python爬取“https://www.kaoshibao.com/sctk/”题库

Python爬取网络数据通常使用`requests`库来发送网络请求，并通过`BeautifulSoup`库进行HTML内容的解析。以下是一个简单的步骤介绍：

1. 安装必要的库：

   pip install requests
   pip install beautifulsoup4

2. 使用`requests`库获取网页内容：

   import requests

   url = 'https://www.kaoshibao.com/sctk/'
   response = requests.get(url)
   # 检查请求是否成功
   if response.status_code == 200:
       # 进行下一步解析

3. 使用`BeautifulSoup`解析网页内容：

   from bs4 import BeautifulSoup

   soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
   # 根据网页结构提取所需数据

4. 根据题库网页的结构，提取相关信息，例如题目的标题、选项、答案等。

5. 保存或者处理爬取的数据。

注意：爬虫行为应遵守网站的robots.txt规则和相关法律法规，不要对服务器造成过大的访问压力。另外，网站的结构随时可能发生变化，因此爬虫代码可能需要根据实际情况进行调整。

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用python爬取“https://www.kaoshibao.com/sctk/”在线练习题库，保存成"题库.txt"

要用Python爬取网页“https://www.kaoshibao.com/sctk/”上的在线练习题库并保存成"题库.txt"，你可以按照以下步骤进行：

1. 首先，你需要安装`requests`和`BeautifulSoup`库（如果你还没有安装的话），这两个库可以帮助你发送HTTP请求和解析HTML内容。你可以使用pip命令进行安装：

   pip install requests beautifulsoup4

2. 接下来，编写Python脚本来爬取网页数据。使用`requests`库发送HTTP请求获取网页内容，然后使用`BeautifulSoup`解析HTML文档。

3. 找到包含题库内容的HTML元素，并提取出你需要的题目信息。

4. 将提取出的信息保存到文本文件中。

下面是一个简单的代码示例，用于说明如何实现这个过程：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 目标URL
url = 'https://www.kaoshibao.com/sctk/'

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

# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析HTML内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 假设题目都在某个特定的HTML元素中，比如class为"question"的div中
    # 这里需要根据实际网页结构进行调整
    questions = soup.find_all('div', class_='question')
    
    # 打开文件准备写入
    with open('题库.txt', 'w', encoding='utf-8') as file:
        for question in questions:
            # 提取题目文本，这里也需要根据实际网页结构进行调整
            question_text = question.get_text().strip()
            # 写入文件
            file.write(question_text + '\n\n')
else:
    print('请求失败，状态码：', response.status_code)

请注意，以上代码是一个简单的示例，实际上网页的结构可能更加复杂，题目可能分布在不同的HTML元素或类名中。你需要根据实际的网页结构来调整选择器。另外，如果网站有反爬虫措施，可能需要额外处理如设置请求头、处理Cookies、使用代理等。

extras/check_dependencies.sh rm -f cub tar xozf openfst-1.7.2.tar.gz tar zxvf sctk-20159b5.tar.gz tar -xmzf cub-1.8.0.tar.gz gzip: stdin: unexpected end of file tar: Child returned status 1 tar: Error is not recoverable: exiting now gzip: stdin: unexpected end of file make: *** [Makefile:131: sctk] Error 2 make: *** Waiting for unfinished jobs.... tar: Child returned status 1 tar: Error is not recoverable: exiting now make: *** [Makefile:185: cub/common.mk] Error 2 extras/check_dependencies.sh: automake is not installed. extras/check_dependencies.sh: autoconf is not installed. extras/check_dependencies.sh: gfortran is not installed extras/check_dependencies.sh: neither libtoolize nor glibtoolize is installed extras/check_dependencies.sh: subversion is not installed extras/check_dependencies.sh: Intel MKL does not seem to be installed. ... Run extras/install_mkl.sh to install it. Some distros (e.g., Ubuntu 20.04) provide ... a version of MKL via the package manager, but verify that it is up-to-date. ... You can also use other matrix algebra libraries. For information, see: ... http://kaldi-asr.org/doc/matrixwrap.html extras/check_dependencies.sh: Some prerequisites are missing; install them using the command: sudo apt-get install automake autoconf gfortran libtool subversion make: *** [Makefile:39: check_required_programs] Error 1

这是一个关于安装Kaldi时出现的错误信息，提示缺少一些依赖库，包括automake、autoconf、gfortran、libtool、subversion等。建议使用以下命令安装缺少的依赖：

sudo apt-get install automake autoconf gfortran libtool subversion

另外，如果需要使用Intel MKL库，则需要运行extras/install_mkl.sh安装该库。如果使用其他的矩阵代数库，可以参考http://kaldi-asr.org/doc/matrixwrap.html。