如何爬取href=“#”内容

要爬取 href="#" 的内容，你可以使用 Python 的爬虫架（例如BeautifulSoup、Scrapy）来实现。下面是使用 BeautifulSoup 库的一个简单示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 发起请求获取页面内容
url = "http://example.com"  # 替换为你要爬取的网页链接
response = requests.get(url)
html_content = response.text

# 使用 BeautifulSoup 解析页面内容
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
# 找到所有 href="#"
links = soup.find_all(href="#")

# 打印所有 href="#"
for link in links:
    print(link)

这段代码首先通过 requests 库发送 HTTP 请求获取网页的 HTML 内容，然后使用 BeautifulSoup 解析 HTML。接着使用 `find_all` 方法找到所有 href 属性为 "#" 的元素，最后循环打印这些链接。

请注意，这仅仅是一个示例，具体的爬取方法会根据你要爬取的网页结构和需求而有所不同。在实际使用中，请遵守网站的爬取规则，并确保你的爬取行为合法和合理。

相关问题

python 爬取href

Python可以通过爬虫技术来获取网页中的超链接信息。一般来说，我们需要使用requests库来获取网页的HTML代码，然后使用BeautifulSoup库来解析HTML代码，最后通过遍历HTML代码中的所有超链接（a标签）来获取其中的href属性值，即超链接的URL地址。

以下是一个简单的Python爬虫示例代码，用于获取指定网页中的所有超链接信息：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.example.com'  # 指定目标网页的URL地址
response = requests.get(url)  # 获取目标网页的HTML代码
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')  # 解析HTML代码

# 遍历HTML代码中的所有超链接（a标签），并获取其中的href属性值
for link in soup.find_all('a'):
    print(link.get('href'))

在上述代码中，我们首先使用requests库获取了目标网页的HTML代码，然后使用BeautifulSoup库解析了HTML代码。接着，我们使用find_all方法遍历了HTML代码中的所有超链接（a标签），并使用get方法获取了其中的href属性值，最后将其打印出来。

爬取学校官网新闻内容

要爬取学校官网的新闻内容，你可以使用Python中的urllib库和BeautifulSoup库来实现。首先，你需要安装这两个库。然后，你需要了解网页的基本知识和掌握Python的基础语法。

下面是一个简单的示例代码，演示如何爬取学校官网的新闻标题和链接：

import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup

# 爬取的网页地址
url = "https://www.hist.edu.cn/index/sy/kyyw.htm"

# 发送请求并获取网页内容
response = urllib.request.urlopen(url)
html = response.read()

# 使用BeautifulSoup解析网页内容
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

# 找到新闻标题和链接所在的标签
news_list = soup.find_all("a", class_="news_title")

# 遍历新闻列表，获取标题和链接
for news in news_list:
    title = news.get_text()  # 获取标题
    link = news["href"]  # 获取链接
    absolute_link = urllib.parse.urljoin(url, link)  # 转换为绝对路径链接
    print("标题：", title)
    print("链接：", absolute_link)
    print()

# 将爬取到的数据存储下来
# 这里可以使用文件操作或者数据库来存储数据

这段代码首先使用urllib库发送请求并获取网页内容，然后使用BeautifulSoup库解析网页内容。接着，找到包含新闻标题和链接的标签，并遍历获取每个新闻的标题和链接。最后，可以选择将爬取到的数据存储下来，可以使用文件操作或者数据库来实现。