python 爬虫 css提取网页内容

Python 爬虫可以使用第三方库如 BeautifulSoup、Scrapy 等来提取网页内容。其中，CSS 提取可以使用 BeautifulSoup 中的 select 方法，通过 CSS 选择器来定位需要提取的元素。例如，可以使用以下代码来提取网页中所有 class 为 "title" 的元素：

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

url = "https://www.example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
titles = soup.select(".title")
for title in titles:
    print(title.text)

这段代码会向指定的网址发送请求，获取网页内容，并使用 BeautifulSoup 解析 HTML。然后，通过 CSS 选择器 ".title" 来定位所有 class 为 "title" 的元素，并将它们的文本内容打印出来。

相关问题

python爬虫换页抓取网页信息

Python爬虫是一种用于自动化获取网页信息的技术。换页抓取是指在爬取网页信息时，需要处理多个页面的情况。下面是Python爬虫换页抓取网页信息的一般步骤：

1. 导入所需的库：通常使用requests库发送HTTP请求获取网页内容，使用BeautifulSoup库解析网页内容。

2. 发送HTTP请求：使用requests库发送GET或POST请求获取网页内容。可以使用参数来指定需要抓取的页面，如页码、分类等。

3. 解析网页内容：使用BeautifulSoup库解析网页内容，提取所需的信息。可以使用CSS选择器或XPath来定位和提取元素。

4. 处理多个页面：如果需要抓取多个页面，可以通过循环遍历不同的页面，依次发送请求并解析内容。可以根据网页的特点确定页面的URL规律，如页码递增、参数变化等。

5. 存储数据：将提取到的信息存储到文件或数据库中，以便后续处理和分析。

6. 异常处理：在爬取过程中，可能会遇到网络异常、页面不存在等问题，需要进行异常处理，如重试、跳过等。

python爬虫抓取招聘网页数据

Python爬虫抓取招聘网页数据通常涉及以下几个步骤：

1. **选择库**：使用Python的网络爬虫框架如`requests`库用于发送HTTP请求获取网页内容，`BeautifulSoup`或`Scrapy`用于解析HTML文档提取需要的信息。

2. **发送GET请求**：首先，你需要向目标招聘网站的URL发送GET请求，获取网页的HTML源码。

   import requests
   url = "https://www.example.com/jobs"
   response = requests.get(url)

3. **解析HTML**：利用如BeautifulSoup这样的库，分析响应内容中的HTML结构，找到包含职位信息的元素，比如职位标题、描述、薪资等。

   from bs4 import BeautifulSoup
   soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
   jobs = soup.find_all('div', class_='job-item') # 假设职位信息在class为'job-item'的div里

4. **数据提取**：遍历找到的职位元素，使用CSS选择器、XPath或其他方法提取出所需的数据，并存储在一个合适的数据结构（如列表、字典）中。

5. **处理数据**：可能还需要清理数据，去除无关字符，转换数据格式（如日期），并保存到本地文件（CSV、JSON或数据库）或进行后续数据分析。

6. **异常处理**：考虑到网络不稳定、服务器限制等因素，编写适当的错误处理代码以保证爬虫的稳定运行。

for job in jobs:
    title = job.find('h2').text
    description = job.find('p', class_='description').text
    salary = job.find('span', class_='salary').text
    
    # 数据清洗和保存
    cleaned_data = process_data(title, description, salary)
    save_to_file(cleaned_data)