解释代码resp = requests.get(url=url) soup = BeautifulSoup(resp.content, 'html.parser')

时间: 2024-06-04 07:10:31 浏览: 189
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python爬虫beautifulsoup解析html方法

这段代码使用了两个 Python 库：requests 和 BeautifulSoup。首先，使用 requests 库发送 GET 请求，并将响应存储在 resp 对象中。然后，将 resp.content 传递给 BeautifulSoup 对象，以便对 HTML 进行解析。这段代码可用于从指定 URL 提取 HTML 内容。
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使用requests和BeautifulSoup库实现从任意网站爬取数据_附源代码+注释

文章目录一.了解页面信息二.爬取数据代码三.获取数据结果 一.了解页面信息 这里我们以酷狗音乐古风榜为例 由此可见我们需要我曲目和歌手的信息都在框住的class里面 二.爬取数据代码 #导入requests和BeautifulSoup库 import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://www.kugou.com/yy/rank/home/1-33161.html?from=rank" #获取所有网页信息 response = requests.get(url) #利用.text方法提取响应的文本信息 r=request
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python爬虫代码（requests、BeautifulSoup）.docx

requests+lxml/etree+xpath表达式 requests+BeautifulSoup+find_all进行信息提取

ef get_data(url): resp = requests.get(url) html = resp.text soup = BeautifulSoup(html,'html.parser') tr_list = soup.find_all('tr') dates,conditions,temp = [],[],[] for data in tr_list[1:]: sub_data = data.text.split() dates.append(sub_data[0]) conditions.append(''.join(sub_data[1:3])) temp.append(''.join(sub_data[3:6])) _data = pd.DataFrame() _data['日期'] = dates _data['天气情况'] = conditions _data['气温'] = temp return _data

1. 使用requests库向指定的URL发送请求，并获取响应数据； 2. 使用BeautifulSoup库解析HTML页面，获取其中的表格数据； 3. 遍历表格中的每一行数据，将日期、天气情况、气温等信息分别添加到对应的列表中； 4. 创建...

给这段爬虫代码加上注释try: #requests库向指定的网址（joburl）发送HTTP请求，获取该网页的内容，并将返回的结果保存在resp中 resp=requests.get(jobhref+'×tamp__1258={}'.format(timestamp__1258),headers=headers_detail,cookies=cookies,proxies=proxies,timeout=10) except: time.sleep(10) ip = requests.get( 'https://api.xiaoxiangdaili.com/ip/get?appKey=962239428355837952&appSecret=kx49BU7V&cnt=&wt=text').text proxies = { 'http': 'http://' + ip, 'https': 'http://' + ip } resp=requests.get(jobhref+'×tamp__1258={}'.format(timestamp__1258),headers=headers_detail,cookies=cookies,proxies=proxies,timeout=10)

为了方便理解，本文将每行代码用「#」注释掉并解释其作用。 try: import requests # 导入 requests 模块 from bs4 import BeautifulSoup # 导入 BeautifulSoup 模块 import pandas as pd # 导入 pandas 模块...

爬取url = "http://pic.netbian.com/4kqiche/" 2.get请求参数处理 resp = requests.get(url=url,headers=headers) 3.数据解析：src的属性值 alt属性 4.提取子页面图片链接和图片名字 请求图片进行持久化存储

soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser') img_list = soup.find(id='main').find_all('img') # 遍历每张图片，提取其链接和名称，并进行持久化存储 for img in img_list: img_url = '...

import requests from bs4 import BeautifulSoup session = requests.Session() cookie = 'your_cookie_here' session.headers.update({'cookie': cookie}) def get_with_cookie(url): try: resp = session.get(url) return resp.text except requests.exceptions.RequestException as e: print("请求异常:", e) return None # 解析HTML内容，提取商品名称、价格和销量信息 def parse_html(html): try: soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') title = soup.select_one('h3.tb-main-title[data-title]') return title except Exception as e: print("解析异常:", e) return None # 测试接口： url = 'https://item.taobao.com/item.htm?id=699089474285&ali_refid=a3_430673_1006:1102522391:N:%2BAkz14GC%2BXi%2Bma9dw7y9M4p5Yhq5iT8I:f9e826228fbc823934848d20e28dff81&ali_trackid=162_f9e826228fbc823934848d20e28dff81&spm=a2e0b.20350158.31919782.5' resp_text = get_with_cookie(url) if resp_text is not None: title = parse_html(resp_text) if title is not None: # 打印商品信息 print(title.text.strip()) else: print("解析失败") else: print("请求失败")用其他方式帮我解析对应位置的数据

