import requests from lxml import etree import time import random path = r'D:\test\伏天氏\ ' headers = { "Referer": "https://www.ibiquges.com/0/951/", "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.89 Safari/537.1" } def get_urls(): url = "https://www.ibiquges.com/0/951/" response = requests.get(url, headers=headers) response.encoding = 'utf-8' html = etree.HTML(response.text) # 所有章节的url列表 url_list = ['https://www.ibiquges.com' + x for x in html.xpath('//div[@id="list"]/dl/dd/a/@href')] return url_list def get_text(url): rep = requests.get(url, headers=headers) rep.encoding = 'utf-8' dom = etree.HTML(rep.text) name = dom.xpath('//div[@class="bookname"]/h1/text()')[0] text = dom.xpath('//div[@id="content"]/text()') with open(path + f'{name}.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for con in text: f.write(con) print(f'{name} 下载完成') def main(): urls = get_urls() for url in urls: get_text(url) time.sleep(random.randint(1, 3)) if __name__ == '__main__': main() 怎么限制下载数量

要限制下载数量，你可以在`main`函数中设置一个计数器，当计数器达到指定数量时，跳出循环停止下载。下面是修改后的代码示例：

def main(limit):
    urls = get_urls()
    count = 0  # 初始化计数器
    for url in urls:
        get_text(url)
        count += 1  # 每次下载完成后计数器加一
        if count >= limit:  # 当计数器达到指定数量时，跳出循环
            break
        time.sleep(random.randint(1, 3))

if __name__ == '__main__':
    limit = 10  # 设置下载数量限制为10
    main(limit)

在这个示例中，我设置了下载数量限制为10。你可以根据需求修改`limit`变量的值来设置你想要的下载数量。当计数器`count`达到`limit`时，循环会被中断，停止下载。

相关问题

代码如下： import requestsfrom lxml import etreeimport numpy as npheaders = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.122 Safari/537.36", "Referer": "https://www.5iai.com/", "Origin": "https://www.5iai.com"}url = "https://www.5iai.com/api/job/list"response = requests.get(url, headers=headers)response.encoding = 'utf8'html = response.textroot = etree.HTML(html)node_list = root.xpath('//div[@class="jobInfo"]/a/text()')print(node_list)np.savetxt('daijing_list.txt', node_list, fmt='%s')

在你的代码中，你使用了requests和lxml库，向https://www.5iai.com/api/job/list发送了一个GET请求，以获取一个JSON格式的响应。然后，你将响应文本转换为了HTML文本，并使用XPath表达式从中提取了一些文本信息。最后，你将这些文本信息保存到了名为daijing_list.txt的文件中。

然而，根据你提供的代码，我无法确定为什么不能成功爬取数据。有几个可能的原因是：

1. URL不正确：确保URL链接正确，没有任何拼写错误或其他错误。

2. 网站反爬虫机制：网站可能已经采取了反爬虫机制，例如IP封锁、验证码、用户代理检测等。你可以尝试更改请求头来模拟正常的用户行为，以规避这些机制。

3. 爬取的数据不存在：检查XPath表达式是否正确，以确保你正在正确地解析HTML文本，并且正在获取正确的数据。

4. 网络连接问题：在某些情况下，网络连接可能会中断或失败，导致你无法成功爬取数据。你可以尝试使用try-except语句来处理这些异常情况，并重新尝试请求。

希望这些提示可以帮助你找到问题所在。

帮我将以下代码写注释# coding=gbk # -- coding:uft-8 -- # 贝壳网小区 import requests from lxml import etree from time import sleep import hashlib from urllib import parse import pandas as pd def getPosi(tar): try: ak = 'C8rQZy1askzzMtdY3ChAZUer1P0PRjI0' sk = 'shShi1VLCkH1gGR4v75d2LTnrn2Vm5Mg' add = f'/geocoding/v3/?address={tar}&output=json&ak={ak}&city=大连市' add = parse.quote(add, safe="/:=&?#+!$,;'@()*[]") sn = hashlib.md5(parse.quote_plus(add + sk).encode('utf-8')).hexdigest() url = f'https://api.map.baidu.com{add}&sn={sn}' dic = requests.get(url).json() lat = dic['result']['location']['lat'] lng = dic['result']['location']['lng'] return lat, lng except: return None, None def collect(): items = { 'ganjingzi': 22, 'zhongshan': 19, 'shahekou': 14, 'xigang': 12 } resLs = [] for key in items: for page in range(items[key]): page += 1 url = f'https://dl.ke.com/xiaoqu/{key}/pg{page}/' headers = { 'User-Agent': ua, 'Referer': url } while True: try: res = requests.get(url=url, headers=headers, timeout=(5, 5)).content.decode('utf-8') break except: print('again') tree = etree.HTML(res) for li in tree.xpath('//ul[@class="listContent"]/li'): href = li.xpath('./a/@href')[0] while True: try: res = requests.get(url=href, headers=headers, timeout=(5, 5)).content.decode('utf-8') break except: print('again') tree = etree.HTML(res) dic = { 'href': href, 'key': key, 'name': tree.xpath('//h1/@title')[0], 'price': (tree.xpath('//span[@class="xiaoquUnitPrice"]/text()') + [''])[0], 'property': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[1].strip(), 'building': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[4].strip(), 'house': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[5].strip() } dic['lat'], dic['lng'] = getPosi(dic['name']) print(dic) resLs.append(dic) sleep(3) df = pd.DataFrame(resLs) df.to_excel('贝壳网小区.xlsx', encoding='utf-8', index=False) if name == 'main': ua = 'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/91.0.4472.106Safari/537.36' collect()

