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2024-08-17

除了requests，还有一些更强大的Python库可以用于网络请求，提高爬虫效率。以下是几个常用的选项：

requests-html：基于requests，但提供了简单的HTML解析功能。
aiohttp：异步版本的HTTP客户端，适合处理异步网络请求，可以提高效率。
Scrapy：一个为了爬取网站数据，提取结构化数据而编写的应用框架，适合处理更复杂的爬虫任务。
pyspider：一个强大的爬虫系统，可以用来爬取网站或编写爬虫。

以下是requests-html的一个简单示例：




import requests
 
# 使用 pip install requests-html 安装
url = 'https://example.com'
 
# 使用 requests-html
session = requests_html.HTMLSession()
resp = session.get(url)
 
# 解析和提取数据
title = resp.html.find('title', first=True)
print(title.text)

对于异步处理，以下是aiohttp的一个简单示例：




import aiohttp
 
async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()
 
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        html = await fetch(session, 'https://example.com')
        print(html)
 
# 运行异步主函数
import asyncio
asyncio.run(main())

选择合适的库取决于你的需求和你的爬虫的复杂性。对于简单的请求，requests-html可能是最快捷的选择，而对于更复杂或高性能的需求，aiohttp或其他异步库可能是必须的。如果你需要处理复杂的爬虫任务，如反爬虫技术、分布式爬虫等，Scrapy或pyspider可能是更合适的选择。

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2024-08-17

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这个问题的上下文不够清晰，因为没有提供足够的代码或者库的信息。不过，我可以推测你可能在询问如何使用某个Python库来处理结构化文本数据，比如解析HTML或者XML。

如果你是想要解析HTML，推荐的库是BeautifulSoup。以下是一个使用BeautifulSoup的例子：




from bs4 import BeautifulSoup
 
# 假设这是你要解析的HTML文本
html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
<div class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</div>
<p class="story">...</p>
"""
 
# 用BeautifulSoup解析HTML
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
 
# 获取标题
print(soup.title.string)
 
# 获取第一个链接的文本
print(soup.a.string)

如果你是想要处理JSON数据，推荐的库是json。以下是一个使用json的例子：




import json
 
# 假设这是你要解析的JSON数据
json_data = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'
 
# 解析JSON数据
data = json.loads(json_data)
 
# 访问字典中的键值
print(data['name'])
print(data['age'])

如果你的问题是关于其他特定的结构化数据处理，请提供更多的信息，以便我能够提供更精确的帮助。

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python 网络爬虫及可视化之实现引入库、Cookies使用、获取图书列表

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2024-08-17

所有,爬虫




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 设置代理服务器
proxies = {
    'http': 'http://user:password@proxy.server.com:port',
    'https': 'https://user:password@proxy.server.com:port'
}
 
# 使用Cookies进行登录
session = requests.Session()
session.cookies.set('cookie-name', 'cookie-value')
 
# 获取图书列表页面
def get_book_list_page(url):
    response = session.get(url, proxies=proxies)
    return response.text
 
# 解析图书列表，提取书名和URL
def parse_book_list(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    book_list = soup.find_all('div', class_='book-list-column')
    book_titles = [book.find('a') for book in book_list]
    book_titles = [(title.text, title['href']) for title in book_titles]
    return book_titles
 
# 获取并展示图书列表
def show_book_list(book_titles):
    book_titles_df = pd.DataFrame(book_titles, columns=['书名', 'URL'])
    book_titles_df['书名'] = book_titles_df['书名'].str.extract(r'(.+)\(', expand=False)
    book_titles_df.dropna(inplace=True)
    book_titles_df.sort_values('书名', inplace=True)
    book_titles_df.reset_index(drop=True, inplace=True)
    plt.figure(figsize=(20, 10))
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.bar(book_titles_df['书名'], book_titles_df.index)
    plt.show()
 
# 示例URL
url = 'http://example.com/books'
html = get_book_list_page(url)
book_titles = parse_book_list(html)
show_book_list(book_titles)

这段代码首先导入了必要的库，并设置了代理服务器。然后使用带有Cookies的requests.Session来进行登录并获取网页内容。接着定义了获取图书列表页面、解析页面并提取书名和URL的函数。最后，通过一个示例URL获取页面内容，解析并展示了图书列表。

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爬虫 - 基于requests进行二次开发

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2024-08-17

所有,爬虫

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。

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2024-08-17

所有,爬虫

以下是一个使用Scrapy和Selenium结合的示例代码框架，用于爬取一个虚构网站的内容。请注意，实际应用时需要替换为目标网站的URL、选择器和其他特定信息。




import scrapy
from scrapy_selenium import SeleniumRequest
from selenium import webdriver
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'my_spider'
    start_urls = ['http://example.com']
 
    def start_requests(self):
        # 使用SeleniumRequest代替scrapy.Request
        for url in self.start_urls:
            yield SeleniumRequest(
                url=url,
                callback=self.parse,
                wait_time=5,  # 等待页面加载的时间（秒）
                screenshot=True,  # 是否捕获网页截图
            )
 
    def parse(self, response):
        # 这里的response包含了网页的内容和截图
        # 解析响应数据，提取你需要的信息
        # 例如，提取标题和内容
        title = response.css('h1::text').extract_first()
        content = response.css('div.content::text').extract()
        content = ' '.join(content)
 
