python 爬虫 爬取json格式数据 简单实例

最新推荐文章于 2024-07-12 17:01:23 发布
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分类专栏： 爬虫
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本文介绍了一种使用Python的requests库从搜狗网站抓取壁纸图片URL的方法。通过发送GET请求并解析返回的JSON数据，成功获取了图片源地址。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

这里以爬取搜狗壁纸的图片的url为例，废话不多说，直接上代码

import requests

url = "https://pic.sogou.com/pics?query=%C3%A8&mode=1&start=48&reqType=ajax&reqFrom=result&tn=0"

res = requests.get(url).json()   #把爬取到的json格式的网页转换成字典格式
for i in range(48):              #具体解析其中的图片源地址
    print(res.get("items")[i].get("pic_url"))
Python 爬虫实战：解析 JSON 数据爬取 QQ 音乐歌单（歌单分类与歌曲元数据提取）
yansideyucsdn的博客
05-25 1797
QQ音乐歌单数据采集与分析项目摘要 本项目系统性地实现了QQ音乐歌单数据的合规采集与深度分析。首先明确抓取目标（歌单基础信息、歌曲元数据等）并划定法律边界，严格遵循《网络安全法》要求。技术方案包含：基于接口分析的分类歌单抓取（JSONPath定位）、动态翻页处理、登录态维持（Cookie持久化）以及反爬对抗（参数签名破解）。采集数据通过pandas清洗后，结合pyecharts生成可视化报告，可应用于音乐流行趋势分析、用户偏好建模等场景。项目特别强调合规性，包括控制采集频率、隐私脱敏处理等，为同类数据采集项
Python网络爬虫中JSON格式数据存储详解
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python3.0爬虫抓取北京天气json
04-28
python3.0爬虫抓取北京天气json
python爬虫 - 爬取 json 格式数据（股票行情信息：雪球网，自选股）
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04-24 2633
python爬虫五部曲： 第一步：安装requests库 第二步：获取爬虫所需的header和cookie 第三步：获取网页 第四步：解析网页 第五步：分析得到的Json数据
Python爬虫 - 将爬取数据以JSON格式存储与读取
⚡
03-29 4468
【 Python - 数据格式JSON化 】：介绍了数据JSON化的主要操作 源码： import requests import json from pprint import pprint from bs4 import BeautifulSoup url = "https://blog.youkuaiyun.com/qq_42292831/article/category/8257708" re...
python爬取json简单吗_python爬虫之json数据处理
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12-02 169
# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 2019/11/5 23:18# @Author : AForever# @Site :# @File : Spider_05.py# @Software: PyCharm# 处理json数据from urllib import requestimport jsondef get_data():url = ‘https://movi...
python 爬虫 json 处理_爬虫项目中涉及Json数据的处理
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11-30 2466
在执行爬虫项目的过程中，有时返回的不是一个html页面而是json格式数据，此时对数据的解析非常重要。(一).Json格式数据的爬取采用Python爬取数据可以采用Scrapy或者采用urllib,requests等两种方法，显然在这里采用第二种方式更为简单。步骤如下：1、由于有分页的情况，因此首先构造带分页的url地址。urlbase ="https://www.we.com/lend/loan...
Python爬虫爬取电影票房数据及图表展示操作示例
09-17
2. **JSON数据解析**：爬取到的数据通常以JSON格式返回，这是一种轻量级的数据交换格式。Python的内置`json`库可以方便地将JSON字符串转化为Python字典或列表，便于处理。在示例中，`json.loads()`函数用于将HTML中...
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定义： 深度优先搜索是一种遍历或搜索树或图的算法，从起始节点开始，一直沿着一个分支走到底，再回溯到上一个节点继续搜索下一个分支，直到遍历完所有节点。特点递归：通常用递归实现，或者使用栈来模拟递归过程。内存占用低：在有大量分支的情况下，内存占用比广度优先搜索低。适合目标较深的情况：如果目标节点距离起始节点较深，DFS能更快找到目标。适用场景需要遍历所有节点的情况，如生成树、迷宫搜索。目标节点较深，且分支较多时。在大规模数据爬取时，选择合适的存储方式取决于数据的规模、结构和访问需求。
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大家好，本文将围绕利用python爬取简单网页数据步骤展开说明，如何利用python爬取网页内容是一个很多人都想弄明白的事情，想搞清楚python爬取网页数据步骤图解需要先了解以下几个事情。
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### 使用 Python 编写爬虫程序抓取百度指数数据 #### 准备工作 为了成功获取百度指数的数据，需准备如下工具和库： - **requests**: 发起 HTTP 请求。 - **pandas**: 处理返回的 JSON 数据并转换成表格形式。 - **json**: 解析 JSON 字符串。 安装所需依赖可以通过 pip 完成： ```bash pip install requests pandas json ``` #### 抓取流程解析 百度指数页面加载过程中会调用特定接口来获取统计数据。这些请求通常由 JavaScript 动态发起，并且可能涉及加密参数或签名验证机制[^1]。因此，在构建爬虫前要分析目标网页的具体行为模式以及 API 接口细节。 #### 实现方案概述 考虑到百度指数存在反爬措施，直接模拟浏览器访问的方式难度较大。一种可行的方法是从已有的开源项目中借鉴经验，比如利用 `fetchThrendIndexLive` 方法名称作为线索去寻找对应的 API 调用路径[^2]。此外，还可以参考其他开发者分享的经验和技术文档来进行开发。 #### 示例代码片段 下面是一个简化版本的例子用于说明如何发送 GET 请求到指定 URL 来获得响应内容。请注意实际应用时还需要处理更多复杂的逻辑如登录状态维持、验证码识别等问题。 ```python import requests def get_baidu_index(keyword, start_date, end_date): url = 'https://index.baidu.com/api/FeedSearchApi/getTrend' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)', # 更多 header 参数... } params = { 'word': keyword, 'startDate': start_date, 'endDate': end_date, # 其他必要参数... } response = requests.get(url=url, headers=headers, params=params) if response.status_code == 200: data = response.json() return data['data'] else: raise Exception('Failed to retrieve baidu index') if __name__ == '__main__': try: result = get_baidu_index('Python', '2023-09-01', '2023-09-30') print(result) except Exception as e: print(e) ``` 此段代码仅展示了基本框架结构，具体实现还需根据实际情况调整 URL 和参数设置。对于更复杂的需求，则建议深入研究官方文档或其他社区资源以找到最适合自己的解决方案[^3]。
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