python 爬取网页简单数据---以及详细解释用法
一、准备工作(找到所需网站,获取请求头,并用到请求头)
- 找到所需爬取的网站(这里举拉勾网的一些静态数据的获取)----------- https://www.lagou.com/zhaopin/Python/

- 请求头的作用:模拟真实用户进入网站浏览数据-----------headers={ 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.90 Safari/537.36',}
- r=requests.get("https://www.lagou.com/zhaopin/Python/",headers=headers)-------------------这两行就是模拟用户进入网站
- 找到数据所在网页的标签(html网页右键源代码查看即可)

假设这里的15k-25k是我们要的数据,右键查看按箭头查看即可-----例如这里是span标签class=''money''(可以点击下面的控制台查看money是什么属性,有的是id=“money”这样的)------具体得看html代码
- 准备工作完毕
二、代码演示:(开始爬取)
2.1如果爬取的数据乱码,可以加入这三句话,定义输出格式
import io
import sys
sys.stdout=io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='gb18030')
2.2爬取职位等相关信息(完整代码)
import requests
import re
import itertools
from bs4 import BeautifulSoup
import io
import sys
sys.stdout=io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='gb18030') headers={ 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.90 Safari/537.36',}-------------请求头 r=requests.get("https://www.lagou.com/zhaopin/Python/",headers=headers)---------------请求该网页
r.encoding=r.apparent_encoding
result=r.text------------------------------------------获取网页文档
bs=BeautifulSoup(result,'html.parser')
# soup.find_all(string=re.compile('python')) li1=bs.find_all('h3')-------------------------------------------查找该页面所有h3标签
# len1=len(li1)
# for i in li1:-----------------------------------------------用来测试输出的内容
# print(i.string) li2=bs.find_all('em')
# len2=len(li2)
# for i in li2:--------------------------------------------用来测试输出的内容
# print(i.string) li3=bs.find_all('span',class_="money")
# len3=len(li3)
# for i in li3:
# print(i.string) li4=bs.find_all('div',class_="industry")
# len4=len(li4)
# for i in li4:
# print(i.string)
print("职位:".ljust(15),"地点:".center(15),"薪水:".center(15),"需求:".rjust(15))
print("------------------------------------------------------------------------------------------------")
for li_1,li_2,li_3,li_4 in zip(li1,li2,li3,li4):--------------------------------------------------------------------------四个列表整合(每一行一个元素对应)
print(li_1.string.ljust(15),li_2.string.center(15),li_3.string.center(15),li_4.string.rjust(15).strip())-------------strip()是用来去除字符串左右两边的空格(不然太长不好排版)
2.3运行结果

