python正则表达式爬虫模板

好的，以下是一个简单的 Python 正则表达式爬虫模板：

import re
import requests

# 发送请求
response = requests.get('https://www.example.com')

# 解析页面内容
content = response.text

# 匹配需要的内容
pattern = re.compile(r'<title>(.*?)</title>')
result = pattern.search(content)

# 输出匹配结果
if result:
    print(result.group(1))
else:
    print('未匹配到内容')

在这个模板中，我们首先使用 `requests` 库发送请求并获取页面内容，然后使用正则表达式匹配需要的内容。在这个例子中，我们匹配了页面的标题，并将结果输出到控制台。

你可以根据自己的需求修改正则表达式和页面的 URL，来实现你自己的爬虫程序。

相关问题

用正则表达式爬取唐诗三百首

使用正则表达式直接爬取唐诗三百首可能不太适合，因为网页结构通常比较复杂，而且不是所有的内容都能通过简单的正则匹配找到。但是，如果你的目标是从已知格式的文本文件或网页模板中提取唐诗，你可以尝试以下步骤：

1. **确定目标格式**：唐诗三百首如果已经在线化，可能是按每首诗一行或者每个部分分隔的。常见的格式可能是每一行结尾有换行符或者特定的标签。

2. **选择合适的工具**：Python 的 `re` 模块是编写正则表达式的好选择，结合如 `BeautifulSoup` 或 `requests` 库进行网络抓取，如果数据在本地文件中则可以使用文件操作。

3. **正则表达式示例**：
- 如果每首诗都在新的一行，你可以用 `\n` 表示换行符来匹配每一行：

     import re

     poem_regex = r'^唐诗.*?(\n|$)'
     with open('poems.txt', 'r') as file:
         for line in file:
             match = re.match(poem_regex, line)
             if match:
                 print(match.group(0))

- 如果有特定的标题标记，可以搜索包含“唐诗”关键词的部分，然后提取其后的文本。

4. **处理异常和错误**：实际操作时，可能会遇到编码问题、网站反爬虫策略等，需要适当处理。

python爬虫模版

Python爬虫模板通常包含以下几个基本部分，用于构建一个简单的爬虫程序：

1. **初始化设置**：包括导入所需的模块和设置请求头等。常用的模块有`requests`用于发起HTTP请求，`BeautifulSoup`或`lxml`用于解析HTML文档，`re`用于正则表达式匹配等。

2. **目标URL设置**：确定要爬取的网站或页面的URL。

3. **发送请求**：使用`requests`库发送HTTP请求到目标URL，获取网页内容。

4. **响应处理**：判断请求是否成功，并进行相应的内容解析。

5. **数据提取**：利用解析库从网页中提取所需数据。

6. **存储数据**：将提取的数据保存到文件、数据库或其他存储方式中。

7. **异常处理**：添加异常处理机制，如遇到网络错误、解析错误等。

8. **循环与延迟**：为了减少对目标服务器的压力，以及避免被封IP，通常在请求之间设置合理的延迟（例如使用`time.sleep()`）。

以下是一个简单的Python爬虫模板示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 目标URL
url = 'http://example.com/'

# 请求头，模拟浏览器访问
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'
}

def fetch_page(url):
    # 发送GET请求
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        # 判断响应状态码
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            print('请求失败，状态码：', response.status_code)
    except requests.RequestException as e:
        print('请求过程中出现错误：', e)

def parse_data(html):
    # 解析网页内容
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # 这里根据实际网页结构调整选择器
    data_list = soup.select('selector')
    return data_list

def main():
    html = fetch_page(url)
    if html:
        data_list = parse_data(html)
        # 这里处理提取的数据
        for item in data_list:
            print(item)

if __name__ == '__main__':
    main()