2024-08-13

以下是一个使用Python的requests库、selenium库和beautifulsoup库来爬取百度搜索结果中各网页正文内容的示例代码。请注意,这个例子仅用于学习目的,实际应用中可能需要遵守相关法律法规,并且可能涉及到自动化测试和数据抓取的道德标准。




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
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import time
 
# 初始化webdriver
driver_path = 'path/to/your/chromedriver'  # 替换为你的ChromeDriver路径
driver = webdriver.Chrome(executable_path=driver_path)
 
# 设置搜索词
search_term = "Python"
 
# 打开百度首页
driver.get("https://www.baidu.com")
 
# 等待输入框被加载出来
input_box = WebDriverWait(driver, 10).until(
    EC.presence_of_element_located((By.ID, 'kw'))
)
 
# 输入搜索词
input_box.send_keys(search_term)
 
# 提交搜索
submit_button = driver.find_element_by_id('su')
submit_button.click()
 
# 等待搜索结果加载完成
results = WebDriverWait(driver, 20).until(
    EC.presence_of_all_elements_located((By.CSS_SELECTOR, '.result.c-container'))
)
 
# 循环遍历搜索结果
for result in results:
    # 获取结果链接
    link = result.find_element_by_css_selector('.t a').get_attribute('href')
    
    # 使用requests获取页面内容
    res = requests.get(link)
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
    
    # 找到正文
    content = soup.find('div', class_='content')
    if content:
        print(content.get_text())
    else:
        print('正文未找到')
 
    # 为了避免被封,每次循环后暂停一段时间
    time.sleep(5)
 
# 清理webdriver
driver.quit()

请确保在运行代码前已经安装了selenium库(pip install selenium)、beautifulsoup库(pip install beautifulsoup4)以及对应的浏览器驱动程序(如ChromeDriver),并且已经正确配置了driver_path变量。

以上代码实现了以下功能:

  1. 启动一个webdriver(这里以Chrome为例)。
  2. 打开百度首页并输入搜索词。
  3. 提交搜索并等待搜索结果加载完成。
  4. 遍历搜索结果,使用requests库获取每个结果页面的内容。
  5. 使用beautifulsoup解析页面并寻找正文内容。
  6. 打印正文内容或者提示正文未找到。
  7. 循环结束后清理webdriver实例。

注意:为了避免被搜索引擎或网站认为是爬虫,代码中添加了时间延迟。在实际应用中,应当根据需要和网站的政策合理地设置延迟,或者采用更高级的反爬机制处理。

2024-08-13



# 导入必要的模块
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import jieba
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
import re
 
# 设置一些基本的常量
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'}
stopwords = pd.read_csv('stopwords.txt', index_col=False, sep='\t', quoting=3)
stopwords = stopwords['word'].values.tolist()
 
# 爬取某博文章的热搜标题
def get_baidu_hot_search(date):
    url = 'http://top.baidu.com/buzz?b=1&p=1&d=1'
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    titles = soup.find_all('a', {'class': 'list-title'})
    times = soup.find_all('span', {'class': 'list-num'})
    result = []
    for title, time in zip(titles, times):
        result.append({
            'title': title.get_text(),
            'search_num': time.get_text()
        })
    return result
 
# 获取文本情感倾向
def get_sentiment(text):
    # 这里应该是情感分析的代码,例如调用某个情感分析API或者模型
    # 返回情感分值,例如正面分值和负面分值
    pass
 
# 分析某一天的热搜情感
def analyze_sentiment_on_day(date):
    hot_searches = get_baidu_hot_search(date)
    titles = [hs['title'] for hs in hot_searches]
    results = []
    for title in titles:
        # 这里应该是调用情感分析函数,并将结果添加到results列表中
        pass
    return results
 
