from flask import Flask, render_template, request
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from io import BytesIO
import base64
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')
 
@app.route('/stickers', methods=['POST'])
def stickers():
    board_name = request.form['board_name']
    start_page = request.form['start_page']
    end_page = request.form['end_page']
    df = crawl_stickers(board_name, start_page, end_page)
    image_data = plot_sticker_rating(df)
    return render_template('stickers.html', image_data=image_data)
 
def crawl_stickers(board_name, start_page, end_page):
    # 这里应该是爬虫的实现代码，获取贴吧数据并存储到DataFrame
    pass
 
def plot_sticker_rating(df):
    # 这里应该是绘图的实现代码，将评分按照popularity_score字段绘制为柱状图，并将图像转换为base64字符串
    pass
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

这个代码实例提供了一个简化的框架，展示了如何使用Flask框架创建一个简单的Web应用，并结合了爬虫和可视化的功能。在实际应用中，你需要实现crawl_stickers和plot_sticker_rating函数以完成数据爬取和数据分析的具体任务。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import pandas as pd
 
# 设置请求头信息，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'}
 
# 定义一个函数来获取小红书的所有帖子
def get_all_posts(url):
    # 发送GET请求
    response = requests.get(url, headers=headers)
    # 解析HTML内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    # 提取帖子信息
    posts = soup.find_all('div', class_='feed-item-root')
    return posts
 
# 定义一个函数来提取帖子详细信息
def extract_post_info(post):
    try:
        # 提取帖子标题
        title = post.find('a', class_='title-box').text.strip()
        # 提取帖子链接
        post_url = post.find('a', class_='title-box')['href']
        # 提取作者昵称和昵称链接
        author_info = post.find('div', class_='author-info').text.strip()
        author_name = re.search('(.+)', author_info).group(1)
        author_url = post.find('a', class_='author-name')['href']
        # 提取作品类型
        media_type = post.find('div', class_='media-type').text.strip()
        # 提取阅读量
        read_count = post.find('div', class_='read-count').text.strip()
        # 提取点赞数
        like_count = post.find('div', class_='like-count').text.strip()
        # 提取评论数
        comment_count = post.find('div', class_='comment-count').text.strip()
        # 提取发布时间
        publish_time = post.find('div', class_='publish-time').text.strip()
        # 返回所有提取的信息
        return {
            'title': title,
            'url': post_url,
            'author_name': author_name,
            'author_url': author_url,
            'media_type': media_type,
            'read_count': read_count,
            'like_count': like_count,
            'comment_count': comment_count,
            'publish_time': publish_time
        }
    except Exception as e:
        print(f'Error extracting post info: {e}')
        return None
 
# 主函数
def main(max_pages):
    # 初始化帖子列表和页码
    posts = []
    page = 1
    
    # 循环遍历页面
    while page <= max_pages:
        print(f"Crawling page {page}")
        # 构造页面URL
        url = f'https://www.xiaohongshu.com/discovery/trending?page={page}'
        # 获取页面所有帖子
        all_posts = get_all_posts(url)
        # 提取每个帖子的详细信息
        for post in all_posts:
        

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import datetime
 
def get_weather_data(city):
    # 天气信息网站的URL模板
    url = "http://www.weather.com.cn/weather/{}.shtml".format(city)
    # 发送HTTP请求
    response = requests.get(url)
    # 解析网页
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
 
    # 提取天气信息
    today_weather = soup.select('#7d .sky .temp')
    today_temperature = today_weather[0].text
    today_weather_icon = soup.select('#7d .sky img')[0]['src']
    today_weather_info = soup.select('#7d .wea')[0].text.strip()
 
    # 打印信息
    print("城市：", city)
    print("今日天气：", today_weather_icon, today_temperature, today_weather_info)
 
# 调用函数，传入城市名，例如 "北京"
get_weather_data("北京")

这段代码使用了requests库来发送HTTP请求，bs4库来解析网页，并使用select方法来定位HTML元素。然后，它提取了今日的天气信息，包括温度和天气状况，并打印出来。这个例子简单直观，适合作为爬虫入门学习的实例。

import redis
 
class RedisClient:
    """
    Redis客户端，用于管理Redis连接。
    """
    def __init__(self, host='localhost', port=6379, db=0):
        self.host = host
        self.port = port
        self.db = db
        self._connection = None
 
    def connect(self):
        """
        建立到Redis服务器的连接。
        """
        self._connection = redis.Redis(host=self.host, port=self.port, db=self.db)
 
    def disconnect(self):
        """
        关闭与Redis服务器的连接。
        """
        if self._connection:
            self._connection.close()
            self._connection = None
 
    def set(self, name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False):
        """
        设置键值对，使用与redis.Redis.set相同的参数。
        """
        self._connect_if_needed()
        return self._connection.set(name, value, ex, px, nx, xx)
 
    def get(self, name):
        """
        获取键的值，使用与redis.Redis.get相同的参数。
        """
        self._connect_if_needed()
        return self._connection.get(name)
 
    def _connect_if_needed(self):
        """
        如果尚未连接，则建立连接。
        """
        if not self._connection:
            self.connect()
 
