def session_requests_b(): session = requests.Session() # 设置session headers = head() session.headers.update(headers) # 配置请求头 # print(session.cookies) return session

时间: 2023-09-21 11:06:33 浏览: 65
这段代码定义了一个名为 `session_requests_b()` 的函数,该函数返回一个 `requests.Session()` 对象。在该函数内部,通过 `requests.Session()` 创建一个新的 `session` 对象,并将其赋值给变量 `session`。然后,通过调用 `head()` 函数获取一个随机的 user_agent,并将其添加到 `session` 对象的请求头中。最后,将 `session` 对象返回给调用函数的程序。这个函数通常用于模拟浏览器或其他客户端应用程序的 HTTP 请求会话,以便在向服务器发送请求时隐藏请求的真实来源。
相关问题

解释一下这段代码import json import pytest import requests from pytest_xlsx.file import XlsxItem def pytest_xlsx_run_step(item: XlsxItem): session: requests.Session = item.usefixtures['session'] # fixture step = item.current_step # 读取excel内容 resp = session.request( # 发送请求 method=step["标记"], url=step["接口地址"], headers=json.loads(step["请求头"]), data=step["参数"] ) assert resp.status_code == step["状态码"] # 断言 return True @pytest.fixture def session(): return requests.Session()

这段代码引入了三个模块:json、pytest和requests,以及一个pytest_xlsx的XlsxItem类。其中,XlsxItem类是用于对Excel文件内容进行解析和操作的类。 在函数def pytest_xlsx_run_step(item: XlsxItem)中,从item.usefixtures['session']中获取了一个请求会话的session对象。这个session对象可以用于在测试过程中进行网络请求和数据交互。

import requests from bs4 import BeautifulSoup session = requests.Session() cookie = 'your_cookie_here' session.headers.update({'cookie': cookie}) def get_with_cookie(url): try: resp = session.get(url) return resp.text except requests.exceptions.RequestException as e: print("请求异常:", e) return None # 解析HTML内容,提取商品名称、价格和销量信息 def parse_html(html): try: soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') title = soup.select_one('h3.tb-main-title[data-title]') return title except Exception as e: print("解析异常:", e) return None # 测试接口: url = 'https://item.taobao.com/item.htm?id=699089474285&ali_refid=a3_430673_1006:1102522391:N:%2BAkz14GC%2BXi%2Bma9dw7y9M4p5Yhq5iT8I:f9e826228fbc823934848d20e28dff81&ali_trackid=162_f9e826228fbc823934848d20e28dff81&spm=a2e0b.20350158.31919782.5' resp_text = get_with_cookie(url) if resp_text is not None: title = parse_html(resp_text) if title is not None: # 打印商品信息 print(title.text.strip()) else: print("解析失败") else: print("请求失败")用其他方式帮我解析对应位置的数据

可以使用正则表达式或者XPath来解析HTML内容,以下是两种方法的示例: 1. 使用正则表达式解析商品名称 ```python import re def parse_title(html): try: pattern = r'"title":"(.*?)"' # 正则表达式模式 title = re.search(pattern, html).group(1) # 查找匹配的字符串并提取 return title except Exception as e: print("解析异常:", e) return None # 测试接口: url = 'https://item.taobao.com/item.htm?id=699089474285&ali_refid=a3_430673_1006:1102522391:N:%2BAkz14GC%2BXi%2Bma9dw7y9M4p5Yhq5iT8I:f9e826228fbc823934848d20e28dff81&ali_trackid=162_f9e826228fbc823934848d20e28dff81&spm=a2e0b.20350158.31919782.5' resp_text = get_with_cookie(url) if resp_text is not None: title = parse_title(resp_text) if title is not None: # 打印商品信息 print(title) else: print("解析失败") else: print("请求失败") ``` 2. 使用XPath解析商品名称 ```python from lxml import etree def parse_title(html): try: root = etree.HTML(html) title = root.xpath('//h3[@class="tb-main-title"]/text()')[0] # 使用XPath定位节点并提取文本 return title except Exception as e: print("解析异常:", e) return None # 测试接口: url = 'https://item.taobao.com/item.htm?id=699089474285&ali_refid=a3_430673_1006:1102522391:N:%2BAkz14GC%2BXi%2Bma9dw7y9M4p5Yhq5iT8I:f9e826228fbc823934848d20e28dff81&ali_trackid=162_f9e826228fbc823934848d20e28dff81&spm=a2e0b.20350158.31919782.5' resp_text = get_with_cookie(url) if resp_text is not None: title = parse_title(resp_text) if title is not None: # 打印商品信息 print(title.strip()) else: print("解析失败") else: print("请求失败") ```

