用Python爬取中国校花网后,我发现她们都有个共同点

用Python爬取中国校花网后,我发现她们都有个共同点! 我们都知道,爬虫获取页面的响应之后,最关键的就是如何从繁杂的网页中把我们需要的数据提取出来, python从网页中提取数据的包很多,常用的解析模块有下面的几个: BeautifulSoup API简单 但解析速度慢,不推荐使用 lxml 由C语言编写的xml解析库(libxm2),解析速度快 但是API复杂 Scrapy 综合以上两者优势实现了自己的数据提取机制,被称为Selector... 阅读详情

我们都知道,爬虫获取页面的响应之后,最关键的就是如何从繁杂的网页中把我们需要的数据提取出来,

python从网页中提取数据的包很多,常用的解析模块有下面的几个:

  • BeautifulSoup API简单 但解析速度慢,不推荐使用
  • lxml 由C语言编写的xml解析库(libxm2),解析速度快 但是API复杂
  • Scrapy 综合以上两者优势实现了自己的数据提取机制,被称为Selector选择器。

它是由lxml库构建的,并简化了API ,先通过XPath或者CSS选择器选中要提取的数据,然后进行提取

Python资源共享群:484031800

Scrapy选择器构建于 lxml 库之上,这意味着它们在速度和解析准确性上非常相似。

Selector选择器的用法

下面我们以 Scrapy Shell 和 Scrapy 文档服务器的一个样例页面(url= http://doc.scrapy.org/en/latest/_static/selectors-sample1.html ) 来了解选择器的基本用法:

构造选择器

Scrapy selector 可以以 文字(Text),二进制(content)或 TextResponse 构造的 Selector。其根据输入类型自动选择最优的分析方法 以文字构造:


 
在学习过程中有什么不懂得可以加我的 python学习交流扣扣qun,784758214 群里有不错的学习视频教程、开发工具与电子书籍。 与你分享python企业当下人才需求及怎么从零基础学习好python,和学习什么内容 url = "http://doc.scrapy.org/en/latest/_static/selectors-sample1.html" response = requests.get(url=url) selector = Selector(text=response.text) 

以 response 构造:


 
selector = Selector(response=response) 

以二进制构造:


 
selector = Selector(text=response.content) 

使用选择器

这里强烈推荐使用 scrapy shell 来进行调试!

为什么要使用 scrapy shell ?

当我们需要爬取某个网站,然后提取数据的时候,要用到 xpath css 或者正则提取方法等

但是有时候这些xpath 或者css 语句不一定一次就能写对,有时候需要我们不断地去调试。

可能有些人会说,我每写一次然后重新去请求,输出结果测试一下就知道了。只能说这种做法就比较愚蠢了,如果遇到那种容易封IP的网站,你这样频繁的去请求测试,测不了几次,你的ip就被封了

这时候,我们要使用 scrapy shell 去调试,测试成功后,在拷贝到我们的项目中就可以了

如何使用 scrapy shell?

首先打开 Shell, 然后输入命令 scrapy shell url


 
scrapy shell http://doc.scrapy.org/en/latest/_static/selectors-sample1.html

 

当然在 pycharm中, 也可以使用

 

 

当 shell 载入后,将获得名为 response 的 shell 变量,url 响应的内容保存在 response 的变量中,可以直接使用以下方法来获取属性值


 
response.body response.headers response.headers['Server'] 

 

 

由于在 response 中使用 XPath、CSS 查询十分普遍,因此,Scrapy 提供了两个实用的快捷方式:


 
response.css() response.xpath() 

比如,我们获取该网页下的 title 标签,方法如下:


 
>>> response.css("title") [<Selector xpath='descendant-or-self::title' data='<title>Example website</title>'>] >>> response.xpath("//title") [<Selector xpath='//title' data='<title>Example website</title>'>] 

