import requests import re import csv from lxml import etree from tqdm import

时间: 2023-11-27 17:01:42 浏览: 38
import requests:是一个用于发送HTTP请求的Python库,可以用来获取网页内容。 import re:是一个用于处理正则表达式的Python库,可以用来匹配和处理文本。 import csv:是一个用于处理CSV文件的Python库,可以用来读取和写入CSV文件。 from lxml import etree:是一个用于解析XML和HTML文档的Python库,可以用来提取网页中的数据。 from tqdm import:是一个用于在循环中显示进度条的Python库,可以用来显示程序执行的进度。 综上所述,以上的import语句引入了几个常用的Python库,可以用于实现网页数据的获取、处理和展示。通过这些库的组合使用,可以实现从网页中获取数据,然后进行处理和分析,最后展示细节或整体的处理进度。
相关问题

import requests import random import time import json import csv import os from lxml import etree from Database import Database

您好,看起来您输入的是 Python 的导入语句,其中包含了 requests、random、time、json、csv、os、lxml 和 Database 等模块的导入。这些模块提供了一些常用的功能和方法,例如: - requests:用于向服务器发送 HTTP 请求和获取响应。 - random:用于生成随机数或从序列中随机选择元素。 - time:提供了时间相关的函数,如获取当前时间、暂停执行等。 - json:用于处理 JSON 格式的数据。 - csv:提供了读写 CSV 文件的功能。 - os:提供了与操作系统交互的一些方法,例如获取当前工作目录、创建文件夹等。 - lxml:用于解析 HTML 或 XML 文档。 - Database:可能是一个自定义的模块,用于连接数据库和执行 SQL 查询等操作。

mport requests from lxml import etree import csv import time import pyecharts from pyecharts import options as opts from pyecharts.options import * #导入的是一个模块中的所有类 from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.globals import ThemeType from bs4 import BeautifulSoup from selenium.webdriver import Chrome

这段代码导入了以下模块: - `requests`:用于发送 HTTP 请求。 - `lxml` 和 `BeautifulSoup`:用于解析 HTML 和 XML。 - `csv`:用于读写 CSV 文件。 - `time`:用于处理时间。 - `pyecharts`:一个基于 Python 的数据可视化库。 - `Bar`:用于生成柱状图。 - `ThemeType`:用于设置图表主题。 - `Chrome`:用于操作 Chrome 浏览器。

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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

import csv import requests from lxml import etree #爬取的页面 url = "https://movie.douban.com/explore" #定义请求头 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" } #获取html字符串 response = requests.get(url,headers=headers) content = response.content.decode('utf8') #将html字符串解析 html = etree.HTML(content) #Xpath获取总框架 trs = html.xpath('//div[@class="drc-subject-info"]') #定义一个列表来存储数据 mv_data = [] #for循环遍历总框架,for循环内部的.指的是当前框架下的内容匹配 for tr in trs: #定义一个集合存储 eg = {} #在上面的框架下爬取电影的标题 title = tr.xpath('./div[@class="drc-subject-info-title"]/span/text()')[0].strip() #在上面的框架下爬取电影的年份、类型、主演 information = tr.xpath('./div[@class="drc-subject-info-title"]/div[@class="drc-subject-info-subtitle"]/text()')[0].strip() #在上面的框架下爬取电影的评分 score = tr.xpath('./div[@class="drc-rating drc-subject-info-rating m"]/span[@class="drc-rating-num"]/text()')[0].strip() #定义一个字段来存储key,value的结构 eg = { "title":title, "information":information, "score":score } #在hots列表中添加eg字典的内容 mv_data.append(eg) with open("mv_data.csv","a",encoding="utf8",newline="") as f: #设置字段名(列表名) filenames = ['title','information','score'] #定义开头 writer = csv.DictWriter(f,fieldnames=filenames) #写入开头 writer.writeheader() # 打印 print(mv_data) #内容 writer.writerows(mv_data) #打印写入完成 print("数据已写入")

import requests from lxml import etree import csv import os import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt class MovieDataCollector: def __init__(self): self.url = "https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter=" self.headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36' } self.urls = ['https://movie.douban.com/top250?start={}&filter='.format(str(i * 25)) for i in range(10)] self.movies_data = [] def get_first_text(self, element_list): try: return element_list[0].strip() except IndexError: return "" def download_image(self, url, title): response = requests.get(url) image_name = f'{title.replace("/", "_")}.jpg' image_path = os.path.join('films_pic', image_name) with open(image_path, 'wb') as f: f.write(response.content) def scrape_movie_data(self): count = 1 for url in self.urls: res = requests.get(url=url, headers=self.headers) print(res.status_code) html = etree.HTML(res.text) lis = html.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li') print('当前是第{}页'.format(count)) for li in lis: rank = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[1]/em/text()')) title = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[1]/a/span[1]/text()')) director = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[2]/p[1]/text()')) score = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[2]/div/span[2]/text()')) comment = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[2]/div/span[4]/text()')) # #下载电影图片 # image_url = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[1]/a/img/@src')) # self.download_image(image_url, title) self.movies_data.append({ '排名': rank,解释这段代码

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