分类后端技术下的文章

2024-08-16

在Python中，爬虫库有很多，常用的有requests、BeautifulSoup、Scrapy等。

requests
requests库是一个简单易用的HTTP库，可以用来发送HTTP请求。




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

BeautifulSoup
BeautifulSoup是一个用于解析HTML和XML文件的库，可以用它来从HTML中提取数据。




from bs4 import BeautifulSoup
 
html_doc = """
<html>
<head>
<title>The Dormouse's story</title>
</head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
</body>
</html>
"""
 
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
print(soup.title.text)

Scrapy
Scrapy是一个用于爬取网站并提取结构化数据的Python库，它是一个用于爬取网站的高级库。




import scrapy
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'example.com'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://www.example.com/']
 
    def parse(self, response):
        for title in response.css('.title'):
            yield {'title': title.css('a ::text').get()}

选择哪个库取决于你的需求，如果你需要简单快速地抓取少量数据，可以使用requests+BeautifulSoup。如果你需要更高级的功能，如分布式爬取、更好的性能和更多的功能，可以选择Scrapy。

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Python 网络爬虫

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2024-08-16

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import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_html(url):
    """发送HTTP请求，获取网页内容"""
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return "页面无法访问"
    except requests.RequestException:
        return "发生错误"
 
def parse_html(html):
    """解析网页，提取有效信息"""
    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 = "https://example.com"  # 替换为你想爬取的网页
    html = get_html(url)
    paragraphs = parse_html(html)
    for p in paragraphs:
        print(p)
 
if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码展示了如何使用Python的requests库发送HTTP请求以获取网页内容，并使用BeautifulSoup库解析HTML，提取所有段落文本。在实际应用中，你需要根据目标网站的结构调整解析代码，以提取你需要的数据。

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基于selenium的简单爬虫示例

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2024-08-16

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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()
 
# 打开一个页面
driver.get("http://www.python.org")
 
# 找到页面上的搜索框元素
search_box = driver.find_element_by_name("q")
 
# 清除搜索框中的内容并输入新的内容
search_box.clear()
search_box.send_keys("Selenium")
 
# 提交搜索
search_box.send_keys(Keys.RETURN)
 
# 等待页面加载完成
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
wait = WebDriverWait(driver, 10)
wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, "result_logo")))
 
# 关闭浏览器
driver.close()

这段代码使用了Selenium WebDriver来打开Python官网，在搜索框中输入"Selenium"，并提交搜索。然后等待搜索结果出现，并在加载完成后关闭浏览器。这是一个简单的爬虫示例，展示了如何使用Selenium进行基本的网页操作。

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基于Python的网络爬虫设计与实现

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2024-08-16

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import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def download_webpage(url):
    """下载指定URL的网页内容"""
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return None
    except requests.exceptions.RequestException:
        return None
 
def parse_webpage(html_content):
    """解析网页内容，提取有效信息"""
    soup = BeautifulSoup(html_content, '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 = 'https://example.com'  # 替换为你要爬取的网页地址
    html_content = download_webpage(url)
    if html_content:
        parsed_data = parse_webpage(html_content)
        for paragraph in parsed_data:
            print(paragraph)
    else:
        print("Failed to download webpage")
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码展示了如何使用Python的requests库下载网页内容，以及如何使用BeautifulSoup库解析HTML并提取所需信息。这是一个简单的网络爬虫示例，可以根据实际需求进行功能扩展和优化。

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2024-08-16

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在Python3中，使用requests库进行网络爬虫时，可以通过以下步骤获取CSRF-Token、处理Token过期以及自动处理CSRF-Token：

获取初始页面的CSRF-Token：
使用requests库发送一个GET请求来获取HTML页面，然后使用BeautifulSoup库来解析HTML，提取CSRF-Token。




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
response = requests.get('http://example.com')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
csrf_token = soup.find('meta', {'name': 'csrf-token'})['content']
print(csrf_token)

处理Token过期：
如果Token过期，服务器通常会返回一个错误，表明需要一个新的CSRF-Token。在这种情况下，重新获取一个新的Token。
自动处理CSRF-Token：
在发送POST或PUT等修改数据的请求时，将CSRF-Token作为请求头的一部分发送。




headers = {
    'X-CSRF-Token': csrf_token,
    # 其他请求头
}
data = {
    # 表单数据
}
response = requests.post('http://example.com/submit', headers=headers, data=data)

如果服务器返回一个错误，提示CSRF-Token无效或过期，你需要重新获取一个新的Token，并在下次请求中使用它。

注意：在实际应用中，处理CSRF保护可能还需要考虑其他安全因素，如Cookie管理、Session跟踪等。

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2024-08-16

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from fake_useragent import UserAgent
from lxml import etree
import requests
 
# 获取随机的User-Agent
def get_random_ua():
    return UserAgent().random
 
# 使用requests和lxml下载页面并解析
def download_parse_page(url):
    headers = {'User-Agent': get_random_ua()}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return etree.HTML(response.text)
    else:
        return None
 
# 示例使用
url = 'https://example.com'
parsed_page = download_parse_page(url)
if parsed_page:
    # 使用XPath选择器选择页面元素
    xpath_selector = '//title'
    title = parsed_page.xpath(xpath_selector)[0].text
    print(title)
else:
    print("页面下载失败")

这段代码使用了fake_useragent库来生成随机的User-Agent，使用requests库来发送带有User-Agent的HTTP请求，使用lxml的etree来解析页面并使用XPath选择器提取页面信息。这是一个简单的示例，展示了如何在Python中使用这些工具来创建基本的网络爬虫。