.xpath() 以及 .css() 方法返回一个类 SelectList 的实例,它是一个新选择器的列表。这个 API 可以用来快速的提取嵌套数据。

为了提取真实的原文数据,需要调用 .extract() 等方法

提取数据

extract():返回选中内容的Unicode字符串。

extract_first():SelectorList专有,返回其中第一个Selector对象调用extract方法。通常SelectorList中只含有一个Selector对象的时候选择调用该方法。

re() 使用正则表达式来提取选中内容中的某部分。

举个例子


 
>>> selector.xpath('.//b/text()') .extract() [‘价格:99.00元’,‘价格:88.00元’,‘价格:88.00元’] >>> selector.xpath('.//b/text()').re('\d+\.\d+') [ '99.00','88.00','88.00'] 

re_first() 返回SelectorList对象中的第一个Selector对象调用re方法。


 
>>> selector.xpath('.//b/text()').re_first('\d+\.\d+') '99.00' 

css语法简单介绍

" * " 选择所有节点 " # container " 选择id为container的节点 " .container " 选择class包含container的节点 "li a " 选择 所有 li 下的所有 a 节点 "ul + p" 选择所有ul后面的第一个p元素 "#container > ul" 选择id为container的第一个ul节点 "a[class] " 选取所有有class属性的a元素 "a[href="b.com"]" 含有href="b.com"的a元素 "a[href*='job'] " 包含job的a元素 "a[href^='https'] " 开头是https的a元素 "a[href$='cn']" 结尾是cn的a元素

我们以上面的样例网页为例 下面是样例的html的源码


 
<html> <head> <base href='http://example.com/' /> <title>Example website</title> <link rel="stylesheet" href="/10994125-6b4dfbe961384f54928ea988268cedc6.css?1554613507" type="text/css"/> <script language="javascript" type="text/javascript" src="/10994125-ea42c7db7c884a6691551d5756c02302.js?1554613507" charset="utf-8"></script> </head> <body> <div id='images'> <a href='image1.html'>Name: My image 1 <br /><img src='image1_thumb.jpg' /></a> <a href='image2.html'>Name: My image 2 <br /><img src='image2_thumb.jpg' /></a> <a href='image3.html'>Name: My image 3 <br /><img src='image3_thumb.jpg' /></a> <a href='image4.html'>Name: My image 4 <br /><img src='image4_thumb.jpg' /></a> <a href='image5.html'>Name: My image 5 <br /><img src='image5_thumb.jpg' /></a> </div> </body> </html> 

css用法实例


 
>>> response.css("title ::text").extract_first('') # 获取文本 'Example website' >>> response.css("#images ::attr(href)").extract() # 获取 id= images 下的所有href属性 ['image1.html', 'image2.html', 'image3.html', 'image4.html', 'image5.html'] >>> response.css('a[href*=image]::attr(href)').extract() # 获取所有包含 image 的 href 属性 ['image1.html', 'image2.html', 'image3.html', 'image4.html', 'image5.html'] >>> response.css("#images a")[0].css("::attr(href)").extract() # css选取第一个a标签里面的href属性 ['image1.html'] >>> response.xpath(".//div[@id='images']/a[1]").xpath("@href").extract() # xpath选取第一个a标签里面的href属性 ['image1.html'] 

css用法实战

目标地址:中国大学校花网 www.xiaohuar.com/hua/

爬虫整体思路: 1、先将总页数拿下来 2、根据总页数循环去拿图片地址 3、再请求图片链接,将图片保存到本地

F12打开浏览器开发者工具,找到尾页再网页源码中的位置

 

 

可以看到尾页链接在 a 标签列表里面的末尾,在 css 中我们可以使用切片的方法来获取最后一个值 语法如下:


 
total_pages = selector.css(".page_num a")[-1:].css("::attr(href)").re(r".*?(\d+).html")[0] # css total_pages = selector.xpath(".//div[@class='page_num']/a")[-1:].xpath("@href").re(r".*?(\d+).html")[0] # xpath 

 

 

同样的方法(不细说了),我们获取图片的地址和名称 语法如下:


 
img_list = selector.css(".item_list.infinite_scroll .item_t .img") for img in img_list: title = img.css("a img ::attr(alt)").extract_first("") src = img.css("a img ::attr(src)").extract_first("") 

 

 

