2024-08-24



from urllib.request import urlopen
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 目标网页URL
url = 'http://example.com/'
 
# 发送请求,获取网页内容
resp = urlopen(url)
html_content = resp.read()
 
# 解析网页内容,生成BeautifulSoup对象
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
 
# 提取数据
# 例如,提取所有的段落文本
paragraphs = soup.find_all('p')
for p in paragraphs:
    print(p.get_text())
 
# 例如,提取所有的链接地址
links = soup.find_all('a')
for link in links:
    print(link.get('href'))

这段代码展示了如何使用urllib.request库来获取网页内容,并使用BeautifulSoup来解析网页,然后提取所有段落文本和链接地址。这是爬虫技术中的基本应用,适用于学习和小型数据抓取任务。

2024-08-23



<?php
// 确保这些常量有效定义,以便在没有HTTP和HTTPS的情况下使用URL
defined('HTTP_CATALOG') || define('HTTP_CATALOG', 'http://localhost');
defined('HTTPS_CATALOG') || define('HTTPS_CATALOG', 'https://localhost');
 
require_once('simple_html_dom.php'); // 引入PHP DOM解析库
 
// 示例URL
$url = 'http://example.com/somepage';
 
// 使用file_get_contents或curl获取页面内容
$htmlContent = file_get_contents($url);
 
// 初始化DOM解析器
$html = str_get_html($htmlContent);
 
// 查找所有的链接
foreach($html->find('a') as $element) {
    // 获取链接地址
    $href = $element->href;
    // 获取链接文本
    $text = $element->innertext;
    // 输出链接信息
    echo $href . ' - ' . $text . '<br>';
}
 
// 清理内存中的DOM对象
$html->clear();
unset($html);
?>

这段代码使用了simple_html_dom库来解析一个给定的URL的HTML内容。它查找了页面上所有的<a>标签,并输出了它们的href属性和内部文本。这个例子展示了如何使用PHP DOM解析库来提取和处理HTML内容。

2024-08-23

由于原代码较为复杂且涉及到一些敏感信息,我将提供一个简化版本的示例代码,展示如何使用Django框架创建一个简单的数据可视化大屏。




# views.py
from django.http import JsonResponse
import random
 
def get_data(request):
    # 假设的数据,实际应用中应该从数据库或API获取
    data = {
        'temperature': random.uniform(15, 30),  # 温度随机生成
        'humidity': random.uniform(20, 80),     # 湿度随机生成
        'windspeed': random.uniform(0, 10),     # 风速随机生成
        # 其他数据...
    }
    return JsonResponse(data)
 
# urls.py
from django.urls import path
from .views import get_data
 
urlpatterns = [
    path('get_data/', get_data),
]

这个示例展示了如何在Django视图中生成随机数据,并通过JSON响应发送给前端。在实际应用中,你需要替换随机数据生成逻辑,使用实时数据。同时,你需要设计前端页面,并使用JavaScript来处理数据可视化。

请注意,这只是一个非常基础的示例,实际的项目需要更复杂的后端逻辑和前端设计。

2024-08-23



import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 获取网页内容
def get_html(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        return None
    except requests.RequestException:
        return None
 
# 解析网页并提取电影信息
def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    movie_data = []
    for div in soup.find_all('div', class_='info'):
        movie = {}
        movie['name'] = div.h4.text
        movie['rating'] = div.find('span', class_='rating_num').text
        movie['votes'] = div.find('span', class_='rating_votes').text.replace(',', '')
        movie_data.append(movie)
    return movie_data
 
# 保存数据到CSV文件
def save_to_csv(data, filename):
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_csv(filename, index=False)
 
# 分析电影评分数据
def analyze_ratings(dataframe):
    ratings = dataframe['rating']
    ratings = ratings.astype(float)
    plt.hist(ratings, bins=20, color='green', edgecolor='white')
    plt.xlabel('Rating')
    plt.ylabel('Frequency')
    plt.title('Histogram of Movie Ratings')
    plt.show()
 
