Python 实现网络爬虫_基本要求自己选择一个网站,用python语言编写一个爬虫程序,将其网站中的文字、图

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最后

Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习 Python 门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

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👉实战案例👈

学python就与学数学一样，是不能只看书不做题的，直接看步骤和答案会让人误以为自己全都掌握了，但是碰到生题的时候还是会一筹莫展。

因此在学习python的过程中一定要记得多动手写代码，教程只需要看一两遍即可。

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import requests

发送GET请求并获取网页数据

url = “https://www.example.com”
response = requests.get(url)
data = response.text

打印网页数据

print(data)


`requests.get()`方法发送GET请求，并返回一个`Response`对象。通过`text`属性可以获取响应内容的字符串形式。最后，我们打印出网页数据。


无论使用`urllib`还是`requests`库，都可以方便地发送HTTP请求，并获取网页数据。选择使用哪个库取决于个人偏好和项目需求。


### 2. 解析 HTML 页面，提取所需信息


Python 提供了 BeautifulSoup、lxml 等第三方库用于解析 HTML 页面，并提供了 XPath、CSS Selector 等选择器用于定位页面上的元素，从而提取所需信息。


代码示例：

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

发送GET请求并获取网页数据

url = “https://www.example.com”
response = requests.get(url)
data = response.text

使用BeautifulSoup解析HTML页面

soup = BeautifulSoup(data, ‘lxml’)

使用CSS Selector定位元素，并提取所需信息

title = soup.select_one(‘h1’).text
paragraphs = soup.select(‘p’)

打印提取的信息

print(“标题:”, title)
print(“段落:”)
for p in paragraphs:
print(p.text)


上述代码使用`requests`库发送GET请求，获取网页数据。然后，使用`BeautifulSoup`库解析HTML页面，其中的`lxml`参数指定使用lxml解析器。接下来，可以使用CSS Selector定位页面上的元素，`select_one()`方法用于定位单个元素，`select()`方法用于定位多个元素。通过`text`属性可以获取元素的文本内容。


在示例中，我们使用CSS Selector定位了标题和段落标签（`<h1>`和`<p>`），并提取了它们的文本内容。最后，我们打印出提取的信息。


除了CSS Selector，还可以使用XPath来定位元素。代码示例如下：

from lxml import etree
import requests

发送GET请求并获取网页数据

url = “https://www.example.com”
response = requests.get(url)
data = response.text

使用etree解析HTML页面

tree = etree.HTML(data)

使用XPath定位元素，并提取所需信息

title = tree.xpath(‘//h1/text()’)
paragraphs = tree.xpath(‘//p/text()’)

打印提取的信息

print(“标题:”, title[0])
print(“段落:”)
for p in paragraphs:
print§


上述代码使用`requests`库发送GET请求，获取网页数据。然后，使用`etree`模块解析HTML页面。通过`xpath()`方法可以使用XPath来定位元素，`text()`函数用于获取元素的文本内容。


在示例中，我们使用XPath定位了标题和段落标签（`<h1>`和`<p>`），并提取了它们的文本内容。最后，我们打印出提取的信息。


无论是使用BeautifulSoup还是lxml库，都可以方便地解析HTML页面，并提取所需信息。选择使用哪个库取决于个人偏好和项目需求。


### 3. 存储或处理提取的信息


Python 提供了各种文件读写、数据库连接、数据处理等库，可以方便地将提取的信息存储或进行进一步处理。


下面是一些常用的库和技术，用于存储或处理提取的信息：


1.1 文件存储：可以使用内置的`open()`函数来创建、读取和写入文件，将提取的信息保存为文本文件。也可以使用`csv`模块来处理CSV格式的文件，`json`模块来处理JSON格式的文件。


1.2 数据库存储：可以使用Python的数据库接口库（如`sqlite3`、`psycopg2`、`pymysql`等）连接到数据库，并将提取的信息存储在表中。


1.3 数据处理和分析：可以使用`pandas`库来加载提取的信息，并进行数据处理、分析和转换。`pandas`提供了丰富的函数和方法，可以对数据进行过滤、排序、聚合等操作。


1.4 可视化：可以使用`matplotlib`、`seaborn`等库来可视化提取的信息，生成图表、图形和报表，以便更好地理解和展示数据。


下面是一个示例，将提取的信息保存到CSV文件中：

import csv

假设已经从HTML页面提取了标题和段落信息

title = “Example Title”
paragraphs = [“Paragraph 1”, “Paragraph 2”]

将信息存储到CSV文件中

with open(‘output.csv’, ‘w’, newline=‘’) as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerow([‘Title’, ‘Paragraph’])
writer.writerow([title, paragraphs[0]])
writer.writerow([‘’, paragraphs[1]])


上述代码使用了`csv`模块，创建了一个CSV文件并写入标题和段落信息。


无论是存储到文件、数据库，还是进行数据处理和可视化，Python提供了丰富的库和工具，可以根据具体需求选择适合的技术和方法。


学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！



### 一、Python所有方向的学习路线



Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。



![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/9f49b566129f47b8a67243c1008edf79.png)



### 二、学习软件

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。



![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/8c4513c1a906b72cbf93031e6781512b.png)



### 三、全套PDF电子书



书籍的好处就在于权威和体系健全，刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课，但等你学完之后，你觉得你掌握了，这时候建议还是得去看一下书籍，看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。

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### 四、入门学习视频

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。



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### 五、实战案例



光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。



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### 六、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。



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