python如何爬取shtml

要爬取shtml页面，可以使用Python中的requests库和BeautifulSoup库。

首先，使用requests库发送HTTP请求获取shtml页面的源代码：

import requests

url = 'http://example.com/example.shtml'
response = requests.get(url)
html = response.text

然后，使用BeautifulSoup库对源代码进行解析，提取需要的内容：

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# 提取标题
title = soup.find('title').text
# 提取正文
content = soup.find('div', class_='content').text

需要注意的是，shtml页面中可能会包含动态生成的内容，这些内容可能需要使用Selenium等工具模拟浏览器行为才能获取到。另外，爬虫要遵守网站的robots协议和服务条款，以免触发网站的反爬虫机制。

相关问题

python 爬取.shtml

您好！要爬取.shtml后缀的网页，您可以使用 Python 中的 requests 和 BeautifulSoup 库。首先，您需要安装这两个库：

pip install requests
pip install beautifulsoup4

然后，可以使用以下示例代码来获取.shtml网页的内容：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def crawl_shtml(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
        # 在这里进行页面内容的解析和提取
        # 可以使用 soup.find() 或 soup.find_all() 来找到特定的元素
    else:
        print("请求失败")

# 调用函数，传入目标网页的链接
crawl_shtml("http://example.com/sample.shtml")

在上述示例中，我们使用 requests 库发起 GET 请求获取网页的内容，然后使用 BeautifulSoup 库来解析和提取页面元素。您可以根据实际需要调整代码来处理.shtml网页中的内容。

请注意，爬取网页时应遵守相关法律和网站的使用条款，并确保您的爬虫行为合法和道德。

python爬取天气数据_Python爬取历史天气数据

好的，您想了解如何用 Python 爬取历史天气数据，是吗？

首先，需要确定您想要爬取哪个地区的历史天气数据。一般来说，可以通过查询该地区的气象局或气象网站获取历史天气数据。

接着，可以使用 Python 中的 requests 库来发送 HTTP 请求，获取网页源代码。然后，可以使用 BeautifulSoup 库来解析网页源代码，提取出所需的天气数据。

以下是一个简单的示例代码，用于爬取中国天气网上北京市 2019 年 1 月份的历史天气数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101010100.shtml#dt'
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'}

r = requests.get(url, headers=headers)
r.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
weather_list = soup.select('.t li')

for weather in weather_list:
    date = weather.select('.time')[0].text
    weather_detail = weather.select('.temp')[0].text.strip()
    print(date, weather_detail)

以上代码中，我们首先通过 requests 库发送了一个 GET 请求，获取了北京市天气网的网页源代码。然后，使用 BeautifulSoup 库解析网页源代码，提取出了 2019 年 1 月份的天气数据，并打印输出了日期和天气详情。

需要注意的是，不同的网站网页结构不同，需要根据具体情况修改代码。同时，需要注意网站的 robots.txt 文件，不要过度访问网站，以免被封 IP 或其他限制。