pyhton爬取热点话题

可以使用Python中的requests和BeautifulSoup库来爬取热点话题。首先，使用requests库发送请求获取网页内容，然后使用BeautifulSoup库解析网页内容，提取出热点话题的相关信息。具体实现可以参考以下代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.baidu.com/s?wd=%E7%83%AD%E7%82%B9%E8%AF%9D%E9%A2%98'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
hot_topics = soup.select('.c-gap-top-small a')

for topic in hot_topics:
print(topic.text)

注意：以上代码仅供参考，具体实现可能需要根据实际情况进行调整。

相关问题

pyhton爬取网页数据

Python爬取网页数据的过程可以分为以下几个步骤：

1. 定义起始URL和爬取页数：在编写爬虫程序时，可以通过设置起始URL和爬取的页数来指定需要爬取的网页范围。例如，在编写spiders.py文件时，可以设置start_urls列表，其中包含需要爬取的网页URL，如['https://www.lagou.com/zhaopin/Python/' + str(x) for x in range(1, 22)]。这样可以通过循环爬取指定页数的网页。

2. 发起HTTP请求并获取网页源代码：利用Python的requests库，可以发起HTTP请求，获取网页的源代码。在获取源代码时，可以使用requests库的get()方法，并设置verify参数为False以忽略https的安全警告。获取到的网页源代码可以保存为文件或者使用后续的解析工具进行处理。

3. 解析网页源代码：如果需要获取网页中的特定数据，可以使用解析工具如BeautifulSoup来解析网页源代码。通过解析工具，可以提取出需要的数据，如岗位名称、薪资水平、招聘单位、工作地点、工作经验、学历要求等。例如，在items.py文件中，可以使用Scrapy框架提供的字段定义，定义需要保存的数据字段。

4. 数据清洗和分析：在获取到数据后，可以对数据进行清洗和处理。根据具体需求，可以使用Python中的各种数据处理和分析库对数据进行清洗、筛选、聚合等操作。例如，可以使用pandas库进行数据清洗和处理，使用matplotlib或者seaborn库进行数据可视化。

5. 存储数据：最后，可以将数据存储到适当的存储介质中，如MongoDB数据库。可以使用Python的MongoDB库来连接数据库，并将清洗和处理后的数据存储到指定的集合中。

综上所述，通过编写Python爬虫程序，可以从指定的招聘网站上爬取数据，并将数据存入MongoDB数据库中，然后进行数据清洗、分析和可视化等操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pyhton爬取拉勾网数据保存到MongoDB](https://blog.csdn.net/xiangminghan/article/details/107331314)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Pyhton爬取数据的方法总结](https://blog.csdn.net/new_buff_007/article/details/107347026)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

pyhton 爬取广东省统计年鉴数据

可以使用 Python 中的 requests 和 BeautifulSoup 库来爬取广东省统计年鉴数据。步骤如下：

1. 打开数据源网站 http://tjj.gd.gov.cn/data/yearbook/2021/index.html
2. 使用 requests 库发送 GET 请求获取网页源码，代码如下：

import requests

url = 'http://tjj.gd.gov.cn/data/yearbook/2021/index.html'
response = requests.get(url)
html = response.text

3. 使用 BeautifulSoup 库解析网页源码，获取需要的数据，代码如下：

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
table = soup.find('table', class_='table table-bordered table-hover')
thead = table.thead.tr
tbody = table.tbody
years = [th.text for th in thead.find_all('th')[1:]]
data = {}
for tr in tbody.find_all('tr'):
    tds = tr.find_all('td')
    topic = tds[0].text
    values = [td.text for td in tds[1:-1]]
    data[topic] = dict(zip(years, values))

4. 将数据保存到本地文件，代码如下：

import json

with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f)

完整代码如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json

url = 'http://tjj.gd.gov.cn/data/yearbook/2021/index.html'
response = requests.get(url)
html = response.text

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
table = soup.find('table', class_='table table-bordered table-hover')
thead = table.thead.tr
tbody = table.tbody
years = [th.text for th in thead.find_all('th')[1:]]
data = {}
for tr in tbody.find_all('tr'):
    tds = tr.find_all('td')
    topic = tds[0].text
    values = [td.text for td in tds[1:-1]]
    data[topic] = dict(zip(years, values))

with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f)

这样就可以将广东省统计年鉴数据爬取下来并保存到本地文件中了。