""" 百度网页爬取练习,获取标题和标题地址 1、导入库,etree 和 requests 2、获取百度url地址 3、模拟浏览器输入 4、字段拼接 5、拼接结果解析html页面 6、将html字符串解析 7、利用xpath语法获取相应的字段信息并转化文本信息 8、数据以字典形式存储 9、for循环依次写入数据并进行保存 10、输出 """ import requests from lxml import etree url = "https://www.baidu.com" headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36" } response = requests.get(url, headers=headers) condent = response.content.decode('utf8') html = etree.HTML(condent) contents = html.xpath('//div[@id= "s-top-left"]/a/text()') contentes = html.xpath('//div[@id= "s-top-left"]/a') print(type(contentes)) urls = html.xpath('//div[@id= "s-top-left"]/a/@href') flash = html.xpath('//ul[@class="s-hotsearch-content"]/li/a/text') print(flash) egs = [] for condent, url in zip(contents, urls): eg = {} eg = { "contents": condent, "urls": url } egs.append(eg) print(egs)

时间: 2024-04-18 17:30:23 浏览: 118
这是一个简单的百度网页爬取练习,主要目的是获取标题和标题地址。以下是代码的解析: 1. 首先导入了需要的库 `etree` 和 `requests`。 2. 获取百度的URL地址。 3. 使用模拟浏览器的方式发送请求,设置了请求头部信息。 4. 对字段进行拼接。 5. 解析HTML页面,将HTML字符串解析为可处理的对象。 6. 使用XPath语法获取相应的字段信息,并将其转化为文本信息。 7. 将获取到的标题和标题地址存储在字典中。 8. 使用循环遍历所有的标题和标题地址,并将其添加到列表中。 9. 将数据进行保存。 10. 最后输出结果。 请注意,这只是一个简单的示例,实际应用中可能还需要进行更多的处理和异常处理。
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requests爬取的网页内容清理成etree.fromstring()函数的期望格式

当你使用`requests`库从URL抓取HTML内容后,通常有两种方式将其转换为`lxml`库可以解析的文档树: 1. 使用`lxml.html.fromstring()`[^1]: ```python resp = requests.get(url, headers=headers) text = resp.content.decode('utf8') doc = lxml.html.fromstring(text) ``` 这种方法直接从原始字符串`text`创建了一个HTML文档树,你可以通过这个树结构来遍历和提取信息。 2. 先保存为`response.text`(文本格式)再用`etree.HTML()`: ```python from lxml import etree resp = requests.get(url, headers=headers) text = resp.text html = etree.HTML(text) ``` 这里先将响应体的文本存储在`text`变量中,然后再创建HTML文档树。这两种方法的效果是一样的,只是处理步骤略有不同。 `fromstring()`方法更简洁,因为它一步到位地处理了编码问题并构建了树。而如果先保存为文本再转换,可能是因为你想要保持原始文本格式便于查看或后续操作。 要清理的内容通常是去除HTML标签的干扰,以便于提取纯文本内容或特定的元素。`lxml`提供了强大的XPath和CSS选择器支持,可以方便地定位和提取所需的数据。

etree爬取天气信息

你需要用到以下的库和工具: 1. requests:用于发送HTTP请求 2. lxml:用于解析HTML 3. XPath:用于在HTML文档中提取数据 4. Python3:用于编写脚本 下面是示例代码: ```python import requests from lxml import etree url = "http://www.weather.com.cn/weather/101010100.shtml" response = requests.get(url) response.encoding = 'utf-8' html = response.text selector = etree.HTML(html) # 获取城市名 city = selector.xpath('//div[@class="crumbs fl"]/a/text()')[2] # 获取今天的天气情况 today = selector.xpath('//div[@class="t"]/ul/li')[0] date = today.xpath('./h1/text()')[0] weather = today.xpath('./p[@class="wea"]/text()')[0] temp = today.xpath('./p[@class="tem"]/span/text()')[0] print(f"{city} {date} {weather} {temp}") ``` 上述代码通过requests库发送HTTP请求,获取指定城市的天气页面,并使用lxml库解析HTML文档。使用XPath提取城市名、日期、天气情况、温度等信息,最后输出到控制台。 你可以根据自己的需求,将上述代码进行修改和扩展,以满足你的具体要求。
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import csv import requests from lxml import etree #定义主程序入口 if name == "main": # 定义要爬取的网页链接 url = 'https://jn.lianjia.com/zufang/pg%d' # 请求头 header = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36 Edg/113.0.1774.57' } # 爬取源码数据 # 定义要爬取的数据字段 headers = ["区域", "小区名称", "户型", "面积(㎡)", "价格(元/月)"] path = "链家济南租房数据.csv" #打开CSV文件,使用csv.writer()函数创建一个csv.writer对象,用于写入CSV文件 with open(path, 'w', newline='') as f: csv_write = csv.writer(f) csv_head = ["区域", "小区名称", "户型", "面积(㎡)", "价格(元/月)"] csv_write.writerow(csv_head) # 用于循环爬取多个网页,其中range(85,101)表示需要爬取85-100页的租房信息 for num in range(85,101): # 使用字符串的format()方法将%d占位符替换成实际的页码num new_url = url.format(num) # 用request库获取网页源码数据 page_num1 = requests.get(url=new_url, headers=header) page_num1.encoding = ('utf-8') page_num = page_num1.text tree = etree.HTML(page_num) # # 使用xpath语法获取所有租房信息的父级标签对象 div_list = tree.xpath('//*[@id="content"]/div[1]/div[1]/div') with open(path, 'a', newline='') as f: # 循环处理每个租房信息的标签对象 csv_write = csv.writer(f) for div in div_list: quyu = div.xpath('./div/p[2]/a[1]//text()')[0] name = div.xpath('./div/p[2]/a[3]//text()')[0] area_text = div.xpath('./div/p[2]/text()')[4] #用来解决.split()出错 area = area_text.split()[0] if len(area_text.split()) > 0 else "" type = div.xpath('./div/p[2]/text()')[6].split()[0] place = div.xpath('./div//span/em/text()')[0] data_row = [quyu, name, type, area, place] csv_write.writerow(data_row) print("完成")改成先获取网页数爬网页数据

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