# 使用示例
client = RedisClient()
client.set('key', 'value')
print(client.get('key'))
client.disconnect()

这段代码定义了一个名为RedisClient的类，用于管理与Redis服务器的连接。它提供了连接和断开连接的方法，并且在需要时才建立连接。此外，它还提供了set和get方法，以便动态地存储和检索数据。这个类的实例可以用来进行基本的Redis操作，而无需手动管理连接的打开和关闭。

在Python中，使用XPath解析HTML内容通常涉及到lxml库。以下是一个使用XPath解析网页内容的例子：

首先，安装lxml库（如果尚未安装）：

pip install lxml

然后，使用以下代码解析网页并提取所需的数据：

from lxml import etree
import requests
 
# 发送HTTP请求获取网页内容
url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析网页内容为XPath可以处理的对象
    html = etree.HTML(response.text)
    
    # 定义XPath表达式来选取需要的数据
    # 例如：//div[@class="content"]/ul/li/a
    xpath_expression = 'YOUR_XPATH_EXPRESSION_HERE'
    
    # 使用XPath表达式提取数据
    results = html.xpath(xpath_expression)
    
    # 处理提取的数据
    for result in results:
        # 提取每个li标签下的a标签的href属性和文本内容
        href = result.get('href')
        text = result.text
        print(f'Href: {href}, Text: {text}')
else:
    print("Failed to retrieve the webpage")

在这个例子中，你需要替换YOUR_XPATH_EXPRESSION_HERE为你想要提取的数据的XPath表达式。这个表达式会告诉解析器如何在HTML文档中定位你感兴趣的元素。

请注意，XPath表达式的编写需要你对HTML结构有足够的了解。如果你想要提取的数据深藏在嵌套的标签之中，你可能需要编写一个复杂的XPath表达式来精确地定位它们。

import tkinter as tk
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def fetch_quotes(symbol):
    url = f"https://finance.yahoo.com/quote/{symbol}"
    response = requests.get(url)
    if response.ok:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        name = soup.find(id='quote-header-info').find('h1').text
        price = soup.find(class_='My<span class="katex">\(b\)</span>').text
        return f"{name} - {price}"
    else:
        return "Error fetching quote"
 
def update_quote(symbol):
    quote = fetch_quotes(symbol.get())
    quote_label.config(text=quote)
 
root = tk.Tk()
root.title("Yahoo Finance Stock Quote Fetcher")
root.geometry("400x200")
 
symbol_label = tk.Label(root, text="Enter stock symbol:")
symbol_label.pack()
 
symbol_entry = tk.Entry(root)
symbol_entry.pack()
 
fetch_button = tk.Button(root, text="Fetch Quote", command=lambda: update_quote(symbol_entry))
fetch_button.pack()
 
quote_label = tk.Label(root, text="")
quote_label.pack()
 
root.mainloop()

这段代码使用了tkinter库来创建一个简单的用户界面，允许用户输入股票代码，并在点击按钮后获取该股票的名称和价格。这个例子教会了如何将爬虫逻辑集成到图形用户界面中，并展示了如何使用Python进行简单的GUI编程。

爬虫是一种自动提取网页数据的程序，用于数据采集。它可以帮助我们快速获取大量的信息，但同时也有可能触犯网站的反爬机制，导致被封号甚至法律问题。

1. 安装requests和BeautifulSoup库

pip install requests
pip install beautifulsoup4

2. 简单的爬虫示例

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
url = 'http://example.com'
r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
 
for link in soup.find_all('a'):
    print(link.get('href'))

这个例子中，我们使用requests库获取了网页内容，然后用BeautifulSoup进行解析，找出所有的a标签的href属性，也就是链接。

3. 反爬虫策略

网站可能会通过各种方式阻止爬虫，如JavaScript动态渲染、Cookies验证、IP封禁等。

4. 处理JavaScript渲染的页面

对于现今许多网站使用JavaScript动态渲染的情况，可以使用Selenium或者Pyppeteer等工具来处理。

5. 使用代理和设置请求头

proxies = {
  'http': 'http://10.10.1.10:3128',
  'https': 'http://10.10.1.10:3128',
}
 
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',
}
 
response = requests.get('http://example.com', headers=headers, proxies=proxies)

