webscraper 爬取二级网页_web scraper——简单的爬取数据【二】

时间: 2023-11-24 16:07:18 浏览: 53
好的,以下是关于使用 Python 的 web scraper 爬取二级网页的简单教程: 1. 导入必要的库 在 Python 中,我们需要使用一些第三方库来实现网页爬取。其中,最为常用的包括 requests 和 BeautifulSoup。前者用于获取网页源代码,后者用于解析 HTML 代码。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup ``` 2. 获取二级网页 要获取二级网页的内容,我们首先需要获取主网页的链接,然后使用 requests 库获取其源代码,进而找到所有二级网页的链接。我们可以使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 代码,并使用 find_all 方法找到所有 a 标签中的 href 属性,即所有链接。 ```python # 获取主网页的链接 url = "https://example.com" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser") # 获取所有二级网页的链接 links = [] for link in soup.find_all("a"): href = link.get("href") if href.startswith("https://example.com/second-level"): links.append(href) ``` 这里我们假设所有二级链接都以 "https://example.com/second-level" 开头。 3. 爬取二级网页的内容 现在我们已经得到了所有二级网页的链接,接下来就可以依次爬取它们的内容了。和获取主网页的源代码类似,我们可以使用 requests 库获取每个二级网页的源代码,然后使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 代码,找到我们需要的内容。 ```python # 爬取所有二级网页的内容 for link in links: response = requests.get(link) soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser") # 这里可以根据需要找到需要的内容 ... ``` 这里需要注意的是,每个二级网页的 HTML 代码可能会有所不同。因此,我们需要根据实际情况找到我们需要的内容。 4. 完整代码 以下是一个完整的示例程序,用于爬取某个网站中以 "https://example.com/second-level" 开头的所有二级网页的标题和正文: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup # 获取主网页的链接 url = "https://example.com" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser") # 获取所有二级网页的链接 links = [] for link in soup.find_all("a"): href = link.get("href") if href.startswith("https://example.com/second-level"): links.append(href) # 爬取所有二级网页的内容 for link in links: response = requests.get(link) soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser") # 找到标题和正文 title = soup.find("h1").text content = soup.find("div", class_="content").text # 输出结果 print("Title:", title) print("Content:", content) ``` 这段代码可以根据实际需要进行修改。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

网页爬虫 非常实用工具

Web Scraper 网页爬虫 非常实用工具,亲测并制作文档,请勿用于非法用途!〜〜
recommend-type

web cms trs二次开发手册

 本文档是专门针对WCM产品的二次开发而编写的指导性手册;它从设计原理和应用实践两个方面详细阐述了有关二次开发中所涉及的问题。  本文档是由TRS WCM产品开发组共同建立和维护的。在实际的应用中,WCM开发组有...
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

spring添加xml配置文件

1. 创建一个新的Spring配置文件,例如"applicationContext.xml"。 2. 在文件头部添加XML命名空间和schema定义,如下所示: ``` <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成,这
recommend-type

输出这段Python代码输出所有3位整数中,个位是5且是3的倍数的整数

``` for i in range(100,1000): if i%10 == 5 and i%3 == 0: print(i) ``` 输出结果: ``` 105 135 165 195 225 255 285 315 345 375 405 435 465 495 525 555 585 615 645 675 705 735 765 795 825 855 885 915 945 975 ```