用python写出 获取一个网页html的json包数据

要获取网页的json数据，需要先确定网页中哪些数据是以json格式呈现的，然后使用Python中的requests和json库来获取和解析数据。

以下是一个示例代码，演示如何获取Github API返回的用户信息：

import requests
import json

# 设置API请求参数
username = 'octocat'
url = f'https://api.github.com/users/{username}'

# 发送API请求并获取响应
response = requests.get(url)

# 解析响应中的json数据
data = json.loads(response.text)

# 打印用户信息
print(f"Username: {data['login']}")
print(f"Name: {data['name']}")
print(f"Bio: {data['bio']}")

在这个示例中，我们使用requests库发送一个GET请求到Github API，获取一个用户的信息。然后，使用json库将响应中的json数据解析成Python对象，然后打印出用户的用户名、姓名和个人简介等信息。

需要注意的是，不是所有的网站都提供了以json格式返回数据的API，有些网站可能使用其他格式（如XML）来返回数据。在这种情况下，需要使用不同的库来解析响应。

相关问题

用python 写一个embase 的爬虫

### 回答1：
首先，你需要安装 `requests` 和 `beautifulsoup4` 这两个库。你可以使用以下命令进行安装：

pip install requests beautifulsoup4

接下来，你需要了解得到 Embase 文献的方法。这里提供一种使用 Embase 的 API 获取文献的方式。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 设置请求头
headers = {
    'Content-Type': 'application/json',
    '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'}

# 设置请求参数
params = {
    "query": "heart disease",  # 搜索关键词
    "limit": 100,  # 搜索结果数量
    "offset": 0,  # 搜索结果偏移量
    "sort": "relevance",  # 搜索结果排序方式
    "view": "complete",  # 搜索结果详细信息
    "lang": "en"  # 搜索结果语言
}

# 发送请求
response = requests.post('http://api.elsevier.com/content/search/scopus', json=params, headers=headers)

# 解析响应数据
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
for item in soup.find_all('entry'):
    # 获取文献标题和作者
    title = item.find('dc:title').text
    authors = [author.text for author in item.find_all('dc:creator')]
    print(title, authors)

在这个例子中，我们使用了 Embase 的 API，设置了请求参数，发送了请求，并解析了响应数据。

需要提醒的是，使用 Embase 的 API 需要注册并获得 API Key，这里就不再赘述了。

### 回答2：
为了用Python编写一个简单的embase爬虫，我们可以使用requests和BeautifulSoup库来发送HTTP请求和解析HTML页面。

首先，我们需要安装所需的库。在命令行中使用以下命令安装库：

pip install requests beautifulsoup4

然后，我们可以开始编写爬虫的代码。下面是一个简单的示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def embase_crawler(query):
    # 构建查询URL
    url = f"https://www.embase.com/search/results?query={query}"
    
    # 发送HTTP GET请求并获取页面内容
    response = requests.get(url)
    
    # 检查请求是否成功
    if response.status_code == 200:
        # 使用BeautifulSoup解析页面内容
        soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
        
        # 在解析后的页面中查找所需的数据
        # 这里以输出搜索结果的标题为例
        results = soup.find_all("h3")
        for result in results:
            print(result.text)
    else:
        print("请求失败")

# 测试爬虫
query = "python"
embase_crawler(query)

在这个例子中，我们定义了一个名为`embase_crawler`的函数，该函数接受一个查询参数。我们使用该查询参数构建embase搜索的URL，并发送GET请求获取页面内容。然后，我们使用BeautifulSoup解析页面，并在解析结果中查找我们需要的数据（这里假设我们搜索结果的标题是在`h3`标签中）。最后，我们打印出搜索结果的标题。

你可以根据自己的需求和embase网站的页面结构来修改代码，以获取其他所需的数据。

### 回答3：
使用Python编写一个embase爬虫可以帮助我们自动获取embase数据库的相关数据。下面是一个基本的爬虫示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def embase_crawler():
    # 设置搜索关键词
    keyword = "example"  # 请替换成你想要搜索的关键词

    # 构建搜索URL
    base_url = "https://www.embase.com/search/"
    search_url = base_url + "?quicksearch={}".format(keyword)

    # 发送HTTP请求并获取页面内容
    response = requests.get(search_url)
    if response.status_code == 200:
        # 使用BeautifulSoup进行解析
        soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

        # 提取需要的数据
        articles = soup.find_all("article")
        for article in articles:
            title = article.find("h3").text.strip()
            authors = article.find("span", class_="result-item_authors").text.strip()
            abstract = article.find("div", class_="result-item_abstract").text.strip()

            # 打印结果
            print("Title: ", title)
            print("Authors: ", authors)
            print("Abstract: ", abstract)
            print("--------------------------------")

    else:
        print("Failed to retrieve data from embase.")

