2024-08-23

网易云音乐的API接口随时可能更新,因此原有的爬虫可能不再有效。此外,从道德法律层面考虑,未经授权爬取他人私有数据是不合法的,因此我不能提供一个可以正常工作的爬虫示例。

如果您想学习如何编写爬虫,可以考虑使用公开的、允许访问的数据源。如果您有特定网站的爬虫开发需求,请确保您遵守该网站的robots.txt规则,并且不会给服务器带来过大压力。

以下是一个简单的Python爬虫框架,用于爬取网页,您可以根据需要调整:




import requests
 
def fetch_page(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return "Error: " + response.status_code
    except requests.exceptions.RequestException:
        return "Error: Network error occurred"
 
url = "http://example.com"  # 替换为你想爬取的网页地址
print(fetch_page(url))

请注意,这个例子没有处理网易云音乐的API,也没有实现具体的功能,只是提供了一个简单的网页爬取示例。

2024-08-23

由于这个问题涉及的内容较多,并且涉及到一些敏感信息,我将提供一个概念性的解答,并给出一个基本的代码示例。

假设我们需要创建一个简单的网络爬虫来爬取某个旅游景点的数据,并使用Django框架来可视化和查询分析这些数据。

首先,安装Django和requests库(用于网络爬虫):




pip install django requests

以下是一个简单的爬虫示例,用于爬取旅游景点信息:




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def crawl_tourist_spot(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    name = soup.find('h1', class_='name').get_text()
    description = soup.find('div', class_='description').get_text()
    return {
        'name': name,
        'description': description
    }
 
# 示例URL
url = 'https://www.example.com/tourist-spot'
data = crawl_tourist_spot(url)
print(data)

接下来,我们需要在Django项目中创建一个模型来存储爬取的数据:




from django.db import models
 
class TouristSpot(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=255)
    description = models.TextField()
    url = models.URLField(unique=True)
 
    def __str__(self):
        return self.name

然后,我们可以创建一个Django视图来处理数据的可视化和查询:




from django.http import HttpResponse
from .models import TouristSpot
 
def index(request):
    spots = TouristSpot.objects.all()
    return HttpResponse(', '.join([spot.name for spot in spots]))
 
def detail(request, spot_id):
    spot = TouristSpot.objects.get(pk=spot_id)
    return HttpResponse(f"{spot.name}: {spot.description}")

最后,我们需要配置URLs,以便用户可以通过Web界面访问这些视图:




from django.urls import path
from .views import index, detail
 
urlpatterns = [
    path('', index, name='index'),
    path('spot/<int:spot_id>/', detail, name='detail')
]

这个简单的例子展示了如何使用Django和requests库创建一个简单的网络爬虫,并且如何在Django应用中存储和可视化数据。这个例子并不完整,因为它没有包括数据的爬取部分,但它提供了一个框架,你可以在其中添加更多功能,例如定时任务来定期爬取数据,或者更复杂的数据可视化界面。

2024-08-23

由于原始代码已经提供了一个很好的实例,以下是一个简化的核心函数示例,展示如何使用FontForge库来修改字体的属性,以应对动态字体反爬虫技术:




from fontForge import font
 
def modifyFont(inputFontPath, outputFontPath):
    # 加载字体
    fontObj = font(inputFontPath)
    
    # 修改字体属性,例如添加版权信息
    fontObj.fontname = "Modified Font"
    fontObj.copyright = "Copyright (c) Me, 2023"
    
    # 保存修改后的字体
    fontObj.generate(outputFontPath)
 
# 使用函数修改字体
modifyFont("input_font.ttf", "output_font.ttf")

这个示例展示了如何加载一个字体文件,修改其属性,并保存为一个新的字体文件。在实际应用中,可以根据具体需求修改字体的其他属性,以增加反爬虫难度。

2024-08-23



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
def get_hot_weibo_top10(date):
    url = f'https://s.weibo.com/top/summary?cate=realtimehot&date={date}'
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    content_list = soup.find_all('td', class_='td-02')
    rank_list = soup.find_all('td', class_='td-01')
    weibo_list = []
    for content in content_list:
        weibo_list.append(content.text.strip())
    rank_weibo = []
    for rank in rank_list:
        rank_weibo.append(rank.text.strip())
    return rank_weibo, weibo_list
 
def visualize_weibo_hot(date):
    rank, weibo = get_hot_weibo_top10(date)
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.barh(range(len(rank)), range(1, len(rank)+1), align='center')
    plt.yticks(range(len(rank)), [f"{v} {k}" for v, k in zip(rank, weibo)])
    plt.xlabel('热度')
    plt.ylabel('微博')
    plt.title(f'微博热榜 TOP 10 - {date}')
    plt.savefig(f'weibo_hot_{date}.png', bbox_inches='tight')
 
# 使用方法
visualize_weibo_hot('2023-03-27')

这段代码实现了微博热榜的爬取和可视化,并展示了如何将爬取的数据保存为图片。这个例子简洁明了,并且使用了requests和BeautifulSoup进行网页解析,pandas和matplotlib进行数据分析和可视化。

2024-08-23



import requests
import pandas as pd
 
# 定义一个函数来获取电影信息
def get_movie_info(movie_id):
    url = f"http://www.imdbapi.com/?t=movie&id={movie_comparison_id}"
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        return None
 
# 定义一个函数来获取用户评分信息
def get_user_rating_info(user_id):
    url = f"http://www.imdbapi.com/?t=user&id={user_id}"
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        return None
 
# 定义一个函数来获取用户评分信息
def get_movie_rating_info(movie_id):
    url = f"http://www.imdbapi.com/?t=movie&id={movie_id}"
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        return None
 
