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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。

使用AngleSharp的爬虫程序爬取京东的视频

2024-08-16

以下是一个使用AngleSharp库编写的简单的示例代码，用于爬取京东网站上的视频信息。请注意，实际爬取数据时应遵守网站的robots.txt规则，并尊重用户隐私和版权法律。

using System;
using System.Linq;
using AngleSharp;
using AngleSharp.Dom;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        var address = "https://www.jd.com/"; // 京东主页地址
        var config = Configuration.Default.WithDefaultLoader();
        var document = BrowsingContext.New(config).OpenAsync(address).Result;

        // 假设视频嵌套在某些特定的标签内，这里需要根据实际情况调整选择器
        var videos = document.QuerySelectorAll<IHtmlVideoElement>("video.j-video");

        foreach (var video in videos)
        {
            Console.WriteLine($"Video Source: {video.Source.Source.Href}");
            Console.WriteLine($"Video Title: {video.GetAttribute("title")}");
        }
    }
}

这段代码使用AngleSharp库来解析HTML文档，并查询页面上所有class为j-video的video元素。然后，它遍历这些元素，打印出每个视频的源地址和标题。

请根据实际情况调整选择器和属性获取方式。如果京东的视频不是以常规video标签的形式嵌入，那么你需要修改选择器和处理逻辑以匹配正确的元素和数据。

2024-08-16

报错解释：

这个报错信息是由Python的requests库产生的，表示尝试建立到指定主机（117.89.172.166）和端口（31265）的HTTP连接时超过了最大重试次数。这通常意味着在指定的时间内无法建立连接。

解决方法：

检查网络连接：确保目标服务器可以访问，并且没有网络阻断。
检查服务器状态：确认目标服务器正在运行，并且端口31265上的服务已启动。
检查防火墙设置：确保没有防火墙规则阻止访问该端口。
增加重试次数：在requests调用中增加requests.adapters.DEFAULT_RETRIES的值，或者使用requests.Session()对象，它默认增加了重试次数。
调整超时时间：增加timeout参数的值，以允许更长时间进行连接尝试。

示例代码：

import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from requests.packages.urllib3.util.retry import Retry

session = requests.Session()
retries = Retry(total=5, backoff_factor=0.5, status_forcelist=[500, 502, 503, 504])
session.mount('http://117.89.172.166:31265', HTTPAdapter(max_retries=retries))

response = session.get('http://117.89.172.166:31265')

以上代码增加了重试次数，并对特定状态码列表的响应执行重试。根据具体情况选择适当的解决方法。

2024-08-16

Scrapy是一个用于创建Web爬虫的开源和跨平台的Python框架。它的设计目的是提取结构化数据，即Web页面上的数据。

Scrapy的主要组件包括：

引擎(Engine)：用来处理整个系统的数据流处理，负责数据在不同组件之间的流动。
调度器(Scheduler)：用来接收引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL（抓取网页的网址）的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么.
下载器(Downloader)：用于下载网页内容，并将网页内容返回给爬虫。
爬虫(Spiders)：爬虫是主要做事情的组件，用于解析Downloader返回的响应（Response），从中提取Item（即提取的数据）和新的请求。
项目管道(Item Pipeline)：负责处理爬取的数据，如清理数据、验证数据、持久化数据（例如存储到数据库）。
下载器中间件(Downloader Middlewares)：对Scrapy的请求和响应进行处理。
爬虫中间件(Spider Middlewares)：对爬虫的响应和请求进行处理。

Response对象包含了一个网页的内容及其相关信息，常用的属性和方法有：

url：获取该response的请求的URL。
status：获取HTTP状态码。
headers：获取响应头。
body：获取响应体（字节字符串）。
text：获取响应体（Unicode字符串）。
encoding：获取编码方式。
request：获取这个响应对应的请求。

例如，以下代码展示了如何在Scrapy爬虫中使用这些属性和方法：

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'example.com'
    start_urls = ['http://www.example.com']

    def parse(self, response):
        # 提取响应的URL
        print('Response URL:', response.url)

