小白怎么学会爬取固定网址多页数据

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：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

2. 创建一个函数来检查链接是否可用：

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：

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：

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：

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 ]