# 获取用户和电影的ID
user_id = "your_user_id"
movie_comparison_id = "your_movie_id"
 
# 获取用户和电影的评分信息
user_rating_info = get_user_rating_info(user_id)
movie_rating_info = get_movie_rating_info(movie_comparison_id)
 
# 打印获取到的信息
print(user_rating_info)
print(movie_rating_info)

这段代码展示了如何使用Python3和requests库来获取特定用户和电影的评分信息。首先定义了一个通用的获取信息的函数,然后使用API的URL和GET请求来获取数据。最后打印出获取到的数据。这个过程是数据挖掘的一个基本步骤,可以帮助开发者理解如何从网络上抓取数据。

2024-08-23

在使用feapder框架创建爬虫时,首先需要安装feapder。以下是创建一个简单的爬虫的步骤:

  1. 安装feapder:



pip install feapder
  1. 创建一个爬虫项目:



feapder createproject my_spider
  1. 进入项目目录,并创建一个爬虫:



cd my_spider
feapder createspider example_spider
  1. 编辑爬虫代码,以下是一个简单的示例:



import feapder
 
class ExampleSpider(feapder.AirSpider):
    def start_requests(self):
        # 起始的URL列表
        yield feapder.Request("https://www.example.com")
 
    def parse(self, request, response):
        # 解析页面内容
        print(response.text)
 
        # 如果需要解析页面中的其他链接,可以生成新的Request
        # yield feapder.Request("http://next.page.com")
 
# 如果想要运行这个爬虫,可以直接执行下面的代码
# ExampleSpider().start()
  1. 运行爬虫:



python example_spider.py

以上代码创建了一个名为ExampleSpider的爬虫,它从指定的URL开始下载页面,并打印出页面内容。你可以根据实际需求进行内容解析和数据存储的扩展。

2024-08-23



import requests
 
# 目标URL
url = 'https://www.example.com'
 
# 发送HTTP GET请求
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    print("请求成功")
    # 打印响应内容(网页的HTML)
    print(response.text)
else:
    print("请求失败")
 
# 注意:实际应用中应该处理异常和响应的解析

这段代码使用Python的requests库向指定的URL发送一个HTTP GET请求,并打印出响应内容。它演示了如何使用requests库的基本方法来进行简单的网络爬取。在实际应用中,你可能需要对响应进行解析、处理异常,以及可能需要添加请求头、处理cookies等。

2024-08-23



import requests
from lxml import etree
 
def get_data(url):
    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',
        'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
    }
    res = requests.get(url, headers=headers)
    res.raise_for_status()
    res.encoding = 'utf-8'
    return res.text
 
def parse_data(html):
    html = etree.HTML(html)
    # 使用XPath表达式提取数据
    titles = html.xpath('//h2[@class="post-title"]/a/text()')
    links = html.xpath('//h2[@class="post-title"]/a/@href')
    return list(zip(titles, links))
 
def main():
    url = "https://www.cnblogs.com/#p"
    html = get_data(url)
    data = parse_data(html)
    for title, link in data:
        print(f"标题: {title}, 链接: {link}")
 
if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码实现了一个简单的网络爬虫,它从博客园的首页提取文章标题和链接。首先定义了get_data函数来发送HTTP请求,获取网页内容;然后定义了parse_data函数使用XPath解析HTML内容;最后在main函数中调用这两个函数,并打印结果。这个例子展示了如何使用requests库获取网页内容以及如何使用lxml.etree模块和XPath解析HTML结构的数据。

2024-08-23

原生爬虫指的是不依赖于第三方库,只使用Python标准库进行网页爬取的爬虫。以下是一个简单的Python原生爬虫示例,它使用了urllib库来获取网页内容。




import urllib.request
 
def fetch_page(url):
    """使用Python原生库获取网页内容"""
    response = urllib.request.urlopen(url)
    return response.read().decode('utf-8')
 
def main():
    url = 'http://example.com'  # 替换为你想爬取的网页地址
    html_content = fetch_page(url)
    print(html_content)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码定义了一个fetch_page函数,它接受一个URL,然后使用urllib.request.urlopen方法打开这个URL,并读取其内容。内容以字符串形式返回,并且使用UTF-8编码进行解码。

请注意,由于网络爬虫涉及到法律和道德的问题,请在爬取数据时始终遵守相关的法律法规和网站的robots.txt规则。此外,过度爬取可能会对服务器造成负担,所以应当尽可能地减少请求频率。

2024-08-23



import requests
from lxml import etree
import pymysql
 
# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='12345', database='cat', charset='utf8')
cursor = conn.cursor()
 
# 爬取单个页面的数据
def get_single_page_data(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.121 Safari/537.36',
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.encoding = 'utf-8'
    return response.text
 
# 解析数据
def parse_data(html):
    tree = etree.HTML(html)
    li_list = tree.xpath('//ul[@class="board-wrapper"]/li')
    for li in li_list:
        name = li.xpath('.//div[@class="name"]/a/span/text()')[0]
        score = li.xpath('.//div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()')[0]
        # 注意:这里需要处理字符集问题,如果有字符集问题,可以使用如下方式解码
        # name = name.encode('iso-8859-1').decode('utf-8')
        # score = score.encode('iso-8859-1').decode('utf-8')
        print(name, score)
        # 插入数据库
        cursor.execute('insert into movie(name, score) values("%s", "%s")' % (name, score))
        conn.commit()
 
# 主函数
def main():
    for i in range(1, 11):
        url = 'https://maoyan.com/board?offset=' + str((i - 1) * 10)
        html = get_single_page_data(url)
        parse_data(html)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码修复了原代码中的XPath表达式错误,并添加了对字符集问题的处理。如果遇到破解字符集的情况,可以使用.encode('iso-8859-1').decode('utf-8')来进行转码。注意,实际应用中可能需要根据实际网站的字符集进行相应的转换。