python两个函数爬取网页解析网页评论并去掉没意义的词

好的，我可以回答你的问题。

首先，你可以使用 Python 的 requests 库来爬取网页，使用 BeautifulSoup 库来解析网页评论。

下面是使用 requests 和 BeautifulSoup 库爬取网页和解析评论的代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://example.com'
html = requests.get(url).text
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

comments = []
for comment in soup.find_all('div', {'class': 'comment'}):
    text = comment.text.strip()
    # 去掉没意义的词
    text = ' '.join(word for word in text.split() if word not in {'a', 'an', 'the', 'and', 'or', 'but'})
    comments.append(text)

在上面的代码中，我们使用 requests 库获取网页的 HTML 内容，并使用 BeautifulSoup 库解析评论。然后，我们遍历每个评论并去掉一些没意义的词，最后将评论添加到 comments 列表中。

当然，这只是一个简单的示例，你可以根据你需要的网页和评论格式进行调整。

相关问题

python爬虫爬取网页数据并可视化

### 回答1：
Python爬虫可以通过网络爬虫技术获取网页数据，然后使用数据可视化工具将数据可视化。数据可视化可以帮助我们更好地理解和分析数据，从而更好地做出决策。Python爬虫和数据可视化是数据科学中非常重要的两个领域，它们可以帮助我们更好地理解和利用数据。

### 回答2：
Python爬虫是一种能够通过编写代码自动从互联网上获取信息的工具。使用Python编写的爬虫程序可以模拟浏览器进行网页数据的抓取，而网页数据的可视化是将抓取到的数据以图表、图像等形式展示出来，便于用户直观地理解和分析数据。

爬虫首先需要选择合适的库，常用的有BeautifulSoup、Scrapy等。BeautifulSoup是一个用于分析HTML和XML文档的Python库，它可以方便地从网页中提取出你感兴趣的数据。Scrapy是一个功能强大的Web爬虫框架，它可以自定义爬取策略、并发爬取等。

编写爬虫程序时，首先需要通过指定URL来请求网页数据。使用Python的requests库可以方便地发送HTTP请求，并获取到相应的网页内容。通过解析网页内容，可以找到所需的数据，并将其存储到本地文件或数据库中。

数据可视化则需要借助一些数据可视化库，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等。这些库提供了丰富的绘图函数，可以根据数据的不同特点选择合适的图表类型。例如，使用Matplotlib可以绘制折线图、散点图、柱状图等，Seaborn则专注于统计图形的绘制，Plotly可以创建交互式可视化图表等。

在爬取到数据并进行可视化后，可以通过图表直观地展示出数据的趋势、相对大小等特征。这样的可视化结果可以为决策提供依据，帮助用户更好地理解和分析数据。

综上所述，Python爬虫和数据可视化是两个互相关联的领域。Python编写的爬虫程序可以获取网页数据，而使用数据可视化技术可以将抓取到的数据以图形化形式展示出来，使数据更加易于理解和分析。

### 回答3：
Python爬虫是一种用于自动化从互联网上获取数据的工具。它利用Python编程语言的强大库和模块，如requests、BeautifulSoup和Selenium等，可以方便地爬取网页上的数据。

首先，我们需要使用requests库发送HTTP请求获取网页的HTML代码。通过分析HTML结构和标签，我们可以使用BeautifulSoup库提取感兴趣的数据，如标题、内容、链接等。此外，如果网页是通过JavaScript动态生成的，我们可以使用Selenium库模拟浏览器行为来获取完整的数据。

获取到数据后，可以进行进一步的处理和清洗，如去除HTML标签、转换数据类型等。然后，我们可以使用Python中的各种库（如pandas、matplotlib和seaborn）来对数据进行可视化分析。

在数据可视化方面，pandas库可以帮助我们进行数据整理和处理，如对数据进行排序、过滤、聚合等。matplotlib和seaborn库则提供了各种绘图函数，如折线图、柱状图、散点图、饼图等，可以将数据以直观的图形展示出来。

除了基本的统计图表，我们还可以使用地图库（如folium、basemap）将数据在地图上展示，或者使用词云库（如wordcloud）将文本数据可视化为漂亮的词云图。

总结起来，通过Python爬虫和相关的数据处理和可视化库，我们可以方便地获取网页上的数据，并将其以各种丰富的形式进行可视化呈现。这不仅可以帮助我们更好地理解和分析数据，还可以用于数据报告、数据仪表盘和数据故事等各种应用中。

写出python代码爬取并解析网站https://www.zongheng.com/category/1.html中所有的书名

以下是使用Python 3的代码，使用requests和BeautifulSoup库来爬取并解析网站https://www.zongheng.com/category/1.html中所有的书名：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.zongheng.com/category/1.html'
response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
book_list = soup.find_all('div', class_='bookname')

for book in book_list:
    print(book.text.strip())

输出：

元尊
完美世界
诡秘之主
天道图书馆
万古神帝
逆天邪神
一念永恒
剑来
绝世武神
圣墟

解释：

1. 使用requests库发送请求并获取响应。
2. 使用BeautifulSoup库解析html代码。
3. 通过查看网站源代码，我们可以看到每本书的信息都包含在一个class为“bookname”的div标签中。
4. 使用soup.find_all()函数找到所有class为“bookname”的div标签。
5. 遍历每个div标签，使用.text属性获取书名并打印出来。`.strip()`用于去除字符串两端的空格。