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import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl from time import sleep # 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/114.0.0.0 Safari/537.36'} # 从天眼查获取公司邮箱和电话 def get_info(company): email = '' phone = '' url = 'https://www.tianyancha.com/search?key=' + company r = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') # try: # 获取公司详情页链接 company_url = soup.find_all('a', class_='index_alink__zcia5 link-click')[0].get('href') r = requests.get(company_url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') # 获取公司邮箱和电话 email = soup.find_all('span', class_='index_detail-email__B_1Tq')[0].text sleep(0.5) phone = soup.find('span',class_='index_detail-tel__fgpsE').text # except: # pass # return email,phone # 从Excel文件中读取公司名称 def read_from_excel(file_path): wb = openpyxl.load_workbook(file_path) ws = wb.active company_list = [] for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True): company_list.append(row[0]) return company_list # 将公司邮箱和电话写入Excel文件 def write_to_excel(company_list): wb = openpyxl.Workbook() ws = wb.active ws.title = 'Company Info' # 写入表头 ws.cell(row=1, column=1, value='Company Name') ws.cell(row=1, column=2, value='Email') ws.cell(row=1, column=3, value='Phone') # 写入数据 for i, company in enumerate(company_list): email,phone = get_info(company) ws.cell(row=i+2, column=1, value=company) ws.cell(row=i+2, column=2, value=email) ws.cell(row=i+2, column=3, value=phone) # 保存Excel文件 wb.save('company_info.xlsx') if __name__ == '__main__': file_path = 'company_names.xlsx' company_list = read_from_excel(file_path) write_to_excel(company_list)优化这段代码

import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl class LianJiaSpider(): def __init__(self): self.url = 'https://bj.lianjia.com/ershoufang/pg{0}/' self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36 SLBrowser/8.0.0.12022 SLBChan/109'} def send_request(self, url): resp = requests.get(url, headers=self.headers) if resp.status_code == 200: return resp def parse_html(self, resp): lst = [] html = resp.text bs = BeautifulSoup(html, 'lxml') ul = bs.find('ul', class_='sellListContent') li_list = ul.find_all('li') for item in li_list: title = item.find('div', class_='title').text positionInfo = item.find('div', class_='positionInfo').text address = item.find('div', class_='address').text followInfo = item.find('div', class_='followInfo').text tag = item.find('div', class_='tag').text totalPrice = item.find('div', class_='totalPrice totalPrice2').text unitPrice = item.find('div', class_='unitPrice').text # print(unitPrice) lst.append((title, positionInfo, address, followInfo, tag, totalPrice, unitPrice)) print(lst) self.save(lst) def save(self, lst): wb = openpyxl.Workbook() sheet = wb.active for row in lst: sheet.append(row) continue wb.save('D:/爬虫/链家.csv') def start(self): for i in range(1, 5): full_url = self.url.format(i) resp = self.send_request(full_url) #print(resp.text) self.parse_html(resp) if __name__ == '__main__': lianjia = LianJiaSpider() lianjia.start()使用以上代码爬取数据保存到文件中只显示最后一页30条数据,前面页码的数据都被覆盖了,如何更改

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