python爬取csdn上的包含整人关键词的阅读量
时间: 2023-08-31 18:27:37 浏览: 164
### 回答1:
可以使用Python的爬虫库如Scrapy或Requests+BeautifulSoup来爬取CSDN上包含整人关键词的文章的阅读量。首先需要找到文章的URL,然后解析页面内容并提取阅读量信息。
例如:
```
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://blog.csdn.net/weixin_43786778/article/details/114512345'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
read_num = soup.find('span', class_='read-count').text
print(read_num)
```
上面的代码中使用了requests库发送请求获取文章页面的html,使用beautifulsoup来解析html。然后使用find方法查找阅读量标签并提取阅读量信息。
如果要爬取包含整人关键词的文章的阅读量,可以先使用爬虫爬取CSDN上所有文章的链接,然后遍历每篇文章的链接,判断文章标题或内容中是否包含整人关键词,如果包含就爬取阅读量。
### 回答2:
在Python中,我们可以使用第三方库`requests`和`BeautifulSoup`来爬取CSDN上包含整人关键词的文章阅读量。
首先,我们需要安装这两个库。可以使用以下命令进行安装:
```
pip install requests
pip install BeautifulSoup4
```
然后,我们可以编写以下代码来实现爬取功能:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_reading_count(keyword):
url = f'https://so.csdn.net/so/search/s.do?q={keyword}&t=&u='
# 发送GET请求,获取网页内容
response = requests.get(url)
html = response.text
# 使用BeautifulSoup解析网页内容
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# 找到包含阅读量信息的元素
reading_count_elems = soup.find_all('span', class_='read-num')
# 提取阅读量
reading_count = 0
for elem in reading_count_elems:
count_str = elem.text.strip().replace('阅读数:', '')
count = int(count_str)
reading_count += count
return reading_count
if __name__ == '__main__':
keyword = '整人'
reading_count = get_reading_count(keyword)
print(f'包含关键词"{keyword}"的文章总阅读量为:{reading_count}')
```
以上代码首先构造了一个带有关键词参数的CSDN搜索URL,然后发送GET请求,获取到搜索结果页面的HTML内容。接着,使用BeautifulSoup解析HTML,找到包含阅读量信息的元素,并提取出阅读量并累加。最后,返回总阅读量。
这样,就可以通过`get_reading_count`函数来爬取CSDN上包含整人关键词的文章阅读量了。
### 回答3:
要实现这个功能,我们可以使用Python的爬虫库(如BeautifulSoup)来爬取CSDN网站上包含特定关键词的文章,并获取这些文章的阅读量。
首先,我们需要安装相应的库,如requests和BeautifulSoup。可以使用以下命令进行安装:
```
pip install requests
pip install beautifulsoup4
```
接下来,我们可以使用requests库发送HTTP请求获取网页内容,并使用BeautifulSoup库解析HTML。
以下是一个简单的示例代码:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_reading_count(keyword):
url = 'https://so.csdn.net/so/search/s.do?q={0}&t=&u='.format(keyword)
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 找到搜索结果列表
results = soup.find_all('dl', class_='search-list J_search')
for result in results:
# 找到文章标题
title = result.find('a', class_='limit_width').text
# 找到阅读量
reading_count = result.find('span', class_='read-num').text
print('标题:', title)
print('阅读量:', reading_count)
keyword = '整人' # 设置要搜索的关键词
get_reading_count(keyword)
```
上面的代码会输出包含关键词“整人”的文章标题和阅读量。
需要注意的是,为了避免被网站反爬虫机制拦截,我们在headers中设置了User-Agent,可以根据自己的情况进行修改。
另外,这只是一个简单的示例,实际应用中还需要考虑异常处理、分页爬取等问题。
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