如何简单的爬取网络数据

如何简单的爬取网络数据

首先放出完整代码,不多,就几行。

import requests
import re
import time
t=100
while True:
   response=requests.get('http://www.dyhjw.com/guojijin.html')       #先确定要爬取的网页
   html=response.text                                                #将网站链接赋值给html
   m=re.findall(' <td class="cor"><span class="data_1 last">(.*?)</span></td>',html)   #(。*?)为需要爬取的数据    
   t=t+1                                                             #变量,用来计数
   if t>999:                                                         
      t=100
   print(t,"黄金实时交易价格:",m[4],"元/克")                           #输出爬取到的数据
   time.sleep(1)                                                     #睡眠一秒

我们分开讲一下。
先引用三个库

import requests   
import re
import time

这里确定你要爬取的网站

 response=requests.get('http://www.dyhjw.com/guojijin.html')       #先确定要爬取的网页
   html=response.text                                                #将网站链接赋值给

这一步是要在网页上确定是要爬取数据的位置

m=re.findall(' <td class="cor"><span class="data_1 last">(.*?)</span></td>',html)   #(。*?)为需要爬取的数据    

如何确定位置呢?我们以下边的网站为例,比如我们要爬取黄金的实时数据
第一步:我们先选中黄金的价格
第二步:右击,点击检查,然后会弹出网页代码
第三步:然后复制这一行,把黄金价格用(.*?)代替。
在这里插入图片描述
将获取到的价格输出就可以了。

print(t,"黄金实时交易价格:",m[4],"元/克")                           #输出爬取到的数据

最后我们看一下效果
在这里插入图片描述

Python是一种功能强大的编程语言,具备用于爬取网络数据的模块和库。在使用Python进行网络数据爬取时,我们可以利用诸如BeautifulSoup、Requests、Pandas和CSV等库和模块的强大功能。 首先,我们需要使用Requests库中的get()方法获取网页的源代码。这可以通过以下示例代码来完成: ``` import requests url = "https://www.example.com" response = requests.get(url) html_content = response.text ``` 之后,我们可以使用BeautifulSoup库来解析网页的源代码,提取所需的数据。假设我们希望提取网页中的标题和链接,可以使用以下示例代码: ``` from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser") titles = soup.find_all("h2") links = soup.find_all("a") for title, link in zip(titles, links): print(title.text, link['href']) ``` 接下来,我们可以使用Pandas库将提取的数据存储到CSV文件中。Pandas库提供了灵活且简单的方法来处理和进行数据分析。以下是将标题和链接存储到CSV文件的示例代码: ``` import pandas as pd data = {'Title': [title.text for title in titles], 'Link': [link['href'] for link in links]} df = pd.DataFrame(data) df.to_csv('data.csv', index=False) ``` 在运行上述代码后,将生成一个名为data.csv的文件,其中包含了提取的标题和链接数据。 综上所述,使用Python进行网络数据爬取并存储到CSV文件的过程包括获取网页源代码、解析数据和存储数据到CSV文件的步骤。这些都可以通过使用Python的相关库和模块来实现。
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