最近在解很多UI的bug,在解bug过程中,总结了在UI的实现过程中,页面返回上一页面的几种实现方式。 一....使用系统提供的Action Bar Action Bar是一种新増的导航栏功能,在Android 3.0之后加入到系统的API当中,它标识了用户当前操作界面的位置,并提供了额外的用户动作、
今天写程序的时候有一个地方需求返回上一页,于是就去网上查了一下,发在这里记录一下。...(本人菜鸟 ) ①超链接返回上一页 返回上一页 返回上一页 ②按钮返回上一页 ③图片链接返回上一页 [color=#FF0000]几秒钟后[/color]自动返回上一页代码:(加入两个head间,
32432453", "path": "四川省 成都市 郫县", "detailPath": "530234567986543街道", "isDefault": false } 解决A页面的问题
因为一个网站虽然有很多页,但是大部分网站每一页的HTML标签内容都是相同的。我们只要获取到一页的内容,就可以获得所有页的内容了。那么开始之前,我们来分析一下煎蛋网妹子图页面的URL。...图中我们可以明确的看到最后一页的数字是94.只要通过这个页面的URL进行抓取就可以得到。...那么现在,我们得到所有页面的 url,就可以来获取每一页的内容了。我们以最后一页为例来进行抓取。 ? 我们仍然使用审查元素,找到图片 url 所在的标签。...源码 html = get_html(url).text # 使用lxml解析器,也可以使用html.parser soup = BeautifulSoup...解析页面得到最高页码数 soup = BeautifulSoup(get_html(base_url).text, 'lxml') # 获得最高页码数 allpage = soup.find
首先要做的是分析每一个页面的内容以及如何翻页,翻页就是当前页面内容抓取完了再如何抓取下一页的内容。首页的页面拉到最下面的,我们可以看到页码的标签,如下图所示,并且能知每一页中有25部电影的链接。...在之前章节已经学习了requests库,所以可以使用requests和BeautifulSoup来完整,示例代码如下: 爬取豆瓣电影TOP250 import re from bs4 import BeautifulSoup...现在的方法每次也只能爬取一个页面链接,但是我们需要爬取25页,所以需要先将此方法封装成通用的方法。为了方便后面的储存,我们先设计一个豆瓣电影的类。...生成一个BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') info = soup.select("#...但是作为一个完整的爬虫程序来说,只需要有一个main方法入口,然后可以将所有需要的信息都爬取完成,所以我们还需要将上面的两个小节的内容合成起来,做到一个完整的流程,写好一个完整的爬虫。
), headers=headers).text soup = BeautifulSoup(res, 'html.parser')...不过我爬取的不是真正的原图,哈哈哈偷了一下懒,真正的原图要获取下载按钮里面的下载链接。这个网站做了一些反扒机制,要获取原图链接是需要点击下载按钮之后才会返回,而且还需要登录。...最后给出全部完整代码 完整代码 import os import requests from bs4 import BeautifulSoup headers = { 'user-agent...), headers=headers).text soup = BeautifulSoup(res, 'html.parser')...(res, 'html.parser').find(class_='wallphotos').find('img').get('src') print('第{}页第{}张开始下载
#2 设计爬虫规则 探索完整个过程,接下来我们要按照相应的流程来进行编码设计。...接下来是通过 BeautifulSoup 库来对获取的返回结果进行解析,简单说就是它可以根据代码的规则便捷定位提取我们的目标数据。...# 导入 BeautifulSoup from bs4 import BeautifulSoup # 使用该库解析上面代码中得到的返回结果 content xian_soup = BeautifulSoup...(content.text,"html.parser") # 根据返回结果中特定的代码位置找到相应的数据 target = xian_soup.find("div",class_="selection"...= BeautifulSoup(zone_content.text, "html.parser") # 定位到医院链接位置 zone_target = zone_soup.find_all
page= 解析 html 获得当前页面所有图片 url 接下来我们观察 html 结构 很显然,我们需要的链接在一个 a 标签中,且 class=preview,那么,我们便可以通过 find_all...注意上面的另一个 url 是小图,如果你不关心图片尺寸,那么可以直接使用它。...data = requests.get(url, headers=headers) with open(img_name, 'wb') as f: f.write(data.content) 完整代码...解析 html 获得当前页面所有图片 url 3....List[str]: ''' :description: 获得当前页面所有图片 url :param {str} page 指定页号 :return {List[str]} 返回当前页面的图片