因为只是用来测试,所以我只爬了前几页,如果想爬全部,将循环的页数改成 total_pages 即可 最终效果如下:

 

 

如果你依然在编程的世界里迷茫,可以加入我们的Python学习扣qun:784758214,看看前辈们是如何学习的!交流经验!自己是一名高级python开发工程师,从基础的python脚本到web开发、爬虫、django、数据挖掘等,零基础到项目实战的资料都有整理。送给每一位python的小伙伴!分享一些学习的方法和需要注意的小细节,点击加入我们的python学习者聚集地

不到2分钟,就全部爬完了,因为是爬虫入门的教程,所以就没用异步的爬虫框架,下面是源码


 
# coding: utf-8 import requests import time from scrapy import Selector import os class XiaoHuaSpider(object): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64)AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36' } def spider(self): """ 爬虫入口 :return: """ url = "http://www.xiaohuar.com/hua/" response = requests.get(url, headers=self.headers) selector = Selector(text=response.text) total_pages = selector.css(".page_num a")[-1:].css("::attr(href)").re(r".*?(\d+).html")[0] # 总页数 self.parse_html(selector) # 第一页爬取 for page in range(1, 5): # 第二页至第五页 url = f"http://www.xiaohuar.com/list-1-{page}.html" response = requests.get(url, headers=self.headers) selector = Selector(text=response.text) # 创建选择器 self.parse_html(selector) # 解析网页 def parse_html(self, selector): img_list = selector.css(".item_list.infinite_scroll .item_t .img") for img in img_list: title = img.css("a img ::attr(alt)").extract_first("") src = img.css("a img ::attr(src)").extract_first("") if "file" in src: # 第一个图片和其他图片地址不一样 src = "http://www.xiaohuar.com" + src img_res = requests.get(src, headers=self.headers) data = img_res.content self.save_img(title, data)  @staticmethod def save_img(title, data): """ 保存图片到本地 :param title: :param data: :return: """ os.chdir("F:\\测试\\校花") # 需要先在本地创建此目录 if os.path.exists(title + ".jpg"): print(f"{title}已存在") else: print(f"正在保存{title}") with open(title + ".jpg", "wb")as f: f.write(data) if __name__ == '__main__': spider = XiaoHuaSpider() t1 = time.time() spider.spider() t2 = time.time() print(t2 - t1)
2025 居民消费结构数据集(21列,15000条记录)XLSX 详情介绍:该数据集为 2025 年 12 个月、1250 户家庭的平衡面板消费数据,15000 行 ×21 列零缺失,覆盖 31 省、城乡均衡,含八大类消费支出和恩格尔系数(均值 0.293,属富裕区间),家庭月收入均值 8473 元、月支出 6487 元,附完整字段说明 sheet,数据干净规整,非常适合做消费结构分析、面板回归、城乡 / 区域差异对比和收入等级分类预测,但为合成数据、仅 1 年时间跨度,不适合做真实政策研究或长期趋势分析。 立即下载

相关推荐

jsprit 是一个基于 Java 的开源工具包

jsprit 是一个基于 Java 的开源工具包,用于解决复杂的 旅行商问题 (TSP) 和 车辆路径问题 (VRP)。 它轻量、灵活且易于使用,基于单一的通用 元启发式算法,目前可解决以下问题: 带容量约束的车辆路径问题 (Capacitated VRP) 多 depot 车辆路径问题 (Multiple Depot VRP) 带时间窗的车辆路径问题 (VRP with Time Windows) 带回程的车辆路径问题 (VRP with Backhauls) 带取送货的车辆路径问题 (VRP with Pickups and Deliveries) 带异构车队的车辆路径问题 (VRP with Heterogeneous Fleet) 时间依赖型车辆路径问题 (Time-dependent VRP) 旅行商问题 (Traveling Salesman Problem) 拨号乘车问题 (Dial-a-Ride Problem) 上述各类问题的多种组合

python爬虫——校花网

爬取校花网图片 校花网http://www.xiaohuar.com/list-1-0.html 1.进入网站,我们会发现许多图片,这些图片就是我们要爬取的内容。 2.对网页进行分析,按F12打开开发着工具(本文使用谷歌浏览器)。我们发现每个图片都对应着一个路径。 3.我们访问一下img标签的src路径。正是图片的路径,能够获取到图片。因此我们需要获取网页中img标签下所有的s...