resp_text = get_with_cookie(url) if resp_text is not None: title = parse_title(resp_text) if title is not None: # 打印商品信息 print(title) else: print("解析失败") else: print("请求失败") ...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import jieba.analyse import jieba.posseg as pseg from snownlp import SnowNLP import matplotlib.pyplot as plt # 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'} # 获取网页内容 def get_html(url): resp = requests.get(url, headers=headers) resp.encoding = resp.apparent_encoding html = resp.text return html # 获取新闻列表 def get_news_list(url): html = get_html(url) soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') news_list = soup.find_all('a', class_="news_title") return news_list # 对文本进行情感分析 def sentiment_analysis(text): s = SnowNLP(text) return s.sentiments # 对文本进行关键词提取 def keyword_extraction(text): keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True, allowPOS=('n', 'vn', 'v')) return keywords # 对新闻进行分析 def analyze_news(url): news_list = get_news_list(url) senti_scores = [] # 情感分数列表 keyword_dict = {} # 关键词词频字典 for news in news_list: title = news.get_text().strip() link = news['href'] content = get_html(link) soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') text = soup.find('div', class_='article').get_text().strip() # 计算情感分数 senti_score = sentiment_analysis(text) senti_scores.append(senti_score) # 提取关键词 keywords = keyword_extraction(text) for keyword in keywords: if keyword[0] in keyword_dict: keyword_dict[keyword[0]] += keyword[1] else: keyword_dict[keyword[0]] = keyword[1] # 绘制情感分数直方图 plt.hist(senti_scores, bins=10, color='skyblue') plt.xlabel('Sentiment Score') plt.ylabel('Number of News') plt.title('Sentiment Analysis') plt.show() # 输出关键词词频排名 keyword_list = sorted(keyword_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) print('Top 10 keywords:') for i in range(10): print('{}. {} - {:.2f}'.format(i+1, keyword_list[i][0], keyword_list[i][1])) if __name__ == '__main__': url = 'https://news.sina.com.cn/' analyze_news(url)

具体来，它使用 requests 库获取网页内容，使用 库解析网页，使用 jieba 库关键词提取，使用 SnowNLP 库进行情感析，最后使用 Matplotlib 库绘制情分数直方图并输出关键词词频排名。如果您运行此代码，它将输出情感...

import requests import os from bs4 import BeautifulSoup cookie = os.getenv('MY_COOKIE') # 保存到环境变量中 def get_with_cookie(url): headers = { 'cookie': cookie, 'pragma': 'no-cache', 'referer': 'https://uland.taobao.com/sem/tbsearch?refpid=mm_26632258_3504122_32538762&keyword=%E7%88%B1%E6%B7%98%E5%AE%9D%E4%B9%B0%E4%B8%9C%E8%A5%BF&clk1=066356e5e429004e6730976351cc1afc&upsId=066356e5e429004e6730976351cc1afc', 'sec-ch-ua': '"Microsoft Edge";v="113", "Chromium";v="113", "Not-A.Brand";v="24"', 'sec-ch-ua-mobile': '?0', 'sec-ch-ua-platform': "Windows", 'sec-fetch-dest': 'document', 'sec-fetch-mode': 'navigate', 'sec-fetch-site': 'same-origin', 'sec-fetch-user': '?1', 'upgrade-insecure-requests': '1', 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36 Edg/113.0.1774.50' } resp = requests.get(url=url, headers=headers) return resp.text # 解析HTML内容，提取商品名称、价格和销量信息 def parse_html(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') title = soup.select_one('h3.tb-main-title[data-title]') return title # 测试接口： url = 'https://item.taobao.com/item.htm?id=699089474285&ali_refid=a3_430673_1006:1102522391:N:%2BAkz14GC%2BXi%2Bma9dw7y9M4p5Yhq5iT8I:f9e826228fbc823934848d20e28dff81&ali_trackid=162_f9e826228fbc823934848d20e28dff81&spm=a2e0b.20350158.31919782.5' resp_text = get_with_cookie(url) title = parse_html(resp_text) # 打印商品信息 print(title.text.strip())使用try-except语句捕获异常

resp = requests.get(url=url, headers=headers) return resp.text except requests.exceptions.RequestException as e: print("请求异常:", e) return None # 解析HTML内容，提取商品名称、价格和销量信息 ...

