python初体验-网页爬虫

爬虫的原理:刚爬虫是自动化帮我们获取网页数据的程序。那么你可能会好奇,我们究竟是如何获取网页数据的?这里我们将网络通信与打电话做一个类比:当我们想访问某个网址(URL)时,网址(URL)就类似于电话号码,而电脑、智能手机这样的客户端(client)也就类似于电话。我们通过客户端的浏览器(browser)发送访问请求(request),就好比用电话拨打电话号码。接收请求的一方叫做服务器(web server),如果服务器运行正常并且同意我们的请求,则会向客户端发送回答(response),回答的内容会放在HTML文件里。这时,浏览器又可以帮我们解析HTML文件,让它变成我们通常看到的网页的模样。

urllib 是 Python 的一个模块,我们通过 import 调用它,并让它(urllib.request)帮我们向网址发送请求,接收回答。

相当于目标网址给我们一封尚未拆封的信,而接下来要做的是用 urllib中的 read(),来读这封信的具体内容。

from urllib.request import urlopen
page = "https://assets.baydn.com/baydn/public/codetime/1/shanbay_news.html"
# 爬取page数据存入shanbay_news
shanbay_news = urlopen(page)
news_data = shanbay_news.read()
print(news_data)

转载于:https://www.cnblogs.com/free-1124/p/11360080.html

内容概要:本文为《科技类企业品牌传播白皮书》,系统阐述了新闻媒体发稿、自媒体博主种草与短视频矩阵覆盖三大核心传播策略,并结合“传声港”平台的AI工具与资源整合能力,提出适配科技企业的品牌传播解决方案。文章深入分析科技企业传播的特殊性,包括受众圈层化、技术复杂性与传播通俗性的矛盾、产品生命周期影响及2024-2025年传播新趋势,强调从“技术输出”向“价值引领”的战略升级。针对三种传播方式,分别从适用场景、操作流程、效果评估、成本效益、风险防控等方面提供详尽指南,并通过平台AI能力实现资源智能匹配、内容精准投放与全链路效果追踪,最终构建“信任—种草—曝光”三位一体的传播闭环。; 适合人群:科技类企业品牌与市场负责人、公关传播从业者、数字营销管理者及初创科技公司创始人;具备一定品牌传播基础,关注效果可量化与AI工具赋能的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科技产品全生命周期的品牌传播策略;②优化媒体发稿、KOL合作与短视频运营的资源配置与ROI;③借助AI平台实现传播内容的精准触达、效果监测与风险控制;④提升品牌在技术可信度、用户信任与市场影响力方面的综合竞争力。; 阅读建议:建议结合传声港平台的实际工具模块(如AI选媒、达人匹配、数据驾驶舱)进行对照阅读,重点关注各阶段的标准化流程与数据指标基准,将理论策略与平台实操深度融合,推动品牌传播从经验驱动转向数据与工具双驱动。
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