爬取网站上的内容会放在哪里

爬取网站上的内容通常会被存储在本地磁盘上或者存储在内存中，这取决于你所使用的爬虫技术和程序设计。

如果你使用的是爬虫框架或者库，它们通常会提供一些内置的功能来帮助你保存爬取的内容。例如，如果你使用的是 Python 的爬虫框架 Scrapy，你可以使用它的 Item Pipeline 功能来将爬取的内容存储到本地文件、数据库或者其他存储服务中。

如果你手写爬虫程序，你可以使用 Python 的内置文件操作函数将爬取的内容写入本地文件，或者使用数据库库（如 MySQL、MongoDB 等）来将爬取的内容存储到数据库中。

总的来说，爬取的内容可以存储到各种不同的地方，具体选择哪种方式取决于你的具体需求和程序设计。

相关问题

python爬取csdn上的包含整人关键词的阅读量并且存入表格里

### 回答1：
首先需要安装第三方库beautifulsoup和requests，可以在命令行中输入“pip install beautifulsoup4 requests”来进行安装。
然后用requests库发送get请求获取网页源代码，再用beautifulsoup解析网页源代码，找到包含整人关键词的文章标题和阅读量。
最后用pandas库将这些数据存入表格中。

下面是一个示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

#请求网页
url = 'https://www.csdn.net/'
response = requests.get(url)

#解析网页
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
titles = soup.find_all('a', {'class': 'title'})

#找到包含整人关键词的标题
keyword = '整人'
result = []
for title in titles:
    if keyword in title.text:
        result.append({'title': title.text, 'read_count': title.next_sibling.next_sibling.text})

#存入表格
df = pd.DataFrame(result)
df.to_csv('csdn_data.csv', index=False)

上面的示例代码会爬取CSDN首页上所有包含整人关键词的文章标题和阅读量，并将这些数据存入名为csdn_data.csv的表格中。

注意：爬取网站数据需要遵守网站的使用协议和隐私政策，在爬取前请务必确保符合相关规定。

### 回答2：
Python爬虫是一种自动化获取网页信息的工具。要实现爬取CSDN上包含整人关键词的博文阅读量并将其存入表格，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的第三方库。使用requests库发送HTTP请求，使用BeautifulSoup库解析网页内容，使用pandas库处理数据，使用openpyxl库保存数据到Excel表格。

2. 发送HTTP请求，使用requests库从CSDN网站上获取博文页面的内容。可以使用get方法，并同时添加查询参数包含整人关键词。

3. 解析网页内容，使用BeautifulSoup库解析博文页面的HTML内容。可以使用find_all方法查找所有的博文链接，并使用正则表达式匹配博文的阅读量。

4. 处理数据，使用pandas库将博文的标题、链接和阅读量保存在一个DataFrame中。

5. 创建Excel表格，使用openpyxl库创建一个新的Excel表格，并将DataFrame的内容保存在表格的不同列中。

以下是示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook

# 发送HTTP请求，获取博文页面内容
base_url = "https://blog.csdn.net"
keyword = "整人"  # 整人关键词
params = {
    "q": keyword
}
response = requests.get(base_url, params=params)
page_content = response.text

# 解析网页内容，查找包含整人关键词的博文链接和阅读量
soup = BeautifulSoup(page_content, "html.parser")
articles = soup.find_all("a", class_="title")
data = []
for article in articles:
    title = article.get_text()  # 博文标题
    link = base_url + article.get("href")  # 博文链接
    read_count = re.findall(r"\d+", article.find_next_sibling("span").get_text())[0]  # 博文阅读量
    data.append([title, link, read_count])

# 将数据保存到DataFrame中
df = pd.DataFrame(data, columns=["标题", "链接", "阅读量"])

# 创建Excel表格并保存数据
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.append(["标题", "链接", "阅读量"])
for row in df.itertuples(index=False):
    ws.append(row)
wb.save("csdn_blog_data.xlsx")

运行以上代码后，程序会将包含整人关键词的博文的标题、链接和阅读量保存在一个名为"csdn_blog_data.xlsx"的Excel表格中。

### 回答3：
要实现这个功能，你可以使用Python中的 requests 和 BeautifulSoup 库来爬取CSDN上的内容，并利用 pandas 库来将数据存入表格中。

首先，你需要导入所需的库：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

然后，你可以使用 requests 库来获取包含整人关键词的文章列表页面，使用 BeautifulSoup 来解析页面内容：

url = 'https://so.csdn.net/so/search/s.do?q=整人'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

接下来，你可以使用 BeautifulSoup 提供的选择器来提取阅读量和标题信息，并将它们存入一个字典中：

articles = []
for item in soup.select('.search-list li'):
    title = item.select_one('.search-link').text.strip()
    views = item.select_one('.read-num').text.strip()
    articles.append({'标题': title, '阅读量': views})

最后，你可以使用 pandas 库将这个字典转换为 DataFrame，并将数据保存为一个表格文件（例如 CSV）：

df = pd.DataFrame(articles)
df.to_csv('csdn_articles.csv', index=False, encoding='utf-8')

整个过程就是这样。你可以将以上代码放在一个 Python 文件中并运行它，就可以完成爬取包含整人关键词的文章阅读量，并将数据存入表格的功能。请注意，爬取网站内容时应遵循相关法律法规。

python爬取微博评论

要爬取微博评论需要进行以下几个步骤：

1. 登录微博并进入需要爬取评论的页面，例如某一条微博的页面。
2. 打开浏览器的开发者工具（一般按 F12 键），并在 Network 标签页下刷新页面。
3. 点击页面上的“查看更多评论”按钮，此时 Network 标签页下会出现一个新的请求，这个请求的 URL 就是我们需要爬取评论的地址。
4. 右键点击请求，选择 Copy > Copy as cURL，得到请求的 cURL 命令，然后将其转换为 Python 代码。
5. 发送请求，解析返回的数据，获取评论内容。

下面是一个简单的 Python 爬取微博评论的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 请求的地址，根据实际情况修改
url = 'https://weibo.com/1234567890/ABCDE'

# 请求头部信息，根据实际情况修改
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',
    'Cookie': 'your cookie'
}

# 发送 GET 请求
response = requests.get(url, headers=headers)

# 解析 HTML 页面，获取评论列表
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
comment_list = soup.select('.list_li')

# 输出评论内容
for comment in comment_list:
    print(comment.select('.WB_text')[0].text)

需要注意的是，爬取微博评论需要登录，并且需要使用 Cookie 来维持登录状态。在代码中，将 Cookie 放在了请求头部信息中。另外，由于微博的页面结构经常变化，建议在实际使用时根据情况进行调整。