新手写爬虫requests bs4爬取小说

时间: 2023-04-28 13:01:32 浏览: 63
您好，如果您是新手想要写爬虫，可以使用Python中的requests和BeautifulSoup4库来实现。以下是一个简单的示例代码，可以爬取小说网站的内容： ``` import requests from bs4 import BeautifulSoup # 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'} # 目标小说网站的URL url = 'http://www.example.com/novel/' # 发送请求，获取网页内容 response = requests.get(url, headers=headers) html = response.text # 使用BeautifulSoup解析网页内容 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 获取小说的章节列表 chapter_list = soup.find_all('a', class_='chapter') # 遍历章节列表，获取每一章的内容 for chapter in chapter_list: chapter_url = chapter['href'] chapter_title = chapter.text chapter_response = requests.get(chapter_url, headers=headers) chapter_html = chapter_response.text chapter_soup = BeautifulSoup(chapter_html, 'html.parser') chapter_content = chapter_soup.find('div', class_='content').text # 将章节内容保存到本地文件中 with open(chapter_title + '.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(chapter_content) ``` 以上代码仅供参考，具体实现还需要根据目标网站的结构和特点进行调整。同时，需要注意遵守相关法律法规，不要爬取未经授权的内容。

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python requests bs4爬取网络图片

使用 Python 中的 requests 和 Beautiful Soup 库可以轻松地爬取网络图片。以下是一个简单的示例，可以爬取指定网页中所有的图片，并将其保存到本地文件夹中： import os import requests from bs4 import BeautifulSoup # 网页 URL url = "https://www.example.com" # 请求头部信息，模拟浏览器请求 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" } # 发送 GET 请求 response = requests.get(url, headers=headers) # 解析 HTML 页面 soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') # 找到所有的图片标签 img_tags = soup.find_all('img') # 遍历所有的图片标签，依次下载图片 for img_tag in img_tags: # 获取图片链接 img_url = img_tag.get('src') # 发送 GET 请求，获取图片数据 img_response = requests.get(img_url) # 获取图片名称 img_name = os.path.basename(img_url) # 保存图片到本地文件夹 with open(f"images/{img_name}", "wb") as f: f.write(img_response.content) print(f"Saved {img_name} successfully!") 需要注意的是，这段代码中的网页 URL 和请求头部信息需要根据实际情况进行修改。另外，需要确保本地文件夹 images 存在并且有写权限，否则保存图片会失败。

爬虫requests库和bs4库和pandas库

爬虫数据可以使用 requests 库获取，然后使用 BeautifulSoup(bs4) 库进行解析，最后使用 pandas 库进行数据处理和写入 Excel 文件。以下是一个示例代码： python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd # 请求数据 url = 'https://www.example.com/data' response = requests.get(url) html = response.text # 解析数据 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') table = soup.find('table') rows = table.find_all('tr') data = [] for row in rows: cols = row.find_all('td') cols = [col.text.strip() for col in cols] data.append(cols) # 转化为 pandas 的 DataFrame 格式 df = pd.DataFrame(data) # 写入 Excel 文件 df.to_excel('data.xlsx', index=False) 其中，url 是请求数据的网址，response = requests.get(url) 发送 HTTP GET 请求，response.text 获取响应数据的 HTML 文本。BeautifulSoup(html, 'html.parser') 使用 BeautifulSoup 解析 HTML 文本，soup.find('table') 获取 HTML 文档中的数据表，table.find_all('tr') 获取表格中所有的数据行，cols = [col.text.strip() for col in cols] 将数据行中的每列数据转化为字符串并去除空格。最后，pd.DataFrame(data) 将数据转化为 pandas DataFrame 格式，df.to_excel('data.xlsx', index=False) 将数据写入名为 data.xlsx 的 Excel 文件中。