# 绘制热搜词云
def draw_word_cloud(text):
    wordlist = jieba.cut(text)
    wordspace_split = ' '.join(wordlist)
    stopwords_list = stopwords
    wordcloud = WordCloud(background_color="white",
                          mask=plt.imread('china_location_map.png'),
                          stopwords=stopwords_list,
                          font_path='simhei.ttf',
                          max_words=200,
                          max_font_size=100,
                          random_state=42)
    mywordcloud = wordcloud.generate(wordspace_split)
    plt.imshow(mywordcloud)
    plt.axis('off')
    plt.show()
 
# 主函数
if __name__ == '__main__':
    date = '2020-01-01'
    results = analyze_sentiment_on_day(date)
    text = ' '.join([result['title'] for result in results])
    draw_word_cloud(text)

这个代码实例提供了一个框架,展示了如何使用Python爬取某博热搜数据,并使用结巴分词、去停用词、绘制词云等方法来分析这些数据。这个过程是构建舆情分析系统的一个基本步骤,它教会用户如何进行基本的文本处理和情感

2024-08-13

为了创建一个高性能的C++爬虫,我们可以使用libcurl库来处理网络请求,使用pugixml库来解析HTML,并且使用boost::asio来处理异步IO操作。以下是一个简化的例子,展示了如何使用这些库来创建一个简单的网页爬虫。




#include <iostream>
#include <string>
#include <curl/curl.h>
#include <pugixml.hpp>
#include <boost/asio.hpp>
 
using namespace std;
using namespace boost::asio;
 
// 这是一个简单的回调函数,用于接收curl请求的响应数据
size_t WriteCallback(void *contents, size_t size, size_t nmemb, void *userp) {
    ((std::string*)userp)->append((char*)contents, size * nmemb);
    return size * nmemb;
}
 
// 发送HTTP GET请求
void sendRequest(const std::string &url, std::string &html) {
    CURL *curl;
    CURLcode res;
 
    curl = curl_easy_init();
    if(curl) {
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, url.c_str());
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, WriteCallback);
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &html);
        res = curl_easy_perform(curl);
        if(res != CURLE_OK) {
            cerr << "curl_easy_perform() failed: " << curl_easy_strerror(res) << endl;
        }
        curl_easy_cleanup(curl);
    }
}
 
// 解析HTML并打印出链接
void parseHtml(const std::string &html) {
    pugi::xml_document doc;
    if (!doc.load_string(html.c_str()).status) {
        cerr << "Failed to parse HTML" << endl;
        return;
    }
 
    for (pugi::xml_node a : doc.select_nodes("//a")) {
        pugi::xml_node href = a.child("href");
        if (href) {
            cout << href.text().get() << endl;
        }
    }
}
 
int main() {
    io_service service;
    ip::tcp::socket socket(service);
 
    // 这里只是示例,实际爬虫可能需要处理多个URL
    std::string url = "http://example.com";
    std::string html;
 
    sendRequest(url, html);
    parseHtml(html);
 
    return 0;
}

这个例子中,sendRequest函数使用libcurl来发送HTTP GET请求,并将响应内容传递给parseHtml函数,后者使用pugixml来解析HTML并打印出所有的链接。这个例子并没有实现完整的爬虫,因为它没有处理多线程、异步IO、URL队列、去重、页面深度控制等高性能爬虫需要考虑的因素。实际的高性能爬虫还需要更复杂的实现,包括并发控制、资源管理和异常处理等。

2024-08-13

以下是一个简单的示例代码,用于爬取东方财富网(http://quote.eastmoney.com/center/grid.html)上某股票(例如“600771”)在2023年12月30日的数据。




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 股票代码
stock_code = "600771"
 
# 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'}
 
# 东方财富网股票历史数据URL
url = f'http://quotes.money.163.com/service/chddata.html?code=1.{stock_code}&start=20231229&end=20231230'
 
# 发送请求
response = requests.get(url, headers=headers)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析数据
    data = response.text.split('~')
    data.pop(0)  # 移除数组中的空数据
 
