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快速入门网络爬虫系列 Chapter08 | 使用Python库抽

Xpath表达式可以用来检索标签内容: 标签的所有class属性: div@class ? a标签的内容:divliatext()hrefs = page.xpath(divliatext())print()for href in hrefs: print(href)1、网页中的所有链接( 还是以百度百科为例:1、类型import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup as bs s=requests.session()s.headers = {User-Agent 2、网页import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup as bs s=requests.session()s.headers = {User-Agent: 2.5、数据提1、标签中的属性值?2、标签中的文本?

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爬虫学习--第六个爬虫程序

#-*- coding:utf-8 -*- from bs4 import BeautifulSoup import requests import os,sys import time class mzitu (): def allUrl(self,url): #图片页面所有连接 html = self.request(url) htmlSoup = BeautifulSoup(html.text,lxml ).find(div,class_=all).find_all(a) for x in htmlSoup: title = x.get_text() href = x #套图地址 name = x.split ) def html(self,href): #处理套图的页面地址 html = self.request(href) hrefSoup = BeautifulSoup(html.text,lxml). ++str(page) #href是套图的地址 hrefSoup则是套图的页面地址 self.img(pageUrl) def img(self,pageUrl): #处理图片实际地址 imgUrl

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    爬虫入门(三):BeautifulSoup

    find_all(name,attrs,string) #查找所有标签为a的节点 soup.find_all(a) #查找所有标签为a,链接符合view123.htlm形式的节点 soup.find_all(a,href =view123.htlm) soup.find_all(a,href=re.compile(rviewd+.htm)) #查找所有标签为div,class为abc,文字为Python的节点 soup.find_all (div,class_=abc,sting=Python)6 访问节点信息 #得到节点:Python #得查找到的节点的标签名称 node.name#得查找到的a节点的href属性 node #查找到的 #创建对象soup = BeautifulSoup(html_doc, htlm.parser, from_encoding=utf-8) #参数:文档字符串,解析器,指定编码 print 所有的链接 links = soup.find_all(a) #所有的链接for link in links: print link.name, link,link.get_text() #名称,属性,文字

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    04.BeautifulSoup使用

    print( type(soup) ) #返回结果: • ②标签:返回的只有第一个满足要求的标签的所有内容 a1 = soup.a #第一个符合条件的标签 print(a1) #返回结果:淘宝 ​ • ③属性: soup.a #第一个符合条件的标签的属性 soup.a.get(href) 二者等价,返回结果均为:http:www.taobao.com soup.a.attrs #输出a标签的全部属性 例: BeautifulSoup对象.find_all()#所有p标签,和a标签-attrs:通过attrs搜索,通过传递给attrs一个字典,来搜索参数。 例: BeautifulSoup对象.find_all(attrs={class:MW})#class为MW的所有Tag.-text:单独添加text返回的是符合text的字符串列表。 soup.select(a) 选择a标签,其href属性包含.com soup.select(a) 从html中排除某标签,此时soup中不再有script标签 如果想排除多个呢 ) ] 5、内容

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    python用BeautifulSoup库简单爬虫入门+案例(爬妹子图)

    requests.get:一个方法能all_url的页面内容并且返回内容。 4、解析的页面Soup = BeautifulSoup(start_html.text, lxml)BeautifulSoup:解析页面lxml:解析器start_html.text:页面的内容5、 :img的src链接属性 class__:目标的类名diva:类型条件为diva的可以用来去掉最后多匹配的标签,这里表示去掉最后两个a标签6、目标内容内容aget_text():第i个 这儿path代表的是标题title href = a self.html(href) def html(self, href): ##得图片的页面地址 html = self.request(href def img(self, page_url): ##处理图片页面地址得图片的实际地址 img_html = self.request(page_url) img_url = BeautifulSoup

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    python爬图片

    (res_sub.text, html.parser) # 页面的栏目地址 all_a = soup_sub.find(div,class_=postlist).find_all(a,target= href = a.attrs print(套图地址: + href) res_sub_1 = requests.get(href, headers=headers) soup_sub_1 = BeautifulSoup (res_sub_1.text, html.parser) # ------ 这里最好使用异常处理 ------ try: # 套图的最大数量 pic_max = soup_sub_1.find(div (res.text, html.parser) # 创建文件夹 createFile(save_path) # 首页总页数 img_max = soup.find(div, class_=nav-links ).find_all(a).text # print(总页数:+img_max) for i in range(1, int(img_max) + 1): # 每页的URL地址 if i == 1:

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    第二篇 HTML元素的解析

    导入 2 import requests 3 4 # 发起get请求 5 resp = requests.get(https:github.comtimeline.json) 6 7 # 可通过text网页源码 ,返回的是字符串类型 8 print(resp.text) 910 # 还可通过content返回的二进制类型11 print(resp.content)1213 # 发起post请求14 resp select函数返回的是一个所有满足条件的标签列表,如果要标签的文本内容,还要调一下.stringBeautifulSoup中的解析器? 属性的a元素a选所有href属性为http:baidu.com的a元素a选所有href属性值中包含baidu的a元素a选所有href属性值中以http开头的a元素a选所有href属性值中以.jpg :nth-child(2n)选第偶数个li元素a::attr(href)选a标签的href属性a::text选a标签下的文本

