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Python取网页保存为PDF

就是上面的这份专栏,我已经把内容转存成PDF。但是授之于鱼不如授之于渔,今天的分享一份Python代码,取网页html内容,保存到PDF后自(da)己(jia)看。...2.需求 取慕课网《面试官系统精讲Java源码及大厂真题》专栏的内容,以PDF形式保存到本地。...工具是将HTML页面转成PDF,第一个图是网页的内容,左边的目录是灵活的,但是下载到PDF中就没有效果,还不好看,所以直接把目录拿掉,达到效果是第二个。...(name, title + ".pdf") os.remove("imooc/" + name) if __name__ == '__main__':...column_id=47" get_menu_url(url) 4.总结 你可以用生活中来验证所学的内容,生活处处可以python。 总体来讲,作为一个工具,python是个不错的万能胶。

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Python爬虫:取在线教程转成pdf

1、网站介绍2、准备工作2.1 软件安装2.2 库安装3、取内容3.1 获取教程名称3.2 获取目录及对应网址3.3 获取章节内容3.4 保存pdf3.5 合并pdf4、完整代码 1、网站介绍 之前再搜资料的时候经常会跳转到如下图所示的在线教程...requests # 用于网络请求 pip install beautifulsoup4 # 用于操作html pip install pdfkit # wkhtmltopdf 的Python...封装包 pip install PyPDF2 # 用于合并pdf 3、取内容 本文的目标网址为:http://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest...当然这个url是相对的url,前面还要拼接http://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/。...使用BeautifulSoup进行数据的提取: # 全局变量 base_url = 'http://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/' book_name

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取《The Hitchhiker’s Guide to Python!》python进阶书并制成pdf

这是日常学python的第15篇原创文章 前几篇文章我们学习了requests库和正则,还有个urllib库,我上篇文章也用了requests库来教大家去那些返回json格式的网页,挺好玩的。...有读者让我来个正则的,所以我今天就来个正则+requests来进行取。 今天原来是想小说的,但想到我不怎么看小说,读者也是都喜欢学习的,对吧?嘻嘻!...所以我来个与python相关的内容,恰好前几天我又看到别人推荐的一本python进阶书,这本书的作者是我们的python大神kennethreitz征集各路爱好python的人所写的,下面是地址: 中文版...但是不看也没有影响你学习爬虫哈,这个只是说些python的奇淫技巧。 由于这本书在网上只有英语的电子版,可我英语渣渣,所以个中文版的网页然后把他弄成电子版。...添加封面:点击左上角的 工具 -> 添加封面 即可 点击保存即可完成 转pdf:http://cn.epubee.com/epub转pdf.html 这个很容易就不说了。

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Python取文章,并转PDF格式电子书

前言 前段时间,我在某个姓B的发了个视频,就是采集了自己的文章,转制成PDF格式的教程,CSDN居然给我举报了!!!...现在我来写一篇获取自己的文章,然后转制成PDF格式的电子式,看看能不能发出去 wkhtmltopdf [软件],这个是必学准备好的,不然这个案例是实现不出来的 获取文章内容代码 发送请求, 对于url地址发送请求...解析数据, 提取内容 保存数据, 先保存成html文件 再把html文件转成PDF 代码实现 请求数据 import requests # 数据请求模块 url = f'https://blog.csdn.net.../fei347795790/article/list/1' # 确定请求网址 # headers 请求头, 主要用于伪装python, 防止程序被服务器识别出来 headers = { 'user-agent...文件 html_path = 'html\\ + title + '.html' pdf_path = 'pdf\\' + title + '.pdf' with open(html_path

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Python取文章,并把HTML格式转换成PDF格式

数据来源分析 (只有当你找到数据来源的时候, 才能通过代码实现) 确定需求(要取的内容是什么?) 取CSDN文章内容 保存pdf 通过开发者工具进行抓包分析 分析数据从哪里来的?...欢迎加入白嫖Q群:1039649593【电子书、源码、课件、软件、资料】都会分享 UP主解答问题VX:python10010 二....文件 多页取 导入模块 import requests # 数据请求 发送请求 第三方模块 pip install requests import parsel # 数据解析模块 第三方模块 pip...page}页数据内容=================') url = f'https://blog.csdn.net/qdPython/article/list/{page}' # python...>>> 不会给你返回数据 # 客户端(浏览器) 对于 服务器发送请求 >>> 服务器接收到请求之后 >>> 浏览器返回一个response响应数据 # headers 请求头 就是把python