    # 转换数据为DataFrame
    df = pd.DataFrame(data, columns=['日期', '开盘', '收盘', '最高', '最低', '成交量', '成交额'])
 
    # 将日期字段转换为日期格式
    df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], format='%Y%m%d')
 
    # 转换其他数字字段为浮点型
    for col in df.columns[1:]:
        df[col] = df[col].astype('float')
 
    # 输出结果
    print(df)
 

这段代码首先设置了股票代码和请求头,然后构造了请求的URL。接着,它发送请求,检查响应状态,并解析返回的文本数据。最后,它将数据转换为Pandas DataFrame,并对其进行了一些清洗工作,如转换日期格式和数据类型,最后打印出来。

注意:

  1. 这个例子假设只获取2023年12月30日的数据,实际上可以通过调整URL中的startend参数来获取不同时间段的数据。
  2. 东方财富网可能有反爬机制,如果代码无法正常工作,可能需要更新或修改请求头信息,以模拟真实的浏览器访问。
2024-08-13



from drission_page import DrissionPage
 
# 初始化DrissionPage对象
dp = DrissionPage()
 
# 打开网易云音乐的热歌榜页面
dp.get('http://music.163.com/#/discover/top')
 
# 等待数据加载完成
dp.wait_for(text='云音乐热歌榜')
 
# 提取所有歌名和对应的歌手
songs_info = dp.selector.select('//ul[@class="f-hide"]/li')
songs_data = [{'name': li.select('./a/text()').extract_first(),
               'artist': li.select('./a/span/text()').extract_first(),
              } for li in songs_info]
 
# 打印提取的数据
for song in songs_data:
    print(song['name'], song['artist'])
 
# 关闭浏览器
dp.close()

这段代码使用了DrissionPage库来快速爬取网易云音乐的热歌榜,并提取了每首歌的名称和歌手。代码简洁明了,注释也有助于理解。

2024-08-13



import random
from fake_useragent import UserAgent
 
# 初始化UserAgent对象
ua = UserAgent()
 
# 定义一个获取随机User-Agent的函数
def get_random_ua():
    return ua.random
 
# 定义一个获取指定类型的User-Agent的函数
def get_specific_ua(type):
    return ua.chrome if type == 'chrome' else ua.firefox if type == 'firefox' else ua.random
 
# 使用示例
print(get_random_ua())  # 获取随机的User-Agent
print(get_specific_ua('chrome'))  # 获取Chrome浏览器的User-Agent

这段代码使用了fake_useragent库来生成随机的User-Agent,并定义了两个函数get_random_uaget_specific_ua来演示如何获取不同类型的User-Agent。get_random_ua函数返回一个随机的User-Agent,而get_specific_ua函数接受一个参数来指定类型,并返回对应类型的User-Agent或者一个随机的User-Agent(如果指定的类型不存在)。最后,代码展示了如何使用这两个函数。

2024-08-13



import requests
from lxml import etree
import time
import random
 
def get_paper_info(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.130 Safari/537.36',
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    return None
 
def parse_paper_info(html):
    tree = etree.HTML(html)
    title = tree.xpath('//div[@class="article-title"]/h1/text()')[0]
    abstract = tree.xpath('//div[@class="abstract-content"]/p/text()')
    abstract = ''.join(abstract).strip()
    return title, abstract
 
def save_paper_info(title, abstract):
    with open('paper_info.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write('标题:' + title + '\n')
        f.write('摘要:' + abstract + '\n')
 
def main():
    url = 'http://www.shnu.edu.cn/__local/9/7E/B1433B81C0376CE15B468072EC64484A_3248E680_C88A_473D_952B_9949885D2F61.pdf'
    html = get_paper_info(url)
    if html:
        title, abstract = parse_paper_info(html)
        save_paper_info(title, abstract)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码展示了如何使用Python爬取一个知网上的论文信息,包括标题和摘要。代码首先定义了获取网页内容、解析网页并提取数据的函数。在main函数中,我们首先调用获取网页内容的函数,然后将获取到的HTML内容传递给解析函数,最后将解析得到的数据保存到文件中。这个过程展示了如何应对动态网页和验证码的挑战,并且提供了一个简单的数据抓取示例。