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    python3网络爬虫(抓文字信息)

    爬虫的大概思路其实就两点: 网页的HTML信息解析HTML信息,提我们真正需要的内容一 前言二 网络爬虫简介1.审查元素chrome:F122.简单实例网络爬虫根据提供的URL信息,网页的HTML (html,lxml) ##使用find_all方法,html信息中所有class属性为showtxt的div标签 ##find_all的第一个参数是的标签名,第二个参数class_是标签属性 (html,lxml) 10 ##使用find_all方法,html信息中所有class属性为showtxt的div标签 11 ##find_all的第一个参数是的标签名,第二个参数class_ 接下来,就是匹配抓到的每一个标签,并提章节名和章节文章.例如,第一章,标签内容如下:第一章 他叫白小纯对BeautifulSoup返回的匹配结果a,使用a.get(href)方法,就能href 的属性值,使用a.string就能章节名,代码如下: 1 -*- coding:utf-8 -*- 2 import requests 3 from bs4 import BeautifulSoup

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    看完python这段爬虫代码,java流

    遍历的href属性跟textfor a in a_bs: href = a.get(href) text = a.get_text() print(href) print(text)? BeautifulSoup(str(ul))找到下的标签a_bs = ul_bs.find_all(a) detail = requests.get(https:+a_bs.get(href))text_bs (ul))找到下的标签a_bs = ul_bs.find_all(a) 遍历所有进行提 for a in a_bs: detail = requests.get(https:+a.get(href)) (a) 遍历所有进行提 for a in a_bs: detail = requests.get(https:+a.get(href)) d_bs = BeautifulSoup(detail.text = ul_bs.find_all(a) 遍历所有进行提 for a in a_bs: detail = requests.get(https:+a.get(href)) d_bs = BeautifulSoup

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    PyQuery的使用

    实例 - 知乎发现上的问题链接from urllib.parse import urljoin import reimport requests from bs4 import BeautifulSoup = urljoin(base_url, explore) resp = requests.get(seed_url, headers=headers, proxies=proxies) soup = BeautifulSoup resp.text, lxml) href_regex = re.compile(r^question) link_set = set() for a_tag in soup.find_all(a, {href : href_regex}): if href in a_tag.attrs: href = a_tag.attrs full_url = urljoin(base_url, href) link_set.add

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    腾讯新闻首页资讯标题

    使用BeautifulSoup对响应文本wb_data进行解析处理,这里我个人比较喜欢使用是lxml库,如果没有安装,你可以使用Python自带的html.parser,其效果也是一样的。 对结果列表进行遍历的时候,先遍历,再从遍历的元素中提出单个数据,get_text()表示标签的文本信息,get(href)表示属性名为“href”的属性值。 = requests.get(url) # 文本信息soup = BeautifulSoup(web_data.text, lxml) # 对到的文本信息进行解析news = soup.select 采用get_text()方法 link = x.get(href) # 出链接,采用get(href)方法 data = { 标题: title, 链接: link } print(data) # 输出文章标题 BeautifulSoup文档(中文): https:www.crummy.comsoftwareBeautifulSoupbs4docindex.zh.html

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    使用Python的BeautifulSoup库实现一个可以爬1000条百度百科数据的爬虫

    BeautifulSoup模块介绍和安装BeautifulSoup BeautifulSoup是Python的第三方库,用于从HTML或XML中提数据,通常用作于网页的解析器BeautifulSoup (div, class_=abc, string=标签内容为Python的节点) # 得到节点:Python # 查找到的节点的标签名称node.name # 查找到的a节点的href属性node 对象soup = BeautifulSoup(html_doc, html.parser) print(所有的连接)links = soup.find_all(a)for link in links : print(link.name, link, link.get_text()) print(nlacie的连接)link_node = soup.find(a, href=http:example.comlacie = 0 def get_new_url(self): 从url管理器中一个待爬的url :return: 返回一个待爬的url # 出栈一个url,并将该url添加在已爬的列表中 new_url

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    Python爬虫实例之——小说下载

    现在我们先利用前篇内容html信息试试看。 html信息,然而多了很多我们不需要的数据,实际上多的这些数据时div、br等html标签,我们并不care这些,所以我们需要将正文提出来,也就是在了html信息之后将其解析,提我们需要的信息。 BeautifulSoup函数里的参数就是我们已经得的html信息。然后我们使用find_all方法,得html信息中所有class属性为showtxt的div标签。 find_all方法的第一个参数是的标签名,第二个参数class_是标签的属性。最后我们还是发现多了其他的一些标签不是我们想要的。find_all匹配的返回的结果是一个列表。 href属性值得每个章节的链接和名称了。

