发送HTTP请求，以及BeautifulSoup库来解析HTML内容。代码中定义了一个get_cat_movie_rank函数，该函数接收一个URL作为参数，发送请求，解析返回的页面，提取电影排行信息，并以列表的形式返回。最后，代码中还有一个示例使用的部分，用于调用该函数并打印结果。

Swift网络爬虫与数据可视化的结合

2024-08-16




import Foundation
import PlaygroundSupport
 
// 异步下载图片并显示
let urlString = "https://example.com/image.png"
if let url = URL(string: urlString) {
    let task = URLSession.shared.dataTask(with: url) { data, response, error in
        if let data = data, let image = UIImage(data: data) {
            // 在Playground页面中更新UI
            PlaygroundPage.current.liveView = UIImageView(image: image)
        } else {
            print("下载失败")
        }
    }
    task.resume()
}

这段代码演示了如何在Swift中使用URLSession异步下载图片，并在Playground环境中实时更新显示图片。这是一个很好的教学示例，展示了网络爬虫和用户界面更新之间的结合。

Scrapy和Selenium整合（一文搞定）

2024-08-16




import scrapy
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    start_urls = ['http://example.com']
 
    def __init__(self):
        self.driver = webdriver.Chrome()  # 或者其他浏览器
 
    def parse(self, response):
        self.driver.get(response.url)
        # 假设需要点击一个按钮来加载更多内容
        click_button = self.driver.find_element(By.ID, 'click_button')
        click_button.click()
        
        # 等待内容加载完成
        WebDriverWait(self.driver, 10).until(
            EC.presence_of_element_located((By.ID, 'content'))
        )
        
        # 提取内容
        content = self.driver.find_element(By.ID, 'content').text
        
        yield {
            'content': content,
            # 其他需要提取的数据
        }
 
    def close(self, reason):
        self.driver.quit()  # 关闭浏览器

这个例子展示了如何在Scrapy的爬虫中初始化一个Selenium WebDriver，并在爬取时使用它来模拟用户交互（点击按钮加载更多内容）。在爬取完成后，关闭浏览器，以防止资源泄露。这种方法适用于那些其内容是通过JavaScript动态加载的网站。

用R语言实现网页影评的爬虫介绍

2024-08-16




library(rvest)
library(dplyr)
library(stringr)
 
# 定义一个函数来爬取单个影评页面的评论
scrape_page <- function(url) {
  # 使用read_html从URL读取内容
  page <- read_html(url)
  
  # 提取评论内容
  comments <- page %>%
    html_nodes(".comment-content") %>%
    html_text() %>%
    str_trim()
  
  # 返回评论向量
  return(comments)
}
 
# 测试函数
url <- "http://example.com/reviews/page1"
comments <- scrape_page(url)
print(comments)

这个简单的例子展示了如何使用rvest包中的函数来爬取一个假设的影评网站上单个页面的影评。函数scrape_page接受一个URL作为输入，读取页面内容，并提取所有类名为comment-content的元素的文本。然后，使用str_trim函数去除文本前后的空格和换行符，并返回结果。这个例子教会了如何设计一个简单的爬虫函数，并展示了如何使用dplyr和stringr包来处理数据。

python使用selenium控制浏览器进行爬虫

2024-08-16




from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
 
# 创建WebDriver对象，指定使用Chrome浏览器
driver = webdriver.Chrome()
 
# 使用get方法打开网页
driver.get('http://www.python.org')
 
# 查找页面上的搜索输入框元素
search_box = driver.find_element_by_name('q')
 
# 清除输入框中的内容（如果有）
search_box.clear()
 
# 在输入框中输入文本 'puppies'
search_box.send_keys('puppies')
 
# 添加回车键模拟点击搜索按钮
search_box.send_keys(Keys.RETURN)
 
# 等待页面加载完成
import time
time.sleep(5) # 假设页面需要5秒加载
 
# 获取当前页面的页面源代码并打印
page_source = driver.page_source
print(page_source)
 
# 清理：关闭浏览器
driver.quit()

这段代码使用了Selenium WebDriver 的基本功能来完成以下任务：

启动Chrome浏览器。
打开Python官方网站。
在搜索输入框中输入'puppies'并执行搜索。
等待页面加载。
打印当前页面的源代码。
关闭浏览器。