编写一个抓取当下最热门的股票的爬虫程序

以下是一个基于Python的抓取当下最热门股票的爬虫程序示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://gupiao.baidu.com/stock/"

# 发送请求，获取股票列表页面的HTML
res = requests.get(url)
html = res.text

# 解析HTML，获取股票列表
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
stock_list = soup.select('.stock-bets')

# 遍历股票列表，获取股票名称和价格
for stock in stock_list:
    name = stock.select('a')[0].text.strip()
    price = stock.select('.price')[0].text.strip()
    print(name, price)

这个爬虫程序会抓取百度股票页面上的热门股票名称和价格，并输出到控制台。你可以根据自己的需求，修改代码来抓取其他股票相关的信息，例如股票代码、涨跌幅等等。同时，建议在爬虫程序中添加适当的延时，以免对目标网站造成过大的负载压力。

相关问题

用scrapy框架编写一个爬虫程序

首先，需要安装Scrapy框架。可以通过以下命令进行安装：

pip install scrapy

接下来，可以创建一个新的Scrapy项目。在命令行中输入以下命令：

scrapy startproject myproject

这将创建一个名为“myproject”的新项目文件夹，其中包含一些模板文件和文件夹。

接下来，可以创建一个新的爬虫程序。在命令行中输入以下命令：

scrapy genspider myspider mydomain.com

这将创建一个名为“myspider”的新爬虫程序，它将从“mydomain.com”网站抓取数据。

接下来，需要在新的爬虫程序中定义数据抓取规则。这可以通过编辑“myspider.py”文件来完成。以下是一个示例代码，可以从网站上抓取所有的文章标题和链接：

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = "myspider"
    allowed_domains = ["mydomain.com"]
    start_urls = ["http://www.mydomain.com/articles/"]

    def parse(self, response):
        for article in response.xpath('//div[@class="article"]'):
            yield {
                'title': article.xpath('a/text()').extract_first(),
                'link': article.xpath('a/@href').extract_first()
            }

在这个示例中，“parse”方法定义了如何处理从“start_urls”中获取的响应。在这个例子中，我们使用XPath选择器从响应中提取所有文章的标题和链接。使用“yield”关键字将数据返回给Scrapy引擎。

最后，可以运行爬虫程序。在命令行中输入以下命令：

scrapy crawl myspider

这将启动爬虫程序，并从“start_urls”中的网站开始抓取数据。抓取的数据将被输出到屏幕上，或者可以使用Scrapy提供的其他输出管道将数据保存到文件或数据库中。

用scrapy编写一个爬虫程序获取勘验信息

好的，下面是一个示例程序，使用Scrapy框架爬取勘验信息:

import scrapy


class KanyanSpider(scrapy.Spider):
    name = 'kanyan'
    allowed_domains = ['example.com'] # 替换为实际网站域名
    start_urls = ['http://example.com/kanyan/'] # 替换为实际网站勘验信息页面的URL

    def parse(self, response):
        # 解析勘验信息
        for item in response.xpath('//div[@class="kanyan-item"]'):
            yield {
                'case_no': item.xpath('.//h3/text()').get(),
                'location': item.xpath('.//p/text()').get(),
                'date': item.xpath('.//span/text()').get(),
            }

        # 获取下一页URL并递归爬取
        next_page = response.xpath('//a[@class="next-page"]/@href')
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

在该示例中，我们首先定义了一个Spider类`KanyanSpider`，并指定了爬虫名`name`、允许抓取的域`allowed_domains`和起始URL`start_urls`。然后我们在`parse`方法中解析勘验信息，使用XPath表达式匹配HTML元素，并将结果存储在一个字典中。最后，我们使用`response.follow`方法获取下一页URL，并递归调用`parse`方法。

要运行该爬虫程序，可以在命令行中执行以下命令：

scrapy runspider kanyan_spider.py -o kanyan.csv

该命令会启动Scrapy框架，并执行名为`KanyanSpider`的爬虫程序，将结果保存在`kanyan.csv`文件中。