# 主函数
def main():
    url = 'https://example.com/movies'  # 替换为实际的网址
    html = get_html(url)
    movie_data = parse_html(html)
    save_to_csv(movie_data, 'movies.csv')
    dataframe = pd.read_csv('movies.csv')
    analyze_ratings(dataframe)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码提供了一个简化的示例,展示了如何使用Python爬取网站上的电影数据,并使用Pandas和Matplotlib进行数据分析。需要注意的是,实际应用中应遵循网站的robots.txt协议和法律法规,避免违反网站的使用条款。此外,应该使用合适的headers和适当的爬取策略,避免过度请求导致对网站的服务影响。

2024-08-23

在Python中,常用的HTTP请求库有requestsurllib。为了安装requests库,你可以使用pip命令。

打开终端(在Windows上是命令提示符或PowerShell,在MacOS或Linux上是终端),然后运行以下命令:




pip install requests

这将安装requests库。一旦安装完成,你就可以在你的Python代码中导入并使用它来发送HTTP请求了。

下面是一个使用requests库发送GET请求的简单示例:




import requests
 
url = 'http://httpbin.org/get'
response = requests.get(url)
 
print(response.text)

如果你需要安装urllib库(通常情况下,除非有特殊需求,否则不推荐,因为requests更简洁易用),你可以使用以下命令:




pip install urllib3

这将安装urllib3库,它是一个专注于HTTP请求的模块,但不提供requests库那样的高层级抽象。

2024-08-23

使用Node.js的node-fetch库编写的简单爬虫示例代码如下:




const fetch = require('node-fetch');
 
async function fetchAndDownloadQcloudContent(url) {
  try {
    const response = await fetch(url);
    if (!response.ok) {
      throw new Error(`HTTP error! status: ${response.status}`);
    }
    const content = await response.text();
    console.log(content); // 输出网页内容
    // 这里可以添加将内容保存到文件的代码
  } catch (error) {
    console.error(error);
  }
}
 
// 使用腾讯云官网的URL作为示例
const qcloudUrl = 'https://cloud.tencent.com/';
fetchAndDownloadQcloudContent(qcloudUrl);

这段代码首先引入了node-fetch库,然后定义了一个异步函数fetchAndDownloadQcloudContent,该函数接受一个URL作为参数,使用node-fetch库获取该URL的内容,并将其打印到控制台。

请注意,爬取数据时应遵守网站的robots.txt规则,并尊重版权与知识产权。此外,爬虫应该有合理的访问频率,避免对网站服务器造成过大压力。

2024-08-23

在Python中,requests库是一个非常流行的用于发起网络请求的库。以下是一些requests库的常用方法和示例代码:

  1. 发送GET请求:



import requests
 
response = requests.get('https://www.example.com')
print(response.text)
  1. 发送POST请求:



import requests
 
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response = requests.post('https://www.example.com/post', data=payload)
print(response.text)
  1. 添加请求头:



import requests
 
headers = {'User-Agent': 'My User Agent 1.0'}
response = requests.get('https://www.example.com', headers=headers)
print(response.text)
  1. 使用cookies:



import requests
 
cookies = {'cookie_key': 'cookie_value'}
response = requests.get('https://www.example.com', cookies=cookies)
print(response.text)
  1. 处理响应:



import requests
 
response = requests.get('https://www.example.com')
 
# 状态码
print(response.status_code)
 
# 头部信息
print(response.headers)
 
# 返回的内容
print(response.text)
 
# 二进制内容
print(response.content)
 
# JSON内容
print(response.json())
  1. 超时处理:



import requests
 
response = requests.get('https://www.example.com', timeout=5)
print(response.text)
  1. 异常处理:



import requests
 
try:
    response = requests.get('https://www.example.com')
    response.raise_for_status()  # 如果不是200,抛出HTTPError异常
except requests.exceptions.HTTPError as errh:
    print(errh)
except requests.exceptions.ConnectionError as errc:
    print(errc)
except requests.exceptions.Timeout as errt:
    print(errt)
except requests.exceptions.RequestException as err:
    print(err)
  1. 使用会话对象:



import requests
 
session = requests.Session()
session.auth = ('user', 'pass')
 
session.get('https://www.example.com/page1')
response = session.get('https://www.example.com/page2')
print(response.text)

以上是requests库的一些常用方法和示例代码,这些代码可以帮助开发者快速发起网络请求,处理响应数据,以及实现简单的爬虫功能。

2024-08-23



library(rvest)
library(dplyr)
library(stringr)
 
