盖州网站建设,专利申请,网页小游戏推荐,哪里有做网站系统网络爬虫#xff08;又被称为网页蜘蛛#xff0c;网络机器人#xff09;就是模拟客户端发送网络请求#xff0c;接收请求响应#xff0c;一种按照一定的规则#xff0c;自动地抓取互联网信息的程序。
只要是浏览器能做的事情#xff0c;原则上#xff0c;爬虫都能够做…网络爬虫又被称为网页蜘蛛网络机器人就是模拟客户端发送网络请求接收请求响应一种按照一定的规则自动地抓取互联网信息的程序。
只要是浏览器能做的事情原则上爬虫都能够做 先来看一下最简单的网络爬虫百度Logo图片提取 import requestsr requests.get(https://www.baidu.com/img/bd_logo1.png)with open(baidu.png,wb) as f:f.write(r.content)接下来按照爬虫基本工作流程提取内涵社区网站文本内容
1.获取url urlhttp://neihanshequ.com/
headers {User-Agent:Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/61.0.3163.100 Safari/537.36} 2.发送请求接受响应
r requests.get(url,headersheaders)
html_str r.content.decode()
3.提取数据 h1 classtitlep公交车上一小伙对着手机打公放点微信语音“臭小子你是不是一点也不想你老娘都不知道陪我聊聊天回家来看看我...”每点开这段语音小伙都自言自语说道“别唠叨啦我每天都陪你聊天好不好想你了老妈...”一大爷看不下去了说道“小伙子你能不能不循环播这段语音你要是想你妈了能不能给她打个电话”小伙说道“上个月她走了就只剩下这段语音了...”/p/h1
t re.findall(rh1 class\title\.*?p(.*?)/p.*?/h1,html_str,re.S)
4.保存数据 with open(neihan.txt,w,encodingutf-8) as f:for i in t:f.write(i)f.write(\n)这是最简单的面向过程网站爬取最终代码如下 import re
import requests
def Neihanurlhttp://neihanshequ.com/headers {User-Agent:Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/61.0.3163.100 Safari/537.36}r requests.get(url,headersheaders)html_str r.content.decode()h1 classtitlep公交车上一小伙对着手机打公放点微信语音“臭小子你是不是一点也不想你老娘都不知道陪我聊聊天回家来看看我...”每点开这段语音小伙都自言自语说道“别唠叨啦我每天都陪你聊天好不好想你了老妈...”一大爷看不下去了说道“小伙子你能不能不循环播这段语音你要是想你妈了能不能给她打个电话”小伙说道“上个月她走了就只剩下这段语音了...”/p/h1t re.findall(rh1 class\title\.*?p(.*?)/p.*?/h1,html_str,re.S)with open(neihan.txt,w,encodingutf-8) as f:for i in t:f.write(i)f.write(\n)
Neihan按照面向对象爬取内涵社区网站文本爬虫工作流程代码如下 # codingutf-8
import requests
import re
import jsonclass Neihan:def __init__(self):self.start_url http://neihanshequ.com/self.headers {User-Agent:Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/61.0.3163.100 Safari/537.36}self.next_url_temp http://neihanshequ.com/joke/?is_json1app_nameneihanshequ_webmax_time{}def parse_url(self,url): #发送url地址的请求获取响应r requests.get(url,headersself.headers)return r.content.decode()def get_first_page_content_list(self,html_str):t re.findall(rh1 class\title\.*?p(.*?)/p.*?/h1, html_str, re.S)#获取max——timemax_time re.findall(max_time: (.*?),html_str,re.S)[0]return t,max_timedef save_content_list(self,content_list): #保存for content in content_list:print(content)def get_content_list(self,html_str):dict_response json.loads(html_str)content_list [i[group][text] for i in dict_response[data][data]]max_time dict_response[data][max_time]#获取has_morehas_more dict_response[data][has_more]return content_list,max_time,has_moredef run(self):#实现主要逻辑#1.start_url#2.发送请求获取响应html_str self.parse_url(self.start_url)#3.提取数据content_list,max_time self.get_first_page_content_list(html_str)#4.保存self.save_content_list(content_list)#5.获取第二页的urlhas_moreTruewhile has_more:next_url self.next_url_temp.format(max_time)html_str self.parse_url(next_url) #发送下一页的请求content_list,max_time,has_more self.get_content_list(html_str)#获取json中的段子和max——timeself.save_content_list(content_list)if __name__ __main__:neihan Neihan()neihan.run()
