print("-" * 300) spider = DouBanBook(start_url, headers, queue) spider.main() print("-" * 300)

时间: 2024-04-21 16:24:05 浏览: 18
这段代码是用于运行爬虫的。首先，它打印了一个由"-"字符组成的长横线，长度为300个字符。然后，创建了一个名为`spider`的爬虫对象，该对象使用给定的起始URL、头部信息和队列初始化。接下来，调用爬虫对象的`main()`方法，开始执行爬取操作。最后，再次打印一个长横线。 这段代码的目的是在控制台上打印分隔线，并创建一个爬虫对象并运行它。爬虫对象具体的实现和逻辑可能在其他代码中定义。 请注意，这只是代码片段的一部分，缺少了前面的分隔线打印和可能的变量定义。完整的代码可能包含更多的逻辑和功能。
相关问题

import threading from flask import Flask, render_template, request from crawl.paqu import MultiThreadHotDataSpider, MultiThreadSpecialDataSpider,HKConnectSpider,DataStorage app = Flask(__name__) hot_data = [] special_data = [] hkconnect_data = [] @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') @app.route('/hot') def hot(): return render_template('hot.html', hot_data=hot_data) @app.route('/special') def special(): return render_template('special.html', special_data=special_data) @app.route('/hkconnect') def hkconnect(): return render_template('hkconnect.html', hkconnect_data=hkconnect_data) @app.route('/start_spider') def start_spider(): def spider(): global hot_data, special_data, hkconnect_data hot_spider = MultiThreadHotDataSpider() hot_data = hot_spider.get_data() special_spider = MultiThreadSpecialDataSpider() special_data = special_spider.get_data() hkconnect_spider = HKConnectSpider() hkconnect_data = hkconnect_spider.parse(hkconnect_spider.start_urls[0]) data_storage = DataStorage() data_storage.insert_hot_data(hot_data) data_storage.insert_special_data(special_data) data_storage.insert_hkconnect_data(hkconnect_data) t = threading.Thread(target=spider) t.start() return '爬虫已经开始' if __name__ == '__main__': app.run(host="0.0.0.0",debug=True)写出以上代码的前端html实现代码

由于没有给出index.html、hot.html、special.html和hkconnect.html的具体内容，我无法直接提供完整的实现代码。但是可以给你一个参考的思路： 在index.html中添加一个按钮，点击可以触发start_spider路由的访问。例如： ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>爬虫数据展示</title> </head> <body> <h1>爬虫数据展示</h1> <p>点击下面的按钮开始爬虫</p> <button onclick="startSpider()">开始爬虫</button> </body> <script> function startSpider() { var xhr = new XMLHttpRequest(); xhr.open('GET', '/start_spider'); xhr.send(); alert('爬虫已经开始'); } </script> </html> ``` 在hot.html、special.html和hkconnect.html中分别展示对应的数据。例如： ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>热门数据展示</title> </head> <body> <h1>热门数据展示</h1> <table> <thead> <tr> <th>标题</th> <th>链接</th> <th>阅读量</th> </tr> </thead> <tbody> {% for item in hot_data %} <tr> <td>{{ item.title }}</td> <td>{{ item.link }}</td> <td>{{ item.read_count }}</td> </tr> {% endfor %} </tbody> </table> </body> </html> ``` 其他两个页面的HTML代码类似，只需要将数据展示的表头和tbody里面的数据项替换成对应的数据即可。

if __name__ == '__main__': spider = LianjianSpider() spider.run()

这段代码可以在Python程序中使用，它使用了LianjianSpider类，并在if __name__ == '__main__'条件下实例化了该类并调用了run()方法。 如果我们在程序中定义了LianjianSpider类，那么在运行程序时，if __name__ == '__main__'条件下的代码会被执行。这段代码创建了一个LianjianSpider对象，并通过调用run()方法来启动爬虫程序。具体LianjianSpider类的实现和run()方法的实现需要根据具体的爬虫需求来编写，这里无法提供具体的代码实现。

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observed_length = 6 max_homopolymer_runs = 1 gc_bias = 0 undesired_motifs = [] special_filter = dsw.LocalBioFilter(observed_length=observed_length, max_homopolymer_runs=max_homopolymer_runs, gc_range=[0.5-gc_bias, 0.5+gc_bias], undesired_motifs=undesired_motifs) vertices = dsw.find_vertices(observed_length=observed_length, bio_filter=special_filter, verbose=False) _, coding_accessor = dsw.connect_coding_graph(observed_length=observed_length, vertices=vertices, threshold=2, verbose=False) coding_vertices = dsw.obtain_vertices(coding_accessor) start_index = coding_vertices[0] coding_latter_map = dsw.accessor_to_latter_map(coding_accessor) out_degree_counter = collections.Counter([len(x) for x in coding_latter_map.values()]) if need_logs: print('built spider-web, status below:') self.survey_latter_map(coding_latter_map)

