关于requests库特点描述正确的是？（6 分） A． requests库适合小规模爬取 B． requests库适合数据量小的操作 C． requests库爬取速度不敏感 D． requests库可以爬取网页，玩转网页

时间: 2023-06-10 15:08:36 浏览: 247

Python基于requests库爬取网站信息

requests库是一个简介且简单的处理HTTP请求的第三方库 get()是获取网页最常用的方式，其基本使用方式如下使用requests库获取HTML页面并将其转换成字符串后，需要进一步解析HTML页面格式，这里我们常用的就是beautifulsoup4库，用于解析和处理HTML和XML 下面这段代码便是爬取百度的信息并简单输出百度的界面信息 import requests from bs4 import BeautifulSoup r=requests.get('http://www.baidu.com') r.encoding=None result=r.text bs=Beautif 在Python编程领域，网络爬虫是一项重要的技能，用于自动化地从互联网上抓取大量数据。在本篇讨论中，我们将聚焦于使用`requests`库来爬取网站信息，并结合`beautifulsoup4`库进行HTML解析。`requests`库是一个强大的第三方库，用于处理HTTP请求，而`beautifulsoup4`则是一个方便的工具，用于解析HTML和XML文档结构。让我们了解`requests.get()`函数的基本用法。这个函数是`requests`库中最常用的方法，用于发送HTTP GET请求到指定的URL。例如，要获取百度首页的内容，我们可以这样写： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'http://www.baidu.com' response = requests.get(url) response.encoding = None # 根据实际返回的编码设置响应的编码 html_content = response.text soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') print(soup.title) # 输出网页标题元素 print(soup.title.text) # 输出网页标题文本 ``` 在上述代码中，`requests.get()`发送GET请求到`http://www.baidu.com`，然后`response`对象包含了服务器的响应。`response.text`将响应体转换为字符串，而`BeautifulSoup`则用来解析HTML，便于我们查找和提取所需信息。当处理中文字符时，可能出现乱码问题。为了避免这种情况，我们可以使用`io`和`sys`库，如以下示例所示： ```python import io import sys sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='gb18030') # 然后继续执行你的爬虫代码... ``` 此外，为了防止被目标网站识别为爬虫，我们需要设置合适的`User-Agent`头信息，这有助于模仿浏览器行为。以下是一个示例： ```python headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; zh-CN; rv:1.9.1.6)", "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8", "Accept-Language": "en-us", "Connection": "keep-alive", "Accept-Charset": "GB2312,utf-8;q=0.7,*;q=0.7" } r = requests.get('your-url', headers=headers) ``` 接下来，我们看看如何使用`requests`和`beautifulsoup4`爬取51job网站上的Python职位薪资信息： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,python,2,1.html?lang=c&stype=&postchannel=0000&workyear=99&cotype=99&degreefrom=99&jobterm=99&companysize=99&providesalary=99&lonlat=0%2C0&radius=-1&ord_field=0&confirmdate=9&fromType=&dibiaoid=0&address=&line=&specialarea=00&from=&welfare=' r = requests.get(url, headers=headers) r.encoding = r.apparent_encoding # 根据实际返回的编码设置响应的编码 html_content = r.text soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') u1_elements = soup.find_all('u1', attrs={'class': 'item_con_list'}) print(len(u1_elements)) # 输出职位数量 salary_spans = soup.find_all('span', attrs={'class': 't4'}) for salary in salary_spans: print(salary.text) # 输出薪资信息 ``` 上述代码首先找到包含薪资信息的`<u1>`元素，然后遍历并打印出所有薪资相关的`<span class="t4">`元素的文本。 Python的`requests`库提供了简洁的接口来发送HTTP请求，而`beautifulsoup4`库则帮助我们解析和提取网页数据。这两个库的结合使用使得网络爬虫的开发变得更加容易。不过，实际应用中还需要考虑反爬策略、数据存储、异常处理等多个方面，确保爬虫程序的稳定性和效率。同时，遵循网站的robots.txt规则和法律法规，尊重网站的版权和用户隐私。

D． requests库可以爬取网页，玩转网页，这一描述是正确的。requests库是Python中一个常用的网络请求库，可以方便地发送HTTP/1.1请求，使用起来简单明了，同时也提供了许多高级功能，例如：国际化支持、文件上传、Cookie持久化、连接池、SSL验证等。因此，requests库被广泛应用于网络爬虫、自动化测试、数据采集等方面。

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