爬虫requests库,bs4库和pandas库

这不是一个问题，而是一个关于三个Python库的简单介绍。如果你想了解这些库的用途和功能，我可以简单地介绍一下。 1. Requests库：一个HTTP库，可以用来向网站发送HTTP请求，并获取响应。可以使用GET，POST，PUT，DELETE等HTTP方法来与Web服务器进行交互。 2. BeautifulSoup库：一个HTML和XML解析库，可以从HTML和XML文档中提取数据。可以用于Web scraping和数据抓取。 3. Pandas库：一个数据分析库，可以用于数据清洗、数据转换、数据分析和数据可视化。它提供了一个DataFrame数据结构，可以方便地处理各种类型的数据。

bs4爬取豆瓣电影

好的，我可以为您提供一个简单的Python代码示例，使用BeautifulSoup4库爬取豆瓣电影： python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://movie.douban.com/top250' 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'} response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') movies = soup.select('.grid_view li') for movie in movies: title = movie.select('.title')[0].get_text() score = movie.select('.rating_num')[0].get_text() print(title, score) 这段代码会爬取豆瓣电影Top250的电影标题和评分，并将它们打印出来。您可以根据自己的需求进行修改和定制。请确保您已安装好requests和BeautifulSoup4库。

利用bs4爬取链家数据

bs4是一个Python第三方模块，用于解析HTML和XML等网页文档。利用bs4可以轻松地爬取链家数据。 爬取链家数据的步骤如下： 1. 发送HTTP请求。使用Python的requests模块向链家网站发送一个请求，获取到需要爬取的网页的HTML代码。 2. 解析HTML代码。使用bs4模块，将获取到的HTML代码解析成对应的Python对象，使数据得以被正确提取。 3. 定位需要爬取的数据。根据HTML代码的特点，通过bs4模块定位需要爬取的数据的标签和属性。 4. 提取需要爬取的数据。根据定位到的数据标签和属性，使用bs4模块提取需要爬取的数据。 5. 存储数据。将提取到的数据以文本或者表格形式存储下来。 例如，如果要爬取深圳市南山区二手房的房价信息，可以通过以下代码实现： import requests from bs4 import BeautifulSoup # 发送请求，获取HTML代码 url = 'https://sz.lianjia.com/ershoufang/nanshanqu/pg1/' r = requests.get(url) html_doc = r.content # 解析HTML代码 soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') # 定位需要爬取的数据 house_info_list = soup.find_all('div', class_='houseInfo') price_list = soup.find_all('div', class_='unitPrice') # 提取数据 for i in range(len(house_info_list)): house_info = house_info_list[i].get_text().strip() price = price_list[i].get_text().strip() # 存储数据 print('房屋信息：%s，价格：%s' % (house_info, price)) 通过以上代码，我们就能够爬取到南山区二手房的房价信息，并将其输出到控制台上。当然，我们也可以将爬取到的信息存储到本地文件中，以便后续使用。

python使用bs4爬取网页所有图片

下面是一个简单的Python程序，可以使用BeautifulSoup（bs4）库来爬取网页上的所有图片。 python import requests from bs4 import BeautifulSoup import os url = 'https://example.com/' # 替换成你要爬取的网页地址 # 发送请求获取网页内容 response = requests.get(url) html = response.content # 用BeautifulSoup解析网页内容 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 找到所有的img标签 images = soup.findAll('img') # 创建一个文件夹用于存储图片 if not os.path.exists('images'): os.makedirs('images') # 遍历所有的图片标签，获取图片并保存到本地 for image in images: try: # 图片地址可能是相对路径，需要拼接成完整的URL src = image.get('src') if not src.startswith('http'): src = url + src # 发送请求获取图片内容 response = requests.get(src) # 保存图片到本地 with open('images/' + src.split('/')[-1], 'wb') as f: f.write(response.content) print('成功保存图片：', src) except Exception as e: print('下载图片出错：', src) print(e) 程序会在当前目录下创建一个名为“images”的文件夹，然后遍历网页上的所有图片标签，依次将图片下载并保存到“images”文件夹中。如果有图片下载失败，程序会输出错误信息。

requests、bs4、xpath 等爬 具来爬取

requests、bs4和xpath是现在广泛使用的网络爬虫工具，它们提供了强大的功能，可以在网页中有效地提取信息。 requests是一个常用的Python库，可以向外部网络发出HTTP/1.1请求。在爬虫过程中，以requests库发送请求并获得所需网页的响应内容，再通过对响应内容的解析，从中提取出所需的数据。 bs4是基于Python语言的一个HTML/XML解析器。bs4提供了各种解析方法，可以方便地解析网页中的数据。使用bs4库可以快速、准确地解析HTML文件，提取所需的数据。 xpath是一种用于在XML文档中定位元素的语言。在爬虫过程中，如果需要从HTML页面中获取特定的内容，可以使用xpath语言来精确地选择某个元素或元素组合。xpath可以通过用简单的表达式来实现对HTML内容的解析和抓取。 综上所述，requests、bs4和xpath都是强大的网络爬虫工具，它们都各自具备不同的优点和适用场景。在实际爬虫项目中，我们可以根据自己的需求和数据结构来选择合适的工具组合，以实现高效而准确的数据爬取。

