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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import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import xlrd # 读取Excel文件中的小区名字 def read_excel(filename): data = pd.read_excel(filename) return data['小区名'].tolist() # 爬取二手房数据 def crawl_data(area): print(area) print('1') url = 'https://wx.ke.com/ershoufang/rs'+area # 无锡二手房页面 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299' } params = { 'kw': area } response = requests.get(url, headers=headers, params=params) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 解析页面数据 result = [] house_list = soup.find_all('div', class_='info clear') for house in house_list: title = house.find('div', class_='title').text.strip() address = house.find('div', class_='address').text.strip() house_Info = house.find('div', class_='houseInfo').text.strip() priceInfo = house.find('div', class_='priceInfo').text.strip() followInfo = house.find('div', class_='followInfo').text.strip() result.append({ 'title': title, 'address': address, 'house_info':house_Info, 'priceInfo':priceInfo, 'followInf':followInfo }) return result # 将数据保存到Excel文件中 def save_to_excel(data, filename): df = pd.DataFrame(data) df.to_excel(filename, index=False) # 主函数 if __name__ == '__main__': areas = read_excel('小区名.xlsx') for area in areas: print('正在爬取:', area) data = crawl_data(area) save_to_excel(data, area + '.xlsx') print('爬取完成!')

请详细解释以下代码并给每行代码添加注释:#导入requests库 import requests #导入beautifulsoup库 from bs4 import BeautifulSoup import codecs #目标url URL = "https://movie.douban.com/top250" #请求头 HEADERS = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36'} def download_page(url): data = requests.get(url, headers=HEADERS).content return data def parse_html(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 测试时可以使用print soup.prettify()打印查看获得的页面 # 根据css获取页面信息 movie_list_ol = soup.find('ol', attrs={'class':'grid_view'}) movie_name_list = [] # 遍历页面中有关的信息 for movie_li in movie_list_ol.find_all('li'): # 电影描述 detail = movie_li.find('div', attrs={'class':'hd'}) # 电影名字 movie_name = detail.find('span', attrs={'class':'title'}).getText() movie_name_list.append(movie_name) # 找到下一页 next_page = soup.find('span', attrs={'class':'next'}).find('a') if next_page: # 拼接下一页的url,继续爬取下一页 return movie_name_list, URL + next_page['href'] return movie_name_list, None def main(): url = URL with codecs.open('movies.txt', 'w', encoding='utf-8') as fp: movies_all = [] while url: html = download_page(url) movies, url = parse_html(html) movies_all.extend(movies) for index, movie in enumerate(movies_all): index += 1 # 将获得的信息写入文件 fp.write('{index}.{movie}\n'.format(index=index, movie=movie)) if __name__ == '__main__': main() print('爬取成功')

