python爬虫

该博客介绍了使用Python连接URL的相关内容。运行环境为Python3.7和Win7x64,使用VS Code工具和requests库。先进行连接测试URL,包括导入库、请求页面、获取网页内容等步骤,还解决了编码问题;后利用经验对搜狗网站进行疯狂连接测试。

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

一、python 连接测试URL

  1. 运行环境: python3.7  win7x64
  2. 使用工具: VS Code
  3. python 第三方库: requests (自行安装 >>> cmd --->pip install requests, 具体不做介绍)
  4. requests 库简介
requests 库的网页请求函数
函数说明
get(url [, timeout=n])对应HTTP的GET方式,设定请求超时时间为n秒
post(url, data={'key':'value'})对应HTTP的POST方式,字典用于传输客户数据
delete(url)对应HTTP的DELETE方式
head(url)对应HTTP的HEAD方式
options(url)对应HTTP的OPTIONS方式
put(url, data={'key':'value'})对应HTTP的PUT方式,字典用于传输客户数据

其中,最常用的是get方法,它能够获得url的请求,并返回一个response对象作为响应。有了响应对象,就能为所欲为了,你觉得呢  ^x^

response对象的属性
属性说明
status_codeHTTP请求的返回状态(???咨询一下)
encodingHTTP响应内容的编码方式
textHTTP响应内容的字符串形式
contentHTTP响应内容的二进制形式
response对象的方法
方法说明
json()若http响应内容中包含json格式数据, 则解析json数据
raise_for_status()若http返回的状态码不是200, 则产生异常

 5. 好了,我们开工 >>>

① 导入库

from requests import get

② 设定url, 并使用get方法请求页面得到响应

url = "http://www.baidu.com"
r = get(url, timeout=3)
print("获得响应的状态码:", r.status_code)
print("响应内容的编码方式:", r.encoding)

运行结果:

获得响应的状态码: 200
响应内容的编码方式: ISO-8859-1

 ③ 获取网页内容

url_text = r.text
print("网页内容:", r.text)
print("网页内容长度:", len(url_text))

运行结果:

网页内容: <!DOCTYPE html><!--STATUS OK--><html> <head> ... &nbsp;京ICPè¯030173å·&nbsp; ... </body> </html>

网页内容长度: 2381

惊不惊讶? 激不激动? 好不好玩? >>> 好吧,如果看到我上面 标蓝 加粗 不明字体,你可能会 》》》问  》》》为什么?

还记得上面的编码方式吗?没错,就是他!!!

这是因为HTML代码也有自己的编码方式,我们需要使用相同的编码方式。下图是HTML语言的编码方式设置

知道了原因,那就好搞了!

④ 重新获取网页内容

r.encoding = "utf-8"
url_text = r.text
print("网页内容:", r.text)
print("网页内容长度:", len(url_text))

运行结果:

网页内容: <!DOCTYPE html> <!--STATUS OK--><html> <head> ... 意见反馈</a>&nbsp;京ICP证030173号&nbsp; <img src=//www.baidu.com/img/gs.gif> </p> </div> </div> </div> </body> </html>

网页内容长度: 2287

 很明显,这次可以了 ^v^

二、python 疯狂连接URL

  1.  使用上述的连接测试 "经验", 找个网站进行疯狂连接
  2. 在此,选取搜狗网站
  3. 上代码
复制代码
复制代码
url = "http://www.sogou.com" # 搜狗
for i in range(200):
    print("Test %d:" % (i+1), end=" ")
    response = get(url, timeout=5)
    # 判断连接状态
    if response.status_code == 200:
        print("Conncect successful!")
    else:
        print("Conncect UNsuccessful!")
复制代码
复制代码

运行结果:

Test 1: Conncect successful!
Test 2: Conncect successful!
Test 3: Conncect successful!
Test 4: Conncect successful!
Test 5: Conncect successful!

                    ................

Test 199: Conncect successful!
Test 200: Conncect successful!

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zhengzhican/p/10911243.html

### Python爬虫的学习资源与使用方法 Python爬虫是一种高效的工具,用于自动化的网络信息采集。由于其丰富的库支持以及简洁易懂的语法特性,Python 成为了编写网络爬虫的最佳选择之一[^3]。 #### 学习Python爬虫的基础知识 学习Python爬虫不仅涉及理论知识的理解,还需要通过实际操作来加深印象。在移动设备上也可以轻松完成这些任务,因为手机端的Python环境配置较为简便,可以随时随地进行实践练习[^1]。 #### 推荐的Python爬虫教程列表 以下是几份高质量的Python爬虫教程推荐: - **基础篇** - 《一只小爬虫》[^2] - 《Python与简单网络爬虫的编写》[^2] - **进阶篇** - 《[Python]网络爬虫(五):urllib2的使用细节与抓站技巧》[^2] - 《[Python]网络爬虫(十):一个爬虫的诞生全过程(以山东大学绩点运算为例)》[^2] - **高级功能** - 《Python爬虫——抓取网页并解析HTML》[^2] - 《Python正则表达式指南》[^2] 除了上述具体的文章外,《Python爬虫新手指南及简单实战》也是一份非常适合初学者的内容,其中包含了详细的案例分析和代码演示[^3]。 #### 实践中的关键技术点 当开始构建自己的第一个爬虫项目时,需要注意以下几个方面: 1. 数据请求模块的选择,比如`requests`或内置的`urllib`。 2. HTML页面解析技术的应用,例如BeautifulSoup或者lxml库。 3. 对于复杂的数据提取需求,则可能需要用到正则表达式的辅助[^2]。 下面展示一段简单的爬虫脚本作为参考: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://example.com' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') titles = soup.find_all('h1') for title in titles: print(title.text.strip()) ``` 此段程序展示了如何访问目标网址,并从中提取所有的标题标签内容[^3]。 #### 工具扩展建议 如果计划进一步深入研究大数据量场景下的爬虫应用,那么像Pandas这样的数据分析框架将会非常有用。它可以方便地管理和转换所收集到的信息至结构化形式以便后续统计分析工作[^4]。 --- 相关问题
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