教你用 Python 爬取 Baidu 文库全格式文档

python爬虫爬取百度文档 打开爬取到的图片内容为想要的文档,后续可通过图片转文字获取详情文档。1.获取文档内容,百度文库的文档大多是图片形式。这里面就有所需的所有图片内容。浏览器中搜索找到图片的来源。2.导入数据模块请求数据。3.将图片文件爬取下来。 阅读详情

考虑到现在大部分小伙伴使用 Python 主要因为爬虫,那么为了更好地帮助大家巩固爬虫知识,加深对爬虫的理解,选择了爬取百度文库作为我们的目标。

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废话不多说,我们开始。

TXT、DOCX 爬取与保存

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在爬取任何东西之前,我们都要先确认需要爬取的数据是不是异步加载的;如果是异步加载的直接爬取网页是爬不到的。

要知道是不是异步加载其实很简单,就用requests 对网页发起请求,看看 response 是什么就可以了

url = 'https://wenku.baidu.com/view/4e29e5a730126edb6f1aff00bed5b9f3f90f72e7.html?rec_flag=default'
header = {'User-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36'}
res = requests.get(url , headers = header)
res.text

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很明显,返回的东西,并不是我们所需要的内容; 根据常理来说,我们就可以认为该网页是异步加载的。

但是,从常识来讲,如果网页的内容是异步加载的,那么直接通过百度搜索,是搜索不到网页内部的内容的,但是很显然,我们每次通过百度搜索都是可以直接找到文库中的文本内容的。

如下:

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那么这就有意思了,明明直接发起请求是获取不到网页内容的,但是为什么通过百度搜索就可以找到呢? 关键肯定在于百度搜索 上面。

这个时候通过查阅资料,我们了解到,最主要的问题出在我们的 headers

在爬取网页时,headers 通常是作为身份证,让网页不看出我们是爬虫;如果不加 headers,网页直接就会看出我们是爬虫,就会拒绝访问

 

 

再深入了解一下 headers 的识别机理,我们发现了叫做 Robot 协议的东西。

它规定了什么样的 headers 可以访问网页内部内容,除了指定 headers 之外的 headers,都是无法请求页面内容的。

比如说百度文库的 Robot 协议就是下面这样的:

User-agent: Baiduspider

Disallow: /w?

Disallow: /search?

Disallow: /submit

Disallow: /upload

Disallow: /cashier/   

而我们需要爬取的内容 url 格式为

https://wenku.baidu.com/view/?.html

这代表 Baiduspider 应该可以爬取文库内容;大致猜测这是因为百度搜索时需要根据文本内容匹配搜索选项,所以放行。

因此我们尝试伪装 UA 为 Baiduspider

url = 'https://wenku.baidu.com/view/4e29e5a730126edb6f1aff00bed5b9f3f90f72e7.html?rec_flag=default'
header = {'User-agent': 'Googlebot'}
res = requests.get(url , headers = header)
res.text

果然不出所料,我们成功地获取到了目标内容

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既然已经成功获取到了网页的正确源代码,那么下一步就是去解析网页获取内容。

解析网页源代码的库有很多,这里我们使用 BeautifulSoup

plist = []
soup = BeautifulSoup(r, "html.parser")
plist.append(soup.title.string)
for div in soup.find_all('div', attrs={"class": "bd doc-reader"}):
    plist.extend(div.get_text().split('\n'))
plist = [c.replace(' ', '') for c in plist]
plist = [c.replace('\\x0c', '') for c in plist]
plist

整个解析是非常容易的,都是很标准的操作。

在这里就不多加叙述了,最终的效果如下:

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当然爬取到东西了只是万里长征的第一步,就这样是肯定不行的,我们还需要将爬取的内容保存起来,通常是保存为 txt 文件

file = open('test.txt', 'w',encoding='utf-8')
for str in plist:
    file.write(str)
    file.write('\n')
file.close()

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但是为了美观起见,我们在这里选择使用 python-docx 库将内容保存为 docx 文件

with open('test.txt', encoding='utf-8') as f:
    docu = Document()
    docu.add_paragraph(f.read())
    docu.save('test.docx')

