import requests from bs4 import BeautifulSoup def getHTMLText(url): try: r = requests.get(url,timeout=30) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding return r.text except: return "产生异常" def jiexi(html_doc): soup = BeautifulSoup(html_doc,"html.parser") links = soup.find_all('a') for link in links: print(link.name,link["nref"],link.get.next()) if __name__ == 'main': url = "https://wallhaven.cc/toplist?page=7" print(getHTMLText(url))

时间: 2024-04-27 08:21:18 浏览: 119
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跟着崔庆才学爬虫2：requests库的使用

这段代码是用Python编写的，主要功能是从指定的网页上获取HTML页面内容，并且使用BeautifulSoup库解析HTML页面，提取其中的所有超链接，并输出超链接的名称、地址和文本内容。如果获取HTML页面内容失败，则返回字符串"产生异常"。其中，if __name__ == 'main': 表示当这个.py文件被作为主程序运行时，才会执行下面的代码。
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3. timeout: 设置请求超时的时间，单位为秒。如果不设置，默认值可能会因平台和环境而异。 4. context: 用于SSL/TLS连接的上下文对象，可以用于忽略未认证的CA证书。 以GET请求为例，可以这样使用urlopen()：...

显示TimeoutError: [WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败。：import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd # 要爬取的网址 url = 'https://price.pcauto.com.cn/top/sales/s1-t3-y2022-m12.html' response = requests.get(url) html = response.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') table = soup.find('div', {'class': 'table-wrap'}) data = [] for tr in table.find_all('tr'): row = [] for td in tr.find_all('td'): row.append(td.text.strip()) if row: data.append(row) columns = ['排名', '车型', '厂商指导价', '市场价', '累计销量', '月销量'] df = pd.DataFrame(data[1:], columns=columns) print(df)

2. 尝试增加请求超时时间，可以通过设置 requests.get() 函数的 timeout 参数来设置超时时间，例如 requests.get(url, timeout=10) 表示设置超时时间为 10 秒。 3. 如果目标网站响应速度过慢，可以尝试等待一段时间...

import requests from bs4 import BeautifulSoup from threading import Thread def crawl_books(start, end): session = requests.Session() for i in range(start, end): url = 'http://search.dangdang.com/?key=%BC%C6%CB%E3%BB%FA&act=input&page_index={}'.format(i) try: response = session.get(url, timeout=10) except requests.exceptions.Timeout: print('Timeout occurred when accessing: ' + url) continue page = response.text soup = BeautifulSoup(page, 'lxml') books = soup.find('ul', class_='bigimg') for book in books.find_all('li'): title = book.find('a', class_='pic').get('title') author = book.find('p', class_='search_book_author').text price = book.find('p', class_='price').find('span', class_='search_now_price').text book_link = 'https:' + book.find('a', class_='pic').get('href') try: response = session.get(book_link, timeout=10) except requests.exceptions.Timeout: print('Timeout occurred when accessing: ' + book_link) continue page = response.text soup = BeautifulSoup(page, 'lxml') comment_num_tag = soup.find('a', class_='review_num') if comment_num_tag: comment_num = comment_num_tag.text else: comment_num = '0' print(title, author, price, comment_num) threads = [] for i in range(1, 101, 10): t = Thread(target=crawl_books, args=(i, i+10)) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join()简单优化，使代码能够爬取到每本书籍的评论数量

response = session.get(url, timeout=10) except requests.exceptions.Timeout: print('Timeout occurred when accessing: ' + url) continue page = response.text soup = BeautifulSoup(page, 'lxml') ...

import requests from bs4 import BeautifulSoup allUniv = [] def getHTMLText(url): try: r = requests.get(url,timeout=30) r.raise_for_status() r.encoding = 'utf-8' return r.text except: return "" def fillUnivList(soup): data = soup.find_all('tr') for tr in data: ltd = tr.find_all('td') if len(ltd) == 0: continue singleUniv = [] for td in ltd: singleUniv.append(td.string) allUniv.append(singleUniv) def printUnivList(num): print("{:^4}{:^10}{:^5}{:^8}{:^10}".format("排名","学校名称","省份","总分","培养规模")) for i in range(num): u=allUniv[i] print("{:^4}{:^10}{:^5}{:^8}{:^10}".format(u[0],u[1],u[2],u[3],u[6])) def main(num): url = 'http://www.zuihaodaxue.cn/zuihaodaxuepaiming2016.html' html = getHTMLText(url) soup = BeautifulSoup(html,"html.parser") fillUnivList(soup) printUnivList(num) main(10)运行有错

url = 'http://www.zuihaodaxue.com/zuihaodaxuepaiming2020.html' 此外，您在代码中定义了 allUniv 列表，但是在 fillUnivList 方法中的 allUniv 未使用 global 关键字声明为全局变量，导致无法修改该...

