jupyter notebook爬虫案例

Jupyter Notebook是一个基于Web的交互式计算环境，可以用于数据清理和转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、机器学习等多种数据科学应用。同时，它也是一个非常方便的爬虫开发环境。

下面我为您介绍一个简单的Jupyter Notebook爬虫案例。假设我们要爬取某个电商网站的商品信息，我们可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库，包括requests、BeautifulSoup、pandas等。

2. 使用requests库向目标网站发送请求，并获取返回的HTML文本。

3. 使用BeautifulSoup库解析HTML文本，提取所需的商品信息，并将其存储到一个pandas DataFrame中。

4. 对DataFrame进行清洗和处理，以便后续分析和使用。

5. 将处理好的数据保存到本地文件或数据库中。

相关问题

jupyter notebook 爬虫代码

### Jupyter Notebook 编写爬虫代码示例

在 Jupyter Notebook 中编写爬虫程序能够方便地测试和调整每一部分代码，同时利用其交互特性来即时查看抓取的数据。下面是一个简单的 Python 爬虫例子，在此使用 `requests` 库获取网页内容并用 `BeautifulSoup` 解析 HTML 文档。

#### 安装必要的库
为了运行这段代码，需要先安装两个外部库：`requests` 和 `beautifulsoup4`。可以通过 pip 工具在线安装这些依赖项：

!pip install requests beautifulsoup4

#### 导入所需的模块
接着导入上述已安装好的包以及其他需要用到的标准库：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

#### 发送 HTTP 请求
定义目标 URL 并发送 GET 请求以获得页面响应对象；这里选取了一个公开可访问的网站作为示范目的[^1]。

url = 'https://example.com/'  # 替换成实际的目标网址
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    html_content = response.text
else:
    print(f"Failed to retrieve the page, status code: {response.status_code}")

#### 使用 BeautifulSoup 解析HTML文档
创建一个 BeautifulSoup 对象来进行解析操作，并提取所需的信息片段。本案例中仅作基础展示，具体应用需依据实际情况修改选择器路径。

soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')

# 查找所有的链接标签<a>
links = soup.find_all('a')
for link in links:
    href = link.get('href')
    text = link.string
    if href and text:
        print(f"{text}: {href}")

通过这种方式可以在 Jupyter Notebook 中轻松构建起功能性的网络爬虫脚本，便于后续处理所收集到的数据集。值得注意的是，当涉及到更复杂的场景时（比如登录验证、动态加载的内容），可能还需要引入其他工具和技术手段辅助完成任务。