import requests import os from bs4 import BeautifulSoup cookie = os.getenv('MY_COOKIE') # 保存到环境变量中 def get_with_cookie(url): headers = { 'cookie': cookie, 'pragma': 'no-cache', 'referer': 'https://uland.taobao.com/sem/tbsearch?refpid=mm_26632258_3504122_32538762&keyword=%E7%88%B1%E6%B7%98%E5%AE%9D%E4%B9%B0%E4%B8%9C%E8%A5%BF&clk1=066356e5e429004e6730976351cc1afc&upsId=066356e5e429004e6730976351cc1afc', 'sec-ch-ua': '"Microsoft Edge";v="113", "Chromium";v="113", "Not-A.Brand";v="24"', 'sec-ch-ua-mobile': '?0', 'sec-ch-ua-platform': "Windows", 'sec-fetch-dest': 'document', 'sec-fetch-mode': 'navigate', 'sec-fetch-site': 'same-origin', 'sec-fetch-user': '?1', 'upgrade-insecure-requests': '1', 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36 Edg/113.0.1774.50' } try: resp = requests.get(url=url, headers=headers) return resp.text except requests.exceptions.RequestException as e: print("请求异常:", e) return None # 解析HTML内容，提取商品名称、价格和销量信息 def parse_html(html): try: soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') title = soup.select_one('h3.tb-main-title[data-title]') return title except Exception as e: print("解析异常:", e) return None # 测试接口： url = 'https://item.taobao.com/item.htm?id=699089474285&ali_refid=a3_430673_1006:1102522391:N:%2BAkz14GC%2BXi%2Bma9dw7y9M4p5Yhq5iT8I:f9e826228fbc823934848d20e28dff81&ali_trackid=162_f9e826228fbc823934848d20e28dff81&spm=a2e0b.20350158.31919782.5' resp_text = get_with_cookie(url) if resp_text is not None: title = parse_html(resp_text) if title is not None: # 打印商品信息 print(title.text.strip()) else: print("解析失败") else: print("请求失败")代码有什么问题？

代码在第一行的 import 缺少了空格，应该写成： import requests import os from bs4 import BeautifulSoup 此外，代码中使用了环境变量 MY_COOKIE，需要先在系统中设置这个环境变量。另外，代码中只...

给这串代码加上省份数据city_data = hotel_data.groupby('city').agg({'hotel_name': 'count', 'room_count': 'sum'}).sort_values(by='hotel_name', ascending=False)

soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser') for hotel in soup.find_all('div', class_='hotel-item'): name = hotel.find('h3', class_='hotel-name').text.strip() province = hotel.find('a', class_='...

爬取https://top.zol.com.cn/compositor/16/notebook.html和https://top.zol.com.cn/compositor/16/manu_attention.html 需要爬取名称，品牌，价格，评分

好的，以下是Python代码，需要安装requests、beautifulsoup4和pandas库： python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd # 爬取第一个网页 url1 = ...

从指定网站https://travel.qunar.com/p-cs300195-hangzhou-meishi中爬取需要的信息，包括页面的餐厅名称、星级、地址等信息，结果要求保存在与代码文件相同地址的目录下，文件名称为“qunar.csv”

soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser') restaurant_list = soup.select('.list_item') data = [] for restaurant in restaurant_list: name = restaurant.select_one('.tit > a').text.strip() star = ...

python工具箱查询手册书籍京东_十二. 项目实战：爬取京东商城中的书籍信息源代码

soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser') book_list = [] for item in soup.select('li.gl-item'): book = {} book['name'] = item.select_one('div.p-name a em').text.strip() book['author'] = ...

在上面的代码中加入使用B站API的步骤和代码

soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser') # 获取视频列表 video_list = soup.select('.rank-list > .rank-item') # 定义用于存储结果的列表 result = [] # 遍历视频列表，获取每个视频的详细信息 for...

Python收集图片代码

soup = BeautifulSoup(resp.text, "html.parser") # 找到所有图片标签 img_tags = soup.find_all("img") # 遍历所有图片标签，提取图片链接并保存到本地 for img in img_tags: img_url = img.get("src") if img_...

python爬取照片代码

img_data = requests.get(url).content with open('image_name.jpg', 'wb') as handler: handler.write(img_data) 这个代码可以爬取网页中的所有图片，并将其保存到本地。 ### 回答2： 使用Python爬取照片...

提供phyton 爬取网页代码

soup = BeautifulSoup(content, "html.parser") # 找到网页中的某些元素并提取数据 title = soup.title.string links = soup.find_all("a") # 打印提取的数据 print("网页标题：", title) print("链接列表：") for...

Python爬取QQ音乐的代码

soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser') music_name = soup.find('h1', {'class': 'data__name_txt'}).text artist_name = soup.find('a', {'class': 'singer_name'}).text return music_name, artist_...
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