python爬取csdn上的包含整人关键词的阅读量并且存入表格里

首先需要安装第三方库beautifulsoup4和pandas。然后可以使用python中的requests库获取网页源码，再使用beautifulsoup4解析网页源码，找到包含“整人”关键词的文章的阅读量。最后使用pandas库将阅读量存入表格中。

具体代码如下:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

url = 'https://blog.csdn.net/'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

data = []
for item in soup.find_all('span', class_='read-count'):
    if '整人' in item.text:
        data.append(item.text)

df = pd.DataFrame(data, columns=['阅读量'])
df.to_excel('阅读量.xlsx', index=False)

上面代码中的url可以替换为需要爬取的网页地址，可以在代码中通过改变find_all()函数的参数来爬取不同的信息。

注意爬虫技术需要遵循网站的相关规则，否则可能会被封禁，请谨慎使用。

相关问题

python爬取CSDN中有关键词整人的链接和阅读量并输出。代码

首先需要安装爬虫库requests和BeautifulSoup，可以使用pip进行安装。

代码如下:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

keyword = "整人"
url = "https://so.csdn.net/so/search/s.do?p=1&q=" + keyword

res = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(res.text, "html.parser")

for item in soup.select(".search-list .search-item-info"):
    title = item.select(".title")[0].text
    link = item.select(".title")[0]["href"]
    views = item.select(".views")[0].text
    print(title, link, views)

这段代码爬取了CSDN中关键词为"整人"的文章的标题、链接和阅读量，并输出。

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