小白怎么学会爬取固定网址多页数据

时间: 2023-04-09 10:02:40 浏览: 58
你可以使用 Python 中的 requests 和 BeautifulSoup 库来实现爬取固定网址多页数据的功能。首先,使用 requests 库发送 HTTP 请求获取网页内容,然后使用 BeautifulSoup 库解析网页内容,提取需要的数据。具体实现方法可以参考相关的 Python 爬虫教程。
相关问题

小白教程:Python爬取铁路12306

铁路12306是中国铁路客户服务中心的官方网站,提供火车票购买、退票、查询等服务。如果你想使用Python爬取铁路12306的相关信息,你可以使用以下步骤: 1. 导入所需的模块: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv ``` 2. 创建一个函数来检查链接是否可用: ```python def check_link(url): try: r = requests.get(url) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding return r.text except: print('无法链接服务器!!!') ``` 3. 创建一个函数来爬取铁路12306的数据: ```python def get_contents(ulist, rurl): soup = BeautifulSoup(rurl, 'html.parser') # 根据具体的网页结构,使用BeautifulSoup提取所需的数据 # 并将数据存入ulist中 ``` 4. 创建一个函数来保存爬取的数据到CSV文件中: ```python def save_contents(urlist): try: with open("data.csv", 'w', newline='') as f: writer = csv.writer(f) # 根据ulist的数据结构,将数据写入CSV文件中 except: pass ``` 5. 创建一个main函数来执行上述函数: ```python def main(): urli = [] url = "http://www.maigoo.com/news/463071.html" rs = check_link(url) get_contents(urli, rs) save_contents(urli) ``` 这样,你就可以使用Python爬取铁路12306的相关信息了。

pycharm爬取淘宝数据

要使用Pycharm进行爬取淘宝数据,可以按以下步骤进行操作: 1. 首先,确保已经安装了Python和Pycharm开发环境。你可以参考这篇文章:Python环境搭建—安利Python小白的Python和Pycharm安装详细教程 [1。 2. 在Pycharm中创建一个新的Python项目,并设置好项目的虚拟环境。 3. 导入所需的库,如requests、BeautifulSoup等,以便进行网络请求和数据解析。 4. 通过网络请求获取淘宝页面的HTML源码。 5. 使用BeautifulSoup等库解析HTML源码, #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [代码女神利用Python网络爬虫爬取淘宝评论区数据(用小本本记下来)](https://blog.csdn.net/Python654/article/details/105915609)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [淘宝爬取数据.docx](https://download.csdn.net/download/sanguo66/11252913)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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