# coding=gbk # 设置文件编码为 gbk
# -- coding:uft-8 -- # 设置文件编码为 utf-8
# 贝壳网小区 # 注释，说明文件内容为贝壳网小区相关代码

import requests # 导入 requests 模块
from lxml import etree # 导入 lxml 中的 etree 模块
from time import sleep # 导入 time 模块中的 sleep 函数
import hashlib # 导入 hashlib 模块
from urllib import parse # 导入 urllib 中的 parse 模块
import pandas as pd # 导入 pandas 模块

# 定义获取位置信息的函数
def getPosi(tar):
try:
ak = 'C8rQZy1askzzMtdY3ChAZUer1P0PRjI0' # 百度地图开放平台中的AK
sk = 'shShi1VLCkH1gGR4v75d2LTnrn2Vm5Mg' # 百度地图开放平台中的SK
add = f'/geocoding/v3/?address={tar}&output=json&ak={ak}&city=大连市' # 构造请求地址
add = parse.quote(add, safe="/:=&?#+!$,;'@()*[]") # 对地址进行URL编码
sn = hashlib.md5(parse.quote_plus(add + sk).encode('utf-8')).hexdigest() # 对地址进行签名
url = f'https://api.map.baidu.com{add}&sn={sn}' # 构造完整的请求URL
dic = requests.get(url).json() # 发送请求，获取位置信息
lat = dic['result']['location']['lat'] # 获取纬度
lng = dic['result']['location']['lng'] # 获取经度
return lat, lng # 返回位置信息中的纬度与经度
except:
return None, None # 若获取位置信息失败，则返回 None

# 定义数据收集函数
def collect():
# 定义小区名称与页数的字典
items = {
'ganjingzi': 22,
'zhongshan': 19,
'shahekou': 14,
'xigang': 12
}
resLs = [] # 定义空列表，用于存储收集到的数据
for key in items: # 遍历小区名称与页数的字典
for page in range(items[key]): # 遍历每个小区的每一页
page += 1 # 页码从1开始
url = f'https://dl.ke.com/xiaoqu/{key}/pg{page}/' # 构造请求URL
headers = {
'User-Agent': ua, # 设置请求头中的User-Agent
'Referer': url # 设置请求头中的Referer
}
while True: # 循环发送请求，直到成功或超时
try:
res = requests.get(url=url, headers=headers, timeout=(5, 5)).content.decode('utf-8')
break
except:
print('again')
tree = etree.HTML(res) # 解析HTML文本
for li in tree.xpath('//ul[@class="listContent"]/li'): # 遍历每个小区的信息块
href = li.xpath('./a/@href')[0] # 获取小区详情页的URL
while True: # 循环发送请求，直到成功或超时
try:
res = requests.get(url=href, headers=headers, timeout=(5, 5)).content.decode('utf-8')
break
except:
print('again')
tree = etree.HTML(res) # 解析HTML文本
dic = { # 构造数据字典
'href': href, # 小区详情页的URL
'key': key, # 小区名称
'name': tree.xpath('//h1/@title')[0], # 小区名称
'price': (tree.xpath('//span[@class="xiaoquUnitPrice"]/text()') + [''])[0], # 房价
'property': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[1].strip(), # 物业类型
'building': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[4].strip(), # 建筑年代
'house': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[5].strip() # 房屋总数
}
dic['lat'], dic['lng'] = getPosi(dic['name']) # 获取小区位置信息
print(dic) # 输出小区信息
resLs.append(dic) # 将小区信息添加到列表中
sleep(3) # 休眠3秒，防止请求过于频繁
df = pd.DataFrame(resLs) # 将列表中的数据转换为DataFrame格式
df.to_excel('贝壳网小区.xlsx', encoding='utf-8', index=False) # 将DataFrame中的数据保存为Excel文件

if name == 'main': # 如果文件被直接执行，则执行以下代码块
ua = 'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/91.0.4472.106Safari/537.36' # 设置请求头中的User-Agent
collect() # 调用数据收集函数