再然后，获取了编码顶点中的第一个顶点的索引(start_index)。 接着，将编码图转换为后续映射(coding_latter_map)。 最后，统计了编码图中每个顶点的出度，并打印了一些日志信息(如果需要)。 请注意，以上只是对代码...

def music_spider(self): # 模拟浏览器 headers = { 'user-agent': random.choice(USER_AGENT_LIST) } url = self.url.get().replace('/#','') # 发送请求 data = requests.get(url, headers=headers).content.decode() html = etree.HTML(data) music_url = html.xpath('//ul[@class="f-hide"]/li/a/@href') name = html.xpath('//ul[@class="f-hide"]/li/a/text()') for i, url in enumerate(music_url): new_url = 'http://music.163.com/song/media/outer/url?id={}.mp3'.format(url[9:]) data = requests.get(new_url, headers=headers).content if not os.path.exists(r'./{}'.format('网易云音乐')): os.mkdir(r'./{}'.format('网易云音乐')) with open(r'./{}/{}.mp3'.format('网易云音乐', name[i]), 'wb')as f: f.write(data) print('{}--已保存'.format(name[i])) def run(self): dd.music_spider() def loop(self): self.root.mainloop() if __name__ == '__main__': dd = Music() dd.loop()什么意思

4. if __name__ == '__main__'语句：该语句用于判断是否在当前文件中运行程序。如果是，则创建Music对象，然后调用loop方法启动GUI界面。 总体来说，这段代码是一个简单的爬虫程序，用于爬取指定歌曲的音乐...

import requests import os from bs4 import BeautifulSoup class book_spider(): def __init__(self,root_url): self.root_url=root_url self.book_list=[] #一级页面中获取的数据（二级页面地址）存放于此列表 self.chapter_list=[] #二级页面中获取的数据（三级页面地址和章节名）存放于此列表 def get_url(url): while True: try: res=requests.get(url) if res.status_code==200: res.encoding =res.apparent_encoding print("页面获取成功") return res.text else: print("页面返回异常",res.status_code) except: print("页面获取错误") def get_book_list(self.url): res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res,"html.parser") a_list = html.find_all("a",{"class":"name"}) for a in a_list: self.book_list.append(a["href"]) self.book_list = [self.root_url+i for i in self.bbok_list] self.book_list.remove('http://10.1.88.252:7000/庆余年') print(book_list) def get_chapter_list(self,url): res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res,"html.parser") a_list = html.find_all("a",{"class":"chapter"}) for a in a_list: self.chapter_list.append((a["href"],a.text.replace("\n",""))) def get_content(self.chapter): url = self.root_url + chapter[0] print(url) book_name = chapter[0].split("/")[1] print(book_name) if not os.path.exists(book_name): os.mkdir(book_name) res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res,"html.parser") content = html.find("div",{"id":"content"}).text print(content) path = os.path.join(book_name,chapter[1]) with open(path,"w",encoding="utf8") as f: f.write(content) def main(): self.get_book_list(self.root_url) for book in self.book_list: self.get_chapter_liat(book) for chapter in chapter_list: self.get_content(chapter) book_s = book_spider("http://10.1.88.252:7000") book_s.main()这是一段爬虫代码，找出里面的错误并改正

5. 在 get_content 方法中，将 print(url) 和 print(book_name) 改为注释，因为这些是调试信息。 改正后的代码如下： import requests import os from bs4 import BeautifulSoup class book_spider...

if not os.path.exists("D:/Rourou/Study/3.2/ZHSJ/KGQA_HLM-master/KGQA_HLM-master/spider/images"): os.mkdir("D:/Rourou/Study/3.2/ZHSJ/KGQA_HLM-master/KGQA_HLM-master/spider/images") headers = {} headers["User-Agent"] = "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/44.0.2403.157 Safari/537.36" def get_json(character_arr): data={} for i in set(character_arr): print(i) url=r'https://baike.baidu.com/item/'+i url = quote(url, safe = string.printable) req = request.Request(url, headers=headers) response = request.urlopen(req, timeout=20) try: html = response.read().decode('utf-8') soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser', ) res = soup.find(class_="summary-pic") pic_name = str(i) + '.jpg' img_src = res.find('img').get('src') request.urlretrieve(img_src,pic_name) except : print("找不到图片") res_key=soup.find_all(class_ ="basicInfo-item name") res_val=soup.find_all(class_ ="basicInfo-item value") key=[ik.get_text().strip().replace("\n","、") for ik in res_key] value = [iv.get_text().strip().replace("\n", "、") for iv in res_val] item=dict(zip(key,value)) data[str(i)]=item if not os.path.exists("../json"): os.mkdir("../json") f = codecs.open('../json/data.json','w','utf-8') f.write(json.dumps(data, ensure_ascii=False)) if __name__ == "__main__": character_arr=get_character() os.chdir(os.path.join(os.getcwd(), 'images')) get_json(character_arr)

