jupyter爬虫例子

Jupyter是一个非常方便的Python交互式编程环境，可以用于编写爬虫代码。以下是一个简单的Jupyter爬虫例子：

1. 首先，导入需要的库，比如requests和BeautifulSoup：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

2. 然后，使用requests库发送HTTP请求，获取网页源代码：

url = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)
html = response.text

3. 接着，使用BeautifulSoup库解析网页源代码，提取需要的信息：

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
links = soup.find_all('a')
for link in links:
    print(link.get('href'))

这个例子中，我们首先发送了一个HTTP请求，获取了一个网页的源代码。然后，使用BeautifulSoup库解析这个源代码，提取了所有的链接，并打印了出来。

相关问题

jupyter爬虫代码

### 如何在 Jupyter Notebook 中编写和运行爬虫代码

#### 安装必要的软件包
为了能够在 Jupyter Notebook 中顺利执行网络爬虫任务，首先需要确保已经安装了 `requests` 和 `beautifulsoup4` 这两个重要的 Python 库。可以通过如下命令完成这些库的安装：

pip install requests beautifulsoup4

这一步骤对于获取网页内容以及解析 HTML 文档至关重要[^2]。

#### 创建新的 Jupyter Notebook 文件并选择内核
启动 Jupyter Notebook 后，在浏览器界面点击 "New" 按钮创建一个新的笔记本文件，并从中挑选合适的编程语言环境——通常是带有 “Python 3”的选项来支持后续操作[^1]。

#### 编写爬虫脚本
一旦进入编辑模式就可以开始书写具体的爬虫逻辑了。下面是一个简单的例子展示怎样利用上述提到过的第三方模块去访问目标网站并提取所需的数据片段：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://example.com'  # 替换成实际的目标网址
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 找到页面上的所有链接标签<a>
    links = []
    for link in soup.find_all('a'):
        href = link.get('href')
        if href is not None and ('#' not in href): 
            links.append(href)
            
print(links[:5])  # 输出前五个有效链接作为测试结果

此段程序会向指定 URL 发送 HTTP 请求，接收响应后构建一个 Beautiful Soup 对象来进行 DOM 解析；最后遍历所有的 `<a>` 标签收集其对应的超链接地址。

#### 调试与优化
当初步实现完成后可以尝试多次修改和完善代码细节直到达到预期效果为止。值得注意的是由于反爬机制的存在某些站点可能会限制频繁请求的行为因此建议合理控制频率以免触发封禁措施影响正常的学习研究活动。

Jupyter 爬虫 小红书

### 编写爬取小红书内容的Python爬虫

为了在 Jupyter Notebook 中创建用于抓取小红书平台数据的 Python 爬虫程序，可以采用 `requests` 和 `BeautifulSoup` 库来处理 HTTP 请求并解析 HTML 文档。考虑到目标网站可能具有反爬机制，在此之前建议先了解目标站点的服务条款，确保活动合法合规。

#### 安装必要的库
首先安装所需的第三方模块：

pip install requests beautifulsoup4 lxml

接着导入这些包至工作环境中：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time

#### 设置请求头模拟浏览器行为
为了避免被服务器识别为自动化脚本而遭到封禁IP地址的情况发生，设置自定义User-Agent字符串模仿真实用户的访问模式:

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}

#### 发送GET请求获取页面HTML源码
构建函数发送 GET 方法调用以取得指定 URL 的响应体，并将其传递给 BeautifulSoup 进行分析：

def fetch_page(url):
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            print(f"Failed to load page {url}, status code: ",response.status_code)
            return None
    except Exception as e:
        print(e)
        return None

#### 解析网页结构提取所需信息
利用 CSS Selectors 或 XPath 表达式定位特定标签内的文本节点或其他属性值；这里假设要抓取的是笔记标题列表作为例子展示：

def parse_html(html_content):
    soup = BeautifulSoup(html_content,'lxml')
    titles = []
    
    items = soup.select('.note-item') # 假设每篇帖子对应的类名为 note-item
    
    for item in items:
        title_tag = item.find('h3', class_='title') # 每篇文章标题所在位置
        if title_tag is not None:
            titles.append(title_tag.string.strip())
            
    return titles

#### 主逻辑控制循环遍历多页结果
最后通过调整参数实现分页加载更多记录直至满足需求为止：

base_url = "https://www.xiaohongshu.com/discovery/item"
max_pages = 5  # 设定最大翻页次数
all_titles = []

for i in range(1,max_pages+1):
    url = f"{base_url}?page={i}"
    html = fetch_page(url)
    if html is not None:
        titles_on_this_page = parse_html(html)
        all_titles.extend(titles_on_this_page)
        
    # 随机等待一段时间再发起下一次请求防止触发频率限制
    sleep_time = round(random.uniform(1,3),2)
    time.sleep(sleep_time)

print(all_titles[:10])  # 输出前十个条目验证效果

上述代码片段仅作教学用途，请勿滥用于非法目的。实际部署时还需考虑更复杂的场景比如登录态保持、验证码破解等问题[^1]。