三、技术不是很难,但也很有用,不过这里得提醒一下(最好是将网页的html文档存放在本地,一直请求服务器是很不友好的行为哟!)
- 拓展:可以试着将数据存到txt文档或者excl表格中,更直观哟!
python 爬取网页简单数据---以及详细解释用法的更多相关文章
- 如何使用python爬取网页动态数据
我们在使用python爬取网页数据的时候,会遇到页面的数据是通过js脚本动态加载的情况,这时候我们就得模拟接口请求信息,根据接口返回结果来获取我们想要的数据. 以某电影网站为例:我们要获取到电影名称以 ...
- python爬取网页的通用代码框架
python爬取网页的通用代码框架: def getHTMLText(url):#参数code缺省值为‘utf-8’(编码方式) try: r=requests.get(url,timeout=30) ...
- Python爬取网页信息
Python爬取网页信息的步骤 以爬取英文名字网站(https://nameberry.com/)中每个名字的评论内容,包括英文名,用户名,评论的时间和评论的内容为例. 1.确认网址 在浏览器中输入初 ...
- 利用Python爬取朋友圈数据,爬到你开始怀疑人生
人生最难的事是自我认知,用Python爬取朋友圈数据,让我们重新审视自己,审视我们周围的圈子. 文:朱元禄(@数据分析-jacky) 哲学的两大问题:1.我是谁?2.我们从哪里来? 本文 jacky试 ...
- python爬取股票最新数据并用excel绘制树状图
大家好,最近大A的白马股们简直 跌妈不认,作为重仓了抱团白马股基金的养鸡少年,每日那是一个以泪洗面啊. 不过从金融界最近一个交易日的大盘云图来看,其实很多中小股还是红色滴,绿的都是白马股们. 以下截图 ...
- Python爬取招聘网站数据,给学习、求职一点参考
1.项目背景 随着科技的飞速发展,数据呈现爆发式的增长,任何人都摆脱不了与数据打交道,社会对于“数据”方面的人才需求也在不断增大.因此了解当下企业究竟需要招聘什么样的人才?需要什么样的技能?不管是对于 ...
- Python 爬取 热词并进行分类数据分析-[解释修复+热词引用]
日期:2020.02.02 博客期:141 星期日 [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 所有相关跳转: a.[简单准备] b.[云图制作+数据导入] c.[拓扑 ...
- 使用 Python 爬取网页数据
1. 使用 urllib.request 获取网页 urllib 是 Python 內建的 HTTP 库, 使用 urllib 可以只需要很简单的步骤就能高效采集数据; 配合 Beautiful 等 ...
- python爬取拉勾网职位数据
今天写的这篇文章是关于python爬虫简单的一个使用,选取的爬取对象是著名的招聘网站--拉钩网,由于和大家的职业息息相关,所以爬取拉钩的数据进行分析,对于职业规划和求职时的信息提供有很大的帮助. 完成 ...
随机推荐
- MySql5.5安装步骤及MySql_Front视图配置
一.下载文件 有需要的朋友,请自行到百度云下载 链接:https://pan.baidu.com/s/13Cf1VohMz_a0czBI05UqJg 提取码:cmyq 二.安装MySql 2.1.运行 ...
- WKWebView针对于Cordova的IOS平台性能提升
使用cordova做跨平台开发已久,针对于Android的性能与页面渲染问题仍然让人头疼,因为仍然有一部分人使用性能一般的手机,版本在 4.2-4.4之间,甚至都无法支持HTML5的flex布局,使得 ...
- SpringBoot运行时动态添加数据源
此方案适用于解决springboot项目运行时动态添加数据源,非静态切换多数据源!!! 一.多数据源应用场景: 1.配置文件配置多数据源,如默认数据源:master,数据源1:salve1...,运行 ...
- 基于OAuth 2.0的第三方认证 -戈多编程
引用(http://www.cnblogs.com/artech/p/oauth-01.html) OAuth 2.0的角色 获得资源拥有者授权的第三方应用请求受保护的资源采用的不是授权者的凭证,所有 ...
- 基于Spring AOP实现的权限控制
1.AOP简介 AOP,面向切面编程,往往被定义为促使软件系统实现关注点的分离的技术.系统是由许多不同的组件所组成的,每一个组件负责一块特定的功能.除了实现自身核心功能之外,这些组件还经常承担着额外的 ...
- Paid Roads POJ - 3411
A network of m roads connects N cities (numbered from 1 to N). There may be more than one road conne ...
- SQL Server换版本卸载问题
好久没更博客了,今天随性的更一篇.. 你是否也在问这个问题. 给你答案: 1.运行:输入regedit 进入注册表编辑器,进入之后执行下列操作: 2.在注册表,删除如下项:HKEY_CURRENT_U ...
- 全面系统Python3入门+进阶课程 ✌✌
全面系统Python3入门+进阶课程 (一个人学习或许会很枯燥,但是寻找更多志同道合的朋友一起,学习将会变得更加有意义✌✌) 无论是大数据.人工智能还是机器学习,Python都是最热门的首选语言 ,这 ...
- python常用算法(5)——树,二叉树与AVL树
1,树 树是一种非常重要的非线性数据结构,直观的看,它是数据元素(在树中称为节点)按分支关系组织起来的结构,很像自然界中树那样.树结构在客观世界中广泛存在,如人类社会的族谱和各种社会组织机构都可用树形 ...
- javascript 对象和字符串互转
Object => String : console.log(JSON.stringify(e)); String => Object : JSON.parse(str)