import requests from lxml import etree import pandas as pd username_list=[] film_critic_list=[] useful_num_list=[] useless_num_list=[] assess_list=[] ttt_all_urls = [] for i in range(191): ttt_page_urls = f'https://movie.douban.com/subject/26430107/reviews?sort=hotest&start={i * 20}' headers={'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36 Edg/114.0.1823.41'} rq=requests.get(url=ttt_page_urls,headers=headers) dom1 = etree.HTML(rq.text) ttt_data = dom1.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div/@data-cid') for i in ttt_data: a=dom1.xpath(f'//*[@id={i}]/div/h2/a/@href') ttt_all_urls.extend(a) for url1 in ttt_all_urls: for i in ttt_data: rq2 = requests.get(url=url1,headers=headers) dom2=etree.HTML(rq2.text) username= dom2.xpath(f'//*[@id={i}]/header/a[1]/span/text()') print(username) film_critic = dom2.xpath(f'//*[@id="link-report-{i}"]/div[1]/p/text()') useful_num = dom2.xpath(f'*[@id="review-{i}-content"]/div[3]/button[1]/text()') useless_num= dom2.xpath(f'*[@id="review-{i}-content"]/div[3]/button[2]/text()') assess = (dom2.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/h1/span/text()')) username_list.extend(username) film_critic_list.extend(film_critic) useful_num_list.extend(useful_num) useless_num_list.extend(useless_num) assess_list.extend(assess) data={'username':username_list,'film_critic':film_critic_list,'useful_num':useful_num_list,'useless_num':useless_num_list,'assess':assess_list} df=pd.DataFrame(data) df.to_csv('fimldata.csv',encoding='utf-8',index=None)

这段代码的功能是爬取豆瓣电影《太空悍将》的影评信息，并将爬取到的数据保存到名为"fimldata.csv"的CSV文件中。具体来说，代码先构造了每一页的URL地址，然后通过requests库发送请求获取HTML页面。接着，使用lxml库中的etree模块对HTML页面进行解析，提取出每条影评的URL地址，并将这些地址保存到一个列表中。接下来，遍历所有影评的URL地址，再次使用requests和etree库对每个影评页面进行解析，提取出影评的作者、影评内容、有用数、无用数以及对应的电影名称。最后，将这些数据存储到一个字典中，并使用pandas库将字典转换为DataFrame格式后保存到CSV文件中。

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import requests from lxml import etree import csv import pandas 对酷狗新歌榜爬取

使用上述Python库进行酷狗新歌榜的爬取，你可以结合`requests`获取网页源代码，`lxml`解析HTML树结构，`csv`或`pandas`将数据存储或转换为CSV或Excel文件。以下是基本的步骤：

1. **导入库**：

   import requests
   from lxml import etree
   import csv
   import pandas as pd  # 如果你不习惯使用csv，也可以选择直接读写Excel，这里用pandas方便些

2. **发送请求并获取HTML**：

   url = 'http://music.kugou.com/new/songlist.htm'
   headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}  # 设置合适的用户代理头，避免被识别为机器人
   response = requests.get(url, headers=headers)
   html = response.text

3. **解析HTML**：

   parser = etree.HTMLParser()
   tree = etree.fromstring(html, parser)
   
   # 找到包含歌曲信息的部分，这里同样假设歌曲信息在特定class的元素内
   song_list = tree.xpath('//div[@class="song-item"]')

4. **提取数据**：

   songs = []
   for song_item in song_list:
       title = song_item.xpath('.//a[@class="title"]/text()')[0]  # 提取歌曲名
       artist = song_item.xpath('.//span[@class="artist"]/text()')[0]  # 提取歌手名
       # 将数据添加到列表中，如果需要更多字段，继续类似提取
       songs.append([title, artist])

5. **保存数据**：

   # 用csv写入文件
   with open('kugou_new_songs.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
       writer = csv.writer(f)
       writer.writerow(['歌曲名称', '歌手'])
       writer.writerows(songs)

   # 或者用pandas DataFrame存储
   df = pd.DataFrame(songs, columns=['歌曲名称', '歌手'])
   df.to_csv('kugou_new_songs.csv', index=False)  # 转换为CSV

6. **注意事项**：
- 遵循网站的robots.txt规则，不要过于频繁地访问以免引起服务器压力。
- 如果遇到动态加载的内容（如AJAX），可能需要分析实际请求的API或者使用第三方库如Selenium。

import re import requests from lxml import etree import numpy as np import pandas as pd from lxml import etree import numpy as np import requests headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.162 Safari/537.36' } url="https://www.5iai.com/#/jobList" response = requests.get(url,headers = headers) response.encoding = 'utf8' html = response.text root = etree.HTML(html) node_list = root.xpath("//div[@class='wrap']/text()") #/ul/li/div[@class='jobInfo']/span node_list #保存为txt np.savetxt('C:/Users/11148/Desktop/daijing_list.txt',node_list,fmt='%s')

这段代码是用Python爬取了一个网站（https://www.5iai.com/#/jobList）上的数据，并将获取的数据保存到了一个txt文件中。

具体的实现过程如下：

1. 引入需要的库：re、requests、lxml、numpy、pandas

2. 设置请求头，模拟浏览器访问网站，避免被反爬虫机制封禁

3. 发送get请求，获取网页的HTML源代码，并设置编码格式为utf-8

4. 使用lxml库解析HTML源代码，获取需要的节点信息，这里使用xpath语法进行节点的定位

5. 将获取的节点信息保存到一个txt文件中，使用numpy库的savetxt函数实现

需要注意的是，这段代码中的xpath定位语句可能会因为网页结构的变化而失效，需要根据实际情况进行调整。同时，爬取网站数据也需要遵守相关法律法规和网站的使用规定，不得进行非法爬取行为。