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Python取杜赛博客教程内容,应用pdfkit打印pdf文件

听说杜佬的博客更新了,尤其是django教程,本渣渣由于没有钱充值网络,所以一直是断网状态下,本身也是有搜集教程进文件夹吃灰的通病,因此就有了这样一篇渣渣文,应用python取杜赛博客教程内容,同时应用...其实前面早已经分享过一篇吃灰文章:Python知乎专栏爬虫,pdfkit专栏文章制作PDF电子书! 不妨自行查看,所以又是一篇吃老本的文章,棺材板盖不住了嘿!...Python模块之pdfkit介绍及用法 1.pdfkit 库安装 pip install pdfkit #wkhtmltopdf 的Python封装包 2.安装wkhtmltopdf.exe文件 注...', options=options) 文档参考:https://pypi.org/project/pdfkit/ 回归正题,杜佬的博客,代码真规范啊!...取打印的pdf教程,本渣渣也已经打包好了给各位大佬哥!! ? 关注本渣渣微信公众号,回复 杜佬django教程 自取!

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爬虫取英文文档存为PDF,在读取PDF自动翻译文档

这几天在Python的官方文档,但是它里面全是英文,只有数字,没有汉字,原谅我这个英语渣渣搞不懂,只能靠翻译了,如果是复制到百度翻译的话太慢,耗时间。...先从Python官网开始吧 ? 就只抓了这一页的数据。这个简单,直接可以使用requests或者urllib抓取,然后转换成pdf。我的是在框架里面,有点麻烦,如果你觉得麻烦可以直接请求。...我是直接将一个div里面的这个内容全部拿下来,然后拼接一个新的html,将这个新的HTML转换成PDF。...第二阶段就是打开这个pdf,读取该文档,将其发送到百度翻译的框框,获取翻译的结果,重新保存 -----------读取文档-------- def read_pdf_to_text(self...): fp = open("What’s New In Python 3.8.pdf", "rb") # 根据二进制的方式读取 # 如果是url # fp=request.urlopen

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python运维实战pdf_python运维实例.pdf

python运维实例 第一部分Part 1 基础篇 ■ 第1 章 系统基础信息模块详解 ■ 第2 章 业务服务监控详解 ■ 第3 章 定制业务质量报表详解 ■ 第4 章 Python 与系统安全 Chapter...本章通过运用Python 第三方系统基础模块,可以轻松获取服务关键运营 指标数据,包括Linux 基本性能、块设备、网卡接口、系统信息、网络地址库等信息。...在本章接下来的内容当中,我们的 示例将在一个连续的Python 交互环境中进行。...进入Python 终端,执行python 命令进入交互式的Python 环境,像这样: # python Python 2.6.6 (r266:84292, Nov 22 2013, 12:16:22)...目前支持32 位和64 位的Linux 、Windows 、OS X 、FreeBSD 和Sun Solaris 等操作系统,支持从2.4 到3.4 的Python 版本,目前最新版本为2.0.0 。

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python解析PDF表格

通过看别人写的博客,发现python里面有关PDF解析的通常有以下四种: pdfminer,擅长仅仅是文字的解析,本小白试过了,是把表格解析成普通的文本,还经常会伴随一些莫名奇妙的不认识的符号。...这个方案pass掉 pdf2html,看例是把pdf解析成html,但是html的标签并没有规律,解析一个还行,但是本小白是许多的pdf文档下小标题的表格,这个方案直接pass掉 tabula...前提是是需要安装ImageMagick的 方案1:tabula import tabula # Read pdf into DataFrame df = tabula.read_pdf("..../P26.pdf",pages=str(1)) print(df) 这个直接返回的是一个数据帧,所以就直接是结构化的数据啦!.../P26.pdf") p0 = pdf.pages[0]#注意此处的pages是一个列表,索引是从0开始的 table = p0.extract_table() df = pd.DataFrame(table

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