        # 创建一个字典来存储提取的数据
        item = {
            'title': title,
            'content': content,
        }
 
        # 返回item，它将被自动存入Scrapy的Item Pipeline
        yield item
 
# 请记得在settings.py中启用Selenium并设置Webdriver路径

确保在Scrapy的settings.py文件中配置了Selenium相关选项，例如：




# 启用Selenium
SCRAPY_SELENIUM_DRIVER_NAME = 'chromedriver'
 
# Selenium Webdriver路径
SCRAPY_SELENIUM_EXECUTABLE_PATH = '/path/to/your/chromedriver'

请注意，上述代码是一个示例，并不能直接用于BBC、NYTimes或Snopes等具体网站，因为每个网站的结构和反爬虫策略都不同。你需要根据目标网站的实际情况调整选择器和解析逻辑。

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【python】爬虫-requests板块

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2024-08-17

所有,爬虫

在Python中，requests库是用来发送HTTP请求的，可以用它来进行网络爬虫。以下是一个简单的使用requests库进行网络爬取的例子：




import requests
 
url = 'http://example.com'  # 替换为你想爬取的网站
response = requests.get(url)  # 发送GET请求
 
if response.status_code == 200:  # 请求成功
    content = response.text  # 获取响应内容
    print(content)  # 打印或进行其他处理
else:
    print('Failed to retrieve data, status code:', response.status_code)

确保你已经安装了requests库，如果没有安装，可以使用pip进行安装：




pip install requests

这段代码会向指定的URL发送一个GET请求，并打印出网页的内容。如果需要爬取动态网站或处理JavaScript渲染的内容，可能需要使用如Selenium等工具与requests结合使用。

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2024-08-17

所有,爬虫

在Python的requests模块中，params参数主要用于通过URL的查询字符串发送数据。它可以是一个字典，列表或字符串。

字典形式：




import requests
 
params = {
    'key1': 'value1',
    'key2': 'value2'
}
 
response = requests.get('http://httpbin.org/get', params=params)
print(response.url)

输出结果：http://httpbin.org/get?key1=value1&key2=value2

列表形式：




import requests
 
params = [('key1', 'value1'), ('key1', 'value2'), ('key2', 'value3')]
 
response = requests.get('http://httpbin.org/get', params=params)
print(response.url)

输出结果：http://httpbin.org/get?key1=value1&key1=value2&key2=value3

字符串形式：




import requests
 
params = 'key1=value1&key2=value2'
 
response = requests.get('http://httpbin.org/get', params=params)
print(response.url)

输出结果：http://httpbin.org/get?key1=value1&key2=value2

注意：如果URL中已经包含查询参数，params中的参数会被追加到URL的查询字符串中。

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typescript配置允许隐式声明any

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2024-08-17

所有,typescript

在TypeScript中，如果你想要配置编译器允许隐式地将任意类型（any）分配给一个变量，你可以通过设置编译器选项来实现。这样做可以关闭严格的空断言检查，允许你不显式指定类型。

要配置TypeScript编译器选项，你可以在你的tsconfig.json文件中设置noImplicitAny选项为true。这将改变默认行为，使得在没有明确类型注解的情况下，任何变量的类型默认为any类型。

下面是一个tsconfig.json的示例，其中设置了noImplicitAny为true：




{
  "compilerOptions": {
    "noImplicitAny": true,
    "strict": false
  }
}

在这个配置下，如果你不为变量指定类型，TypeScript将默认它为any类型。例如：




// 在没有明确类型注解的情况下，这里的x将被视为any类型
let x = 10;
x = "Hello World"; // 这行代码在不显式配置的情况下会报错，因为noImplicitAny被设置为true

请注意，在实际项目中，不建议完全依赖any类型，因为这会使类型检查失去其意义。通常，应该尽可能地提供明确的类型注解，以便利用TypeScript的类型检查系统。

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【Python】一文详细介绍 File对象的readlines()方法

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2024-08-17

所有,python

在Python中，readlines() 是文件对象（file object）的一个方法，它用于读取所有行（包括行尾的换行符）并返回一个列表，其中每一行都是列表的一个元素。

下面是一个使用 readlines() 方法的简单示例：




# 打开文件
with open('example.txt', 'r') as file:
    lines = file.readlines()
 
# 打印文件的所有行
for line in lines:
    print(line.strip())  # 使用 strip() 移除行尾的换行符

在这个例子中，example.txt 是要读取的文件名。我们使用 with 语句来确保文件在使用后会被正确关闭。readlines() 方法读取整个文件，并在列表中返回每一行。最后，我们遍历这个列表，打印每一行，并使用 strip() 函数移除掉每一行末尾的换行符。

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2024-08-17

所有,python

报错解释：

ImportError: dynamic module does not define module export 错误通常表明你尝试导入的动态模块没有正确地定义它的导出接口。这可能是因为模块文件有错误，或者是一个非Python模块。

解决方法：

确认你尝试导入的模块是一个有效的Python模块。
如果是自定义模块，检查模块文件是否有语法错误或导入问题。
确保模块文件的路径在Python的模块搜索路径中，可以通过sys.path.append('/path/to/module')添加。
如果是C或C++扩展，确保正确编译并安装了模块。
如果模块依赖于特定版本的Python或其他库，请确保这些依赖都已安装并更新到兼容版本。
如果问题依然存在，尝试重新安装或编译该模块。

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