python 爬取 百度百科

Python可以使用requests模块和beautifulsoup库来爬取百度百科的信息。首先，我们需要使用requests模块发送一个GET请求，将百度百科的网页源代码下载下来。然后，使用beautifulsoup库解析网页源代码，提取出需要的信息。

具体步骤如下：
1. 导入requests和beautifulsoup库：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

2. 使用requests发送GET请求获取百度百科的网页源代码：

url = 'http://baike.baidu.com/'
response = requests.get(url)
html_doc = response.text

3. 使用beautifulsoup解析网页源代码，提取需要的信息：

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
# 可以使用soup.find()或soup.find_all()方法提取出指定的标签或属性
# 例如，提取百度百科首页的所有词条链接
links = soup.find_all('a', class_='lemma-link')
for link in links:
    print(link.text)

以上就是使用Python爬取百度百科信息的简单示例。当然，实际的爬虫工程会更加复杂，需要考虑网页结构的变化、反爬虫机制等因素。可以根据具体需求进行改进，例如加入代理、设置请求头、使用多线程等。

相关问题

python爬取 百度百科

Python爬取百度百科通常是通过网络抓取库如`requests`来获取网页内容，然后使用`BeautifulSoup`或`lxml`等解析工具解析HTML结构，提取所需的信息。以下是一个简单的步骤概述：

1. **安装必要的库**：首先需要安装`requests`, `beautifulsoup4`（或`lxml`），可以使用pip命令：

   pip install requests beautifulsoup4

2. **发送HTTP请求**：使用`requests.get()`函数向百度百科URL发送GET请求，并获取响应内容。

3. **解析HTML**：将获取的网页源码传递给`BeautifulSoup`或`lxml`，创建一个文档对象树（DOM），便于查找元素。

4. **定位目标信息**：通过CSS选择器或XPath表达式找到包含你需要数据的部分。

5. **提取数据**：利用`find_all()`, `select()`或其他相应方法，提取需要的数据，通常存储到列表、字典或其他数据结构中。

6. **处理和保存数据**：对提取的数据进行清洗和整理，然后存入CSV文件、数据库或JSON文件等。

下面是一个简化的示例代码片段：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_baike(keyword):
    url = f"https://baike.baidu.com/item/{keyword}"
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    
    # 示例：假设我们想要标题和摘要
    titles = [title.text for title in soup.select(".lemmaWgtitle")]
    summaries = [summary.text for summary in soup.select(".lemmaDesc")]

    return titles, summaries

# 使用关键词查询并打印结果
titles, summaries = fetch_baike("Python语言")
for i in range(min(len(titles), len(summaries))):
    print(f"标题：{titles[i]} \n摘要：{summaries[i]}\n")

python爬取百度百科内容

Python可以用于爬取百度百科的内容。有一本实践技巧的书籍提供了详细的指导[1]。在爬取百度百科的过程中，我们可以设置一个目标，比如爬取1000条词条，并将这些词条的URL地址输出，并将词条的相关信息（URL、标题、概述）写入一个叫output.htm的文件。

在爬取百度百科上的词条时，我们需要注意将爬取到的内容以字典的形式进行整理。通过使用字典，我们可以将词条的标题和相应的内容进行配对。代码示例如下：

elem_dict = dict(zip(elem_name, elem_value))
dict_1 = {}
for key in elem_dict:
print(key.text, elem_dict[key].text)
dict_1.update({key.text: elem_dict[key].text})

通过这样的方法，我们可以将爬取到的词条标题和内容以字典的形式保存下来，方便后续的处理和使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python爬虫实战笔记-股票爬取示例.md](https://download.csdn.net/download/weixin_52057528/88258593)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Python爬虫爬取百度百科词条](https://blog.csdn.net/DongChengRong/article/details/77924695)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [基于python里selenium库的信息盒爬取](https://blog.csdn.net/poorlytechnology/article/details/109574110)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]