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PPT、PDF 爬取与保存

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有了之前的经验教训,在爬取的时候我们首先就尝试了使用爬取 TXT、DOCX 的方法,尝试是否可以爬到内容

url = 'https://wenku.baidu.com/view/a4ac1b57dd88d0d232d46a0f.html?fr=search'
header = {'User-agent': 'Googlebot'}
res = requests.get(url , headers = header)
res.text

很可惜的是,我们并没有访问到

原因仔细想想也很简单,在百度搜索的时候,直接搜索是搜不到 PPT 或者 PDF 的内容的

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那么很显然,PPT 和 PDF 是通过异步的方法进行内容加载的

对待异步加载的数据,我们通常采取的策略有两种

1、第一个就是直接找到发起异步请求的接口,自己构造请求头,发起请求

2、第二个就是通过 Selenium 这样的自动化测试工具去爬取

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百度文库的接口太难找了,请求头的构造也很麻烦,找了很久也没有很满意。

所以在本次爬取中,我们使用的是第二种方法,使用 Selenium 这样的自动化测试工具

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这里我们需要下载 ChromeDriver 这个插件,当然这里是默认大家使用的是 Chrome 浏览器,如果是其他的浏览器,firefox,safari 等等,直接去网上找到相应 Driver 就可以了。

这里给出 ChromeDriver 的下载地址

http://npm.taobao.org/mirrors/chromedriver/

大家一定要下载和自己 Chrome 浏览器版本一致的 ChromeDriver,不然程序是运行会报错

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我们先不急着马上开始爬取,我们先来尝试使用一下Selenium调用ChromeDriver

import requests
from selenium import webdriver
url = 'https://wenku.baidu.com/view/5292b2bc0166f5335a8102d276a20029bd64638c.html?fr=search'
driver = webdriver.Chrome(r'F:\driver\chromedriver.exe')
driver.get(url)

怎么样,是不是浏览器自动打开了? 现在我们尝试输出这个 driver,就可以看见,网页的正确源代码已经在里面了

现在我们仔细研究一下源代码就可以看到,我们需要的内容在下面这个位置

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现在正确的源代码也有了,内容的位置也知道了,直接解析,爬取,完事就好了。

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想得美,经过这样的爬取之后,对内容进行解析,让我们看看究竟爬到没有

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from lxml import etree
import re
html=etree.HTML(driver.page_source)
links=html.xpath("//div[@class='reader-pic-item']/@style")
part = re.compile(r'url[(](.*?)[)]')
qa="".join(links)
z=part.findall(qa)
z

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我们可以知道,其实我们只爬到 3 张 PDF,其他的都没有爬到。

这是为什么呢?

这是百度文库为了防止大家去爬,专门设置的一个小机关

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返回百度文库,我们仔细看看源代码,其实我们可以发现,随着页面的变化,源代码是不断改变的,每次都只有 3 张图片的 url。

并且这个页码数也有一定的规律,如果在第二页,那么图片就是 1,2,3,如果在第三页,图片就是 2,3,4

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那么我们的疑惑一下就解决了,只需要不断地进行换页的爬取,就可以了

接下来就是如何实现换页的操作了

这个需要两个步骤,先是点击继续阅读,然后进行页面输入实现换页。

先实现点击的操作,代码如下:

button = driver.find_element_by_xpath("//*[@id='html-reader-go-more']/div[2]/div[1]/span")
button.click()
driver.execute_script("arguments[0].click();", button)

整个操作是通过 JS 来进行的,大家可以把这个记住,以后需要点击的时候直接用就可以

然后就是输入页面实现换页,这个其实涉及的比较多,细分的话,步骤分为获取总页数,依次输入页面并点击。

import re
# 寻找页面
source = re.compile(r'<span class="page-count">/(.*?)</span>')
number = int(source.findall(driver.page_source)[0])
# 输入页面并点击
driver.find_element_by_class_name("page-input").clear()
driver.find_element_by_class_name("page-input").send_keys('2')
driver.find_element_by_class_name("page-input").send_keys(Keys.ENTER)