4. 在if __name__ == "__main__":条件下，添加了切换到存储图片的文件夹的操作。 请注意，代码中使用了一些未导入的模块和库，例如quote、request、headers、BeautifulSoup、string、os、json和...

import requests import re import os from bs4 import BeautifulSoup from scrapy import Spider from PIL import Image import io def GetBasicInfo(url): res = requests.get(url, headers=headers) res.encoding = 'utf-8' soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml') tmp = soup.find(attrs={'class': 'mhlistbody'}) chapters = tmp.ul.contents chapters.reverse() return chapters def GetRealUrls(mh_info): imgs = [] comic_size = re.findall(r'comic_size:"(.*?)"', mh_info)[0] base_url = 'https://mhpic.jumanhua.com/comic/{}.jpg%s.webp' % comic_size num_img = int(re.findall(r'totalimg:(\d+)', mh_info)[0]) pageid = int(re.findall(r'pageid:(\d+)', mh_info)[0]) imgpath = re.findall(r'imgpath:"(.*?)"', mh_info)[0] start = 0 while True: idx = imgpath.find('\\', start) if idx == -1: break imgpath = imgpath[:idx] + imgpath[idx+1:] start = idx + 1 for i in range(num_img): realpath = str() for s in imgpath: realpath += chr(ord(s) - pageid % 10) url = base_url.format(realpath + str(i+1)) imgs.append([url, str(i+1)+'.jpg']) return imgs def DownloadChapter(savepath, url): if not os.path.exists(savepath): os.mkdir(savepath) res = requests.get(url, headers=headers) res.encoding = 'utf-8' mh_info = re.findall(r'mh_info={(.*?)}', res.text)[0] img_urls = GetRealUrls(mh_info) for img_url in img_urls: img_content = requests.get(img_url[0]).content filename = os.path.join(savepath, img_url[1]) img = Image.open(io.BytesIO(img_content)) img.save(filename) if __name__ == '__main__': url = 'https://www.manhuatai.com/yaoshenji/' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/52.0.2743.82 Safari/537.36'} savepath = url.split('/')[-2] Spider(url,savepath)

具体来说，脚本中的GetBasicInfo函数用于获取漫画的章节信息，GetRealUrls函数用于获取漫画章节中每页图片的真实URL，DownloadChapter函数用于下载指定章节的漫画图片。 在脚本的主程序中，设置了要下载的...

import scrapy class LianjiaSpider(scrapy.Spider): name = "lianjia" allowed_domains = ["lianjia.com"] start_urls = [f"https://bj.lianjia.com/zufang/pg{i}/#contentList" for i in range(1,3)] def parse(self, response): full_url = ['https://bj.lianjia.com' + url for url in response.xpath('//div[@class="content__list--item--main"]/p[1]/a/@href').extract()] print(full_url) all_url = None for i in range(len(full_url)): if i % 2 == 0: all_url = full_url[i] print(all_url) # # 把获得的url再次发送请求 for item in all_url: # self.parse_info是一个解析响应的方法 ''' 回调函数，Scrapy能够在接收到响应后自动调用该函数，并将响应传递给它进行处理。 这使得可以在请求不同页面时使用不同的解析方法来提取数据，实现爬虫的多页面爬取和数据处理功能 ''' yield scrapy.Request(url=item,callback=self.parse_info) def parse_info(self,response): pass

这段代码可能会报错，因为在 parse 方法中，你定义了一个变量 all_url 并将其设置为 None，然后在 for 循环中尝试迭代这个变量。由于 all_url 是 None，无法进行迭代，会导致报错。 如果你想迭代 full...

