python逆向分析爬取通用模板代码

时间: 2023-09-28 11:11:37 浏览: 45
Python逆向分析爬取通用模板代码的步骤如下: 1. 使用Chrome等浏览器打开目标网站,并按F12打开开发者工具,进入Network面板,勾选“Preserve log”选项。 2. 在浏览器中输入目标网站的URL,按下回车键,此时开发者工具会记录下所有的网络请求。 3. 在Network面板中找到目标请求,右键选择“Copy” -> “Copy as cURL”获取该请求的cURL命令。 4. 在Python中使用requests库发送该cURL命令,即可获取请求的结果。 5. 解析结果,提取需要的数据。 下面是一个示例代码: ```python import requests import json # 替换为目标请求的cURL命令 curl_cmd = "curl 'https://www.example.com/api/xxx' -H 'authority: www.example.com' -H 'accept: */*' -H 'sec-fetch-dest: empty' -H 'x-requested-with: XMLHttpRequest' -H 'user-agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.107 Safari/537.36' -H 'content-type: application/json;charset=UTF-8' -H 'origin: https://www.example.com' -H 'sec-fetch-site: same-origin' -H 'sec-fetch-mode: cors' -H 'referer: https://www.example.com/' -H 'accept-language: zh-CN,zh;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7' --data-raw '{\"page\":1,\"pageSize\":20}' --compressed" # 将cURL命令转换为requests的参数 cmd_parts = curl_cmd.split() url = cmd_parts[1] headers = {cmd_parts[i]: cmd_parts[i+1] for i in range(2, len(cmd_parts)) if cmd_parts[i-1] == "-H"} data = json.loads(cmd_parts[-1]) # 发送请求并解析结果 response = requests.post(url, headers=headers, json=data) result = json.loads(response.text) print(result) ``` 需要注意,由于不同网站的请求参数和请求头可能不同,因此需要根据具体情况修改上述代码中的curl_cmd、headers和data等参数。

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Python爬虫爬取视频的完整代码可以分为以下几个步骤: 1. 导入所需的库和模块: python import requests from bs4 import BeautifulSoup import os 2. 定义一个函数来下载视频: python def download_video(url, save_path): response = requests.get(url, stream=True) with open(save_path, 'wb') as f: for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024): if chunk: f.write(chunk) f.flush() print("视频下载完成!") 3. 获取要爬取的网页内容: python url = "https://example.com" # 修改为要爬取的网页链接 response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') 4. 从网页中提取视频链接: python video_links = [] for source in soup.find_all('source'): video_links.append(source['src']) 5. 创建一个文件夹来保存下载的视频文件: python save_folder = "videos" # 修改为保存视频的文件夹路径 if not os.path.exists(save_folder): os.makedirs(save_folder) 6. 循环下载视频: python for i, link in enumerate(video_links): save_path = os.path.join(save_folder, f"video_{i}.mp4") download_video(link, save_path) 完整代码如下: python import requests from bs4 import BeautifulSoup import os def download_video(url, save_path): response = requests.get(url, stream=True) with open(save_path, 'wb') as f: for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024): if chunk: f.write(chunk) f.flush() print("视频下载完成!") url = "https://example.com" # 修改为要爬取的网页链接 response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') video_links = [] for source in soup.find_all('source'): video_links.append(source['src']) save_folder = "videos" # 修改为保存视频的文件夹路径 if not os.path.exists(save_folder): os.makedirs(save_folder) for i, link in enumerate(video_links): save_path = os.path.join(save_folder, f"video_{i}.mp4") download_video(link, save_path) 以上代码可以爬取指定网页中的视频链接,并逐个下载保存到本地的指定文件夹(videos)。请注意,这只是个简单的示例代码,实际使用时需要根据具体的网页结构和需求做相应的修改。
Python是一种广泛使用的编程语言,对于食品数据的爬取和分析也有很好的支持和工具。在使用Python爬虫爬取网页数据时,可以使用Python库中的一些类库例如requests和beautifulsoup来实现。requests类库可以用来向网站发送请求并获取返回结果,而beautifulsoup则可以对获取到的html进行解析和操作。 在进行食品数据分析时,可以使用Python的pandas库和numpy库。pandas库是一种面向数据分析的高性能数据结构和数据分析工具集,可以轻松地处理大量数据和进行各种数据操作。而numpy库则提供了一些高级数学函数和工具,可以用于各种数字计算和数组处理。 在进行爬取和分析食品数据时,可以使用一些公开的食品数据库,例如美国农业部的几大食品营养数据库。通过使用Python的爬虫工具,可以从这些数据库中获取有关食品的详细数据,例如其成分、热量、营养价值等等,然后使用Python的数据分析工具对这些数据进行分类、筛选和计算,得出有关食品的统计数据和分析结论。 例如,我们可以用Python爬虫从公开的食品数据库中获取不同食品的热量、营养成分和成分比例等信息。然后,我们可以用pandas库将这些数据存储为一个数据帧,并对其进行各种分析和计算,例如计算每种食品的热量占比、蛋白质占比、脂肪占比等等。最终,我们可以得到一些关于食品的有用信息和结论,例如哪些食品含有更多的热量或更多的营养元素等等。这样的信息对于营养学家、医生和健康专家等人士都非常有用。

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