优化这段代码:import requests import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree import time import pymysql from sqlalchemy import create_engine from urllib.parse import urlencode # 编码 URL 字符串 start_time = time.time() #计算程序运行时间 def get_one_page(i): try: headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36' } paras = {'reportTime': '2023-03-23', #可以改报告日期,比如2018-6-30获得的就是该季度的信息 'pageNum': i #页码 } url = 'http://s.askci.com/stock/a/?' + urlencode(paras) response = requests.get(url,headers = headers) if response.status_code == 200: return response.text return None except RequestException: print('爬取失败') def parse_one_page(html): soup = BeautifulSoup(html,'lxml') content = soup.select('#myTable04')[0] #[0]将返回的list改为bs4类型 tbl = pd.read_html(content.prettify(),header = 0)[0] # prettify()优化代码,[0]从pd.read_html返回的list中提取出DataFrame tbl.rename(columns = {'序号':'serial_number', '股票代码':'stock_code', '股票简称':'stock_abbre', '公司名称':'company_name', '省份':'province', '城市':'city', '主营业务收入(201712)':'main_bussiness_income', '净利润(201712)':'net_profit', '员工人数':'employees', '上市日期':'listing_date', '招股书':'zhaogushu', '公司财报':'financial_report', '行业分类':'industry_classification', '产品类型':'industry_type', '主营业务':'main_business'},inplace = True) return tbl def generate_mysql(): conn = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='******', port=3306, charset = 'utf8', db = 'wade') cursor = conn.cursor() sql = 'CREATE TABLE IF NOT EXISTS listed_company (serial_number INT(20) NOT NULL,stock_code INT(20) ,stock_abbre VARCHAR(20) ,company_name VARCHAR(20) ,province VARCHAR(20) ,city VARCHAR(20) ,main_bussiness_income VARCHAR(20) ,net_profit VARCHAR(20) ,employees INT(20) ,listing_date DATETIME(0) ,zhaogushu VARCHAR(20) ,financial_report VARCHAR(20) , industry_classification VARCHAR(20) ,industry_type VARCHAR(100) ,main_business VARCHAR(200) ,PRIMARY KEY (serial_number))' cursor.execute(sql) conn.close() def write_to_sql(tbl, db = 'wade'): engine = create_engine('mysql+pymysql://root:******@localhost:3306/{0}?charset=utf8'.format(db)) try: tbl.to_sql('listed_company2',con = engine,if_exists='append',index=False) # append表示在原有表基础上增加,但该表要有表头 except Exception as e: print(e) def main(page): generate_mysql() for i in range(1,page): html = get_one_page(i) tbl = parse_one_page(html) write_to_sql(tbl) # # 单进程 if __name__ == '__main__': main(178) endtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %endtime) # 多进程 from multiprocessing import Pool if __name__ == '__main__': pool = Pool(4) pool.map(main, [i for i in range(1,178)]) #共有178页 emdtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %(time.time()-start_time))

import requests from bs4 import BeautifulSoup import jieba.analyse import jieba.posseg as pseg from snownlp import SnowNLP import matplotlib.pyplot as plt # 设置请求头,模拟浏览器访问 headers = { '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'} # 获取网页内容 def get_html(url): resp = requests.get(url, headers=headers) resp.encoding = resp.apparent_encoding html = resp.text return html # 获取新闻列表 def get_news_list(url): html = get_html(url) soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') news_list = soup.find_all('a', class_="news_title") return news_list # 对文本进行情感分析 def sentiment_analysis(text): s = SnowNLP(text) return s.sentiments # 对文本进行关键词提取 def keyword_extraction(text): keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True, allowPOS=('n', 'vn', 'v')) return keywords # 对新闻进行分析 def analyze_news(url): news_list = get_news_list(url) senti_scores = [] # 情感分数列表 keyword_dict = {} # 关键词词频字典 for news in news_list: title = news.get_text().strip() link = news['href'] content = get_html(link) soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') text = soup.find('div', class_='article').get_text().strip() # 计算情感分数 senti_score = sentiment_analysis(text) senti_scores.append(senti_score) # 提取关键词 keywords = keyword_extraction(text) for keyword in keywords: if keyword[0] in keyword_dict: keyword_dict[keyword[0]] += keyword[1] else: keyword_dict[keyword[0]] = keyword[1] # 绘制情感分数直方图 plt.hist(senti_scores, bins=10, color='skyblue') plt.xlabel('Sentiment Score') plt.ylabel('Number of News') plt.title('Sentiment Analysis') plt.show() # 输出关键词词频排名 keyword_list = sorted(keyword_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) print('Top 10 keywords:') for i in range(10): print('{}. {} - {:.2f}'.format(i+1, keyword_list[i][0], keyword_list[i][1])) if __name__ == '__main__': url = 'https://www.sina.com.cn/' analyze_news(url)

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lamada函数

Lambda 函数,也称为匿名函数或内联函数,在 Python 中是一种小型的、仅限于单行表达式的函数。它没有名字,因此被称为“匿名”,通常用于临时性的简单操作场合。语法结构非常紧凑,使得编写简洁代码成为可能。 以下是关于 Lambda 函数的一些关键点: 1. **基本语法**: - 形式:`lambda 参数1, 参数2, ... : 表达式` - 这里的 `lambda` 关键字标志着这是个 Lambda 函数定义; - 参数是可以接受零个或多个人参变量; - 最后跟随的是一个基于这些输入参数计算结果的表达式。 2. **示例**: 假设我们需要创建一个简单
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快速掌握C++ STL:30秒学会核心功能

