head = {'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'} # 设置用户代理

时间: 2024-04-27 22:24:00 浏览: 178
好的，你的第一个问题是关于设置用户代理的。用户代理是一个字符串，用来标识用户使用的客户端类型，如浏览器、操作系统、设备等。在发送 HTTP 请求时，服务器会根据用户代理来判断请求的来源，从而返回不同的响应。设置用户代理可以模拟不同的客户端类型，从而实现一些特定的功能或绕过一些限制。在你的代码中，你设置了一个名为 head 的字典，其中包含了一个键为 'User-Agent' 的元素，值为一个字符串，表示你使用的浏览器类型和版本号。这样做是为了让服务器认为你的请求是从一个正常的浏览器发出的，从而避免被服务器拒绝或限制访问。
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bot = Chrome() head = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36" }

第一行代码创建了一个名为 "bot" 的 Chrome 浏览器对象，第二行代码定义了一个名为 "head" 的字典，其中包含了一个 User-Agent 字段，它表示浏览器的身份标识，用于告诉服务器浏览器的类型和版本号。这个 User-Agent...

import requests from bs4 import BeautifulSoup head={"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 Edg/114.0.1823.67" } content = requests.get("https://movie.douban.com/annual/2022?fullscreen=1&source=movie_navigation",headers = head).text soup = BeautifulSoup(content, "html.parser") all_links = soup.findAll('span',attrs={"class": "movie-name-text"}) for link in all_links: all_names = link.findAll('a') for name in all_names: print( name.string)

首先，我们指定了请求头User-Agent，模拟浏览器发送请求。然后，使用requests.get()方法发送GET请求，并将返回的内容赋值给变量content。 接下来，我们使用BeautifulSoup库将HTML内容解析为一个可操作的...

import requests from bs4 import BeautifulSoup as BS import time,random url = 'http://www.biqu5200.net/2_2598' # header = {'User-Agent':'Mozilla/5.0(Windows NT 10.0；Win64; ' # 'x64;rv:109.0)Gecko/20200101 Firefox/113.0'} head = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 " "(KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.106 Safari/537.36"} html = requests.get(url,headers=head) # # html.encoding = 'utf-8' # print(html.status_code) mybs = BS(html.text,'html.parser') # print(mybs.text) # print(mybs.tytle.string) mylinklist = mybs.find_all('a') # print(mylinklist) urllist = [] for link in mylinklist: url1 = link.get('href') print(url1) try: if url1[0:7] =='/2_2598': urllist.append('http://www.biqu5200.net/'+url1) except: pass #print(urllist) with open("D://789.txt",'w',encoding='utf-8') as file: for url2 in urllist[9:35]: html_zj = requests.get(url2,headers=head) mybs_zj = BS(html_zj.text,'html.parser') print(mybs_zj.h1.string) file.write(mybs_zj.h1.string+'\n') con = mybs_zj.find('div',id='content').text file.write(con+'\n') time.sleep(random.randint(1,5)/10) print("下载完毕!")

这段代码是一个简单的爬虫，用来从小说网站获取小说内容并保存到本地文件中。 ... - 第二行导入了time和random库，用于在程序中添加一定的延迟和随机数，以避免被网站识别为爬虫程序。 - 第三行定义了要爬取的网站的...

将这段代码改一下只将爬取的前十张图片存入到python picture文件夹中import requests head={ "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36" } re=requests.get(url="https://www.iqiyi.com/?vfm=f_208_dbq&fv=88cd0334c6d6e1bf") print(type(re)) html=re.text print(html) from bs4 import BeautifulSoup soup=BeautifulSoup(html,'lxml') listtest1=soup.find_all("picture",attrs={"class":"video-item-preview-img"}) print(listtest1) print(len(listtest1)) print(listtest1[0]["id"]) for p in listtest1: print(p["id"]) re=requests.get("http:"+p["id"]) with open(p["id"].split('/')[-1]+'.jpg','wb') as f: f.write(re.content)

x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36" } re = requests.get(url="https://www.iqiyi.com/?vfm=f_208_dbq&fv=88cd0334c6d6e1bf") html = re.text soup = BeautifulSoup...

优化我的代码:import requests import os # 判断是否存在此文件,不存在则创建 file_name = 'wod3/' if not os.path.exists(file_name): os.mkdir(file_name) head = { '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' } # 获取文件全部内容 str2 = open('URL3', 'r', encoding='utf-8') str1 = str2.readlines() a = 1 for i in str1: if 'http' in i: # 去除空格 o = ''.join(i.split()) # print(o) nxt = requests.get(url=o, headers=head).content # print(nxt) with open(file_name + f'{a}.mp4', mode='wb') as f: f.write(nxt) a = a + 1

x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36 Edg/113.0.1774.57' } with open('URL3', 'r', encoding='utf-8') as f: urls = [url.strip() for url in f.readlines() if '...

import urllib.request as urllib2from bs4 import BeautifulSoup as bsfrom urllib.error import URLError, HTTPError, ContentTooShortErrora = []def download(url): print("download..."+url) head = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36 Edg/111.0.1661.62"} request = urllib2.Request(url, headers=head) try: response = urllib2.urlopen(request) except(URLError, HTTPError, ContentTooShortError) as e: print("download error:"+str(e)) html = None return response.read().decode("UTF-8")def parser_html(response): soup = bs(response, 'html.parser') return soup# 打印信息def out_information(soup): # 记录爬取了多少数据 indexSpan = 1 # 打印出title标签的内容 print(soup.title) # 将a标签的信息存储在a列表里 for link in soup.find_all('a'): a.append(str(indexSpan) + link.text) indexSpan += 1 # 打印出a列表的内容 print(a)if __name__ == "__main__": # 需要访问的url url = "https://www.baidu.com/" # 下载url response = download(url) # 解析网页 soup = parser_html(response) # 打印内容 out_information(soup) 优化这段代码

x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36 Edg/111.0.1661.62"} request = urllib2.Request(url, headers=head) try: response = urllib2.urlopen(request) except ...

