python网络爬虫——爬取网络关键字信息

本文介绍了一段使用Python的requests和BeautifulSoup库抓取搜狗搜索结果页面标题的代码。首先导入所需库,然后定义一个函数构建URL并发送HTTP请求。如果请求成功,使用BeautifulSoup解析HTML并提取所有‘res-title’类的'h3'标签内的标题信息。最后,调用函数并传入关键字“全国高校智慧渔业大赛”以展示如何运行此爬虫。

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这段代码使用了requests库和BeautifulSoup库来获取并解析搜狗搜索结果页面中的标题信息。具体的步骤如下:

  1. 导入所需的库:requests和BeautifulSoup。
  2. 定义了一个函数get_search_results(),用于获取关键字的搜索结果。
  3. 构造搜索关键字的URL,将关键字拼接到URL中。
  4. 设置请求头信息,包括User-Agent。
  5. 使用requests库的get()方法发送HTTP请求,并获取相应的内容。
  6. 检查响应状态码是否为200,如果是则表示请求成功,使用BeautifulSoup库解析响应的HTML文档。
  7. 使用find_all()方法查找所有具有"class"属性为"res-title"的"h3"标签元素,这些元素包含了搜索结果的标题。
  8. 遍历所有找到的标题元素,使用get_text()方法获取标题文本,并打印出来。
  9. 如果响应状态码不是200,则打印出"请求失败"的提示。

在代码的最后,调用get_search_results()函数并传入想要搜索的关键字,例如"全国高校智慧渔业大赛"。

请确保已经安装了所需的库(requests和BeautifulSoup),

### 使用 Python 实现微博文本的网络爬虫 为了实现通过 Python 抓取微博上的特定话题或关键词相关的公开博文,可以采用 Scrapy 框架来构建爬虫程序。以下是关于如何设置和运行此类爬虫的关键点: #### 1. 准备工作 在开始之前,需要安装必要的库并配置环境: - 安装 `Scrapy` 库:可以通过命令 `pip install scrapy` 来完成安装。 - 配置请求头中的 User-Agent 字符串以模拟真实用户的访问行为[^2]。 ```python import scrapy class WeiboSpider(scrapy.Spider): name = "weibo_spider" custom_settings = { 'USER_AGENT': 'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 9_1 like Mac OS X) AppleWebKit/601.1.46 (KHTML, like Gecko) Version/9.0 Mobile/13B143 Safari/601.1 wechatdevtools/0.7.0 MicroMessenger/6.3.9 Language/zh_CN webview/0' } ``` #### 2. 登录与 Cookie 设置 由于微博的数据通常受保护,因此需要先登录账号获取有效的 Cookie 数据。推荐使用 Chrome 浏览器进行操作[^3]: - 打开开发者工具(F12 或右键 -> 检查)。 - 转至 **Application** 标签页,找到存储的 Cookies 并将其复制下来。 随后,在代码中更新这些 Cookie 值以便于保持会话状态。 ```python cookies = { 'SUB': '_2A25w...', # 替换为你自己的Cookie值 ... } ``` #### 3. 修改目标 URL 和查询参数 根据需求调整所要抓取的具体内容,比如更改搜索关键字或者指定某个热门话题作为输入条件[^1]: ```python start_urls = [ f'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?type=wb&queryVal={topic}&containerid=100103type%3D1%26q%3D{topic}' ] def start_requests(self): for url in self.start_urls: yield scrapy.Request(url=url, cookies=self.cookies, callback=self.parse) ``` 其中 `{topic}` 是动态变量,代表你想查找的主题名称或者是关键词列表之一。 #### 4. 解析响应数据 当接收到服务器返回的信息后,需解析 JSON 结构提取所需字段,例如每条推文的文字描述等信息: ```python def parse(self, response): data = json.loads(response.text).get('data') items = [] if data and isinstance(data.get('cards'), list): cards = data['cards'] for card in cards: mblog = card.get('mblog', {}) text = mblog.get('text', '') created_at = mblog.get('created_at', '') item = {'content': text.strip(), 'date': created_at} items.append(item) return items ``` 以上脚本片段展示了基本逻辑流程——从 API 接口拉取原始资料再经过筛选得到最终结果集。 --- ### 注意事项 - 尊重网站的服务条款,避免频繁请求造成 IP 地址被封禁的风险。 - 对敏感个人信息加以保护措施以免泄露隐私风险增加。
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