Python+Requests+Bs4(解析)爬取某诗词信息(数据分析二)
1、环境安装
- 需要将pip源设置为国内源,阿里源、豆瓣源、网易源等
- windows
(1)打开文件资源管理器(文件夹地址栏中)
(2)地址栏上面输入 %appdata%
(3)在这里面新建一个文件夹 pip
(4)在pip文件夹里面新建一个文件叫做 pip.ini ,内容写如下即可
[global]
timeout = 6000
index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
trusted-host = mirrors.aliyun.com
- linux
(1)cd ~
(2)mkdir ~/.pip
(3)vi ~/.pip/pip.conf
(4)编辑内容,和windows一模一样
- 需要安装:pip install bs4
bs4在使用时候需要一个第三方库,把这个库也安装一下
pip install lxml
2、基本使用
使用流程:
- 导包:from bs4 import BeautifulSoup
- 使用方式:可以将一个html文档,转化为BeautifulSoup对象,然后通过对象的方法或者属性去查找指定的节点内容
(1)转化本地文件:
- soup = BeautifulSoup(open('本地文件'), 'lxml')
(2)转化网络文件:
- soup = BeautifulSoup('字符串类型或者字节类型', 'lxml')
(3)打印soup对象显示内容为html文件中的内容
基础巩固:
(1)根据标签名查找
- soup.a 只能找到第一个符合要求的标签
(2)获取属性
- soup.a.attrs 获取a所有的属性和属性值,返回一个字典
- soup.a.attrs['href'] 获取href属性
- soup.a['href'] 也可简写为这种形式
(3)获取内容
- soup.a.string
- soup.a.text
- soup.a.get_text()
【注意】如果标签还有标签,那么string获取到的结果为None,而其它两个,可以获取文本内容
(4)find:找到第一个符合要求的标签
- soup.find('a') 找到第一个符合要求的
- soup.find('a', title="xxx")
- soup.find('a', alt="xxx")
- soup.find('a', class_="xxx")
- soup.find('a', id="xxx")
(5)find_all:找到所有符合要求的标签
- soup.find_all('a')
- soup.find_all(['a','b']) 找到所有的a和b标签
- soup.find_all('a', limit=2) 限制前两个
(6)根据选择器选择指定的内容
select:soup.select('#feng')
- 常见的选择器:标签选择器(a)、类选择器(.)、id选择器(#)、层级选择器
- 层级选择器:
div .dudu #lala .meme .xixi 下面好多级
div > p > a > .lala 只能是下面一级
【注意】select选择器返回永远是列表,需要通过下标提取指定的对象
3、项目实战巩固一:
需求:使用bs4实现将诗词名句网站中三国演义小说的每一章的内容爬去到本地磁盘进行存储 http://www.shicimingju.com/book/sanguoyanyi.html
# -*- coding:utf-8 -*-
# 1. 爬取章节
# 2. 爬取对应内容
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import os
# 新建文件夹用来存储三国
if not os.path.exists('./sanguo'):
os.makedirs('./sanguo')
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.111 Safari/537.36'
}
def parse_content(url):
#获取标题正文页数据
page_text = requests.get(url,headers=headers).text
soup = BeautifulSoup(page_text,'lxml')
#解析获得标签
ele = soup.find('div',class_='chapter_content')
content = ele.text #获取标签中的数据值
return content
if __name__ == '__main__':
url = 'https://www.shicimingju.com/book/sanguoyanyi.html'
# 调用get请求获取text字符串
response = requests.get(url=url, headers=headers)
# 手动设置响应数据的编码格式
response.encoding = 'utf-8'
page_text = response.text
#创建soup对象
soup = BeautifulSoup(page_text, 'lxml')
# 解析数据
a_eles = soup.select('.book-mulu > ul > li > a')
filepath = './sanguo/'+'sanguo.txt'
cap = 1
for src in a_eles:
print('开始下载第%d章节' % cap)
cap += 1
title = src.string
# 通用处理中文乱码的解决方案
# title = title.encode('iso-8859-1').decode('gdk')
detail_url = 'https://www.shicimingju.com' + src['href']
print(detail_url)
content = parse_content(detail_url)
with open(filepath, 'w', encoding='utf-8') as fp:
fp.write(title + ":" + content + '\n\n\n\n\n')
print('结束下载第%d章节' % cap)
4、项目巩固二
需求:使用bs4实现将糗事百科图片进行循环分页爬取: https://www.qiushibaike.com/imgrank/page/1
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import re
import os
# headers请求头信息
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.111 Safari/537.36'
}
# 新建文件夹用来存储糗事图片
if not os.path.exists('./qiushiLibsNew'):
os.makedirs('./qiushiLibsNew')
# Url进行封装循环分页爬取
url = 'https://www.qiushibaike.com/imgrank/page/%d/'
def page_index(index):
for page in range(1, index):
new_url = format(url % page)
# 调用get请求获取text字符串
page_source = requests.get(url=new_url, headers=headers).text
# Bs4实例化
soup = BeautifulSoup(page_source, 'lxml')
# 返回list数组
# select 获取属性值
img_src_list = soup.select('.thumb > a')
for src in img_src_list:
src = src.img['src']
# 遍历拼接图片URL
src = 'https:' + src
# 下载图片新建请求
# 以二进制流的方式存储
img_content = requests.get(url=src, headers=headers).content
# print(img_content)
# 生成图片的名称
imgName = src.split('/')[-1]
# 图片路径
imgPath = './qiushiLibsNew/' + imgName
# 持久化存储
with open(imgPath, 'wb') as fp:
fp.write(img_content)
print(imgName, '下载成功!!!')
if __name__ == '__main__':
while True:
try:
values = int(input('请输入站点页分页数:'))
page_index(values)
except Exception as msg:
print('输入错误,错误信息为{}'.format(msg))
finally:
break
Python+Requests+Bs4(解析)爬取某诗词信息(数据分析二)的更多相关文章
- python requests库网页爬取小实例:百度/360搜索关键词提交
百度/360搜索关键词提交全代码: #百度/360搜索关键词提交import requestskeyword='Python'try: #百度关键字 # kv={'wd':keyword} #360关 ...