C++标准模板库(STL)是C++编程语言中一个非常重要的组成部分,它提供了一套具备通用算法、容器以及迭代器的框架。STL允许开发者实现高效、可重用的代码,并极大地简化了数据结构和算法的实现。在给定文件中提到的30-seconds-of-cpp,显然是一个以教学和快速理解为特色的项目,旨在让开发者在极短的时间内掌握C++ STL的关键特性和用法。 **知识点详述** 1. **STL容器**: - **向量(vector)**: 动态数组,可以在末尾快速添加和删除元素,支持随机访问。 - **无序映射(unordered_map)**: 基于哈希表的关联容器,能够存储键值对,并且不需要元素之间有顺序关系。在STL中,它提供O(1)平均时间复杂度的查找性能。 2. **STL算法**: - **accumulate**: 对指定范围内的元素进行累加操作。 - **adjacent_difference**: 计算相邻元素之间的差异。 - **adjacent_find**: 在序列中寻找相临的重复元素。 - **all_of**: 检查给定条件是否对所有元素都为真。 - **any_of**: 检查是否至少有一个元素满足给定条件。 - **binary_search**: 在已排序的序列中执行二分查找。 - **clamp**: 将一个值限制在一个范围内。 - **copy**: 复制一个范围内的元素到另一个位置。 - **copy_backward**: 从后向前复制一个范围内的元素。 - **copy_if**: 根据条件复制元素。 - **copy_n**: 复制指定数量的元素。 - **count**: 计算范围内满足条件的元素个数。 - **count_if**: 计算满足特定条件的元素个数。 - **equal**: 检查两个范围是否相等。 - **equal_range**: 查找一个元素的等值范围。 - **fill**: 使用指定的值填充一段范围。 - **fill_n**: 使用指定的值填充指定数量的元素。 - **find**: 在一段范围内查找特定的元素。 - **find_first_of**: 查找任一范围内的元素在另一范围内的第一个匹配项。 - **find_if**: 查找满足特定条件的第一个元素。 - **find_if_not**: 查找不满足特定条件的第一个元素。 - **for_each**: 对指定范围内的每个元素执行指定的操作。 - **for_each_n**: 对指定范围的前N个元素执行指定的操作。 - **generate**: 使用生成函数填充序列。 - **includes**: 检查一个序列是否为另一个序列的子集。 - **iota**: 在序列中填充连续的值。 - **is_heap**: 检查给定范围内的序列是否为堆。 - **is_sorted**: 检查序列是否已排序。 3. **头文件**: - STL中的函数和容器都是在特定的头文件中定义的。例如,向量和算法可以在`<vector>`和`<algorithm>`头文件中找到。 4. **C++版本**: - 文档提及的`cpp11`, `cpp14`, `cpp17`分别指代C++的三个版本(C++11, C++14, C++17),这些版本中引入了新的特性和改进。例如,C++11引入了`auto`关键字、`std::unique_ptr`智能指针等特性,C++14和C++17则对C++11进行了补充,添加了更多的特性。 5. **项目标签**: - 标签中包含的`queue algorithms vector cpp14 stl cpp11 standard-template-library stl-container cpp17 stl-containers stl-vector hacktoberfest stl-algorithms 30-seconds-of-code 30-seconds-of-cpp C++`,这些标签涵盖了与STL相关的关键词,如容器、算法、C++版本等,以及与项目相关的信息如30秒代码片段和Hacktoberfest(一个为开源项目贡献代码的活动)。 **总结** 本项目“30-seconds-of-cpp”聚焦于C++ STL的易学性和实用性,旨在通过30秒左右的时间让程序员快速学习并掌握STL的核心功能。从提供的知识点中可以看出,STL确实为C++开发者提供了一个强大的工具集合,无论是对容器的操作还是对算法的应用,STL都提供了简便和高效的方式。此外,STL的不断进化与更新(如C++11到C++17版本的更新),也在不断丰富着这个工具库,使C++编程变得更加高效和现代。对于初学者而言,这是一个很好的切入点;对于有经验的开发者来说,这是温故知新的绝佳机会。通过学习和实践STL,开发者可以在C++中快速实现复杂的数据结构和算法,提升编程效率。