        # 获取HTTP状态码
        print('Status:', response.status)

        # 获取响应头
        print('Headers:', response.headers)

        # 获取响应体（字节字符串）
        print('Body:', response.body)

        # 获取响应体（Unicode字符串）
        print('Text:', response.text)

        # 获取编码方式
        print('Encoding:', response.encoding)

        # 获取这个响应对应的请求
        print('Request:', response.request)

以上代码是一个Scrapy爬虫的简单例子，它会打印出给定网页的URL、状态码、头部、正文、文本内容、编码方式和请求信息。这些属性和方法对于理解和分析爬虫所获取的数据是非常有用的。

python基础之爬虫模块requests模块详解

2024-08-16

requests模块是Python中一个非常强大的用来发送HTTP请求的模块。它可以用来模拟浏览器的行为，比如访问网页、上传文件等。

发送GET请求

import requests

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

发送POST请求

import requests

response = requests.post('https://www.example.com/login', data={'username': 'user', 'password': 'pass'})
print(response.text)

发送带有headers的请求

import requests

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux x86_64; rv:77.0) Gecko/20100101 Firefox/77.0',
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
    'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.5',
}

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

使用代理

import requests

proxies = {
  'http': 'http://10.10.1.10:3128',
  'https': 'http://10.10.1.10:1080',
}

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

处理Cookies

import requests

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

response = requests.get('https://www.example.com', cookies={'authenticated': True})
print(response.text)

超时处理

import requests

response = requests.get('https://www.example.com', timeout=5)
print(response.text)

文件上传

import requests

files = {'file': open('report.xls', 'rb')}
response = requests.post('https://www.example.com/upload', files=files)
print(response.text)

处理响应

import requests

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

print(response.status_code)  # 状态码
print(response.headers)      # 头部信息
print(response.cookies)      # cookies
print(response.text)         # 文本内容
print(response.content)      # 二进制内容

以上就是requests模块的一些常用方法，可以应对大部分的网络请求场景。

2024-08-16

import requests
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Bar, Line
from pyecharts import options as opts

# 获取数据
def get_data(url):
    response = requests.get(url)
    return response.json()

# 解析数据
def parse_data(data):
    records = data['records']
    provinces = [record['provinceName'] for record in records]
    confirmed_cases = [record['confirmedCount'] for record in records]
    suspected_cases = [record['suspectedCount'] for record in records]
    cured_cases = [record['curedCount'] for record in records]
    dead_cases = [record['deadCount'] for record in records]
    return provinces, confirmed_cases, suspected_cases, cured_cases, dead_cases

# 可视化数据
def visualize_data(provinces, confirmed_cases, suspected_cases, cured_cases, dead_cases):
    # 确诊变异情况柱状图
    bar = Bar()
    bar.add_xaxis(provinces)
    bar.add_yaxis("确诊", confirmed_cases)
    bar.add_yaxis("疑似", suspected_cases)
    bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="变异情况柱状图"))
    bar.render("变异情况.html")

    # 累计治愈和死亡情况折线图
    line = Line()
    line.add_xaxis(provinces)
    line.add_yaxis("治愈", cured_cases, is_smooth=True)
    line.add_yaxis("死亡", dead_cases, is_smooth=True)
    line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="治愈与死亡累计折线图"))
    line.render("治愈与死亡.html")

# 主函数
def main():
    url = "https://api.inews.qq.com/newsqa/v1/automation/modules/list?modules=FAutoCountry,WomWorld,AiCountry,WomAboard,CountryOther,OverseaFightForecast,WomAboardForecast,GlobalFight,ChinaFight,FightAroundWorld,FightCountry,FightProvince,FightType,MasksSupplies,FightForecast,FightTips,FightAroundWorldForecast,CountryOtherForecast&_=1615366747766"
    data = get_data(url)
    provinces, confirmed_cases, suspected_cases, cured_cases, dead_cases = parse_data(data)
    visualize_data(provinces, confirmed_cases, suspected_cases, cured_cases, dead_cases)

if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码使用了pyecharts库来创建图表，并且使用requests库来发送HTTP请求从网络上获取数据。首先定义了一个获取数据的函数，然后解析数据，并定义了一个可视化数据的函数。最后，在主函数中调用这些函数来完成数据的爬取和可视化展示。

如何用 Rust Reqwest 写一个Web 爬虫?

