python爬取网易buff热门物品代码
时间: 2023-08-13 13:07:21 浏览: 56
以下是使用 Python 爬取网易BUFF热门物品的代码：
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://www.163.com/buff/'
res = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
items = soup.select('.item')
for item in items:
name = item.select_one('.name').text.strip()
price = item.select_one('.price').text.strip()
print(name, price)
```
解释：
1. 使用 requests 库发送 GET 请求，获取网页的 HTML 内容；
2. 使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 内容；
3. 使用 CSS 选择器选择所有热门物品的标签；
4. 遍历每个物品标签，获取名称和价格信息，并打印出来。
相关问题
Python爬取网易buff代码
好的，下面是一个简单的Python爬取网易buff的代码示例，您可以参考一下：
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 网易buff的商品页面链接
url = 'https://buff.163.com/market/goods?goods_id=43015'
# 发送请求
html = requests.get(url).text
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# 获取商品名称、价格、库存等信息
name = soup.find('div', {'class': 'name'}).text.strip()
price = soup.find('span', {'class': 'price'}).text.strip()
stock = soup.find('div', {'class': 'stock'}).text.strip()
# 输出获取的信息
print('商品名称：', name)
print('商品价格：', price)
print('商品库存：', stock)
```
解释一下代码的过程：
1. 我们首先需要发送一个请求，获取网页的HTML代码，这里使用了requests库。
2. 然后，使用BeautifulSoup库来解析HTML代码，方便我们获取所需要的信息。
3. 通过查看网页源代码，我们可以找到商品名称、价格、库存等信息所在的标签和类名。
4. 最后，我们使用find()方法来查找这些标签，并将获取到的文本信息打印出来。
希望这个代码示例能够帮助您更好地理解Python爬取网页的过程！
一个完整的python爬取网易buff热门饰品数据，并以网页形式展示出来的代码
好的，以下是一个完整的Python爬取网易BUFF热门饰品数据，并以网页形式展示出来的代码：
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from flask import Flask, render_template
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
url = 'https://buff.163.com/market/goods?game=csgo#tab=selling&page_num=1'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
items = soup.find_all('div', {'class': 'items'})
data = []
for item in items:
name = item.find('div', {'class': 'name'}).get_text()
price = item.find('div', {'class': 'price'}).get_text()
data.append([name, price])
return render_template('index.html', data=data)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
```
上面的代码中，我们定义了一个Flask应用，并在根路径下定义了一个视图函数index。在index函数中，我们使用requests和beautifulsoup库来爬取网易BUFF热门饰品数据，并将数据保存在一个列表中。最后，我们使用render_template方法将数据传递给模板文件index.html，并渲染模板文件生成HTML页面。
下面是index.html模板文件的代码：
```html
<!doctype html>
<html>
<head>
<title>网易BUFF热门饰品数据</title>
</head>
<body>
<table>
<thead>
<tr>
<th>名称</th>
<th>价格</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
{% for item in data %}
<tr>
<td>{{ item[0] }}</td>
<td>{{ item[1] }}</td>
</tr>
{% endfor %}
</tbody>
</table>
</body>
</html>
```
上面的代码中，我们使用了Jinja2模板引擎来渲染HTML页面。我们在模板文件中定义了一个表格，用于展示爬取到的数据。最后，我们使用for循环来遍历数据列表，并将每个饰品的名称和价格显示在表格中。
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以下是用matlab绘制高斯色噪声情况下频率估计CRLB的代码：
```matlab
% 参数设置
N = 100; % 信号长度
se = 0.5; % 噪声方差
w = zeros(N,1); % 高斯色噪声
w(1) = randn(1)*sqrt(se);
for n = 2:N
w(n) = 0.8*w(n-1) + randn(1)*sqrt(se);
end
% 计算频率估计CRLB
fs = 1; % 采样频率
df = 0.01; % 频率分辨率
f = 0:df:fs/2; % 频率范围
M = length(f);
CRLB = zeros(M,1);
for
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