写一段爬取api接口的代码

时间: 2023-02-22 18:01:32 浏览: 43
这是一段使用 Python 语言爬取 API 接口的代码示例: ``` import requests url = "https://api.example.com/data" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: data = response.json() print(data) else: print("Failed to retrieve data. Status code: ", response.status_code) ``` 这段代码使用 `requests` 库发送一个 GET 请求到 API 接口的 URL,然后判断响应的状态码是否为 200,如果是,就将响应的 JSON 数据解析出来并打印出来;否则,打印错误信息。
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写一段代码可以爬取百度的图片

以下是一个简单的Python代码,可以爬取百度图片搜索结果的图片: ```python import requests import os # 定义搜索关键词和图片数量 search_word = '猫' num_images = 10 # 设置请求头部信息 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'} # 创建保存图片的文件夹 if not os.path.exists(search_word): os.makedirs(search_word) # 循环获取图片 url = 'http://image.baidu.com/search/acjson' params = { 'tn': 'resultjson_com', 'ipn': 'rj', 'ct': 201326592, 'fp': 'result', 'queryWord': search_word, 'cl': 2, 'lm': -1, 'ie': 'utf-8', 'oe': 'utf-8', 'adpicid': '', 'st': -1, 'z': '', 'ic': 0, 'word': search_word, 's': '', 'se': '', 'tab': '', 'width': '', 'height': '', 'face': 0, 'istype': 2, 'qc': '', 'nc': 1, 'fr': '', 'pn': 0, 'rn': 30, 'gsm': '1e'} for i in range(num_images): params['pn'] = i * 30 response = requests.get(url, headers=headers, params=params) response_json = response.json() for image_info in response_json['data']: if 'thumbURL' in image_info: image_url = image_info['thumbURL'] response_image = requests.get(image_url, headers=headers) with open(os.path.join(search_word, '{}.jpg'.format(i * 30 + response_json['data'].index(image_info))), 'wb') as f: f.write(response_image.content) ``` 注意:爬取百度图片有一定的风险,可能会触发反爬虫机制。建议使用合法的方式获取图片,例如使用百度开放平台提供的API接口。

写一段代码爬取王者荣耀的皮肤大图

由于王者荣耀的图片都是在服务器上,所以无法直接通过爬虫获取,但可以通过模拟玩家客户端请求获取到皮肤大图。以下是一个示例代码: ```python import requests import json # 获取皮肤信息接口 skin_api_url = "https://game.gtimg.cn/images/lol/act/img/js/heroList/hero_list.js" # 请求皮肤信息接口 skin_api_response = requests.get(skin_api_url) # 解析响应结果 skin_data = json.loads(skin_api_response.text) # 循环遍历每个英雄 for hero in skin_data['hero']: # 获取英雄皮肤信息接口 hero_skin_url = f"https://game.gtimg.cn/images/lol/act/img/skin/big{hero['heroId']}{}.jpg" # 遍历英雄的每个皮肤 for skin in hero['skins']: # 构造皮肤大图链接 skin_image_url = f"{hero_skin_url[:-5]}{skin['id']}.jpg" # 请求皮肤大图链接并保存图片 skin_image_response = requests.get(skin_image_url) with open(f"{hero['name']}-{skin['name']}.jpg", "wb") as f: f.write(skin_image_response.content) ``` 注:由于王者荣耀的图片都是在服务器上,所以此代码仅供学习参考,不可商用。

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import requests import re import pandas as pd import time import datetime url = 'http://datacenter-web.eastmoney.com/api/data/v1/get?' name_list = [] code_list = [] trader_date_list = [] close_list = [] change_rate_list = [] buy_num_list = [] result_list = [] result_df = pd.DataFrame() for page in range(1, 4): params = ( ('callback', 'jQuery112305930880286224138_1632364981303'), ('sortColumns', 'NET_BUY_AMT,TRADE_DATE,SECURITY_CODE'), ('sortTypes', '-1,-1,1'), ('pageSize', '50'), ('pageNumber', str(page)), ('reportName', 'RPT_ORGANIZATION_TRADE_DETAILS'), ('columns', 'ALL'), ('source', 'WEB'), ('clientl', 'WE'), ('filter', "(TRADE_DATE>='2021-09-17')") ) response = requests.get(url, params=params) text = response.text print(text) # re准则查找数据 name = re.findall('"SECURITY_NAME_ABBR":"(.*?)"', text) # 名称 code = re.findall('"SECURITY_CODE":"(.*?)"', text) # 股票代码 trader_date = re.findall('"TRADE_DATE":"(.*?)"', text) # 交易日期 close = re.findall('"CLOSE_PRICE":(.*?)\,', text) # 收盘价 change_rate = re.findall('"CHANGE_RATE":(.*?)\,', text) # 涨幅 buy_num = re.findall('"BUY_TIMES":(.*?)\,', text) # 买入机构数量 # 将对应的列表里的数据全部加起来 name_list = name_list + name code_list = code_list + code trader_date_list = trader_date_list + trader_date close_list = close_list + close change_rate_list = change_rate_list + change_rate buy_num_list = buy_num_list + buy_num time.sleep(2) # 将所有列表合并成二维数组 result_list = [trader_date_list, code_list, name_list, close_list, change_rate_list, buy_num_list] # 将数据转为DataFrame格式 result_df = pd.DataFrame(result_list).T.rename( columns={0: '交易日期', 1: '股票代码', 2: '股票名称', 3: '收盘价', 4: '涨幅', 5: '买入机构'}) result_df['交易日期'] = pd.to_datetime(result_df['交易日期']) # 时间只取年月日 result_df = result_df.sort_values(by='交易日期', ascending=True) print(result_df)注释

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