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还在问如何入门 Python 爬虫？收藏这篇直接带你上路爬虫！！

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2024-08-16

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Python 爬虫是一种常见的数据获取方式，可以用来抓取网页上的信息。以下是一个简单的 Python 爬虫示例，使用了 requests 库来发送 HTTP 请求，以及 BeautifulSoup 库来解析 HTML 内容。

首先，你需要安装必要的库：




pip install requests beautifulsoup4

以下是一个简单的 Python 爬虫示例，用于抓取一个网页上的所有链接：




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 目标网页
url = 'https://example.com'
 
# 发送 HTTP 请求
response = requests.get(url)
 
# 确保网页请求成功
if response.status_code == 200:
    # 解析网页内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 找到所有的 <a> 标签，即链接
    for link in soup.find_all('a'):
        # 获取链接的href属性
        href = link.get('href')
        if href is not None:
            print(href)
else:
    print(f"Error: {response.status_code}")

这个例子只是 Python 爬虫入门的一个简单示例，实际的爬虫可能需要处理更复杂的情况，例如处理 AJAX 请求、应对反爬机制（如 CAPTCHA、IP封禁等）、遵守网站的robots.txt协议等。在开始爬取数据之前，请确保你已经了解并遵守相关的法律法规，并且不要滥用爬虫技术对他人网站的数据造成过大压力。

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python 爬虫获取TED talk文稿

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2024-08-16

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要使用Python爬取TED talk文稿，你可以使用requests库获取网页内容，然后使用BeautifulSoup解析网页。以下是一个简单的例子：




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# TED talk页面的URL
url = 'https://www.ted.com/talks/steven_pinker_on_language_and_the_human_mind'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
 
# 确保请求成功
if response.status_code == 200:
    # 解析网页
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 寻找包含演讲文稿的div
    # 注意：这里的选择器可能需要根据TED网站的实际HTML结构进行调整
    talk_div = soup.find('div', class_='talk_transcript_source')
    
    # 提取文稿内容
    if talk_div:
        transcript = talk_div.get_text()
        print(transcript)
    else:
        print("No transcript found.")
else:
    print("Failed to retrieve the webpage.")

请注意，TED网站可能会更改其HTML结构，这可能会导致解析代码需要相应更新。此外，TED有一些反爬策略，如需要登录或者需要同意隐私政策才能访问内容，这可能会增加爬取的复杂性。此代码只是一个基础示例，实际使用时可能需要处理更多的情况。

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2024-08-16

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uses
  System.JSON;
 
procedure ParseJSONExample;
var
  JSONData: TJSONValue;
  JSONObject: TJSONObject;
  JSONArray: TJSONArray;
  Item: TJSONValue;
  NameValue: TJSONValue;
begin
  // 假设有一段 JSON 字符串
  const JSONString = '{"employees":[' +
                      '{"firstName":"John","lastName":"Doe" },' +
                      '{"firstName":"Anna","lastName":"Smith" },' +
                      '{"firstName":"Peter","lastName":"Jones" }]}'
  ;
 
  // 解析 JSON 字符串
  JSONData := TJSONObject.ParseJSONValue(JSONString);
  try
    // 确保 JSON 数据被正确解析
    if JSONData <> nil then
    begin
      // 获取 "employees" 数组
      JSONArray := JSONData.GetValue<TJSONArray>('employees');
      // 遍历数组
      for Item in JSONArray do
      begin
        // 将每个数组元素转换为 JSON 对象
        JSONObject := Item as TJSONObject;
        // 获取对象中的 "firstName" 和 "lastName" 值
        NameValue := JSONObject.GetValue('firstName');
        Writeln('FirstName: ', NameValue.Value);
        NameValue := JSONObject.GetValue('lastName');
        Writeln('LastName: ', NameValue.Value);
      end;
    end
    else
      Writeln('JSON is not valid');
  finally
    // 释放 JSON 数据对象
    JSONData.Free;
  end;
end;

这段代码展示了如何使用 Delphi 中封装好的 JSON 解析库来解析一个简单的 JSON 字符串。首先，使用 TJSONObject.ParseJSONValue 方法解析 JSON 字符串，然后检查解析结果是否为 nil，并对解析到的数据进行处理。最后，确保释放所有使用的资源。

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使用proxy_pool来为爬虫程序自动更换代理IP | 开源IP代理

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2024-08-16

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import requests
from proxy_pool import ProxyPool
 
# 初始化代理池
proxy_pool = ProxyPool(
    db_host='localhost',
    db_port=27017,
    db='proxypool',
    db_username='',
    db_password='',
)
 
# 获取代理
def get_proxy():
    return proxy_pool.get_random_proxy()
 
# 使用代理发送请求
def send_request(url, method='GET', **kwargs):
    proxy = get_proxy()
    proxies = {'http': 'http://' + proxy, 'https': 'https://' + proxy}
    response = requests.request(method, url, proxies=proxies, **kwargs)
    return response
 
# 示例：使用代理发送请求获取Google首页的内容
url = 'http://google.com'
response = send_request(url)
print(response.text)

这段代码展示了如何使用proxy_pool库来获取代理，并将其应用到requests库的请求中。首先初始化了代理池，然后定义了一个获取随机代理的函数get_proxy。send_request函数接受一个URL和请求方法，使用获取到的代理发送请求，并返回响应。最后，我们用一个示例来获取Google首页的内容。这个例子简单明了地展示了如何在爬虫程序中使用代理，提高数据抓取的效率和安全性。

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