爬取的HTML页面数据 原理
时间: 2023-09-03 07:08:51 浏览: 61
爬取 HTML 页面数据的原理大致如下:
1. 首先需要确定要爬取的页面 URL,通过网络请求将 URL 发送给服务器。
2. 服务器收到请求后,会返回对应的 HTML 数据,爬虫程序通过解析 HTML 标签和属性,提取所需的数据。
3. 爬虫程序可以使用各种编程语言和库,如 Python 的 requests 和 BeautifulSoup,Java 的 Jsoup 等,来实现 HTML 数据的爬取和解析。
4. 爬虫程序需要注意反爬机制,如设置 User-Agent,设置请求头,使用代理等方式来模拟正常用户的行为,避免被服务器屏蔽或限制。
5. 爬虫程序需要遵守网站的规则和法律法规,如 robots.txt 文件中的规定,不得爬取敏感信息等。
相关问题
python爬取的原理
Python爬虫的原理是通过编写程序自动抓取互联网上的数据,主要包括网页、图片、视频、音频等。其实现原理是通过HTTP协议,向目标服务器发送请求,然后解析所获取的HTML页面,获取需要的数据。具体步骤如下:
1. 发送请求:使用Python的HTTP库如Requests、urllib等发送HTTP请求,可以根据需要设置请求头、请求参数等。
2. 获取页面:获得响应后,可以使用Python的HTML解析库如Beautiful Soup、lxml等解析HTML页面,获取所需的数据。
3. 数据存储:将获取到的数据存储至本地或其他目的地,一般可以使用Python的文件I/O模块实现。
4. 遍历链接:对于需要爬取多个页面的情况,需要在解析页面时获取页面中的链接,然后继续发送请求,重复上述步骤,实现爬取多个页面的目的。
总之,Python爬虫的原理就是通过程序模拟人类对网页的请求和浏览,抓取数据并分析处理,最后将其存储在本地或其他目的地。
爬取“新浪财经-股票-行情-北交所”的全部5页共200支股票数据,并将爬取的200条股票数据写入“csv文件。 实验原理
爬取“新浪财经-股票-行情-北交所”的全部5页共200支股票数据的实验原理大致如下:
1. 首先需要确定要爬取的页面 URL,通过网络请求将 URL 发送给服务器。
2. 分析页面结构和元素,确定需要爬取的数据,如股票名称、代码、当前价格、涨跌幅等。
3. 使用 Python 的 requests 库发送网络请求,获取 HTML 数据。
4. 使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 数据,获取所需的数据。
5. 将数据存储到列表中,遍历所有页面,将数据存储到一个列表中。
6. 使用 pandas 库将数据列表转换成 DataFrame 对象。
7. 使用 DataFrame 的 to_csv() 方法将数据写入 csv 文件。
具体实现过程可以参考以下步骤:
1. 导入必要的库
```
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
```
2. 确定要爬取的页面 URL,遍历所有页面,获取数据
```
data = [] # 存储数据的列表
for i in range(1, 6): # 遍历所有页面
url = 'https://finance.sina.com.cn/stock/sjjhq/bjshydt/{}.shtml'.format(i)
r = requests.get(url)
r.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
table = soup.find('table', class_='tbl-data')
trs = table.find_all('tr')[1:] # 去掉表头行
for tr in trs:
tds = tr.find_all('td')
name = tds[0].text # 股票名称
code = tds[1].text # 股票代码
price = tds[2].text # 当前价格
change = tds[3].text # 涨跌幅
data.append([name, code, price, change])
```
3. 将数据存储到 DataFrame 对象中
```
columns = ['股票名称', '股票代码', '当前价格', '涨跌幅']
df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)
```
4. 将数据写入 csv 文件
```
df.to_csv('data.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
```
这样就完成了对“新浪财经-股票-行情-北交所”的全部5页共200支股票数据的爬取,并将爬取的200条股票数据写入 csv 文件的操作。
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