给我用爬虫写一个爬取音乐的代码

### 回答1： 爬虫代码实现步骤大致如下: 1. 导入所需的库(如 requests, BeautifulSoup) 2. 设置目标网站的 URL 3. 发送请求并获取网页内容 4. 使用 BeautifulSoup 解析网页 5. 提取音乐相关信息 (如 标题, 歌手, 专辑) 6. 保存音乐信息到本地或数据库 以下是一个使用 Python + requests + BeautifulSoup 爬取音乐信息的简单示例: python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://example.com/music" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") # 提取音乐标题 title = soup.find("h1", class_="title").text # 提取歌手 artist = soup.find("p", class_="artist").text # 提取专辑 album = soup.find("p", class_="album").text print("Title: ", title) print("Artist: ", artist) print("Album: ", album) 注意：这只是一个示例，具体实现过程可能会有所不同。 ### 回答2： 当然可以！以下是一个用Python编写的简单爬取音乐的代码示例： python import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_music_list(): url = 'http://www.example.com/music' # 替换为实际的音乐网站URL 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'} response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') music_list = [] # 根据实际情况定位音乐标签和属性，并提取音乐信息 for music in soup.find_all('div', class_='music'): title = music.find('h2').text artist = music.find('span', class_='artist').text duration = music.find('span', class_='duration').text music_list.append({'title': title, 'artist': artist, 'duration': duration}) return music_list def download_music(url): response = requests.get(url) # 根据实际情况获取音乐文件名 filename = url.split('/')[-1] with open(filename, 'wb') as f: f.write(response.content) print(f'Successfully downloaded {filename}') if __name__ == '__main__': music_list = get_music_list() for music in music_list: download_music(music['url']) 这个示例代码使用了第三方库requests来发送HTTP请求并获取音乐网页的HTML内容，然后使用BeautifulSoup对HTML进行解析和提取音乐信息。你需要根据具体的音乐网站来定位和提取音乐信息的标签和属性。 注意，在代码中的示例download_music函数只是下载音乐文件的示例代码，需要根据实际情况修改下载的逻辑和文件保存的路径。 希望这个例子能帮到你！ ### 回答3： 爬虫是一种自动化获取网络数据的程序，可以用来爬取音乐网站上的信息。下面是一个使用 Python 编写的爬取音乐网站的代码示例： python import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_music(url): # 发送 HTTP 请求获取网页内容 response = requests.get(url) # 使用 BeautifulSoup 解析网页内容 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 在网页中找到音乐相关的信息 music_info = soup.find_all('div', class_='music-info') # 提取音乐名称和歌手信息 for info in music_info: music_name = info.find('span', class_='name').text artist = info.find('span', class_='artist').text # 打印获取到的音乐信息 print(f"音乐名称：{music_name}， 歌手：{artist}") # 音乐网站的 URL url = 'https://www.example.com/music' # 调用函数获取音乐信息 get_music(url) 以上代码使用了第三方库 requests 来发送 HTTP 请求，使用了 BeautifulSoup 来解析网页内容。代码中的示例使用了一个 div 标签和相应的 class 名称来定位音乐的信息，具体的定位方式可能根据实际的网页结构而有所不同。 请注意，在爬取任何网站之前，你需要确保你有合法的权限，并且了解相关的法律规定和网站的使用条款。

