from bs4 import BeautifulSoup from bs4 import UnicodeDammit import urllib.request

时间: 2023-09-24 12:10:19 浏览: 47
这是 Python 中用于爬取网页的库和模块。 - `bs4` 库是 BeautifulSoup4,用于解析 HTML 和 XML 文档。 - `UnicodeDammit` 模块是用于将文本转换为 Unicode 编码的模块。 - `urllib.request` 模块是 Python 内置的用于发送 HTTP 请求的库,可以用于获取网页的内容。 通常在爬取网页的时候,需要使用 `urllib.request` 发送请求获取网页内容,然后用 `BeautifulSoup` 解析 HTML 或 XML 文档,最后用 `UnicodeDammit` 将文本内容转换为 Unicode 编码。
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from urllib.request import urlopen, Request from bs4 import BeautifulSoup import xlwt #导入xlwt模块,并生成一个sample3的表格文件 workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') worksheet = workbook.add_sheet('My Worksheet') # 创建第一个sheet 表单 worksheet.write(0, 0, "排名") # 写入行索引、列索引、表示要写的内容

你的代码已经成功地在第一个sheet表单的第一行第一列写入了"排名"。接下来,你可以继续编写代码来处理其他的行和列。如果你有更多的数据需要写入表格中,可以使用类似的方法来写入不同的行和列。 例如,如果你想在第二行第一列写入"姓名",可以使用以下代码: ```python worksheet.write(1, 0, "姓名") ``` 这将在第一个sheet表单的第二行第一列写入"姓名"。你可以根据需要继续写入其他的行和列。

from urllib.request import urlopen#用于获取网页 from bs4 import BeautifulSoup#用于解析网页 html = urlopen('https://baike.pcbaby.com.cn/') bsObj = BeautifulSoup(html, 'html.parser') #//div[@id="Jbaike"]//div/dl/dd//@href t1 = bsObj.select('a') for t2 in t1: t3 = t2.get('href') print(t3)

这段代码是用于获取指定网页上的链接,并打印出来。它使用了`urllib.request`模块中的`urlopen`函数来获取网页内容,以及`BeautifulSoup`库来解析网页。 首先,通过`urlopen`函数打开指定网页,将返回的网页内容赋值给变量`html`。 然后,使用`BeautifulSoup`库将网页内容解析为一个`BeautifulSoup`对象。这里使用了'html.parser'作为解析器。 接下来,通过选择器选择所有的'a'标签,即网页中的链接元素,将它们存储在变量`t1`中。 最后,通过循环遍历`t1`,使用`get`方法获取每个链接的地址,并将其打印出来。 如果你运行这段代码,它会输出指定网页上的所有链接。

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请为下面代码写详细注释import random import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup import codecs from time import sleep def main(url, headers): # 发送请求 page = urllib.request.Request(url, headers=headers) page = urllib.request.urlopen(page) contents = page.read() # 用BeautifulSoup解析网页 soup = BeautifulSoup(contents, "html.parser") infofile.write("") print('爬取豆瓣电影250: \n') for tag in soup.find_all(attrs={"class": "item"}): # 爬取序号 num = tag.find('em').get_text() print(num) infofile.write(num + "\r\n") # 电影名称 name = tag.find_all(attrs={"class": "title"}) zwname = name[0].get_text() print('[中文名称]', zwname) infofile.write("[中文名称]" + zwname + "\r\n") # 网页链接 url_movie = tag.find(attrs={"class": "hd"}).a urls = url_movie.attrs['href'] print('[网页链接]', urls) infofile.write("[网页链接]" + urls + "\r\n") # 爬取评分和评论数 info = tag.find(attrs={"class": "star"}).get_text() info = info.replace('\n', ' ') info = info.lstrip() print('[评分评论]', info) # 获取评语 info = tag.find(attrs={"class": "inq"}) if (info): # 避免没有影评调用get_text()报错 content = info.get_text() print('[影评]', content) infofile.write(u"[影评]" + content + "\r\n") print('') if __name__ == '__main__': # 存储文件 infofile = codecs.open("03-movie-bs4.txt", 'a', 'utf-8') # 消息头 headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'} # 翻页 i = 0 while i < 10: print('页码', (i + 1)) num = i * 25 # 每次显示25部 URL序号按25增加 url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(num) + '&filter=' main(url, headers) sleep(5 + random.random()) infofile.write("\r\n\r\n") i = i + 1 infofile.close()