6. 应对反爬策略

如果网站设置了复杂的反爬机制，可以尝试以下策略：

• 使用代理轮换IP
• 限制爬取速度
• 使用用户代理(User-Agent)来模拟不同的浏览器访问
• 使用登录认证

7. 爬虫与法律

遵守网站的robots.txt协议，不爬取不允许爬取的页面。未授权获取数据时，应确保你有权限获取数据，并遵守相关的法律法规。

以上是爬虫入门的基本概念和策略，实际应用中可能需要根据具体网站的反爬策略来调整策略和代码。

import requests
from lxml import etree
 
class TianMaoSpider:
    def __init__(self, keyword, page_num):
        self.keyword = keyword
        self.page_num = page_num
        self.base_url = "https://s.taobao.com/search?q="
 
    def get_response(self, 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"}
        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        return None
 
    def parse_page(self, page_url):
        html = self.get_response(page_url)
        if html:
            parser = etree.HTML(html)
            items = parser.xpath('//div[@class="item J_MouserOnverReq  "]')
            for item in items:
                title = item.xpath('.//div[@class="title"]/a/text()')[0]
                price = item.xpath('.//div[@class="price"]/strong/text()')[0]
                print(f"商品名称: {title}, 价格: {price}")
 
    def run(self):
        for page in range(1, self.page_num + 1):
            page_url = f"{self.base_url}{self.keyword}&s={(page-1)*44}"
            self.parse_page(page_url)
 
if __name__ == "__main__":
    spider = TianMaoSpider("口罩", 2)
    spider.run()

这段代码实现了一个简单的天猫商品数据爬虫。首先定义了一个TianMaoSpider类，包含初始化方法、获取响应、解析页面和运行爬虫的方法。在__init__方法中，设置了搜索关键词和需要爬取的页数。get_response方法用于发送请求并获取响应。parse_page方法解析页面，提取商品标题和价格，并打印输出。最后，在run方法中通过循环遍历页面，并调用parse_page方法来爬取数据。这个简单的爬虫示例教会了如何使用Python进行基本的网页爬取。

为了模拟登录，你需要使用Python的requests库来发送HTTP请求，并处理cookies和session对象。以下是一个模拟登录的基本例子：

import requests
 
# 登录的URL
login_url = 'http://example.com/login'
 
# 创建一个Session对象，以便能够保持会话状态
session = requests.Session()
 
# 登录需要的参数，比如用户名和密码
login_params = {
    'username': 'your_username',
    'password': 'your_password'
}
 
# 发送POST请求进行登录
response = session.post(login_url, data=login_params)
 
# 检查是否登录成功
if response.ok:
    print('登录成功')
    # 登录成功后，可以继续使用session对象来发送后续请求
    # 例如获取用户的个人信息
    user_url = 'http://example.com/user'
    user_response = session.get(user_url)
    if user_response.ok:
        print('用户信息:', user_response.text)
    else:
        print('获取用户信息失败')
else:
    print('登录失败')

请注意，实际的登录可能涉及到处理cookies、CSRF tokens、headers等安全措施，可能需要你手动处理或者使用专门的库来帮助你完成。上面的代码只是一个简单的例子，实际使用时需要根据目标网站的具体情况进行调整。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
import random
import csv
 
def get_html(url, headers):
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        return None
    except requests.RequestException:
        return None
 
def parse_html(html, keyword):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    news_list = soup.select('div.news-box > ul > li > a')
    for news in news_list:
        title = news.select_one('h3').text
        if keyword.lower() in title.lower():
            url = news['href']
            print(f'正在爬取新闻: {title}')
            yield url
 
def get_news_detail(url, headers):
    html = get_html(url, headers)
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    content = soup.select_one('div.article-content').text
    return content
 
def save_to_csv(data, filename):
    with open(filename, 'a', newline='', encoding='utf-8') as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow(data)
 
def main(keyword):
    base_url = 'https://news.sina.com.cn/china/'
    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',
        'Cookie': 'your_cookie_here'
    }
    filename = f'{keyword}_news.csv'
    for url in parse_html(get_html(base_url, headers), keyword):
        content = get_news_detail(url, headers)
        save_to_csv([url, content], filename)
        time.sleep(random.uniform(1, 3))  # 添加随机等待防止被封禁IP
 
if __name__ == '__main__':
    keyword = '科技'
    main(keyword)

这段代码实现了一个简单的深度爬虫，它首先获取新闻列表页面的HTML内容，然后解析提取新闻标题和URL，筛选含有指定关键词的新闻，并将新闻的详情页URL交给一个新的函数来获取新闻详情。新闻详情被获取后，保存到CSV文件中。为了避免被目标网站封禁，爬虫在请求新的URL之前引入随机的等待时间。