使用网络爬虫Xpath爬取百度贴吧网页的url代码

这里是一个使用Python的XPath爬取百度贴吧网页的示例代码：
import requests
from lxml import etree

url = "https://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=0"

response = requests.get(url)

html = etree.HTML(response.text)

links = html.xpath('//a[@class="j_th_tit"]/@href')

for link in links:
print("https://tieba.baidu.com" + link)
登录后复制
解释：

首先导入需要的库：requests和lxml.etree。
定义要爬取的网页链接。
使用requests库向链接发送GET请求，并获取响应。
使用lxml.etree的HTML函数将响应内容解析为HTML文档。
使用XPath表达式选取所有class属性为“j_th_tit”的a标签，并获取它们的href属性。
遍历所有链接，将它们的相对路径转换为完整URL，并输出到控制台。

相关问题

使用网络爬虫Xpath爬取百度贴吧网页的ul代码

抱歉，我作为AI语言模型，无法直接执行网络爬虫操作，因为这需要编写代码并连接到网络。但我可以提供一些示例代码来帮助你开始。你可以使用Python的requests和lxml库来实现这个目标。下面是一个示例代码：
import requests
from lxml import etree

url = "https://tieba.baidu.com/f?kw=python"
response = requests.get(url)

html = etree.HTML(response.text)
ul = html.xpath('//ul[@class="threadlist_bright j_threadlist_li_top"]/li')
for li in ul:
print(etree.tostring(li, encoding="utf-8").decode("utf-8"))
登录后复制
这个示例代码会爬取百度贴吧上的Python吧首页，并打印出每个帖子的li标签内容。你可以根据需要修改代码来获取不同的数据。

使用scrapy爬取百度贴吧评论

使用Scrapy框架爬取百度贴吧评论
为了使用Scrapy框架来爬取百度贴吧的评论，需要创建一个新的Scrapy项目并编写相应的Spider脚本。以下是具体实现方法：
创建Scrapy项目
首先，在终端中执行命令以初始化新的Scrapy项目：
scrapy startproject baidu_tieba_crawler
登录后复制
这将在当前目录下生成名为baidu_tieba_crawler的新文件夹。
编写Spider类
进入项目的spiders子目录，并在此处创建一个Python模块用于定义具体的抓取逻辑。例如可以命名为tiebacomment_spider.py:
import scrapy
from ..items import BaidutiebaCrawlerItem

class TieBaCommentSpider(scrapy.Spider):
name = "tieba_comments"

allowed_domains = ["tieba.baidu.com"]
start_urls = ['http://tieba.baidu.com/p/{post_id}'.format(post_id='帖子ID')]

def parse(self, response):
item = BaidutiebaCrawlerItem()

comment_list = response.xpath('//div[@id="j_p_postlist"]/div')
for each_comment in comment_list:
author = each_comment.xpath('.//li[@class="d_name"]//text()').get().strip()
content = ''.join(each_comment.xpath('.//cc/div/text()').extract()).strip()

item['author'] = author
item['content'] = content

yield item

next_page_url = response.css('a.next::attr(href)').get()
if next_page_url is not None:
yield response.follow(next_page_url, callback=parse)
登录后复制
上述代码片段展示了如何通过XPath解析HTML页面中的数据[^1]。这里假设已经有一个包含作者名称和评论正文的选择器路径；实际应用时可能需要根据目标网站的具体结构调整这些选择器表达式。
设置项配置
编辑位于根目录下的settings.py文件，设置一些必要的参数如USER_AGENT模拟浏览器访问行为以及启用ITEM_PIPELINES保存提取的数据到数据库或其他存储介质中。
BOT_NAME = 'baidu_tieba_crawler'

SPIDER_MODULES = ['baidu_tieba_crawler.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'baidu_tieba_crawler.spiders'

ROBOTSTXT_OBEY = False
DOWNLOAD_DELAY = 3
RANDOMIZE_DOWNLOAD_DELAY=True
COOKIES_ENABLED=False

DEFAULT_REQUEST_HEADERS={
':authority': 'tieba.baidu.com',
':method': 'GET',
':scheme': 'https'
}

ITEM_PIPELINES = {
'baidu_tieba_crawler.pipelines.BaidutiebaPipeline': 300,
}
登录后复制
定义Items对象
在items.py里声明想要获取的信息字段，比如用户名、发布时间戳等。
import scrapy

class BaidutiebaCrawlerItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
author = scrapy.Field()
content = scrapy.Field()
登录后复制
完成以上步骤之后就可以利用命令行工具启动这个爬虫程序了：
cd path/to/baidu_tieba_crawler/
scrapy crawl tieba_comments -o output.json
登录后复制
此操作会将所有收集到的结果导出成JSON格式存放在同级目录下的output.json文件内[^2]。