import requests from bs4 import BeautifulSoup headers={'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'} url='http://www.biquge5200.cc' url1='http://www.biquge5200.cc/191_191776/' resoponse=requests.get(url1,headers=headers,timeout=50) html=BeautifulSoup(resoponse.text,"html.parser") href=html.find('div',{'id':'list'}) href_list=[] for i in href.find_all("dd"): a=i.find('a') href=a['href'] urls=url+href href_list.append(urls) for h in href_list: try: responses=requests.get(h,headers=headers,timeout=50) htmls=BeautifulSoup(responses.text,'html.parser') title=htmls.find('div',{'class':'bookname'}).h1.text content=htmls.find('div',{'id':'content'}).text with open('D:\python案例\高武：神话最强传说f'{title}.text'','w',encoding='utf-8')as f: f.write(content) except: continue

1. 导入 requests 和 BeautifulSoup 库。 2. 定义请求头 headers 和目标网址 url。 3. 发起 GET 请求，获取网页内容。 4. 使用 BeautifulSoup 解析网页内容，找到小说章节的链接。 5. 遍历每个链接，再次发起 ...

# -*- coding:utf-8 -*- import requests from bs4 import BeautifulSoup import bs4 def getHTMLText(url): try: r = requests.get(url, timeout=30) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding return r.text except: return "" def fillUnivList(ulist, html): soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") for tr in soup.find('tbody').children: # 先检索到tbody标签 if isinstance(tr, bs4.element.Tag): tds = tr('td') # 查询tr中的td标签，等价于tr.find_all('td') # 新版的排名封装在a标签中，所以这里需要具体到查找属性为'name-cn'的a标签并存储其字符串，即大学的中文名称 a = tr('a','name-cn') ulist.append([tds[0].string.strip(),a[0].string.strip(),tds[2].text.strip(),tds[4].string.strip()]) # 使用二维列表存储信息 def printUnivList(ulist, num): tplt = "{0:^10}\t{1:{4}^10}\t{2:^10}\t{3:^10}" # {3}表示需要填充时使用format的第三个变量进行填充，即使用中文空格 print(tplt.format("排名", "学校名称", "地区", "总分", chr(12288))) for i in range(num): u = ulist[i] print(tplt.format(u[0], u[1], u[2], u[3], chr(12288))) def main(): uinfo = [] url = "https://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2021" html = getHTMLText(url) fillUnivList(uinfo, html) printUnivList(uinfo, 20) # 20 univ if __name__ == "__main__": main()

这段代码使用了 requests 库和 BeautifulSoup 库，爬取了“2021上海交通大学世界大学学术排名（本科）”页面的数据，并输出前20个大学的排名、学校名称、地区和总分四个信息。 代码的主要流程如下： 1. 定义了一个...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import re import json def getKeywordResult(keyword): url = 'http://www.baidu.com/s?wd='+keyword try: r = requests.get(url, timeout=30) r.raise_for_status() r.encoding = 'utf-8' return r.text except: return "" def parserLinks(html): soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") links = [] for div in soup.find_all('div', {'data-tools': re.compile('title')}): data = div.attrs['data-tools'] #获得属性值 d = json.loads(data) #将属性值转换成字典 links.append(d['title']) #将返回链接的题目返回 return links def main(): html = getKeywordResult('Python语言程序设计基础(第2版)') ls = parserLinks(html) count = 1 for i in ls: print("[{:^3}]{}".format(count, i)) count += 1 main()

这段代码的作用是在百度搜索中搜索关键词"Python语言程序设计基础(第2版)"，然后解析搜索结果页面中的链接和标题，并将这些标题列成一个列表进行输出。 具体来说，这段代码使用了 requests 库向百度搜索发送了一个 ...

