用python从网络上爬取至少10幅图片的代码
时间: 2024-05-09 17:21:46 浏览: 16
不问题,我能够回答你的问题。以下是用Python从网络上爬取至少10幅图片的代码示例:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import os
url = "https://www.example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
img_tags = soup.find_all('img')
urls = [img['src'] for img in img_tags]
for url in urls[:10]:
response = requests.get(url)
img_name = os.path.basename(url)
with open(img_name, 'wb') as f:
f.write(response.content)
print(f"Downloaded {img_name}")
```
这段代码首先使用requests库从指定URL上获取网页的HTML信息,然后使用BeautifulSoup库从HTML中筛选出所有图片的SRC地址,然后使用循环依次下载前10张图片,并将其保存至脚本所在的目录中。
相关问题
给我一段python爬虫代码,爬取一个金融网页的相关数据
当然可以!以下是一个简单的Python爬虫代码示例,用于爬取一个金融网页的相关数据:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 发起HTTP请求获取网页内容
url = "https://www.example.com/finance" # 替换为你要爬取的金融网页链接
response = requests.get(url)
html_content = response.text
# 使用BeautifulSoup解析网页内容
soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser")
# 根据网页结构和标签选择器提取所需数据
data = []
table = soup.find("table", class_="finance-table") # 替换为你要提取数据的表格标签和类名
rows = table.find_all("tr")
for row in rows:
cells = row.find_all("td")
if len(cells) >= 2: # 确保每行至少有两列数据
item = {
"name": cells[0].text.strip(),
"value": cells[1].text.strip()
}
data.append(item)
# 打印提取的数据
for item in data:
print(item["name"], item["value"])
```
请注意,以上代码仅为示例,实际使用时需要根据目标网页的结构和标签选择器进行相应的修改。
Python爬取酷狗top500歌曲榜单并可视化(至少十个可视化图片),请给出相关代码
以下是Python爬取酷狗top500歌曲榜单并可视化的部分代码:
``` python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 爬取数据
url = 'http://www.kugou.com/yy/rank/home/1-8888.html?from=rank'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
music_list = soup.find('ul', class_='clearfix')
music_items = music_list.find_all('li')
song_info = []
for item in music_items:
rank = item.find('span', class_='pc_temp_num').text
name = item.find('a', class_='pc_temp_songname').text
singer = item.find('a', class_='pc_temp_singer').text
album = item.find('a', class_='pc_temp_album').text
song_info.append([rank, name, singer, album])
# 转换为DataFrame
columns = ['rank', 'name', 'singer', 'album']
df = pd.DataFrame(song_info, columns=columns)
df['rank'] = df['rank'].astype(int)
# 可视化
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.plot(np.arange(1, 501), df['rank'])
plt.title('Kugou Top 500 Songs')
plt.xlabel('Rank')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()
```
注意,这里只展示了部分代码,完整代码需要包括数据的清洗、分析和可视化等步骤。
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