python爬虫翻页爬取前十页
时间: 2023-12-13 09:33:55 浏览: 61
以下是Python爬虫翻页爬取前十页的示例代码:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
for page in range(1, 11):
url = 'http://renfans.com/explore/sort_type-new__day-0__page-' + str(page)
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 在这里编写解析网页内容的代码,获取需要的数据
```
这段代码使用了requests库和BeautifulSoup库,通过循环翻页的方式,依次爬取了前十页的数据。你需要将代码中的url替换成你要爬取的网站的url,并在注释的位置编写解析网页内容的代码,获取你需要的数据。
相关问题
python爬虫翻页爬取
您好!对于翻页爬取,您可以使用 Python 爬虫库(如 BeautifulSoup、Scrapy)来实现。下面是一个简单的示例代码,以 BeautifulSoup 库为例:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 发送 HTTP 请求获取页面内容
url = 'http://example.com/page1' # 第一页的 URL
response = requests.get(url)
content = response.text
# 解析页面内容
soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
# 提取所需数据...
# 翻页爬取
for i in range(2, 6): # 假设总共有 5 页
# 构造下一页的 URL
next_url = f'http://example.com/page{i}'
# 发送 HTTP 请求获取下一页内容
response = requests.get(next_url)
content = response.text
# 解析下一页内容
soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
# 提取所需数据...
# 处理所有爬取到的数据...
```
在示例代码中,我们首先发送 HTTP 请求获取第一页的内容,然后使用 BeautifulSoup 解析页面内容并提取所需数据。接着,我们通过循环构造下一页的 URL,发送 HTTP 请求获取下一页的内容,并重复解析和提取数据的步骤。最后,可以对所有爬取到的数据进行处理。
请注意,实际情况中可能需要处理反爬机制、处理页面加载动态内容等问题,具体实现会根据目标网站的特点而有所不同。另外,爬取网站时请务必遵守相关法律法规和网站的使用规则,避免对目标网站造成不必要的困扰。
python爬虫淘宝翻页爬取
以下是Python爬虫淘宝翻页爬取的示例代码:
```python
import requests
from lxml import etree
import time
def get_datas(url, page_num):
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'}
for j in range(1, page_num + 1):
try:
num = browser.find_element_by_xpath('//*[@id="mainsrp-pager"]/div/div/div/div[2]/input')
num.clear()
num.send_keys(j + 1)
browser.find_element_by_xpath('//*[@id="mainsrp-pager"]/div/div/div/div[2]/span[3]').click()
time.sleep(5)
print("已爬取{}页,程序休息.....{}s".format(j, 5))
except:
continue
response = requests.get(url, headers=headers)
html = etree.HTML(response.text)
items = html.xpath('//div[@class="item J_MouserOnverReq "]')
for item in items:
title = item.xpath('.//div[@class="title"]/a/text()')[0]
price = item.xpath('.//div[@class="price g_price g_price-highlight"]/strong/text()')[0]
print(title, price)
if __name__ == '__main__':
url = 'https://s.taobao.com/search?q=%E5%B0%8F%E7%B1%B3%E6%89%8B%E6%9C%BA&imgfile=&js=1&stats_click=search_radio_all%3A1&initiative_id=staobaoz_20211028&ie=utf8'
page_num = 3
get_datas(url, page_num)
```