本文研究的主要是Python使用requests及BeautifulSoup构建一个网络爬虫,具体步骤如下。
功能说明
在Python下面可使用requests模块请求某个url获取响应的html文件,接着使用BeautifulSoup解析某个html。
案例
假设我要http://maoyan.com/board/4猫眼电影的top100电影的相关信息,如下截图:
获取电影的标题及url。
安装requests和BeautifulSoup
使用pip工具安装这两个工具。
pip install requests
pip install beautifulsoup4
程序
__author__ = 'Qian Yang' # -*- coding:utf-8 -*- import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_one_page(url): response= requests.get(url) if response.status_code == 200: return response.content.decode("utf8","ignore").encode("gbk","ignore") #采用BeautifulSoup解析 def bs4_paraser(html): all_value = [] value = {} soup = BeautifulSoup(html,'html.parser') # 获取每一个电影 all_div_item = soup.find_all('div', attrs={'class': 'movie-item-info'}) for r in all_div_item: # 获取电影的名称和url title = r.find_all(name="p",attrs={"class":"name"})[0].string movie_url = r.find_all('p', attrs={'class': 'name'})[0].a['href'] value['title'] = title value['movie_url'] = movie_url all_value.append(value) value = {} return all_value def main(): url = 'http://maoyan.com/board/4' html = get_one_page(url) all_value = bs4_paraser(html) print(all_value) if __name__ == '__main__': main()
代码测试可用,实现效果:
总结
以上就是本文关于Python使用requests及BeautifulSoup构建爬虫实例代码的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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2025年01月11日
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