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    【每日一课】Python生成男生真香软件

    1实战简介Python爬某女神网站的图片,全量。 这儿path代表的是标题title href = a self.html(href) def html(self, href): ##得图片的页面地址 html = self.request(href def img(self, page_url): ##处理图片页面地址得图片的实际地址 img_html = self.request(page_url) img_url = BeautifulSoup return False def request(self,url): ##这个函数网页的response 然后返回 headers = { User-Agent: Mozilla5.0 (Windows 方式后台回复【女神】即可exe软件包以及源码哦。?end

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    Python起点爬虫

    有了书的URL后,打开来就到这个页面了,因为这里还不是小说正文部分,所以还需要进一步的URL,还是老套路,找到 免费试读所在的部分? html=urlopen(url) #源码bsObj=BeautifulSoup(html,html5lib) #分析bt=bsObj.find(title) #章节名print(bt.get_text ()) #文本内容第二点倒是很简单就按排上了,下面就是第三点了,小说正文我第一次写的时候的效果是这样的? }) url=http:+bsoup.get(href)这样就能一直下一页,直到结束了,为什么url前面要加一个 http:呢,因为他下来的 href,是没有这玩意的,如果拿这个直接去请求的话,会提示 url url=http:+bsoup.get(href)+.html #拼接语句except: print (抓完毕.....) time.sleep(2) break如果报错了,就说明是到尾章了,

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    python 爬虫之BeautifulS

    对象后,借助find()和find_all()这两个函数,可以通过标签的不同属性轻松地把繁多的html内容过滤为你所想要的url_name = line.get(href) a标签的url信息Title = line.get_text().strip() a标签的文本内容Beautiful Soup支持Python标准库中的HTML解析器BeautifulSoup(markup, “html.parser Python对象soup.p.attrs 标签p的属性信息find_all( name , attrs , recursive , text , **kwargs )find_all() 方法搜索当前 soup.select(a)print soup.select(a)print soup.select(p a)select 方法返回的结果都是列表形式,可以遍历形式输出,然后用 get_text() 方法来它的内容 soup.a.attrs) # a标签的所有属性(注意到格式是字典)

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    Python爬一个网站

    BeautifulSoupimport jsonimport timeimport datetimeimport pymysqlimport sysreload(sys)sys.setdefaultencoding(utf-8)# 文章内容方法 def getartinfo( url ): page = requests.get(url).content soup = BeautifulSoup(page,lxml) res={} res = ).string.strip() res =soup.find(div,class_=articulo-contenido) res = (int)(time.time()) return res# 问答内容方法 art_list = soup.find_all(p, class_=one-articulo-titulo)art_url = art_list.a.get(href)artinfo = getartinfo (art_url)# 每日问答que_list = soup.find_all(p, class_=one-cuestion-titulo)que_url = que_list.a.get(href)queinfo

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    python3爬新浪新闻

    import requests#插入请求模块from bs4 import BeautifulSoup#从BS4导入BeautifulSoupimport os#插入os模块用于文件处理def reqbs (url):#创建一个请求Response的函数 res = requests.get(url) # 利用requests网页的Rreponse res.encoding = utf-8 # 改变网页的编码方式为 utf-8,不然会乱码 soup = BeautifulSoup(res.text, lxml) # 利用BeautifulSoup解析网页,解析器用lxml return soupsoup = reqbs :‘’“”、Windows系统是不能创建文件夹的所以要替换掉 href = news.select(a)#筛选出每个标题的链接 time = news.select(.time).text#得新闻的时间 #print(time, title, href)#打印出来看看是不是我们想要的 Ros = reqbs(href)#利用新闻的链接得每个新闻URL的Response article = #将列表再次清空

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    基于bs4+requests的安居客爬虫

    ) == 0): priceBefore = house.select(.price-txt) price = priceBefore.text #楼盘地址 address = house.select (.list-map).text if(address == .): href = house.select(.pic) request = requests.get(href) request.encoding = utf-8 soup = BeautifulSoup(request.text,lxml) address = soup.select(.lpAddr-text).text #房屋面积 houseSizeBefore saleStatus = house.select(.tag-panel i).text #户型 if(len(house.select(.tag-panel i)) == 2): houseType = house.select(.tag-panel i).text else: houseType = house.select(.tag-panel span).text #将的信息做成房屋信息字典

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    python下载奇书网的小说

    网址为,奇书网 以前下载小说是爬所有的章节,提文章,构成小说,那样太慢,一本小说几千章节,好久才能下载一本, 现在找到一个有TXT下载的地方,直接读写文章了. ? 科幻灵异 美文同人 剧本教程 名著杂志10个专题的小说 整个过程用到了不少东西html=requests.get(url,headers=headers,verify=False).textsoup=BeautifulSoup (html,lxml)#按照标签查找tag_a=soup.p#属性name = tag_p.nametitle = tag_p.attrs.get(title)title = tag_p.get(title chapturl def getdownloadUrl(url,page): novel_href= #print(len(soup_div),type(soup_div),soup_div) soup2=BeautifulSoup #小说的名字 soup=BeautifulSoup(html,lxml) title=soup.find(h1).string print(title) index=i(15*page) print

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