如果小伙伴成功实现了上面的操作,其实大体的爬取工作已经差不多了,接下来就是保存我们的 PPT 和 PDF了

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因为爬取 PDF 和 PPT 的时候,我们是爬取的图片的源地址,那么我们要获得这张图片并保存下来就必须对这个地址发起请求,然后将返回头以二进制保存下来。

for m in range(3):
    pic = requests.get(z[m]).content
    # 方法一
#     file = open(f'./照片/{m+1}.jpg','wb')
#     file.write(pic)
#     file.close()
    # 方法二
    with open(f'./照片/{m+1}.jpg','wb') as f:
        f.write(pic)
        f.close()

在这里,提醒大家一下一定要按照对图片用正确顺序进行命名,因为后面保存为 PDF 的时候,需要排序

在 py 文件的目录下,大家就可以看见保存下来的图片了

最后一步,将图片保存为 PDF

from PIL import Image
import os
folderPath = "F:/TEST"
filename = "test"
files = os.listdir(folderPath)
jpgFiles = []
sources = []
for file in files:
    if 'jpg' in file:
        jpgFiles.append(file)
tep = []
for i in jpgFiles:
    ex = i.split('.')
    tep.append(int(ex[0]))
tep.sort()
jpgFiles=[folderPath +'/'+ str(i) + '.jpg' for i in tep]
output = Image.open(jpgFiles[0])
jpgFiles.pop(0)
for file in jpgFiles:
   img = Image.open(file)
   img = img.convert("P")
   sources.append(img)
output.save(f"./{filename}.pdf","PDF",save_all=True,append_images=sources)

最终的结果就是生成了咱们的 PDF 文件

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上述的操作看起来很多,很麻烦,其实并不是的,因为大部分的操作都是固定的,大家只需要记熟就可以了。

简单的 GUI 制作

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GUI 这块,我们整了点新活儿,用 C# 编写 winform 简易的 GUI,调用爬虫的 Py thon 代码

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C# 调用 python 项目的方式我简单用 Process 类执行,通过执行 python.exe 执行代码

public static void RunPythonScript(string sArgName, string py, string args = "", params string[] teps)
{
    Process p = new Process();

    //(没放debug下,写绝对路径)
    //string path = @"C:\Users\zll\Desktop\baidu\CSharpCallPython\bin\Debug\" + sArgName;
    // 获得python文件的绝对路径(将文件放在c#的debug文件夹中可以这样操作)
    string path = System.AppDomain.CurrentDomain.SetupInformation.ApplicationBase + sArgName;

    //没有配环境变量的话,可以像我这样写python.exe的绝对路径。如果配了,直接写"python.exe"即可
    //p.StartInfo.FileName = @"C:\Users\zll\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\python.exe";
    p.StartInfo.FileName = @py;
    string sArguments = path;

    foreach (string sigstr in teps)
    {
        sArguments += " " + sigstr;//传递参数
    }

    sArguments += " " + args;

    p.StartInfo.Arguments = sArguments;
    p.StartInfo.UseShellExecute = false;
    p.StartInfo.RedirectStandardOutput = true;
    p.StartInfo.RedirectStandardInput = true;
    p.StartInfo.RedirectStandardError = true;
    p.StartInfo.CreateNoWindow = true;

    p.Start();
    p.BeginOutputReadLine();
    p.OutputDataReceived += new DataReceivedEventHandler(p_OutputDataReceived);
    Console.ReadLine();
    p.WaitForExit();
}

对输入 的内容进行简单判断,如果不是百度文库地址或不是 python.exe 地址,报错

if (!url.Contains("https://wenku.baidu.com/view/"))
{
    MessageBox.Show("请输入正确的百度文库网址!");
    lbl_state.Text = "请重新输入。";
}
else if (!py.Contains("python.exe"))
{
    MessageBox.Show("请输入正确的python.exe路径!");
    lbl_state.Text = "请重新输入。";
}
else
{
    //输入参数列表
    String[] strArr = new String[] { url, istxt };
    string sArguments = @"src\wenku.py";//这里是python的文件名字
    RunPythonScript(sArguments, py, "-u", strArr);
    if(result.Contains("0"))
        lbl_state.Text = "对不起,爬取失败。";
    else if (result.Contains("1"))
        lbl_state.Text = "爬取成功!";
}