# 定义一个函数来提取每本书的详细信息
get_info <- function(url) {
  page <- read_html(url)
  
  data.frame(
    title = page %>% html_nodes("h1 a") %>% html_text(),
    author = page %>% html_nodes("div.info div.indent span:nth-child(1) a") %>% html_text(),
    rating = page %>% html_nodes("strong.ll rating_num") %>% html_text(),
    votes = page %>% html_nodes("span.pl:nth-child(4) a") %>% html_text() %>% str_extract("\\d+"),
    comment = page %>% html_nodes("span.pl:nth-child(5)") %>% html_text() %>% str_extract("\\d+"),
    stringsAsFactors = FALSE
  )
}
 
# 爬取豆瓣读书Top 250
urls <- paste0("https://book.douban.com/top250?start=", seq(0, 2250, by = 25))
book_info <- lapply(urls, get_info) %>% bind_rows()
 
# 保存结果
write.csv(book_info, file = "douban_top250.csv", row.names = FALSE)

这段代码使用了rvest包来解析网页,并定义了一个函数get_info来提取每本书的标题、作者、评分、票数和评论数。然后通过一个URL列表进行遍历,并将结果合并为一个数据框,最后将数据保存到CSV文件中。这个过程展示了如何使用R快速高效地进行网页爬取,并且代码简洁,易于理解。

2024-08-23

为了创建一个简单的C#编写的网络爬虫,你可以使用HttpClient类来发送HTTP请求,以及HtmlAgilityPack库来解析HTML文档。以下是一个简单的示例代码,展示了如何实现一个基本的网络爬虫。

首先,你需要安装HtmlAgilityPack。可以通过NuGet包管理器来安装:




Install-Package HtmlAgilityPack

然后,你可以使用以下代码来创建一个简单的网络爬虫:




using System;
using System.Net.Http;
using System.Threading.Tasks;
using HtmlAgilityPack;
 
class Program
{
    static async Task Main(string[] args)
    {
        var url = "http://example.com"; // 替换为你想爬取的网站
        using (var httpClient = new HttpClient())
        {
            var html = await httpClient.GetStringAsync(url);
            var doc = new HtmlDocument();
            doc.LoadHtml(html);
 
            // 使用XPath选择器选择你想要的节点
            var nodes = doc.DocumentNode.SelectNodes("//a[@href]");
            foreach (var node in nodes)
            {
                var href = node.Attributes["href"].Value;
                Console.WriteLine(href);
            }
        }
    }
}

这个简单的爬虫发送一个HTTP GET请求到指定的URL,获取HTML内容,然后使用HtmlAgilityPack加载和解析HTML。在这个例子中,它会提取所有<a>标签的href属性值。

请注意,为了合法和高效地爬取网站,你应该遵守robots.txt协议,并确保你的爬虫不会给目标服务器带来过大压力。此外,你可能还需要处理HTTPS和其他复杂的情况,但这个例子展示了基本的爬虫构建方法。

2024-08-23



local http = require("socket.http")
local ltn12 = require("ltn12")
 
-- 初始化爬虫的起始URL
local start_url = "http://example.com"
 
-- 爬取页面内容的函数
local function crawl_page(url)
    print("正在爬取: " .. url)
    local response, status_code, headers, status_text = http.request{
        url = url,
        sink = ltn12.sink.table()
    }
    if status_code == 200 then
        print("成功爬取: " .. url)
        -- 处理页面内容
        local page_content = table.concat(response)
        -- 这里可以添加对页面内容的处理逻辑
        print(page_content)
    else
        print("爬取失败: " .. (status_text or "未知错误") .. " - " .. (status_code or "未知状态码"))
    end
end
 
-- 开始爬取
crawl_page(start_url)

这段代码使用了Lua的socket.http库来发送HTTP请求,并使用ltn12.sink.table()来接收响应内容。它提供了一个简单的爬虫框架,可以通过传入不同的URL来爬取网页内容。在实际应用中,你可以在crawl_page函数中添加更复杂的逻辑,比如解析页面中的链接来进一步爬取其他网页,或者是对页面内容进行持久化存储等。