import requests from lxml import etree import time import random import json class DoubanSpider: def __init__(self): # 基准url self.url = "https://movie.douban.com/top250?start={}" # 请求头 self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.77 Safari/537.36'} def get_html(self, url): # 发送请求，得到响应对象 resp = requests.get(url=url, headers=self.headers) # 返回响应字符串 return resp.content.____（1）____ def parse_page(self, html): # 得到XPath解析对象 p = ____（2）____ # 获取li节点列表 li_list = p.____（3）____('//ol[@class="grid_view"]/li') # 初始化一个空列表 movies_lst = [] # 遍历li节点 for li in li_list: # 创建一个空字典 item = {} # 电影名 item['name'] = li.xpath('.//span[@class="title"]/text()')____（4）____.strip() # 评分 item['score'] = li.xpath('.//span[@class="rating_num"]/text()')____（4）____.strip() # 评论数 item['comment_num'] = li.xpath('.//div[@class="star"]/span[4]/text()')____（4）____.strip() print(item) # 将每一部电影追加到列表中 movies_lst.____（5）____(item) return movies_lst def run(self): # 定义一个空列表 movies = [] for page in range(10): # 拼接每一页的url url = self.url.____（6）____(page * 25) # 向url发送请求获取响应内容 html = self.get_html(url) # 得到每一页的电影列表 movie_lst = self.parse_page(html) # 将电影列表加入movies中 movies.____（7）____(movie_lst) # 随机休眠1-2秒 time.____（8）____(random.randint(1, 2)) # 以写模式打开douban.json，编码方式为utf-8 with open('douban.json', __（9）__, encoding='utf-8') as f: # 将电影写入json文件中 json.__（10）_(movies, f, ensure_ascii=False, indent=2) if __name__ == "__main__": # 创建spider对象 spider = DoubanSpider() # 调用对象的run方法 spider.run()

6. 使用 .format() 方法拼接每一页的url。 7. 使用 .extend() 方法将每一页的电影列表加入movies中。 8. 使用 time.sleep() 方法随机休眠1-2秒。 9. 使用 'w' 模式打开douban.json文件。 10. 使用 json....

class QichexinxiSpider(scrapy.Spider): name = 'qichexinxiSpider' spiderUrl = 'https://www.yoojia.com/api/conditionsearch?token=1_526c1239fc0b0512a2bd13ac6b962f5f&sort=4&pn={}&rn=25&monitor=CAR_DATABASE_pc&city=%E5%8C%97%E4%BA%AC' start_urls = spiderUrl.split(";") protocol = '' hostname = '' def __init__(self, *args, **kwargs): super().__init__(*args, **kwargs) def start_requests(self): plat = platform.system().lower() if plat == 'linux' or plat == 'windows': connect = self.db_connect() cursor = connect.cursor() if self.table_exists(cursor, '0p5u9_qichexinxi') == 1: cursor.close() connect.close() self.temp_data() return pageNum = 1 + 1 for url in self.start_urls: for page in range(1, pageNum): next_link = url.format(page) yield scrapy.Request( url=next_link, callback=self.parse )

这是一个使用 Python 的 Scrapy 框架编写的爬虫程序，用于爬取汽车信息网站中的...在 start_requests 方法中，爬虫程序会循环访问不同的页数，从而获取更多的数据。如果数据库中已经存在相同的表，则不再进行数据爬取。

from spider_renren.get_city_data.config import *

from spider_renren.get_city_data.config import * 是一个Python代码中的import语句，用于引入 spider_renren.get_city_data 包中的 config 模块。 在这个语句中，首先使用关键字 import 引入了一个名为 spider_...

扮演一名大四学生，讲解以下代码爬取了什么东西class QichexinxiSpider(scrapy.Spider): name = 'qichexinxiSpider' spiderUrl = 'https://www.yoojia.com/api/conditionsearch?token=1_526c1239fc0b0512a2bd13ac6b962f5f&sort=4&pn={}&rn=25&monitor=CAR_DATABASE_pc&city=%E5%8C%97%E4%BA%AC' start_urls = spiderUrl.split(";") protocol = '' hostname = '' def init(self, *args, **kwargs): super().init(*args, **kwargs) def start_requests(self): plat = platform.system().lower() if plat == 'linux' or plat == 'windows': connect = self.db_connect() cursor = connect.cursor() if self.table_exists(cursor, '0p5u9_qichexinxi') == 1: cursor.close() connect.close() self.temp_data() return pageNum = 1 + 1 for url in self.start_urls: for page in range(1, pageNum): next_link = url.format(page) yield scrapy.Request( url=next_link, callback=self.parse )

然后，通过遍历 start_urls 列表，并使用 range 函数遍历每一页的页码，生成对应的 URL，然后通过 yield 语句生成一个 Request 对象，并指定回调函数为 parse 方法。在 parse 方法中，可以对获取到的...