2024-08-13



import requests
import json
 
# 假设我们已经有了XHR请求的URL和参数
xhr_url = "http://example.com/api/news"
xhr_params = {
    "param1": "value1",
    "param2": "value2"
}
 
# 发送XHR请求
response = requests.get(xhr_url, params=xhr_params)
news_data = response.json()
 
# 假设返回的数据是加密的,我们需要解密
def decrypt_data(encrypted_data):
    # 解密逻辑,这里省略
    return json.loads(encrypted_data)
 
# 解密数据
decrypted_data = decrypt_data(news_data)
 
# 处理解密后的数据
for item in decrypted_data:
    print(item['title'])
 
# 注意:这里的解密逻辑需要根据实际的加密方式来编写。

这个例子展示了如何处理一个使用了XHR异步请求和加密数据的新闻网站爬虫。在实际应用中,解密逻辑需要根据具体的加密算法来实现。

2024-08-13

在进行网络爬虫工作时,我们应当遵守相关的法律法规,尊重网站的robot.txt规则,并在必要时联系网站管理员获取授权。以下是一些常用的调研方法:

  1. 检查robots.txt文件:

    这是一个文本文件,通常位于网站的根目录下,例如http://example.com/robots.txt。它告诉搜索引擎爬虫哪些页面可以被爬取,哪些不可以。

  2. 高级搜索功能:

    一些网站提供高级搜索功能,可以用来查找特定类型的文件或内容。

  3. BuiltWith工具:

    这是一个可以分析网站技术栈的工具,可以提供一些线索,比如可能使用的CMS(内容管理系统)或者其他技术。

  4. WHOIS查询:

    可以查询域名和IP的信息,可能会提供网站管理员的联系方式。

以下是使用Python的requests库进行调研的示例代码:




import requests
 
def check_robots(url):
    robots_url = f"{url}/robots.txt"
    response = requests.get(robots_url)
    if response.status_code == 200:
        print("Robots.txt is accessible")
        print(response.text)
    else:
        print("Robots.txt is inaccessible")
 
def advanced_search(url, query):
    search_url = f"{url}/search?q={query}"
    response = requests.get(search_url)
    if response.status_code == 200:
        print("Advanced search is accessible")
        # 进一步处理搜索结果
    else:
        print("Advanced search is inaccessible")
 
def check_builtwith(url):
    builtwith_url = f"http://api.builtwith.com/v1/search?domain={url}"
    response = requests.get(builtwith_url)
    if response.status_code == 200:
        print("BuiltWith information is accessible")
        print(response.json())
    else:
        print("BuiltWith information is inaccessible")
 
def whois_lookup(url):
    domain = url.split('//')[1]
    whois_url = f"http://whois.domaintools.com/{domain}"
    response = requests.get(whois_url)
    if response.status_code == 200:
        print("WHOIS information is accessible")
        print(response.text)
    else:
        print("WHOIS information is inaccessible")
 
# 示例使用
url = "http://example.com"
check_robots(url)
advanced_search(url, "example")
check_builtwith(url)
whois_lookup(url)

请注意,实际爬取数据前应遵守相关法律法规,并遵守网站的robots.txt协议。上述代码仅用于学习目的,不得用于非法活动。

2024-08-13

错误解释:

这个错误表明在调用ExecutionEngine.crawl()方法时传递了一个不期望的关键字参数。在Python中,关键字参数是以参数名=值的形式传递的,这种错误通常发生在函数调用时参数名拼写错误或者传递了不属于该函数签名的参数。

解决方法:

  1. 检查ExecutionEngine.crawl()的定义,了解它所接受的参数。
  2. 核对你的函数调用,移除任何不属于ExecutionEngine.crawl()的关键字参数。
  3. 确保所有必需的关键字参数都已正确提供,且没有遗漏。

例如,如果ExecutionEngine.crawl()方法只接受urlmax_pages两个参数,而你的调用是.crawl(url="http://example.com", max_pages=10, extra_param="unexpected"),则应移除extra_param,调用应该是.crawl(url="http://example.com", max_pages=10)