Windows 环境下运用Python制作网络爬虫

本文介绍了一种使用Python批量打开指定网址并在打开后立即关闭浏览器的方法。通过调用webbrowser模块打开新标签页,并利用os模块执行任务杀进程命令来关闭浏览器进程。

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

import webbrowser as web
import time
import os
i = 0
MAXNUM = 1
while i <= MAXNUM:
       web.open_new_tab('要刷的网络地址')
       os.system('taskkill /F /IM 浏览器文件名(chrome.exe)')
       i += 1
else:
       print 'happly day!'

 


 代码和简单只要一个第三方的函数和调用系统的文件就OK了。记住给要刷的次数定值,不然电脑就不好受了!


### Python 网络爬虫、数据分析和可视化期末作业示例 #### 获取数据 为了完成一个完整的项目,通常会先利用网络爬虫抓取所需的数据。下面是一个简单的基于`requests`库和`BeautifulSoup`库的网页爬虫实例,用于获取某网站上音乐排行榜前50名歌曲的相关信息。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd def fetch_music_data(url): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)', } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") titles = [] artists = [] items = soup.find_all('div', class_='item')[:50] for item in items: title = item.select_one('.title').get_text(strip=True) artist = item.select_one('.artist').get_text(strip=True) titles.append(title) artists.append(artist) data_frame = pd.DataFrame({ 'Title': titles, 'Artist': artists }) return data_frame ``` 此部分代码负责访问指定URL并解析HTML文档来提取歌曲名称及其演唱者的名字,并将其存储在一个Pandas DataFrame对象中以便后续处理[^2]。 #### 数据清洗与预处理 一旦获得了原始数据集之后,则需对其进行必要的清理工作以确保其质量适合下一步骤中的统计分析操作: ```python def clean_and_process(data_frame): # 去除重复项 cleaned_df = data_frame.drop_duplicates() # 添加新列计算每首歌的人气指数(这里简化为随机数) from numpy.random import randint cleaned_df['Popularity'] = randint(1, 100, size=len(cleaned_df)) return cleaned_df ``` 这段脚本实现了去除可能存在的冗余记录以及模拟生成了一组代表各曲目受欢迎程度的新字段值作为示范用途。 #### 进行基本探索性分析 接下来可以运用描述统计学方法初步了解所收集到资料的整体特征分布情况;同时绘制直方图直观展现不同区间内样本数量占比关系: ```python import matplotlib.pyplot as plt def explore_data(data_frame): description = data_frame.describe() print(description) popularity_distribution = data_frame['Popularity'].value_counts().sort_index() fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) bars = ax.bar(popularity_distribution.index.astype(str), popularity_distribution.values) ax.set_xlabel('Popularity') ax.set_ylabel('Count') ax.set_title('Distribution of Song Popularity') plt.show() ``` 上述函数展示了如何打印出数值型属性的基本统计数据摘要表单,并且制作了一个条形图用来表示各个流行度等级下的作品数目变化趋势。 #### 利用 DataV 发布交互式仪表板 最后,在完成了所有前期准备工作以后就可以考虑借助第三方工具比如阿里云提供的DataV平台来进行更加精细美观的效果呈现了。这一步主要是将之前得到的结果转换成JSON格式上传至云端服务器端口地址处供前端界面读取渲染显示出来形成动态更新的大屏看板效果[^1]。
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