python爬虫爬取小说内容并保持

您好！可以使用 Python 的爬虫库，如 Beautiful Soup、Scrapy 等来爬取小说内容。 首先，使用 Python 的 requests 库来发送 HTTP 请求，获取小说的 HTML 网页内容。然后，使用 Beautiful Soup 或者其他的 HTML 解析库来解析 HTML 网页，从中提取出小说的文本内容。 之后，使用 Python 的文件操作来保存小说的文本内容。可以将小说的文本内容写入一个文件中，也可以使用 Python 的数据库库来将小说的文本内容保存到数据库中。 以下是一个简单的示例代码，使用 requests 和 Beautiful Soup 来爬取并保存小说的文本内容： import requests from bs4 import BeautifulSoup # 发送 HTTP 请求，获取小说的 HTML 网页内容 response = requests.get(<小说网址>) html = response.text # 使用 Beautiful Soup 解析 HTML 网页 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 从 HTML 网页中提取出小说的文本内容 novel_text = soup.find(<HTML 标签>, <属性>) # 使用文件操作保存小说的文本内容 with open(<文件名>, 'w') as f: f.write(novel_text) 希望这能帮到您！

python爬虫爬取小说的代码

你可以使用 Python 的 requests 和 BeautifulSoup 库来实现爬取小说的代码。具体实现方法可以参考以下代码： import requests from bs4 import BeautifulSoup # 设置请求头，模拟浏览器访问 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5. (Windows NT 10.; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58..3029.110 Safari/537.3'} # 发送请求，获取小说网页内容 url = 'https://www.xxxxx.com/xxxxx.html' response = requests.get(url, headers=headers) response.encoding = 'utf-8' html = response.text # 解析网页内容，获取小说章节和内容 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') chapter_list = soup.find_all('div', class_='chapter') for chapter in chapter_list: chapter_title = chapter.find('h3').text chapter_content = chapter.find('div', class_='content').text # 将小说内容写入文件 with open('novel.txt', 'a', encoding='utf-8') as f: f.write(chapter_title + '\n') f.write(chapter_content + '\n\n')

python写爬虫获取多层div怎么爬取

要获取多层 div 元素，可以使用 Python 中的 Beautiful Soup 库。以下是一个简单示例： 假设我们要爬取的网页 HTML 如下： html 要获取的内容 我们可以使用 Beautiful Soup 库来获取 class="target" 的 div： python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://example.com' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') target_div = soup.find('div', {'class': 'outer'}).find('div', {'class': 'inner'}).find('div', {'class': 'target'}) print(target_div.p.text) 在上面的代码中，我们首先使用 requests 库获取网页的 HTML 内容，然后使用 Beautiful Soup 解析 HTML。接着，我们使用 find() 方法依次获取 class="outer"、class="inner" 和 class="target" 的 div 元素，并将结果保存在 target_div 变量中。最后，我们通过 target_div.p.text 获取 class="target" 的 div 中的文本内容。 需要注意的是，如果某一层的 div 元素不存在，那么 find() 方法会返回 None，因此需要对返回值进行判断。

写一个爬虫，爬取一些花的图片

下面是一个简单的 Python 爬虫代码，可以使用 requests 库和 BeautifulSoup 库来爬取一些花的图片： python import requests from bs4 import BeautifulSoup import os # 创建目录用于存放图片 if not os.path.exists('./flowers'): os.mkdir('./flowers') # 请求页面 url = 'https://www.pexels.com/search/flowers/' response = requests.get(url) # 解析页面 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') img_tags = soup.find_all('img') # 下载图片并保存 count = 0 for img in img_tags: image_url = img['src'] if 'https://images.pexels.com/photos/' in image_url: response = requests.get(image_url) with open(f'./flowers/{count}.jpg', 'wb') as f: f.write(response.content) count += 1 该爬虫会爬取 Pexels 网站上的花的图片，并将其保存在当前目录下的 flowers 文件夹中。你可以将上面的代码复制到 Python 环境中运行。但请注意，不要滥用爬虫，尊重网站的规定，不要过度请求。

帮我用 Python写一个爬取网站小说的爬虫程序

以下是一个简单的Python爬虫程序，用于爬取小说网站上的小说。 import requests from bs4 import BeautifulSoup # 设置需要爬取的小说网站URL url = 'https://www.example.com/novel' # 发送请求并获取响应 response = requests.get(url) # 解析HTML响应内容 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 找到小说内容所在的标签 novel_content = soup.find('div', class_='novel-content') # 打印小说内容 print(novel_content.text) 以上代码只是一个简单的示例，实际上爬取网站小说需要考虑到很多方面，比如反爬虫机制、网站结构的变化等等。因此，建议使用更加完善的爬虫框架，如Scrapy等。同时也需要注意法律法规，不得在未经授权的情况下获取版权作品。

