try: time.sleep(2) url = f"https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98&productId={id_}&score=0&sortType区间=5&page=0&pageSize=10&fold=1" resp = requests.get(url=url) words+= "".join([data['content'] for data in json.loads(resp.content.decode('gbk').split("fetchJSON_comment98(")[1][:-2])['comments']]) print(json.loads(resp.content.decode('gbk').split("fetchJSON_comment98(")[1][:-2])) except Exception as e: print(e) continue
时间: 2023-06-17 22:03:22 浏览: 68
这段代码的作用是从京东商品评论中爬取评论内容,并将所有评论内容拼接成一个字符串。
具体实现过程如下:
1. 使用`time.sleep(2)`保证每次请求之间间隔2秒,防止被京东反爬虫机制检测出来。
2. 构造评论请求的url,其中`id_`为商品ID,`score=0`表示获取所有评分的评论,`sortType区间=5`表示按时间排序,`page=0`表示获取第一页评论,`pageSize=10`表示每页评论数为10,`fold=1`表示只获取普通评论(不包括追评)。
3. 发送请求并获取响应内容,响应内容为一个包含评论信息的JSON字符串。
4. 使用`json.loads`将JSON字符串解析为Python对象,然后从中提取出每条评论的内容,并将所有评论内容拼接成一个字符串,存储在变量`words`中。
5. 如果发生异常(比如网络连接中断),则跳过该次请求,继续下一个商品的评论爬取。
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linux C语言发送get请求,消息内容如下www.onecyber.cn:31080/cpe?imei=864742050119561
好的,这是一个简单的示例代码,用于发送 GET 请求并获取响应:
```c
#include <stdio.h>
#include <curl/curl.h>
size_t write_callback(char *ptr, size_t size, size_t nmemb, void *userdata)
{
printf("%.*s", (int)(size * nmemb), ptr);
return size * nmemb;
}
int main()
{
CURL *curl;
CURLcode res;
curl = curl_easy_init();
if (curl) {
curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, "http://www.onecyber.cn:31080/cpe?imei=864742050119561");
curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_FOLLOWLOCATION, 1L);
curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, write_callback);
res = curl_easy_perform(curl);
if (res != CURLE_OK)
fprintf(stderr, "curl_easy_perform() failed: %s\n", curl_easy_strerror(res));
curl_easy_cleanup(curl);
}
return 0;
}
```
这个程序与前面的示例非常相似,只是将 URL 替换为了你提供的地址,并没有其他特别之处。你可以直接使用这个代码进行测试,或者根据需要进行修改。记得在编译时链接 libcurl 库,例如使用以下命令进行编译:
```
gcc -o example example.c -lcurl
```
cap = cv2.VideoCapture("http://192.168.12.239:8080/stream?topic=/camera/rgb/image_raw") 改为调用ROS自带摄像头
如果要调用ROS自带摄像头,需要使用ROS的图像话题,可以使用以下代码:
```python
import rospy
from cv_bridge import CvBridge
from sensor_msgs.msg import Image
import cv2
# 初始化ROS节点
rospy.init_node("camera_node")
# 创建CvBridge对象,用于图像转换
bridge = CvBridge()
# 定义回调函数,接收图像消息
def image_callback(msg):
# 将ROS图像消息转换为OpenCV图像格式
cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, "bgr8")
# 在窗口中显示图像
cv2.imshow("Camera", cv_image)
cv2.waitKey(1)
# 订阅ROS图像话题,接收图像消息
rospy.Subscriber("/camera/rgb/image_raw", Image, image_callback)
# 进入ROS循环
rospy.spin()
```
这段代码使用了ROS的Python API,首先初始化了ROS节点,然后创建了一个CvBridge对象,用于将ROS图像消息转换为OpenCV图像格式。接着定义了一个回调函数,用于接收图像消息并将其显示在窗口中。最后订阅了ROS图像话题,接收图像消息,并进入ROS循环。