import requests from bs4 import BeautifulSoup # 定义主函数 if __name__ == '__main__': # 定义需要爬取的页面链接 urls = ['https://www.bernama.com/bm/am/news.php?id=2194049', 'https://www.bernama.com/bm/news.php?id=2194090'] # 循环遍历页面链接,并调用爬虫函数 for url in urls: spider(url) # 定义爬虫函数 def spider(url): response = requests.get(url) # 使用BeautifulSoup解析网页内容 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 获取需要爬取的数据 data = soup.find_all('div', class_='col-12 col-sm-12 col-md-12 col-lg-8') # 将数据写入TXT文件中 with open('2.txt', 'a', encoding='utf-8') as f: for d in data: f.write(d.text + '\n') # 间隔一秒再进行下一次爬取 time.sleep(1)txt里面没有数据该如何改善
时间: 2024-04-28 18:26:05 浏览: 108
首先需要检查一下爬取的网页是否存在数据,可以在浏览器中手动访问这些链接,看看是否能够正常显示数据。如果网页中存在数据,可以尝试加入异常处理,捕获可能出现的异常。另外,可以加入一些调试信息,输出日志或者打印一些中间结果,以帮助定位问题。最后,也可以尝试使用其他的爬虫工具或者框架,比如Scrapy等,看看能否更好地爬取数据。
相关问题
以下代码爬取的内容是乱码,什么原因?from bs4 import BeautifulSoup import requests if __name__ == '__main__': url = 'https://www.pincai.com/article/2320333.htm' response = requests.get(url).text soup = BeautifulSoup(response, 'lxml')
爬取的内容出现乱码的原因可能有以下几种情况:
1. 编码问题:网页的编码与你用于解析的编码方式不一致。你可以尝试指定正确的编码方式来解决这个问题。例如,如果网页使用UTF-8编码,你可以将 `response` 的编码设置为UTF-8:`response.encoding = 'utf-8'`。
2. 动态内容:如果网页中的内容是通过JavaScript动态加载的,那么直接使用requests库获取的源代码可能无法获取到动态加载的内容。你可以尝试使用模拟浏览器行为的库,如Selenium来获取完整页面。
3. 反爬虫机制:网站可能有一些反爬虫机制,如验证码、频率限制等,导致你无法获取到正确的内容。你可以尝试模拟浏览器行为、设置请求头部信息以绕过反爬虫机制。
请检查以上情况,并根据实际情况进行调整,以解决乱码的问题。
import os import requests from bs4 import BeautifulSoup from urllib.parse import urljoin def image_spider(url, save_dir='images'): # 创建存储目录 os.makedirs(save_dir, exist_ok=True) # 设置请求头 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' } try: # 发送请求 response = requests.get(url, headers=headers) response.raise_for_status() # 解析网页 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 提取所有图片标签 img_tags = soup.find_all('img') # 下载图片 for img in img_tags: img_url = img.get('src') if not img_url: continue # 处理相对路径 img_url = urljoin(url, img_url) # 获取图片名称 img_name = os.path.join(save_dir, img_url.split('/')[-1]) # 下载图片 img_data = requests.get(img_url, headers=headers, stream=True) if img_data.status_code == 200: with open(img_name, 'wb') as f: for chunk in img_data: f.write(chunk) print(f'已下载: {img_name}') else: print(f'下载失败: {img_url}') except Exception as e: print(f'发生错误: {str(e)}') if __name__ == '__main__': target_url = 'https://example.com' # 替换为目标网站 image_spider(target_url) 这个爬虫脚本爬取的图片会放在哪里
<think>好的,用户问的是他们提供的这个Python爬虫脚本下载的图片会存放在哪里。我之前已经回答过类似的问题,但这次用户给出了具体的代码,所以我需要仔细分析代码中的保存路径。
首先,用户提供的函数image_spider的参数save_dir默认设置为'images'。在函数内部,os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)这一行会创建这个目录,如果不存在的话。所以关键点在于这个save_dir的路径是相对还是绝对路径。
因为代码中没有使用绝对路径,所以save_dir默认是相对于当前工作目录的。当前工作目录是指运行脚本时所在的终端路径。比如,如果用户在/home/user/scripts/下运行这个脚本,那么图片会被保存到/home/user/scripts/images/里。
然后,用户可能不太清楚相对路径和绝对路径的区别,需要解释清楚。同时,他们可能遇到图片没有保存的情况,这时候需要提醒他们检查目录权限,或者是否代码执行时所在的路径正确。
另外,代码中在拼接img_name时使用了os.path.join(save_dir, img_url.split('/')[-1]),这样会把图片保存在save_dir目录下,文件名是URL中最后一个部分。比如URL是http://example.com/img/pic.jpg,那么文件名是pic.jpg,路径是images/pic.jpg。
还需要考虑用户可能遇到的常见问题,比如没有写权限,或者目标网站有反爬机制导致下载失败,但用户的问题集中在保存路径,所以重点放在路径的确定上。
最后,建议用户打印当前工作目录,或者添加路径输出的语句,帮助他们确认具体位置。这样用户就能快速找到图片所在了。</think>根据您提供的代码,**爬取的图片会保存在以下位置**:
---
### **存储路径规则**
```python
def image_spider(url, save_dir='images'): # 默认保存目录为 `images`
os.makedirs(save_dir, exist_ok=True) # 自动创建目录
...
