爬虫爬取的数据是空列表
时间: 2023-10-01 21:05:42 浏览: 216
这个问题比较常见,可能有多种原因导致爬虫爬取的数据是空列表。以下是一些可能的原因和解决方法:
1. 爬虫代码错误:检查一下自己的爬虫代码是否有语法错误,或者逻辑错误导致没有爬到数据。
2. 爬取目标网站变化:如果最近目标网站有过改版或者升级,可能会导致原来的爬虫代码无法正常运行,需要更新代码。
3. 爬虫被反爬机制识别:有些网站会设置反爬机制,比如限制访问频率或者需要登录才能访问。如果你的爬虫被识别为异常访问,可能会导致返回空列表。需要设置合理的请求头和使用代理IP避免被反爬机制识别。
4. 爬取数据的路径错误:检查一下自己爬取数据的路径是否正确,如果路径错误,可能会导致返回空列表。可以使用浏览器的开发者工具进行查看。
5. 数据量太小:如果你爬取的数据量太小,可能会导致返回空列表。可以尝试增加爬取数据量或者更换其他网站进行爬取。
希望以上解决方法能够帮到你!
相关问题
python爬虫爬取豆瓣top250电影名称和评分。爬取250条数据存在csv文件中具体代码
好的,以下是Python爬取豆瓣Top250电影名称和评分并存储为CSV文件的代码:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
# 定义请求头部信息
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'}
# 定义要爬取的URL地址
url = 'https://movie.douban.com/top250'
# 发送请求,获取HTML页面
response = requests.get(url, headers=headers)
# 解析HTML页面
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 定位电影列表
movie_list = soup.find('ol', class_='grid_view')
# 定义空列表存储电影名称和评分
movies = []
# 遍历电影列表,获取每部电影的名称和评分
for movie_li in movie_list.find_all('li'):
# 获取电影名称
movie_name = movie_li.find('span', class_='title').text
# 获取电影评分
movie_score = movie_li.find('span', class_='rating_num').text
# 将电影名称和评分添加到列表中
movies.append([movie_name, movie_score])
# 将数据存储到CSV文件中
with open('top250_movies.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f:
writer = csv.writer(f)
# 写入表头
writer.writerow(['电影名称', '评分'])
# 写入数据
writer.writerows(movies)
print('数据已存储到CSV文件中!')
```
在代码中,我们首先定义了请求头部信息和要爬取的URL地址,并使用requests库发送请求获取HTML页面。然后,使用BeautifulSoup库解析HTML页面,定位电影列表,并遍历电影列表获取每部电影的名称和评分。最后,将数据存储到CSV文件中。
注意事项:
1. 可能需要安装BeautifulSoup库和csv库,使用pip install beautifulsoup4 和 pip install csv 进行安装。
2. 在存储CSV文件时,需要指定编码为utf-8,并设置newline='',否则可能会出现换行符问题。
python爬虫数据去重
在Python中,可以使用set数据类型来去重。下面是一些基本的步骤:
1. 首先将爬取的数据存储在一个列表中。
2. 创建一个空的set数据类型。
3. 遍历列表中的每个元素,将它们添加到set中。
4. 最后,将set转换回列表。
以下是一个示例代码:
```python
# 假设我们已经从网页上爬取到了一些数据,存储在列表data中
data = [1, 2, 3, 2, 4, 3, 5]
# 创建一个空的set
unique_data = set()
# 遍历列表中的每个元素,将它们添加到set中
for d in data:
unique_data.add(d)
# 将set转换回列表
unique_data = list(unique_data)
# 输出去重后的数据
print(unique_data)
```
运行结果为:
```
[1, 2, 3, 4, 5]
```
注意,这种方法只适用于数据量不太大的情况。如果数据量很大,可以考虑使用一些高效的去重算法,比如布隆过滤器。