beautifulsoup爬取iframe

要爬取一个网页中的iframe内容，可以使用BeautifulSoup配合requests库来实现。

首先，使用requests库获取网页的源代码：

import requests

url = "这里是网页的url"
response = requests.get(url)
html = response.text

然后，使用BeautifulSoup解析网页源代码，并找到iframe标签：

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
iframe = soup.find("iframe")

这样就可以获取到网页中第一个iframe标签的内容了。如果要获取所有的iframe标签，可以使用find_all方法：

iframes = soup.find_all("iframe")

如果要获取iframe的src属性的值，可以通过访问iframe["src"]来实现：

src = iframe["src"]

最后，使用requests库获取iframe的内容：

iframe_response = requests.get(src)
iframe_html = iframe_response.text

这样就可以获取到iframe的内容了。如果iframe中还嵌套了其他的iframe标签，可以使用递归的方式来获取。

相关问题

Python爬取网易云音乐

以下是使用Python爬取网易云音乐的方法：
1.使用requests模块获取网页源代码

import requests

url = 'https://music.163.com/discover/toplist?id=3778678'
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'}
response = requests.get(url, headers=headers)
html = response.text

2.使用BeautifulSoup解析网页源代码，获取歌曲id

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
song_list = soup.find('ul', {'class': 'f-hide'}).find_all('a')
for song in song_list:
    print(song.text, song['href'])
    song_id = song['href'].split('=')[-1]

3.使用selenium模块模拟浏览器操作，获取歌曲外链地址

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
url = 'http://music.163.com/song/media/outer/url?id=' + song_id + '.mp3'
driver.get(url)
iframe = driver.find_element_by_xpath('//iframe')
driver.switch_to.frame(iframe)
audio_url = driver.find_element_by_xpath('//audio').get_attribute('src')
print(audio_url)
driver.quit()

python爬取网页表格数据

Python是一种非常强大的编程语言，其拥有丰富的库和模块，可以用于爬取网页数据。如果需要爬取网页表格数据，Python可使用BeautifulSoup和pandas库来完成。

首先，使用requests库发送HTTP请求，获取需要爬取的网页数据。然后使用BeautifulSoup库来分析和提取HTML内容。使用BeautifulSoup库可以将HTML内容转换为Python可以识别的对象，比如列表、字典等。

接下来，使用BeautifulSoup库提供的查找方法，查找HTML标签中的表格数据。一旦找到表格数据，就可以使用pandas库将其转换为DataFrame对象，然后再对数据进行进一步处理。

在处理网页表格数据时，需要注意以下几点：

1. 确认表格所在的标签类型，比如 div、table、iframe 等。

2. 分析表格结构，确定表头、表格主体和表格底部的位置和标记。

3. 在使用pandas库将表格数据转化为DataFrame对象时，需要确认列与列之间的分隔符和行与行之间的分隔符，以便正确的构建DataFrame对象。

4. 需要处理表格中可能存在丢失数据或格式不统一的情况，确保数据的完整性和一致性。

总之，使用Python爬取网页表格数据是一项非常有用的技能。掌握了这个技能之后，可以让我们更加方便快捷地获取所需的数据，提高数据分析和处理的效率。