img_name = os.path.join(save_dir, img_url.split('/')[-1]) # 路径拼接
```
1. **默认保存目录**
- **相对路径**:`images` 文件夹(与运行脚本的终端当前路径同级)。
- **绝对路径示例**:
- 若脚本在 `/home/user/` 下运行 → 图片保存在 `/home/user/images/`
- 若脚本在 `C:\Projects\` 下运行 → 图片保存在 `C:\Projects\images\`
2. **自定义保存目录**
调用函数时可通过参数修改路径:
```python
image_spider(target_url, save_dir='my_custom_folder') # 图片保存到 `my_custom_folder`
```
---
### **验证方法**
1. **打印绝对路径**
在代码中添加以下语句,直接输出存储路径:
```python
print(f"图片保存目录的绝对路径:{os.path.abspath(save_dir)}")
```
2. **手动定位**
- 检查运行脚本时终端的当前路径(如终端显示 `~/Desktop/$ python script.py` → 图片在 `~/Desktop/images/`)。
- 若使用 IDE(如 PyCharm),默认路径通常是项目根目录。
---
### **常见问题排查**
- ✅ **权限不足**:若报错 `Permission denied`,尝试以管理员权限运行脚本或更换目录。
- ✅ **路径被占用**:确保 `images` 文件夹未被其他程序锁定。
- ✅ **文件名冲突**:若不同图片同名,后者会覆盖前者(可添加随机后缀解决)。
---
如果需要进一步调试,可以在代码中添加路径检查逻辑:
```python
print(f"当前工作目录:{os.getcwd()}") # 输出脚本实际运行的路径
```
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a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv def crawl_news_websites(url): # 发送了一个GET请求 response = requests.get(url)#get url,获得了指定网址的HTML页面 # 使用 BeautifulSoup 对 HTML 页面进行解析 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')#创建 beautifulsoup 对象# 'html.parser' 指定解析器 websites = soup.find_all('a', class_='link')#查找节点(属性为 "link" 的 标签节点),获取其中的文本和链接 #find_all会将所有满足条件的值取出,组成一个list results = []#将find_all结果保存在一个名为 results 的列表中 for website in websites: site_name = website.text site_url = website['href'] results.append((site_name, site_url)) return results def save_to_csv(results): with open('news_websites.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) writer.writerow(['Website Name', 'Website URL']) writer.writerows(results) if __name__ == '__main__': url = 'http://www.hao123.com/newswangzhi' news_websites = crawl_news_websites(url)

帮我解释一下a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv def crawl_news_websites(url): # 发送了一个GET请求 response = requests.get(url)#get url,获得了指定网址的HTML页面 # 使用 BeautifulSoup 对 HTML 页面进行解析 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')#创建 beautifulsoup 对象# 'html.parser' 指定解析器 websites = soup.find_all('a', class_='link')#查找节点(属性为 "link" 的 标签节点),获取其中的文本和链接 #find_all会将所有满足条件的值取出,组成一个list results = []#将find_all结果保存在一个名为 results 的列表中 for website in websites: site_name = website.text site_url = website['href'] results.append((site_name, site_url)) return results def save_to_csv(results): with open('news_websites.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) writer.writerow(['Website Name', 'Website URL']) writer.writerows(results) if __name__ == '__main__': url = 'http://www.hao123.com/newswangzhi' news_websites = crawl_news_websites(url)这段代码