cookies = driver.get_cookies() # 获取浏览器cookies print(cookies) driver.quit() (注:要是这里脚本启动浏览器后,打开的博客页面是未登录的...(r1.content, "html.parser") # 抓取我的粉丝数 fensinub = soup.find_all(class_="current_nav") print fensinub[0...page=%s"%str(i)) soup = BeautifulSoup(r1.content, "html.parser") # 抓取我的粉丝数 fensi = soup.find_all...print u"总共分页数:%s"%str(ye) return ye except Exception as msg: print u"获取粉丝页数报错了,默认返回数量...1 :%s"%str(msg) return 1 def save_name(nub): '''抓取页面的粉丝名称''' try: # 抓取第一页的数据
现在我们已经获取到了网页返回的数据,即 HTML 代码,下面就需要解析 HTML,来提取其中有效的信息。...soup = BeautifulSoup(html_doc,'html.parser') # 这里一定要指定解析器,可以使用默认的 html,也可以使用 lxml。...知道了这些规律后,我们就可以通过 BeautifulSoup 或者 XPath 来解析 HTML 页面,从而获取其中的图片地址。...于是我们处理分页的代码也呼之欲出了 首先将上面处理 HTML 页面的代码封装成函数 def get_poster_url(res): content = BeautifulSoup(res, "...核心代码讲解 下面再来看下完整的代码 import requests from bs4 import BeautifulSoup import time import osdef fire():
然后就开始实例化一个对象 with open(r"sougou.html", "r", encoding="utf-8") as fp: soup = BeautifulSoup...但是运行出来的结果太长,就不放了 print(soup.find("div", class_="user-box")) # 根据源码中的class查找(属性定位) # find_all 返回的符合要求的所有代码...print(soup.find_all("li")) 接下来尝试用select层级选择器定位豆瓣电影的html页面的标签,假如我们想要获取li标签中的第一条并进行各种操作:...with open("douban.html", "r", encoding="utf-8") as fp: soup = BeautifulSoup(fp, "lxml")...(进入详细页可知网址不完整) detail_url = "https://www.shicimingju.com" + li.a["href"] # 获取详细页的信息
2.PhantomJS,这是一个无界面的,可脚本编程的WebKit浏览器引擎,百度进行搜索,在其官网下进行下载,下载后无需安装,放到指定路径下,在使用时只需指定文件所在路径即可。...打开网站后,可以看到需要爬取的数据为一个规则的表格,但是有很多页。 ? 在这个网站中,点击下一页页面的url不发生变化,是通过执行一段js代码更新页面的。...下面是完整代码: # -*- coding:utf-8 -*- import requests from bs4 import BeautifulSoup import json import...# 获取网页的html数据 soup=BeautifulSoup(html,'lxml') # 对html进行解析,如果提示lxml未安装,直接pip install lxml即可 table...driver.find_element_by_link_text方法来实现的,这是因为在此网页中,这个标签没有唯一可标识的id,也没有class,如果通过xpath定位的话,第一页和其他页的xpath路径又不完全相同
kw=%E5%AD%99%E7%AC%91%E5%B7%9D", verify=False) soup = BeautifulSoup(html_doc.content, 'lxml') print(soup...) 得到以下响应,可以看到,响应有完整的html格式,还有"回复"一栏: image 之后用bs4解析html元素即可获取想要的信息。...image 找到的帖子信息 在F12->网络下可以找到该标签页发出的所有网络请求,其中界面的URLhttps://tieba.baidu.com/f?...有理由推测,PC端和手机端bd加载帖子内容的加载机制并不同,手机端并不会在第一次请求中返回内容,而是在后续的请求中再获取。 image 下图是一个帖子的内容,并没在第一次请求中返回。...image 我们清楚,F12的"网络"页包含了标签页的所有网络请求,所以既然要加载帖子内容,它必定是在某次网络请求中获取的。
2.再找到每个帖子里面的每个图片的的完整url链接 ? ? 3.要用到 lxml 模块去解析html #!...= urllib2.urlopen(request).read() # 解析HTML文档为HTML DOM模型 content = etree.HTML(html) # 返回所有匹配成功的列表集合...CSS选择器:BeautifulSoup4 和 lxml 一样,Beautiful Soup 也是一个HTML/XML的解析器,主要的功能也是如何解析和提取 HTML/XML 数据。...BeautifulSoup 用来解析 HTML 比较简单,API非常人性化,支持CSS选择器、Python标准库中的HTML解析器,也支持 lxml 的 XML解析器。...= urllib2.urlopen(request).read() # 响应返回的是字符串,解析为HTML DOM模式 text = etree.HTML(html) text = etree.HTML
