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爬虫豆瓣电影代码

Jupyter Notebook是一种交互式计算环境，常用于数据分析和机器学习。以下是一个简单的例子，展示了如何使用Python配合`pandas`、`requests`和`BeautifulSoup`库，在Jupyter Notebook中爬取豆瓣电影Top250的数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 发送GET请求
url = "https://movie.douban.com/top250"
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)

# 解析HTML
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
divs = soup.find_all('div', class_='hd')  # 找到电影标题所在的div

# 创建空列表存储数据
movies_data = []

# 遍历每个电影
for div in divs:
    title = div.a['title']  # 获取电影名称
    rank = div.find('span', class_='rating_num').text  # 获取评分
    movies_data.append({'title': title, 'rank': rank})

# 将数据转换成DataFrame
df_movies = pd.DataFrame(movies_data)
df_movies.head()  # 显示前几行结果

# 可能还需进一步处理数据，例如下载图片或保存到CSV文件

注意：此代码仅供参考，实际操作时可能会遇到豆瓣的反爬策略，如JavaScript渲染、验证码等。此外，频繁抓取可能导致IP受限，因此务必遵守豆瓣的使用政策。

jupyter网站爬虫

对于爬取Jupyter网站的数据，你可以使用Python中的一些强大的爬虫库，例如Requests和BeautifulSoup。以下是一个简单的示例代码，可以帮助你开始爬取Jupyter网站的数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 发送HTTP GET请求获取网页内容
url = "https://jupyter.org/"
response = requests.get(url)

# 使用BeautifulSoup解析网页内容
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

# 找到需要的数据并提取
# 例如，提取所有的链接
links = soup.find_all("a")
for link in links:
    print(link.get("href"))

这是一个简单的例子，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。请注意，在爬取网站数据时，要遵守网站的爬取规则和法律法规，以确保合法合规地进行爬取操作。