https://www.shiyanlou.com/courses/62

时间: 2023-04-17 11:02:03 浏览: 66
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如何爬取https://www.learning.mil.cn/course/search/的数据详细步骤

下面是具体的步骤: 1. 安装所需的库 爬虫需要使用requests和BeautifulSoup库,可以使用pip安装。在命令行中输入以下命令: ``` pip install requests pip install beautifulsoup4 ``` 2. 发送HTTP请求获取网页源代码 使用requests库发送HTTP请求,获取网页源代码。代码如下: ```python import requests url = 'https://www.learning.mil.cn/course/search/' response = requests.get(url) html = response.text ``` 这里以GET请求为例,获取https://www.learning.mil.cn/course/search/页面的源代码。获取到的源代码存储在html变量中。 3. 解析网页源代码 使用BeautifulSoup库解析网页源代码。代码如下: ```python from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') ``` 这里使用html.parser解析器解析网页源代码。解析后的结果存储在soup变量中。 4. 定位需要爬取的数据所在的标签和属性 使用Chrome开发者工具或其他工具分析网页源代码,找到需要爬取的数据所在的标签和属性。 在这个网页中,每个课程的名称和链接都包含在一个li标签中,这个li标签又包含在一个ul标签中,ul标签的class属性为course_list。因此,我们可以使用find_all方法遍历所有的li标签,然后再获取每个标签中的名称和链接。 代码如下: ```python course_list = soup.find('ul', class_='course_list') for course in course_list.find_all('li'): name = course.find('a')['title'] link = course.find('a')['href'] print(name, link) ``` 这段代码首先找到包含课程信息的ul标签,然后遍历所有的li标签,取出每个li标签中的名称和链接。 5. 整理数据 获取到的数据可能需要进行整理和清洗。例如,如果需要将数据存储到数据库中,我们可以将每个课程的名称和链接封装成一个字典,然后将多个字典存储到一个列表中。代码如下: ```python courses = [] course_list = soup.find('ul', class_='course_list') for course in course_list.find_all('li'): name = course.find('a')['title'] link = course.find('a')['href'] courses.append({'name': name, 'link': link}) ``` 这段代码首先定义一个空的列表courses,然后遍历所有的li标签,将每个课程的名称和链接封装成一个字典,再将这个字典添加到courses列表中。 6. 存储数据 获取到数据后,可以将数据存储到本地文件或数据库中。例如,可以将数据存储到CSV文件中。代码如下: ```python import csv with open('courses.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) writer.writerow(['名称', '链接']) for course in courses: writer.writerow([course['name'], course['link']]) ``` 这段代码首先打开一个CSV文件,然后使用csv.writer对象将数据写入到文件中。由于CSV文件是以逗号分隔的文本文件,因此需要指定编码和换行符。在这个例子中,我们将数据写入到courses.csv文件中,并指定编码为UTF-8,换行符为空。 综上所述,这就是爬取https://www.learning.mil.cn/course/search/数据的详细步骤。

将df = pd.read_table('https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/3023/American_USCS_cancers.txt')转为csv文件

非常感谢您的提问。您可以按照以下步骤将数据框 df 转为 csv 文件: 1. 导入 pandas 库: ``` import pandas as pd ``` 2. 读取数据并赋值给变量 df: ``` df = pd.read_table('https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/3023/American_USCS_cancers.txt') ``` 3. 将数据框 df 转为 csv 文件: ``` df.to_csv('your_file.csv', index=False) ``` 其中,`to_csv()` 方法用于将数据框 df 转为 csv 文件,并将其保存在指定的文件名中。`index=False` 表示不将行索引写入文件中。 希望这可以解决您的问题。如果您有任何其他问题,请随时问我。

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