- Python Requests库网络爬取全代码
#爬取京东商品全代码 import requestsurl = "http://item.jd.com/2967929.html"try: r = requests.get(url ...
- python requests库网页爬取小实例:亚马逊商品页面的爬取
由于直接通过requests.get()方法去爬取网页,它的头部信息的user-agent显示的是python-requests/2.21.0,所以亚马逊网站可能会拒绝访问.所以我们要更改访问的头部信 ...
- python Requests库网络爬取IP地址归属地的自动查询
#IP地址查询全代码import requestsurl = "http://m.ip138.com/ip.asp?ip="try: r = requests.get(url + ...
- python爬虫——用selenium爬取京东商品信息
1.先附上效果图(我偷懒只爬了4页) 2.京东的网址https://www.jd.com/ 3.我这里是不加载图片,加快爬取速度,也可以用Headless无弹窗模式 options = webdri ...
- Python爬虫一:爬取上交所上市公司信息
前几天领导让写一个从新闻语料中识别上市公司的方案.上市公司属于组织机构的范畴,组织机构识别属于命名实体识别的范畴.命名实体识别包括人名.地名.组织机构等信息的识别. 要想从新闻语料中识别上市公司就需要 ...
- 【Python requests多页面爬取案例】
"```python import requests from fake_useragent import UserAgent # 随机ua库 class Boring(): def __i ...
- Python使用urllib,urllib3,requests库+beautifulsoup爬取网页
Python使用urllib/urllib3/requests库+beautifulsoup爬取网页 urllib urllib3 requests 笔者在爬取时遇到的问题 1.结果不全 2.'抓取失 ...
- 一个月入门Python爬虫,轻松爬取大规模数据
Python爬虫为什么受欢迎 如果你仔细观察,就不难发现,懂爬虫.学习爬虫的人越来越多,一方面,互联网可以获取的数据越来越多,另一方面,像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具,让爬虫变得 ...
随机推荐
- MindSpore技术理解(上)
MindSpore技术理解(上) 引言 深度学习研究和应用在近几十年得到了爆炸式的发展,掀起了人工智能的第三次浪潮,并且在图像识别.语音识别与合成.无人驾驶.机器视觉等方面取得了巨大的成功.这也对算法 ...
- 模型压缩95%:Lite Transformer,MIT韩松等人
模型压缩95%:Lite Transformer,MIT韩松等人 Lite Transformer with Long-Short Range Attention Zhanghao Wu, Zhiji ...
- MLPerf Inference 0.7应用
MLPerf Inference 0.7应用 三个趋势继续推动着人工智能推理市场的训练和推理:不断增长的数据集,日益复杂和多样化的网络,以及实时人工智能服务. MLPerf 推断 0 . 7 是行业标 ...
- Comparison of Laser SLAM and Visual SLAM
Comparison of Laser SLAM and Visual SLAM 目前,SLAM技术广泛应用于机器人.无人机.无人机.AR.VR等领域,依靠传感器可以实现机器的自主定位.测绘.路径规划 ...
- HAL库|神器cubemx的正确打开方式
前言 工欲善其事,必先利其器.HAL库的开发不一定必须使用cubemx,但是使用了cubemx,你绝对不会后悔.基于一些小伙伴对cubemx的使用还有一些疑问,本次小飞哥从新建工程到生成工程,编写应用 ...
- IOS小组件(8):App与Widget数据共享
引言 Widget是一个迷你版的App,IOS有沙盒机制,不同App之间无法直接共享数据.组件和主App之间其实就是不同App的关系,所以也无法通过userdefaults.standard来传数 ...
- 十、使用Varnish加速Web
使用Varnish加速Web 构建Web服务器(web1) [root@web1 ~]# yum -y install httpd [root@web1 ~]# systemctl start ...
- 一张图理清计算机常见编码的关系。ASCII、Unicode都不是事儿
编码按适用范围可以简单分为:(本人自定义) 美国编码(ASCII)ASCII为基础编码,来源于美国:其它编码都兼容ASCII编码: 欧盟编码(ISO8859-1.WINDOWS-1252)先是ISO- ...
- MQTT 协议是个啥?这篇文章告诉你!
文章首发于我的公众号「程序员cxuan」,欢迎大家关注呀- 说到做到! 之前有位读者给我留言说想要了解一下什么是 MQTT 协议,顺便还把我夸了一把,有点不好意思啦. 那么读者的要求必须要满足啊,所以 ...
- 学习Qt Charts - Qt Charts的坐标轴
这次来学学Qt chart 的坐标轴 有这么一组数据: 这是深圳市2019年6月份的天气预报(来自中国天气网:深圳),里面有每天的最高温度,把这最高温度做成个数组,如下: int daily_temp ...