import csv import requests from lxml import etree if name == "main": url = 'https://heze.lianjia.com/zufang/pg%d' 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 headers = ["区域", "小区名称", "户型", "面积(㎡)", "价格(元/月)"] path = "链家菏泽租房数据.csv" with open(path, 'wb') 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) for num in range(85,101): new_url = format(url%num) page_num1 = requests.get(url=new_url, headers=header) page_num1.encoding = ('utf-8') page_num = page_num1.text tree = etree.HTML(page_num) # 存储的就是标签对象 div_list = tree.xpath('//*[@id="content"]/div[1]/div[1]/div') with open(path, 'a+') as 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 = div.xpath('./div/p[2]/text()')[4].split()[0] type = div.xpath('./div/p[2]/text()')[6].split()[0] place = div.xpath('./div//span/em/text()')[0] csv_write = csv.writer(f) data_row = [quyu,name,type,area,place] csv_write.writerow(data_row) print("完成")改错

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 headers = ["区域", "小区名称", "户型", "面积(㎡)", "价格(元/月)"] path = "链家菏泽...

import re import urllib from bs4 import BeautifulSoup def weixinData(self, name: str) -> str: # 从此处开始编写代码 curns = 'YES' findname = re.compile(r'(.*?)', re.S) findind = re.compile(r'<span.*>(.*?).*') urldate = [] url = "http://72.itmc.org.cn:80/JS001/open/show/weixindata.html" head = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36' } text = urllib.request.Request(url, headers=head) html = '' texts = urllib.request.urlopen(text) html = texts.read().decode('utf-8') shem = BeautifulSoup(html, 'html.parser') for tr in shem.find_all('tr'): tr = str(tr) bate = [] ind = re.findall(findind, tr) bate.append(ind) names = re.findall(findname, tr) bate.append(names) urldate.append(bate) # print(urldate) left, right = 1, (len(urldate)) - 1 # print(right) while left <= right: # print(left) tabe = urldate[left] # print(tabe) # print (tabe[0][0]) if tabe[0][0] == name: # print(4) if tabe[1][2][-1] != '+': # print(1) # print(tabe[1][2]) if float(tabe[1][2]) < 90000: curns = 'NO' if str(tabe[1][5])[-1] != '+': # print(2) if int(tabe[1][5]) < 80000: curns = 'NO' if float(tabe[1][1].replace('万', '')) > 300: # print(3) curns = 'NO' left += 1 return curns print(weixinData('占豪'))

这段代码中的问题在于函数weixinData(self, name: str)的定义中使用了self，但是在函数的调用中没有传递任何参数给self。因此，在调用weixinData()函数时，你需要将类的实例作为第一个参数传递给它。...

import numpy as np import csv import pandas as pd import numpy as npjk import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#解决图标中汉字显示问题 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#解决图标中汉字显示问题 from urllib.request import urlopen,Request from bs4 import BeautifulSoup #云计算2113方宇-2021058226 headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.45 Safari/537.36'} url = 'https://search.jd.com/Search?keyword=%E8%93%9D%E7%89%99%E9%BC%A0%E6%A0%87&enc=utf-8&wq=%E8%93%9D%E7%89%99%E9%BC%A0%E6%A0%87&pvid=405a663911e84dd3822389ef5b97c147' response = Request(url,headers=headers) res = urlopen(response) data = res.read().decode('utf-8') soup = BeautifulSoup(data,'html.parser') ddd=soup.find('ul',class_="gl-warp clearfix") bbb=ddd.select('li>.gl-i-wrap>.p-price>strong>i')#价格 ccc=ddd.select('li>.gl-i-wrap>.p-shop>span>a')#店名 #云计算2113方宇2021058226 get_rmb_date = [] for i in bbb: get_rmb_date.append(i.text) get_shop_date = [] for i in ccc: get_shop_date.append(i.text) data = [] for i in range(len(get_shop_date)): temp = [] temp.append(get_shop_date[i]) temp.append(get_rmb_date[i]) data.append(temp) print(data) #云计算2113-方宇2021058226 f = open('D:/mypython/mycode/2021058226.csv','w',encoding='utf-8') csv_write = csv.writer(f) csv_write.writerow(['商品店家','商品价格']) for i in data: csv_write.writerow(i) f.close() #云计算2113方宇-2021058226 csv_file ='D:/mypython/mycode/2021058226.csv' csv_data=pd.read_csv(csv_file,low_memory=False) csv_df=pd.DataFrame(csv_data) dfl=csv_df.head(n=10) print(dfl) plt.figure(figsize = (10,6)) x = np.arange(10) y = np.array(dfl['商品店家']) xticks = list(dfl['商品价格']) print(x,y,xticks) p=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] plt.xticks(p,y,rotation=20) plt.bar(p,xticks,color='red') plt.show()如何将词云柱状图按序排列

x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.45 Safari/537.36'} url = '...
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