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。

相关问题

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。

jupyter notebook 爬虫代码

### Jupyter Notebook 编写爬虫代码示例

在 Jupyter Notebook 中编写爬虫程序能够方便地测试和调整每一部分代码，同时利用其交互特性来即时查看抓取的数据。下面是一个简单的 Python 爬虫例子，在此使用 `requests` 库获取网页内容并用 `BeautifulSoup` 解析 HTML 文档。

#### 安装必要的库
为了运行这段代码，需要先安装两个外部库：`requests` 和 `beautifulsoup4`。可以通过 pip 工具在线安装这些依赖项：

!pip install requests beautifulsoup4

#### 导入所需的模块
接着导入上述已安装好的包以及其他需要用到的标准库：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

#### 发送 HTTP 请求
定义目标 URL 并发送 GET 请求以获得页面响应对象；这里选取了一个公开可访问的网站作为示范目的[^1]。

url = 'https://example.com/'  # 替换成实际的目标网址
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    html_content = response.text
else:
    print(f"Failed to retrieve the page, status code: {response.status_code}")

#### 使用 BeautifulSoup 解析HTML文档
创建一个 BeautifulSoup 对象来进行解析操作，并提取所需的信息片段。本案例中仅作基础展示，具体应用需依据实际情况修改选择器路径。

soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')

# 查找所有的链接标签<a>
links = soup.find_all('a')
for link in links:
    href = link.get('href')
    text = link.string
    if href and text:
        print(f"{text}: {href}")

通过这种方式可以在 Jupyter Notebook 中轻松构建起功能性的网络爬虫脚本，便于后续处理所收集到的数据集。值得注意的是，当涉及到更复杂的场景时（比如登录验证、动态加载的内容），可能还需要引入其他工具和技术手段辅助完成任务。