网络爬虫基础练习

本文通过Python的requests和BeautifulSoup库展示了如何从QQ网站首页抓取新闻标题、链接及其它相关信息。具体包括:获取h1标签文本、a标签链接、li标签内容,并详细解析了特定元素的属性。

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

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
res = requests.get('http://www.qq.com/')
res.encoding = 'UTF-8'
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

# 取出h1标签的文本
for h1 in soup.find_all('h1'):
    print(h1.text)
# 取出a标签的链接
for a in soup.find_all('a'):
    print(a.attrs.get('href'))
# 取出所有li标签的所有内容
for li in soup.find_all('li'):
    print(li.contents)
# 取出第2个li标签的a标签的第3个div标签的属性
print(soup.find_all('li')[1].a.find_all('div')[2].attrs)

# 取出一条新闻的标题、链接、发布时间、来源
print(soup.select('div .news-list-title')[0].text)
print(soup.select('div .news-list-thumb')[0].parent.attrs.get('href'))
print(soup.select('div .news-list-info > span')[0].text)
print(soup.select('div .news-list-info > span')[1].text)

 

转载于:https://www.cnblogs.com/206cch/p/8672330.html

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值