乐亦亦乐的博客 8428

2003-2025年 政府创新补贴与非创新补贴 xlsx

整理了A股上市公司的政府补助微观样本,核心涵盖股票代码、公司简称、年份、创新补助总额及非创新补助总额五大关键变量,企业研发创新的专项补助与其他非创新类补助。参考郭玥(2018)《政府创新补助的信号传递机制与企业创新》一文的方法论与分类标准,通过关键词检索与明细人工核对相结合的方式,从繁杂的年度补助明细中精准剥离出创新与非创新补助,对数据进行了校验与异常值剔除。 指标 股票代码 公司简称 年份 创新补助总额 非创新补助总额

爬虫网页解析之css用法及实战爬取中国校花网

前言 我们都知道,爬虫获取页面的响应之后,最关键的就是如何从繁杂的网页中把我们需要的数据提取出来, python从网页中提取数据的包很多,常用的解析模块有下面的几个: BeautifulSoup API简单 但解析速度慢,不推荐使用 lxml 由C语言编写的xml解析库(libxm2),解析速度快 但是API复杂 Scrapy 综合以上两者优势实现了自己的数据提取机制,被称为Selec...

Python编程与实战的博客 1423

配合上述本地模型资源文件

配合上述本地模型资源文件

三电平维也纳VIENNA双闭环控制整流器仿真(Simulink仿真实现)

内容概要:本文档系统性地介绍了以“三电平维也纳VIENNA双闭环控制整流器”为核心的电力电子系统Simulink仿真资源,聚焦于电压电流双闭环控制、中点电位平衡、空间矢量脉宽调制(SVPWM)等关键技术的建模与实现。资源包不仅提供完整的仿真模型,还配套Mathcad计算书、设计报告及参考文献,帮助用户从理论推导到参数设计再到仿真验证实现全流程贯通。同时,文档整合了大量相关拓扑(如DAB、LLC、PFC、CLLC等)与先进控制策略(如EPS调制、软开关、最小应力优化、模型预测控制等)的仿真案例,覆盖从基础整流器到复杂双向变换系统的多个典型应用场景,构成一个面向科研、教学与工程实践的综合性学习体系。; 适合人群:具备电力电子、自动控制或电气工程等相关专业背景,熟悉MATLAB/Simulink仿真环境,正在从事新能源变换、电能质量治理、电机驱动或电力系统方向研究的研究生、高校教师及企业研发工程师。; 使用场景及目标:①开展三电平VIENNA整流器、双有源桥DAB、LLC谐振变换器等先进拓扑的科研建模与论文复现;②完成课程设计、毕业设计或实际工程项目中的控制器开发与系统性能验证;③深入掌握双闭环控制架构、中点电位平衡机制、SVPWM调制策略及系统稳定性分析等核心知识点; 阅读建议:建议结合Mathcad计算书进行系统参数设计,理解控制算法的数学基础,并在Simulink中逐步搭建与调试模型,注重理论计算与仿真结果的对比分析,推荐按照资源目录顺序循序渐进学习,以建立完整的知识框架和技术实现能力。

校花网

校花网 思路 正常思路 遇到问题 图片链接有完整的和不完整的 import requests from lxml import etree import os headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/...

weixin_30292745的博客 1067

三相充电桩维也纳PFC+三电平LLC谐振变换器三电平PSIM仿真设计(Simulink仿真实现)

