python将网页爬取的数据放入txt

您好，要将网页爬取的数据放入txt文件，可以使用Python中的文件操作。可以使用`open`函数打开一个文件，然后使用`write`方法将数据写入文件中。以下是一个示例代码：

import requests

# 发送请求获取网页内容
url = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)
content = response.text

# 将内容写入txt文件中
with open('data.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(content)

这段代码会将请求得到的网页内容写入`data.txt`文件中。您可以根据自己的需求修改文件名和路径。同时，您也可以将爬取数据的代码和写入文件的代码组合在一起。

相关问题

利用python爬取新浪疫情数据并放入数据库

可以使用 Python 中的 BeautifulSoup 和 requests 库来爬取新浪疫情数据，并使用 MySQL 或者 MongoDB 等数据库进行存储。

以下是一个示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pymysql

# 获取新浪疫情数据页面
url = 'https://news.sina.com.cn/2019-ncov/global-' 
res = requests.get(url)

# 解析页面内容
soup = BeautifulSoup(res.text,'html.parser')

# 获取全球疫情数据表格
table = soup.find('table', {'class': 'table'})

# 获取表格中的所有行
rows = table.find_all('tr')

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='123456', db='covid19', charset='utf8mb4')

# 创建游标
cur = conn.cursor()

# 循环插入数据到数据库
for row in rows[1:]:
    # 获取每行数据
    data = row.find_all('td')
    
    # 提取数据
    country = data[0].text.strip()
    confirmed = int(data[1].text.strip().replace(',', ''))
    deaths = int(data[2].text.strip().replace(',', ''))
    recovered = int(data[3].text.strip().replace(',', ''))
    
    # 插入数据到数据库
    sql = "INSERT INTO covid19 (country, confirmed, deaths, recovered) VALUES (%s, %s, %s, %s)"
    val = (country, confirmed, deaths, recovered)
    cur.execute(sql, val)
    conn.commit()

# 关闭连接
cur.close()
conn.close()

在上述代码中，我们首先使用 requests 库发送 GET 请求获取新浪疫情数据页面，然后使用 BeautifulSoup 库解析页面内容，获取全球疫情数据表格，并使用 find_all() 方法获取表格中的所有行。

接着，我们使用 pymysql 库连接 MySQL 数据库，并使用游标插入数据到数据库中。在插入数据时，我们首先提取每行数据的国家、确诊数、死亡数和治愈数，并使用 INSERT INTO 语句将数据插入到数据库中。

最后，我们关闭游标和数据库连接。

需要注意的是，在运行代码之前需要先创建数据库和表，代码中的数据库名为 covid19，表名为 covid19，表结构如下：

CREATE TABLE covid19 (
    id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    country VARCHAR(255) NOT NULL,
    confirmed INT(11) NOT NULL,
    deaths INT(11) NOT NULL,
    recovered INT(11) NOT NULL
)

以上代码仅供参考，具体实现需要根据实际情况进行调整。

python爬虫爬取多个页面

回答: 要实现Python爬虫爬取多个页面，可以采用增量爬虫的方式。增量爬虫是通过监测网站更新的情况，只抓取最新数据的一种方式，可以大大降低资源的消耗。当第一次运行爬虫程序时，爬虫会将所有的url抓取下来，并将这些url放入数据库中，并为每一个url生成专属的“指纹”。当网站更新后，第二次运行爬虫程序时，程序只会对数据库中不存在的指纹进行抓取，从而获取新数据的信息。这样可以避免重复抓取已经抓取过的数据，提高爬取效率。\[1\]\[3\]另外，如果要爬取动态加载的数据，可以通过查看页面源代码，找到数据加载的JS函数，并模拟执行该函数来获取数据。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python爬虫：抓取多级页面数据](https://blog.csdn.net/pythonhy/article/details/128784799)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Python 爬虫爬取多页数据](https://blog.csdn.net/weixin_39583222/article/details/109936174)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]