def getHTMLText(url):#爬取网站数据 try: r = requests.get(url, timeout = 30) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding return r.text except: return '爬取失败' def fillUnivlist(ulist,html):#解析网站数据 soup = BeautifulSoup(html,"html.parser") for tr in soup.find('tbody').children: if isinstance(tr,bs4.element.Tag): tds = tr('td') ulist.append([tds[0].text,tds[1].text,tds[2].text,tds[3].text,tds[4].text,tds[5].text,tds[6].text,tds[7].text]) def fillUnivlist2(ulist,html):#解析网站数据 soup = BeautifulSoup(html,"html.parser") for tr in soup.find('tbody').children: if isinstance(tr,bs4.element.Tag): tds = tr('td') ulist.append([tds[0].text,tds[1].text,tds[2].text])

这段代码看起来是一个简单的网页爬虫，使用了requests库和BeautifulSoup库来获取和解析网页数据。然而，你并没有提供你遇到的具体问题，所以我假设你的问题是关于children的使用错误。 在这里，children是...

import requests import re def getHTMLText(url): try: r = requests.get(url, timeout=30) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding return r.text except: return "" # 整个程序的关键 # 用了正则表达式而没有用BeautifulSoup def parsePage(ilt, html): try: plt = re.findall(r'\"view_price\"\:\"[\d\.]*\"', html) tlt = re.findall(r'\"raw_title\"\:\".*?\"', html) for i in range(len(plt)): price = eval(plt[i].split(':')[1]) # eval函数将字符串的最外层的单引号或双引号去掉 title = eval(tlt[i].split(':')[1]) ilt.append([price, title]) except: print("") def printGoodsList(ilt): tplt = "{:4}\t{:8}\t{:16}" print(tplt.format('序号', '价格', '商品名称')) count = 0 for q in ilt: count = count + 1 print(tplt.format(count, g[0], g[1])) def main(): goods = '书包' depth = 2 start_url = 'https://s.taobao.com/search?q=' + goods infoList = [] for i in range(depth): try: url = start_url + '&s=' + str(44 * i) html = getHTMLText(url) parsePage(infolist, html) except: # 如果某一个页面的解析出了问题，那我们继续下一个页面的解析而不影响整个程序的执行 continue printGoodsList(infoList) main()

在函数体中，使用requests库的get()方法来访问URL，timeout参数为30秒，表示最多等待30秒后如果还没有响应将会抛出异常。如果访问成功，使用r.encoding属性来确定网页编码方式，然后返回r.text内容。如果访问失败，...

import requests from bs4 import BeautifulSoup codes = ['600887', '002027'] for code in codes: url = f'https://www.sse.com.cn/home/search/index.shtml?webswd={code}' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') name_elem = soup.find('div', class_='company_info').find('h2') if not name_elem: continue name = name_elem.text price_elem = soup.find('span', class_='last') if not price_elem: continue price = price_elem.text print(f'{name} 的股价为 {price}') 执行以上代码报错 raise MaxRetryError(_pool, url, error or ResponseError(cause)) urllib3.exceptions.MaxRetryError: HTTPSConnectionPool(host='www.sse.com.cn', port=443): Max retries exceeded with url: / home / search / index.shtml?webswd = 600887(Caused by ConnectTimeoutError( < urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x00000278705B05B0 >, 'Connection to www.sse.com.cn timed out. (connect timeout=None)')) 根据报错优化代码

from bs4 import BeautifulSoup codes = ['600887', '002027'] for code in codes: url = f'https://www.sse.com.cn/home/search/index.shtml?webswd={code}' try: response = requests.get(url, timeout=5) # ...

简单优化这段代码import requests from bs4 import BeautifulSoup from threading import Thread def crawl_books(start, end): for i in range(start, end): url = 'http://search.dangdang.com/?key=%BC%C6%CB%E3%BB%FA&act=input&page_index={}'.format(i) response = requests.get(url) page = response.text soup = BeautifulSoup(page, 'lxml') books = soup.find('ul', class_='bigimg') for book in books.find_all('li'): title = book.find('a', class_='pic').get('title') author = book.find('p', class_='search_book_author').text price = book.find('p', class_='price').find('span', class_='search_now_price').text book_link = 'https:' + book.find('a', class_='pic').get('href') response = requests.get(book_link) page = response.text soup = BeautifulSoup(page, 'lxml') comment_num_tag = soup.find('a', class_='review_num') if comment_num_tag: comment_num = comment_num_tag.text else: comment_num = '0' print(title, author, price, comment_num) threads = [] for i in range(1, 101, 10): t = Thread(target=crawl_books, args=(i, i+10)) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join()

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