因为 GUI 部分比较简单,这里就不过多描述了。

教你用 Python 爬取 Baidu 文库全格式文档! 考虑到现在大部分小伙伴使用 Python 主要因为爬虫,那么为了更好地帮助大家巩固爬虫知识,加深对爬虫的理解,选择了爬取百度文库作为我们的目标。 废话不多说,我们开始。 TXT、DOCX 爬取与保存 在爬取任何东西之前,我们都要先确认需要爬取的数据是不是异步加载的;如果是异步加载的直接爬取网页是爬不到的。 要知道是不是异步加载其实很简单,就用requests 对网页发起请求,看看 response 是什么就可以了 url = 'https://wenku.baidu.com/view/4 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

python爬取百度文库DOC文档的简易脚本

页面分析 我们首先在百度文库随便搜索一片文章,(此脚本只针对DOC文档)打开它,查看源码 我们定位到具体某行文字,可以发现文字都分布在各个标签内部,这时候和我一样初学爬虫的小伙伴会想到用request来获取html源码,用BeautifulSoup进行操作,想法是好的,可是现在的百度文库不是以前,现在的百度文库的反爬手段还是有的,当你request下来后你会发现根本找不到文章中的文字,道高一尺魔...

qq_28837549的博客 5952

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

怀旧版电脑GBC模拟器

再现原版GBC掌机的界面,电脑运行连游戏界面都一样大小,很怀旧,很真实,(英文版)强烈推荐,很小的文件,很难才找到的。

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返回百度文库,我们仔细看看源代码,其实我们可以发现,随着页面的变化,源代码是不断改变的,每次都只有3张图片的url。并且这个页码数也有一定的规律,如果在第二页,那么图片就是1,2,3,如果在第三页,图片就是2,3,4。但是,从常识来讲,如果网页的内容是异步加载的,那么直接通过百度搜索,是搜索不到网页内部的内容的,但是很显然,我们每次通过百度搜索都是可以直接找到文库中的文本内容的。对待异步加载的数据,我们通常采取的策略有两种,第一个就是直接找到发起异步请求的接口,自己构造请求头,发起请求,第二个就是通过。

python03012的博客 1283

爬取百度文库文章

百度文库爬取提要网页分析软件要求requests介绍程序编写 提要 相信很多小伙伴在网上摘抄论文的时候都曾经受过百度文库无法复制的苦吧,那么我们是真的没办法把这些文字复制下来了吗? 答案是否定的,小编的观点是,竟然是出现在我们浏览器上面的内容了,当然就可以拿下来啦,下面以爬取全国大学生同上一堂思政课观后感为例。 网页分析 我们对下面的网页进行分析: 同上一堂思政课观后感 首先查看网页源代码,我们发...

weixin_42494845的博客 7191

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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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使用python爬取文库文档

下载doc文档 百度文库直接查看源代码并不能显示出页面上的文本内容,F12 network 也没有比较明显的接口,于是百度发现一篇文章 地址 https://www.cnblogs.com/huangguifeng/p/11829323.html 老哥牛掰,找到了文档的接口还提供了代码,记录一下,以免忘记 import requests import re import json from doc...

foolcuntry的博客 6844

绕过反爬虫:用Python高效爬取百度文库的秘籍

百度文库是百度公司提供的一个文档在线分享平台。用户可以在该平台上发布并分享自己的文档,也可以在平台上查找和下载其他用户分享的文档。本文将介绍如何使用Python实现爬取百度文库的功能。要使用Python爬取百度文库的内容,可以按照以下步骤进行操作:2024年最新python教程全套,学完即可进大厂!(附全套视频 下载) (qq.com)分析网页结构首先需要了解百度文库的网页结构和数据加载方式。很多内容是通过异步加载的,直接访问网页源代码可能看不到完整的内容。设置请求头。

R5463995的博客 2227

教你用Python一分钟破Baidu文库付费限制,白嫖Baidu文库全格式内容

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Python爬虫——爬取百度文库文章

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微生成白 4845
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python588
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