links = [] for link in soup.find_all('a'): links.append(link.get('href'))我想要依次爬取这些连接中的文字
时间: 2024-03-27 11:35:25 浏览: 35
如果你已经成功地从网页中获取了所有的链接并存储在`links`列表中,那么你可以按照以下步骤依次访问每个链接,并从中提取文字:
1. 导入必要的库:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
```
2. 遍历`links`列表,依次访问每个链接并提取文字:
```python
for link in links:
# 访问链接并获取响应
response = requests.get(link)
# 将响应内容转化为BeautifulSoup对象
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# 提取文本内容
text = soup.get_text()
# 在这里你可以对提取的文本进行进一步的处理或分析
# ...
# 输出提取的文本
print(text)
```
请注意,这只是一个简单的示例代码,你需要根据自己的需求进行修改和完善。另外,爬取网页内容要遵守法律法规和网站规定,切勿过度爬取或滥用。
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import requests as rq from bs4 import BeautifulSoup url = input("Enter Link: ") if ("https" or "http") in url: data = rq.get(url) else: data = rq.get("https://" + url) soup = BeautifulSoup(data.text, "html.parser") links = [] for link in soup.find_all("a"): links.append(link.get("href")) # 将输出写入文件(myLinks.txt) # 可以将“a”更改为“w”以每次覆盖文件 with open("myLinks.txt", 'a') as saved: print(links[:10], file=saved)
这段代码可以从一个输入的 URL 中提取出所有的链接,并将前10个链接写入到一个名为 myLinks.txt 的文件中。以下是每行代码的注释:
```python
# 导入 requests 和 BeautifulSoup 库
import requests as rq
from bs4 import BeautifulSoup
# 获取用户输入的 URL
url = input("Enter Link: ")
# 判断 URL 是否包含 http 或 https
if ("https" or "http") in url:
data = rq.get(url) # 如果包含,则直接使用该 URL 请求网页内容
else:
data = rq.get("https://" + url) # 如果不包含,则在 URL 前添加 https:// 并请求网页内容
# 使用 BeautifulSoup 解析网页内容
soup = BeautifulSoup(data.text, "html.parser")
# 从网页中提取所有的链接,并将其存储在一个列表中
links = []
for link in soup.find_all("a"):
links.append(link.get("href"))
# 将前10个链接写入到 myLinks.txt 文件中
with open("myLinks.txt", 'a') as saved: # "a" 表示以追加模式打开文件
print(links[:10], file=saved) # 将前10个链接写入文件中,每个链接占一行
```
写出增加爬取书籍评论数的代码import requests from bs4 import BeautifulSoup from threading import Thread def crawl_books(start, end): for i in range(start, end): url = 'http://search.dangdang.com/?key=%BC%C6%CB%E3%BB%FA&act=input&page_index={}'.format(i) response = requests.get(url) page = response.text soup = BeautifulSoup(page, 'lxml') books = soup.find('ul', class_='bigimg') for book in books.find_all('li'): title = book.find('a', class_='pic').get('title') author = book.find('p', class_='search_book_author').text price = book.find('p', class_='price').find('span', class_='search_now_price').text print(title, author, price) threads = [] for i in range(1, 101, 10): t = Thread(target=crawl_books, args=(i, i+10)) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join()
上面的代码只是用来爬取当当网中与搜索关键词“心理学”相关的书籍的名称、作者和价格,而没有爬取书籍评论数。如果需要爬取书籍评论数,可以先获取每本书的详情页链接,然后再进入详情页爬取评论数。具体的代码可以参考下面的示例:
```
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from threading import Thread
def get_book_links(start, end):
links = []
for i in range(start, end):
url = 'http://search.dangdang.com/?key=%BC%C6%CB%E3%BB%FA&act=input&page_index={}'.format(i)
response = requests.get(url)
page = response.text
soup = BeautifulSoup(page, 'lxml')
books = soup.find('ul', class_='bigimg')
for book in books.find_all('li'):
link = book.find('a', class_='pic').get('href')
links.append(link)
return links
def get_comment_count(url):
response = requests.get(url)
page = response.text
soup = BeautifulSoup(page, 'lxml')
count = soup.find('a', class_='comm_num').text
return count
def crawl_books(start, end):
links = get_book_links(start, end)
for link in links:
count = get_comment_count(link)
print(link, count)
threads = []
for i in range(1, 101, 10):
t = Thread(target=crawl_books, args=(i, i+10))
threads.append(t)
t.start()
for t in threads:
t.join()
```
上面的代码中,我们新增了两个函数:`get_book_links` 和 `get_comment_count`。`get_book_links` 用来获取每本书的详情页链接,`get_comment_count` 用来获取详情页中的评论数。在 `crawl_books` 函数中,我们先获取每个搜索结果页中的书籍链接,然后再调用 `get_comment_count` 函数获取评论数,并打印出来。最后,我们通过多线程的方式同时爬取多个搜索结果页中的书籍评论数。