import random import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup import codecs from time import sleep def main(url, headers): # 发送HTTP请求 page = urllib.request.Request(url, headers=headers) page = urllib.request.urlopen(page) contents = page.read() # 用BeautifulSoup解析网页 soup = BeautifulSoup(contents, "html.parser") infofile.write("") print('爬取豆瓣电影250: \n') for tag in soup.find_all(attrs={"class": "item"}): # 排名 num = tag.find('em').get_text() print(num) infofile.write(num + "\r\n") # 电影名 name = tag.find_all(attrs={"class": "title"}) zwname = name[0].get_text() print('[名字]', zwname) infofile.write("[名字]" + zwname + "\r\n") # 链接 url_movie = tag.find(attrs={"class": "hd"}).a urls = url_movie.attrs['href'] print('[网页链接]', urls) infofile.write("[网页链接]" + urls + "\r\n") # 评分和评论数 info = tag.find(attrs={"class": "star"}).get_text() info = info.replace('\n', ' ') info = info.lstrip() print('[评分评论]', info) # 评语 info = tag.find(attrs={"class": "inq"}) if __name__ == '__main__': # 存储文件 infofile = codecs.open("03-movie-bs4.txt", 'a', 'utf-8') # 消息头 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'} # 翻页 i = 0 while i < 10: print('页码', (i + 1)) num = i * 25 # 每次显示25部 URL序号按25叠加 url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(num) + '&filter=' main(url, headers) sleep(5 + random.random()) infofile.write("\r\n\r\n") i = i + 1 infofile.close() 分析该程序的定义函数并添加一个可视化

import numpy as np import csv import pandas as pd import numpy as npjk import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#解决图标中汉字显示问题 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#解决图标中汉字显示问题 from urllib.request import urlopen,Request from bs4 import BeautifulSoup #云计算2113方宇-2021058226 headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.45 Safari/537.36'} url = 'https://search.jd.com/Search?keyword=%E8%93%9D%E7%89%99%E9%BC%A0%E6%A0%87&enc=utf-8&wq=%E8%93%9D%E7%89%99%E9%BC%A0%E6%A0%87&pvid=405a663911e84dd3822389ef5b97c147' response = Request(url,headers=headers) res = urlopen(response) data = res.read().decode('utf-8') soup = BeautifulSoup(data,'html.parser') ddd=soup.find('ul',class_="gl-warp clearfix") bbb=ddd.select('li>.gl-i-wrap>.p-price>strong>i')#价格 ccc=ddd.select('li>.gl-i-wrap>.p-shop>span>a')#店名 #云计算2113方宇2021058226 get_rmb_date = [] for i in bbb: get_rmb_date.append(i.text) get_shop_date = [] for i in ccc: get_shop_date.append(i.text) data = [] for i in range(len(get_shop_date)): temp = [] temp.append(get_shop_date[i]) temp.append(get_rmb_date[i]) data.append(temp) print(data) #云计算2113-方宇2021058226 f = open('D:/mypython/mycode/2021058226.csv','w',encoding='utf-8') csv_write = csv.writer(f) csv_write.writerow(['商品店家','商品价格']) for i in data: csv_write.writerow(i) f.close() #云计算2113方宇-2021058226 csv_file ='D:/mypython/mycode/2021058226.csv' csv_data=pd.read_csv(csv_file,low_memory=False) csv_df=pd.DataFrame(csv_data) dfl=csv_df.head(n=10) print(dfl) plt.figure(figsize = (10,6)) x = np.arange(10) y = np.array(dfl['商品店家']) xticks = list(dfl['商品价格']) print(x,y,xticks) p=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] plt.xticks(p,y,rotation=20) plt.bar(p,xticks,color='red') plt.show()如何将词云柱状图按序排列

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