# 运行爬虫
embase_crawler()

注意：上述代码仅为示例，可能无法直接运行，具体要根据实际情况调整和改进。此外，爬虫的使用需要遵守相关网站的使用条款和政策，以免违反相关法律法规。

用python写一个爬百度识图搜索的代码

### 回答1：
好的，我们来编写一个 Python 程序来爬取百度识图搜索的结果。

首先，我们需要使用 Python 的 requests 库来发送 HTTP 请求并获取网页内容。下面是代码的框架：

import requests

def fetch_image_urls(query):
    """
    发送 HTTP 请求并获取网页内容
    """
    pass

def fetch_images(urls):
    """
    下载图片
    """
    pass

def run():
    """
    主函数
    """
    pass

if __name__ == '__main__':
    run()

接下来，我们来实现函数 `fetch_image_urls()`。我们需要向百度识图搜索的 URL 发送请求，然后解析返回的 HTML 内容。下面是代码的实现：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_image_urls(query):
    """
    发送 HTTP 请求并获取网页内容
    """
    search_url = "https://image.baidu.com/search/index?tn=baiduimage&word={}".format(query)
    response = requests.get(search_url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    image_tags = soup.findAll('img')
    return [image['src'] for image in image_tags]

上面的代码中，我们使用了 BeautifulSoup 库来解析 HTML 内容，然后找到所有的 `<img>` 标签，并返回这些标签的 `src` 属性。

接下来，我们来实现函数 `fetch_images()`。这个函数接收一个包含图片 URL 的列表，然后下载所有图片。下面是代码的实现：

import  

### 回答2：
下面是一个使用Python编写的爬取百度识图搜索的代码示例：

import requests

def baidu_image_search(image_url):
# 设置请求URL及相关参数
url = "https://graph.baidu.com/pcr/v2/search"
data = {
"pn": 0,
"rn": 10,
"queryImageUrl": image_url,
"querySign": "",
"queryType": "similarity",
"imEnt": "",
"graphVersion": "pc",
"forcedPhotoScan": "false",
"tn": "wise",
"scrollId": "",
"order": "desc",
"descScore": "",
"usertype": "",
"mid": "",
"sessionId": "",
"searchType": "",
"sceneId": ""
}
headers = {
"Referer": "https://graph.baidu.com/pcr?tpl_from=pcr&employid=employee_feed_v2",
"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"
}

# 发送请求并获取响应
response = requests.post(url, json=data, headers=headers)

# 解析响应数据并提取搜索结果
if response.status_code == 200:
result = response.json()
if result['status'] == 'success':
results = result['data']['result_list']

# 打印搜索结果
for res in results:
print(res['displayName'], res['similarity'], res['objUrl'])
else:
print("搜索失败:", result['status'])
else:
print("请求失败:", response.status_code)

# 调用函数进行搜索
image_url = 'https://example.com/image.jpg' # 替换为你要搜索的图片URL
baidu_image_search(image_url)

此代码使用了Requests库发送POST请求，模拟用户在百度识图页面上搜索以图搜图的操作。首先，构造请求的URL和参数，然后发送POST请求。收到响应后，将结果解析为JSON格式，并提取搜索结果，最后打印出匹配度较高的图片信息。

请注意，使用此代码需要安装Requests库。可以使用以下命令安装：

pip install requests

在代码中，您需要将`image_url`替换为您要搜索的图片的URL。完成后，运行代码即可进行百度识图搜索并打印结果。  

### 回答3：
下面是一个使用Python编写的爬取百度识图搜索的代码示例：

import requests

def baidu_image_search(image_url):
# 设置请求头
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.82 Safari/537.36'
}

# 构造POST请求的数据
data = {
'tn': 'resultjson_com',
'ipn': 'rj',
'ct': '201326592',
'fp': 'result',
'queryImageUrl': image_url,
'word': '',
'face': '0',
'istype': '2',
'qc': '',
'nc': '1',
'pn': '0',
'rn': '5',
'gsm': '5a',
'1516596040616': ''
}

# 发送POST请求
response = requests.post('https://image.baidu.com/pcdutu/a_upload?fr=html5&target=pcSearchImage&needJson=true', headers=headers,
data=data)

# 解析返回的数据
json_data = response.json()
for result in json_data['data']['result']:
print(result['keyword'])

# 测试代码
image_url = 'https://example.com/image.jpg'
baidu_image_search(image_url)

使用requests库发送POST请求，将图片URL作为data参数发送给百度识图搜索接口。然后解析返回的json数据，提取搜索结果中的关键词，并进行输出。注意在headers中设置合适的User-Agent，以模拟浏览器请求。为了方便测试，这里使用了一个名为image_url的变量作为图片的URL，你可以替换为你自己的图片URL进行测试。