内容概要:本文档聚焦于电力电子与电力系统领域的仿真设计,重点围绕三相充电桩中维也纳PFC(Vienna Power Factor Correction)整流器与三电平LLC谐振变换器的联合系统展开,提供基于PSIM和Simulink平台的完整仿真设计方案。内容涵盖9kW三相三开关维也纳PFC整流器的Mathcad计算书、双闭环控制策略、中点电压均衡控制、SVPWM调制技术及电流过零畸变消除方法等关键技术环节,并配套详细的仿真模型与设计报告。此外,文档整合了丰富的电力电子拓扑资源,包括图腾柱PFC、交错并联PFC、双有源桥DAB、CLLC谐振变换器、双向Buck-Boost等典型电路结构,覆盖Matlab/Simulink、Plecs、PSIM等多种仿真环境,形成从理论计算、建模、控制算法设计到性能优化的一体化技术体系。; 适合人群:面向具备电力电子、电气工程、自动化等相关专业背景,熟悉Matlab/Simulink/PSIM等仿真工具,从事新能源汽车充电技术、高效率AC-DC/DC-DC变换器设计、电力系统能量管理等方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①支持三相高功率因数校正与高效DC-DC变换系统的科研仿真与教学实践;②用于PI控制、前馈控制、SVPWM、软开关技术、中点电位平衡、双闭环动态响应等核心控制算法的研究与验证;③服务于毕业设计、科研课题、学术论文复现及实际工程项目开发,提升系统级建模与优化能力。; 阅读建议:建议结合Mathcad计算书与仿真模型同步学习,优先掌握维也纳PFC与LLC的基本工作原理与参数设计流程,再深入理解双闭环控制系统架构与关键控制策略,推荐先运行Simulink模型观察动态波形响应,并参考附带文献深化理论认知与工程实现能力。

校花网爬取校花照片

"""今天我们开始尝试,第一次学习爬虫的第一个案例,去校花网上爬取一些校花的照片"""from requests_html import HTMLSession##首先导入这个包# 然后定义一个类,将这个功能封装起来,将我们所要实现的功能,都封装到这个类中# 在以后的编程中,尽量将实现同一功能的函数,都封装到一个类中,这样比较方便class Spider(object): def ...

768

政府科技管理者在推动科技成果转移转化时,如何高效识别具有高转化价值的科研成果.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。

国央企创新负责人在推动内部技术转化时,如何高效识别优质专利资源?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。

Python爬取校花网,好看的妹子真多

准备 在爬之前,我们要确定我们爬取的网站以及要爬取的哪些信息。 目标网站:校花网(http://www.xiaohuar.com/list-1-1.html) 获取信息: 校花的名字 校花的照片 校花的详细资料 确定好要爬的东西,就开始分析网站,其实我特别想获取联系方式,可是实力不允许呀。没有~ 首页分析 URL地址变化...

人生苦短, 还不用Python? 1万+

产业园区在推动科技成果转化时,如何精准匹配企业与技术供给方?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。

校花转学到我们班,于是我用Python把她空间给爬了个遍!

开发环境:win7下的 python3.5、MySQL5.7 编辑器: pycharm2017.1、ipython,Navicat for mysql 需要的python第三方库: selenium、PIL、Requests、MySQLdb、csv、pandas、numpy、matplotlib、jieba、wordcloud 另外还用到了无头浏览器PhantomJS。 主要思路: ...

轻松学python的博客 3042

849d2910791d3ac603e873835a8296fc_7513595024160782007_m.zip

849d2910791d3ac603e873835a8296fc_7513595024160782007_m.zip

高校技术转移办公室人员如何提升技术成果的市场对接效率?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。

使用Xpath爬取校花网,致敬10年前的校花『和』我们逝去的青春

使用xpath爬取校花网 难点: 1.各个分类栏目下的页码url不统一 2.只取前三页,或者后三页 文章代码仅使用xpath和requests,本来想用scrapy框架的,但是偷了个懒。 所以就…哈哈… 移植到scrapy需要略微修改下。还可以获取校花名称和图片url。 废话不多说,上代码,代码注释很多,欢迎留言交流~ from lxml import etree import requests url = 'http://www.521609.com/daxuexiaohua/' headers

晨晨渝奇的博客 1100

国央企创新负责人如何借助平台实现技术供需的智能匹配与高效对接?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。

上一篇: 如何通过 SCF 与自然语言处理为网站赋能!
下一篇: 给代码加速之用python实现一个带时间过期的LRU缓存 !
普通网友
博客等级 码龄7年 438粉丝 263原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值