2024-08-16

use reqwest::Client;
use std::io::{self, Write};

// 异步下载网页内容
async fn download_website(client: &Client, url: &str) -> Result<String, reqwest::Error> {
    let res = client.get(url).send().await?;
    let body = res.text().await?;
    Ok(body)
}

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    // 初始化一个 Reqwest 客户端
    let client = Client::new();

    // 待下载的网页 URL
    let url = "https://www.example.com";

    // 下载网页内容
    let content = download_website(&client, url).await?;

    // 打印网页内容到控制台
    println!("网页内容:\n{}", content);

    // 将内容写入到文件
    let mut file = io::stdout();
    writeln!(file, "{}", content)?;

    Ok(())
}

这段代码使用了 Reqwest 库来异步下载一个网页的内容，并将其打印到控制台和文件中。这是一个简单的网络爬虫示例，展示了如何在 Rust 中使用 Reqwest 库进行基本的 HTTP 请求。

2024-08-16

使用Python的requests模块可以轻松实现对豆瓣电影排行榜的爬取。以下是一个简单的示例代码，它将爬取前20部电影的名称、类型、评分和评论数。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 定义豆瓣电影TOP250的URL
base_url = 'https://movie.douban.com/top250/'

# 定义一个列表来保存所有电影信息
movies = []

# 循环访问每一页
for page in range(0, 250, 25):
    # 构造具体页面的URL
    url = base_url + str(page)

    # 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解析页面
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

        # 找到包含电影信息的列表
        movie_list = soup.find('ol', class_='grid_view')

        # 遍历电影列表，提取信息
        for movie in movie_list.find_all('li'):
            name = movie.find('div', class_='info').find('div', class_='hd').find('a').text
            rating = movie.find('div', class_='info').find('div', class_='bd').find('div', class_='star').find('span', class_='rating_num').text
            score = movie.find('div', class_='info').find('div', class_='bd').find('p', class_='quote').text
            comments = movie.find('div', class_='star').find_next_sibling('div', class_='bd').find('p', class_='quote').text

            # 将提取的信息添加到movies列表中
            movies.append({
                'name': name,
                'rating': rating,
                'score': score,
                'comments': comments
            })
            print(f"{name} 已添加到列表。")
    else:
        print(f"请求页面{url}失败。")

# 打印movies列表，查看爬取的结果
print(movies)

请注意，这个示例代码没有处理网络请求中的异常，也没有考虑反爬虫策略。实际应用中可能需要添加更多的错误处理和反反爬虫措施。

认识爬虫：如何使用 requests 模块模拟浏览器请求爬取网页信息？

2024-08-16

import requests

# 目标URL
url = 'http://example.com'

# 使用requests模块发送GET请求
response = requests.get(url)

# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 请求成功，打印网页内容
    print(response.text)
else:
    # 请求失败，打印错误信息
    print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")

这段代码演示了如何使用Python的requests模块来发送一个简单的GET请求并获取网页内容。首先，我们导入requests模块，然后指定我们想要访问的URL。接着，我们使用requests模块的get方法来发送一个GET请求到这个URL。最后，我们检查响应状态码，如果是200，则表示请求成功，我们打印出响应的文本内容；如果不是200，则表示请求失败，我们打印出状态码。

【python】运用Request库实现爬虫

2024-08-16

import requests

def download_image(url, file_path):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        with open(file_path, 'wb') as file:
            file.write(response.content)
        print(f"Image saved to: {file_path}")
    else:
        print(f"Failed to download image: {response.status_code}")

# 使用示例
image_url = "http://example.com/image.jpg"
save_path = "downloaded_image.jpg"
download_image(image_url, save_path)

这段代码定义了一个download_image函数，它接受一个图片URL和要保存的文件路径作为参数。使用requests.get方法下载图片，并检查响应状态码。如果状态码为200，表示下载成功，然后将图片内容写入指定的文件中。最后提供了一个使用示例来展示如何使用这个函数。