写一个Python爬虫爬取a股数据

好的，以下是一个简单的Python爬虫代码，可以爬取A股数据： python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'http://quote.eastmoney.com/center/gridlist.html#hs_a_board' 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'} response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') table = soup.find('table', {'id': 'table_wrapper-table'}) rows = table.find_all('tr') for row in rows: cols = row.find_all('td') for col in cols: print(col.text.strip(), end='\t') print() 这个爬虫会爬取东方财富网的A股数据，并将其打印出来。

如何用bs4爬取数据并保存到csv文件

以下是一个示例代码，它演示了如何使用bs4从网站中提取数据并将其保存到CSV文件中： python import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv # 向网站发送请求 url = 'https://www.example.com/' response = requests.get(url) # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 从网站中提取数据 data = [] table = soup.find('table') # 如果有数据表格，可以使用这一行提取 rows = table.find_all('tr') # 获取所有行 for row in rows: cols = row.find_all('td') cols = [col.text.strip() for col in cols] data.append(cols) # 将数据保存到CSV文件中 filename = 'output.csv' with open(filename, 'w', newline='') as csv_file: writer = csv.writer(csv_file) writer.writerows(data) 在这个例子中，我们首先向指定的网站发送请求，并使用BeautifulSoup创建一个对象来解析响应文本。我们通过寻找表格标记（）来定位数据，并使用find_all方法来获取表格中的所有行。我们使用strip函数删除每个单元格中的空格，并将每个行的列添加到一个称为“data”的列表中。 最后，我们使用csv模块中的writerow方法向名为“output.csv”的文件写入数据。我们使用with语句创建一个csv文件对象，并向对象调用我们可以写入数据的writerows方法。在写入CSV文件之前，我们使用newline=''参数设定新行的行为，以确保在保存文件时，文件的格式正确。 请注意，这个代码示例演示了一个基本的例子，并假定数据以表格形式存储在网站中。如果数据以不同的方式出现或需要更复杂的处理，您可能需要使用其他技术或工具。

写一段Python爬虫代码要求使用bs4

好的，以下是一段使用bs4的Python爬虫代码，可以爬取指定网站的所有链接： python import requests from bs4 import BeautifulSoup # 定义要爬取的网站链接 url = 'https://www.example.com' # 发送get请求获取页面内容 response = requests.get(url) # 使用BeautifulSoup解析页面内容 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 获取所有链接标签，并打印出链接地址 for link in soup.find_all('a'): print(link.get('href')) 希望能对您有所帮助！

用Python写一个爬虫，爬取双色球开奖记录

好的，下面是一个简单的爬虫代码，它爬取了双色球开奖记录： import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "http://kaijiang.500.com/ssq.shtml" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') records = [] for tr in soup.find_all('tr')[2:]: tds = tr.find_all('td') date = tds[0].text red_balls = [td.text for td in tds[2:8]] blue_ball = tds[8].text records.append({'date': date, 'red': red_balls, 'blue': blue_ball}) print(records) 这段代码使用了 requests 库爬取了网页内容，并使用 BeautifulSoup 库对网页内容进行解析。在解析后的网页内容中，通过遍历所有的 标签，获取每次开奖的日期以及红球和蓝球的号码，最后将这些信息存入列表 records 中。

写一个爬虫，可以爬取百度文库内容

爬取百度文库内容需要使用爬虫技术。以下是一个简单的 Python 爬虫示例： import requests url = "https://wenku.baidu.com/view/your_document_id" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: content = response.text # 处理爬取的内容 # ... else: print("请求失败") 该爬虫使用了 requests 库，可以通过 pip install requests 安装。需要注意的是，百度文库可能存在反爬虫机制，因此爬取内容时需要设置合适的请求头，避免被封禁 IP。

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1、目标网站 ...   2、爬虫目的 ...import requests import re #下载数据 def write_data(data): with open('诗词.txt','a')as f: f.write(data) for i in range(1,10): #目标url地址 url = "htt

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