jupyter notebook网页爬虫代码

以下是使用Python的Requests和BeautifulSoup库编写的一个简单的Jupyter Notebook网页爬虫代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 发送请求
url = 'https://jupyter.org/'
response = requests.get(url)

# 解析HTML
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 获取所有链接
links = []
for link in soup.find_all('a'):
    links.append(link.get('href'))

# 输出链接
for link in links:
    print(link)

该代码会向Jupyter Notebook官网发送请求，然后使用BeautifulSoup库解析HTML，最后获取所有链接并输出。你可以根据自己的需求修改代码以实现不同的功能。

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jupyter notebook豆瓣爬虫

Jupyter Notebook是一个开源的交互式笔记本，它可以让你在浏览器中创建和共享文档，包括代码、方程、可视化和说明文本。它非常适合用于数据分析、机器学习和数据可视化等任务。

豆瓣爬虫是指通过编写程序来自动获取豆瓣网站上的信息。你可以使用Python编程语言来编写一个豆瓣爬虫，然后在Jupyter Notebook中运行它。

下面是一个简单的示例，展示了如何使用Python的requests库和BeautifulSoup库来爬取豆瓣电影的信息：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 发送HTTP请求获取网页内容
url = 'https://movie.douban.com/top250'
response = requests.get(url)
html = response.text

# 使用BeautifulSoup解析网页内容
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
movies = soup.find_all('div', class_='hd')

# 提取电影名称并打印
for movie in movies:
    title = movie.a.span.text
    print(title)

这段代码会爬取豆瓣电影Top250页面上的电影名称，并将其打印出来。你可以根据自己的需求修改代码，获取其他信息或者实现其他功能。

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Jupyter Notebook是一个基于Web的交互式计算环境，可以让用户创建和共享文档，其中包含实时代码、方程式、可视化和叙述性文本。它也可以用于爬虫，用户可以在Notebook中编写Python代码来爬取网页数据，并将结果以表格、图表等形式展示出来。常用的爬虫库如BeautifulSoup、Scrapy等也可以在Jupyter Notebook中使用。同时，Jupyter Notebook还支持Markdown语法，可以方便地添加注释和说明。