对象 BeautifulSoup(page_text,'lxml'):将从互联网上请求到的页面源码数据加载到该对象中 BeautifulSoup(fp,'lxml'):将本地存储的一样页面源码数据加载到该对象中...q=%s&pn=%d" % (keyword,i) req=get_html(url) soup=BeautifulSoup(req,"html.parser")...#选择,选择器 css中 常用的选择器 标签选择器、id选择器、类选择器 层级选择器** div h1 a 后面的是前面的子节点即可 div > h1 > a 后面的必须是前面的直接子节点 属性选择器...附完整源码: #360搜索排名查询 #20200108 by 微信:huguo00289 # -*- coding: utf-8 -*- import requests,re,time from fake_useragent...q=%s&pn=%d" % (keyword,i) req=get_html(url) soup=BeautifulSoup(req,"html.parser")
所有100个结果都包含在 元素的行中,并且这些在一页上都可见。情况并非总是如此,当结果跨越多个页面时,您可能需要更改网页上显示的结果数量,或者遍历所有页面以收集所有信息。...我们已经讨论过上面的BeautifulSoup,它有助于我们处理html。我们导入的下一个库是urllib,它连接到网页。最后,我们将输出写入csv,因此我们还需要导入csv 库。...变量,它应该返回我们请求网页的完整解析的html。...你可能会注意到表格中有一些额外的字段Webpage和Description不是列名,但是如果你仔细看看我们打印上面的soup变量时的html,那么第二行不仅仅包含公司名称。...解析html 找到感兴趣的元素 查看一些公司页面,如上面的屏幕截图所示,网址位于表格的最后一行,因此我们可以在最后一行内搜索元素。
chuhe = k.find_all('span')[1].text[3:] price = k.find_all('span')[2].text[3:]完整代码完整代码如下..."soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")text = soup.p.stringprint(text) # 输出: Hello, World!....要在BeautifulSoup4中使用XPath,可以使用bs4库的内置方法select(),这个方法接受一个XPath表达式作为参数,并返回匹配该表达式的节点列表。...以下是一个示例:from bs4 import BeautifulSoup# HTML文档html = ''' 标题...>'''# 创建BeautifulSoup对象soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')# 使用XPath选择节点nodes = soup.select('//div
爬取时间:2020-03-12 爬取难度:★★☆☆☆☆ 请求链接:https://movie.douban.com/top250 以及每部电影详情页,图片 爬取目标:爬取榜单上每一部电影详情页的数据...start=50&filter= 通过以上我们可以看到每一页的“start= ”后面的数字跟随每一页的具体数值而改变。 电影总共有250部,以此类推,我们可以知道共10页。那么这10页要如何跳转呢?...url链接,再通过下面的自定义函数,实现页面跳转的功能。...()] print(listt) dinfo = dict(listt) return dinfo 这是我们就可以把这部分的代码完整实现...strip()] print(listt) dinfo = dict(listt) return dinfo # 对返回值进行处理
import requests from bs4 import BeautifulSoup import time user_cookie = "" # 注意:抽屉网 cookies中的gpsd...是最要的验证数据 def login(phone_id, phone_pwd): global user_cookie # 因为抽屉的cookie设置比较特别,其cookie为未登录状态下的...password": phone_pwd, "oneMonth": 1 }, cookies = user_cookie ) # 返回认证后的...cookie return user_cookie def thumbsup(): # 抽屉新热榜只有120页 i=1 while i <= 120:..." % i,) soup = BeautifulSoup(r3.text, 'html.parser') res_list = soup.find_all(name='div
函数: soup = BeautifulSoup(contents, “html.parser”) 调用BeautifulSoup解析所抓取网页源码的DOM树结构 find_all()函数: 调用BeautifulSoup...25部电影信息就爬取成功了,而该网页共10页,每页显示25部电影,如何获取这250部完整的电影信息呢?...start=25表示获取第2页(序号为26到50号)的电影信息;top250?start=50表示获取第3页(序号为51到75号)的电影信息,依次类推,我们写一个循环即可获取完整的250部电影信息。...对应的代码如下,因为HTML中包含两个title,即,所以使用下面的函数获取两个标题: tag.find_all(attrs={“class...,尽可能爬取完整的数据集。
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