이 기사에서는 현재 페이지의 모든 링크를 얻는 Python의 방법을 주로 소개합니다. Python에서 일반적으로 사용되는 4가지 방법을 예제와 함께 비교 분석합니다. 또한 필요한 iframe 프레임 내에서 링크를 얻는 방법도 함께 제공됩니다. 이 문서의 다음
예제는 현재 페이지의 모든 링크를 얻는 Python의 네 가지 방법을 설명합니다. 참고할 수 있도록 모든 사람과 공유하세요. 세부 정보는 다음과 같습니다.
''' 得到当前页面所有连接 ''' import requests import re from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree from selenium import webdriver url = 'http://www.testweb.com' r = requests.get(url) r.encoding = 'gb2312' # 利用 re (太黄太暴力!) matchs = re.findall(r"(?<=href=\").+?(?=\")|(?<=href=\').+?(?=\')" , r.text) for link in matchs: print(link) print() # 利用 BeautifulSoup4 (DOM树) soup = BeautifulSoup(r.text,'lxml') for a in soup.find_all('a'): link = a['href'] print(link) print() # 利用 lxml.etree (XPath) tree = etree.HTML(r.text) for link in tree.xpath("//@href"): print(link) print() # 利用selenium(要开浏览器!) driver = webdriver.Firefox() driver.get(url) for link in driver.find_elements_by_tag_name("a"): print(link.get_attribute("href")) driver.close()
참고: 페이지에 iframe이 포함된 경우 위의 네 가지 방법으로는 iframe에 포함된 페이지의 모든 태그를 얻을 수 없습니다! ! ! 이때:
# 再打开所有iframe查找全部的a标签 for iframe in soup.find_all('iframe'): url_ifr = iframe['src'] # 取得当前iframe的src属性值 rr = requests.get(url_ifr) rr.encoding = 'gb2312' soup_ifr = BeautifulSoup(rr.text,'lxml') for a in soup_ifr.find_all('a'): link = a['href'] m = re.match(r'http:\/\/.*?(?=\/)',link) #print(link) if m: all_urls.add(m.group(0))
위 내용은 Python은 네 가지 방법을 사용하여 현재 페이지의 모든 링크를 비교 분석합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

10 시간 이내에 컴퓨터 초보자 프로그래밍 기본 사항을 가르치는 방법은 무엇입니까? 컴퓨터 초보자에게 프로그래밍 지식을 가르치는 데 10 시간 밖에 걸리지 않는다면 무엇을 가르치기로 선택 하시겠습니까?

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