from lxml import etree import numpy as np import requests headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.162 Safari/537.36' } url="http://finance.caijing.com.cn/insurance/" response = requests.get(url,headers = headers) response.encoding = 'utf8' html = response.text root = etree.HTML(html) node_list = root.xpath("//div[@class='main_lt']/ul/li/div[@class='wzbt']/a/text()") node_list #保存为txt np.savetxt('./caijing_list.txt',node_list,fmt='%s')

这段代码是使用Python中的requests和lxml库爬取财经网站http://finance.caijing.com.cn/insurance/上的新闻标题，并将标题保存为txt文件。具体步骤如下：

1. 导入需要的库，包括requests、lxml和numpy库。

2. 设置请求头信息，模拟浏览器发送请求。

3. 使用requests库发送GET请求，获取网页HTML源代码，并指定编码为utf8。

4. 使用lxml库解析HTML文档，获取新闻标题所在的节点。

5. 使用xpath语法选择节点，获取新闻标题文本列表。

6. 使用numpy库的savetxt函数将新闻标题列表保存为txt文件。

值得注意的是，在运行此段代码前，需要先安装好相应的库，否则会出现导入错误。另外，网站的反爬虫机制也可能会导致代码无法正常运行，需要针对具体情况进行相应的处理。

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import re import requests from lxml import etree import numpy as np import pandas as pd from lxml import etree import numpy as np import requests headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.162 Safari/537.36' } url="https://www.5iai.com/#/jobList" response = requests.get(url,headers = headers) response.encoding = 'utf8' html = response.text root = etree.HTML(html) node_list = root.xpath("//div[@class='wrap']/text()") #/ul/li/div[@class='jobInfo']/span node_list #保存为txt np.savetxt('C:/Users/11148/Desktop/daijing_list.txt',node_list,fmt='%s')

这段代码是用Python爬取了一个网站（https://www.5iai.com/#/jobList）上的数据，并将获取的数据保存到了一个txt文件中。

具体的实现过程如下：

1. 引入需要的库：re、requests、lxml、numpy、pandas

2. 设置请求头，模拟浏览器访问网站，避免被反爬虫机制封禁

3. 发送get请求，获取网页的HTML源代码，并设置编码格式为utf-8

4. 使用lxml库解析HTML源代码，获取需要的节点信息，这里使用xpath语法进行节点的定位

5. 将获取的节点信息保存到一个txt文件中，使用numpy库的savetxt函数实现

需要注意的是，这段代码中的xpath定位语句可能会因为网页结构的变化而失效，需要根据实际情况进行调整。同时，爬取网站数据也需要遵守相关法律法规和网站的使用规定，不得进行非法爬取行为。

import requestsfrom lxml import etreeimport numpy as np# 设置请求头信息headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.162 Safari/537.36' }# 定义获取页面新闻标题列表的函数def get_page_titles(url): response = requests.get(url,headers = headers) response.encoding = 'utf8' html = response.text root = etree.HTML(html) node_list = root.xpath("//div[@class='main_lt']/ul/li/div[@class='wzbt']/a/text()") return node_list# 定义一个空列表，用于保存所有页面的新闻标题all_titles = []# 对所有页面进行遍历，将每一页的新闻标题列表添加到空列表中for i in range(1, 11): url = "http://finance.caijing.com.cn/insurance/index_{}.shtml".format(i) titles = get_page_titles(url) all_titles += titles# 使用numpy库的savetxt函数将所有新闻标题保存为txt文件np.savetxt('./caijing_list.txt',all_titles,fmt='%s') 根据这个代码给出实例

这段代码是一个爬虫程序，用于从“财经网”上获取新闻标题，并将其保存为一个文本文件。这个程序的主要逻辑是：

1. 定义一个函数 get_page_titles(url)，用于获取指定页面的新闻标题列表。
2. 使用 requests 库发送 HTTP 请求，获取页面内容。
3. 使用 lxml 库解析页面 HTML，从中提取出新闻标题列表。
4. 定义一个空列表 all_titles，用于保存所有页面的新闻标题。
5. 对所有页面进行遍历，并将每一页的新闻标题列表添加到空列表中。
6. 使用 numpy 库的 savetxt 函数将所有新闻标题保存为 txt 文件。

下面是一个具体的例子，演示如何使用这个程序：

import requests
from lxml import etree
import numpy as np

# 设置请求头信息
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.162 Safari/537.36' }

# 定义获取页面新闻标题列表的函数
def get_page_titles(url):
    response = requests.get(url,headers = headers)
    response.encoding = 'utf8'
    html = response.text
    root = etree.HTML(html)
    node_list = root.xpath("//div[@class='main_lt']/ul/li/div[@class='wzbt']/a/text()")
    return node_list

# 定义一个空列表，用于保存所有页面的新闻标题
all_titles = []

# 对所有页面进行遍历，将每一页的新闻标题列表添加到空列表中
for i in range(1, 11):
    url = "http://finance.caijing.com.cn/insurance/index_{}.shtml".format(i)
    titles = get_page_titles(url)
    all_titles += titles

# 使用 numpy 库的 savetxt 函数将所有新闻标题保存为 txt 文件
np.savetxt('./caijing_list.txt',all_titles,fmt='%s')

运行这个程序后，会在当前目录下生成一个名为 caijing_list.txt 的文件，其中包含了所有新闻标题。