import scrapy from scuw.items import ScuwItem class DushuSpider(scrapy.Spider): name = "dushu" allowed_domains = ["www.dushu.com"] start_urls = ["https://www.dushu.com/lianzai/"] def parse(self, response): print('=================') li_list = response.xpath('//div[@class="bookslist"]//div[@class="book-info"]') for li in li_list: name = li.xpath('.//a/text()').extract_first() href = li.xpath('.//a/@href').extract_first() url = "https://www.dushu.com"+href yield scrapy.Request(url=url, callback=self.response_second, meta={'name': name}) def response_second(self, response): src = response.xpath('//div[@class="bookdetails-left"]//div[@class="pic"]/img/@src').extract_first() name = response.meta['name'] data = ScuwItem(src=src, name=name) yield data

这里定义了 Spider 的名称 (name)、允许爬取的域名 (allowed_domains) 和起始 URL (start_urls)。在这个示例中，Spider 将从 https://www.dushu.com/lianzai/ 开始爬取。 3. 定义 parse 方法： python def ...

import requests def Jd_Spider(): # 传入url url = "https://api.m.jd.com/?appid=item-v3&functionId=pc_club_productPageComments&client=pc&clientVersion=1.0.0&t=1686224605129&loginType=3&uuid=122270672.16856900323181213839697.1685690032.1685690032.1686222590.2&productId=100052699188&score=0&sortType=5&page=0&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1&bbtf=&shield=" # 传入U-A headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US) AppleWebKit/534.17 (KHTML, like Gecko) Chrome/10.0.649.0 Safari/534.17' } # 传入ip地址 proxies = {'http': 'http://42.178.144.170:18394'} # get方法 resp = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies) resp.encoding = "utf-8" reso_json = resp.json() comment_list = reso_json['comments'] for comment in comment_list: # 商品id goods_id = comment.get('id') # 评论内容 content = comment.get('content') content = ' '.join(content.split('\n')) # 处理换行符 # 评分 score = comment.get('score') # 产品颜色 productColor = comment.get('productColor') # 产品尺寸 productSize = comment.get('productSize') # 地址 location = comment.get('location') # 引用名称 referenceName = comment.get('referenceName') print(f'{goods_id}\t{content}\t{score}\t{productColor}\t{productSize}\t{location}\t{referenceName}\n') pass if __name__ == '__main__': Jd_Spider()

这是一段 Python 代码，用于爬取京东商品的评论。...在 if __name__ == '__main__': 中调用 Jd_Spider 函数来执行代码。需要注意的是，使用爬虫程序爬取网站数据可能会违反网站的用户协议和法律法规，应该谨慎使用。
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C++ Primer 第四版更新：现代编程风格与标准库

"Cpp Primer第四版中文版(电子版)1" 本书《Cpp Primer》第四版是一本深入浅出介绍C++编程语言的教程，旨在帮助初学者和有经验的程序员掌握现代C++编程技巧。作者在这一版中进行了重大更新，以适应C++语言的发展趋势，特别是强调使用标准库来提高编程效率。书中不再过于关注底层编程技术，而是将重点放在了标准库的运用上。 第四版的主要改动包括： 1. 内容重组：为了反映现代C++编程的最佳实践，书中对语言主题的顺序进行了调整，使得学习路径更加顺畅。 2. 添加辅助学习工具：每章增设了“小结”和“术语”部分，帮助读者回顾和巩固关键概念。此外，重要术语以黑体突出，已熟悉的术语以楷体呈现，以便读者识别。 3. 特殊标注：用特定版式标注关键信息，提醒读者注意语言特性，避免常见错误，强调良好编程习惯，同时提供通用的使用技巧。 4. 前后交叉引用：增加引用以帮助读者理解概念之间的联系。 5. 额外讨论和解释：针对复杂概念和初学者常遇到的问题，进行深入解析。 6. 大量示例：提供丰富的代码示例，所有源代码都可以在线获取，便于读者实践和学习。 本书保留了前几版的核心特色，即以实例教学，通过解释和展示语言特性来帮助读者掌握C++。作者的目标是创作一本清晰、全面、准确的教程，让读者在编写程序的过程中学习C++，同时也展示了如何有效地利用这门语言。 《Cpp Primer》第四版不仅适合C++初学者，也适合想要更新C++知识的老手，它全面覆盖了C++语言的各个方面，包括基础语法、类、模板、STL（Standard Template Library）等，同时引入了现代C++的特性，如智能指针、RAII（Resource Acquisition Is Initialization）、lambda表达式等，使读者能够跟上C++语言的发展步伐，提升编程技能。