這篇文章主要介紹了三個python爬蟲專案實例程式碼,使用了urllib2函式庫,文中範例程式碼非常詳細,對大家的學習或工作有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下。
python爬蟲程式碼範例分享
#一、爬取故事段子:推薦學習:Python影片教學
註:部分程式碼無法正常運作,但仍有一定的參考價值。
#encoding=utf-8 import urllib2 import re class neihanba(): def spider(self): ''' 爬虫的主调度器 ''' isflow=True#判断是否进行下一页 page=1 while isflow: url="http://www.neihanpa.com/article/list_5_"+str(page)+".html" html=self.load(url) self.deal(html,page) panduan=raw_input("是否继续(y/n)!") if panduan=="y": isflow=True page+=1 else: isflow=False def load(self,url): ''' 针对url地址进行全部爬去 :param url: url地址 :return: 返回爬去的内容 ''' header = { "User-Agent": " Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.79 Safari/537.36" } request = urllib2.Request(url, headers=header) response = urllib2.urlopen(request) html = response.read() return html def deal(self,html,page): ''' 对之前爬去的内容进行正则匹配,匹配出标题和正文内容 :param html:之前爬去的内容 :param page: 正在爬去的页码 ''' parrten=re.compile('<li class="piclist\d+">(.*?)</li>',re.S) titleList=parrten.findall(html) for title in titleList: parrten1=re.compile('<a href="/article/\d+.html" rel="external nofollow" >(.*)</a>') ti1=parrten1.findall(title) parrten2=re.compile('<div class="f18 mb20">(.*?)</div>',re.S) til2=parrten2.findall(title) for t in ti1: tr=t.replace("<b>","").replace("</b>","") self.writeData(tr,page) for t in til2: tr=t.replace("<p>","").replace("</p>","").replace("<br>","").replace("<br />","").replace("&ldquo","\"").replace("&rdquo","\"") self.writeData(tr,page) def writeData(self,context,page): ''' 将最终爬去的内容写入文件中 :param context: 匹配好的内容 :param page: 当前爬去的页码数 ''' fileName = "di" + str(page) + "yehtml.txt" with open(fileName, "a") as file: file.writelines(context + "\n") if __name__ == '__main__': n=neihanba() n.spider()
二、爬取智聯:
#encoding=utf-8 import urllib import urllib2 import re class zhiLian(): def spider(self,position,workPlace): ''' 爬虫的主调度器 :param position: 职位 :param workPlace: 工作地点 ''' url="http://sou.zhaopin.com/jobs/searchresult.ashx?" url+=urllib.urlencode({"jl":workPlace}) url+="&" url+=urllib.urlencode({"kw":position}) isflow=True#是否进行下一页的爬去 page=1 while isflow: url+="&"+str(page) html=self.load(url) self.deal1(html,page) panduan = raw_input("是否继续爬虫下一页(y/n)!") if panduan == "y": isflow = True page += 1 else: isflow = False def load(self,url): ''' 针对url地址进行全部爬去 :param url: url地址 :return: 返回爬去的内容 ''' header = { "User-Agent": " Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.79 Safari/537.36" } request = urllib2.Request(url, headers=header) response = urllib2.urlopen(request) html = response.read() return html def deal1(self,html,page): ''' 对之前爬去的内容进行正则匹配,匹配职位所对应的链接 :param html:之前爬去的内容 :param page: 正在爬去的页码 ''' parrten=re.compile('<a\s+style="font-weight:\s+bold"\s+par="ssidkey=y&ss=\d+&ff=\d+&sg=\w+&so=\d+"\s+href="(.*?)" rel="external nofollow" target="_blank">.*?</a>',re.S) til=parrten.findall(html)#爬去链接 for t in til: self.deal2(t,page) def deal2(self,t,page): ''' 进行二次爬虫,然后在新的页面中对公司、薪资、工作经验进行匹配 :param t: url地址 :param page: 当前匹配的页数 ''' html=self.load(t)#返回二次爬虫的内容 parrten1=re.compile('<a\s+onclick=".*?"\s+href=".*?" rel="external nofollow" \s+target="_blank">(.*?)\s+.*?<img class=".*? lazy" src="/static/imghwm/default1.png" data-src=".*?" \s+\s+\s+border="\d+"\s+vinfo=".*?" alt="python爬蟲程式碼範例分享" ></a>',re.S) parrten2=re.compile('<li><span>职位月薪:</span><strong>(.*?) <a.*?>.*?</a></strong></li>',re.S) parrent3=re.compile('<li><span>工作经验:</span><strong>(.*?)</strong></li>',re.S) til1=parrten1.findall(html) til2=parrten2.findall(html) til3=parrent3.findall(html) str="" for t in til1: t=t.replace('<img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="//img03.zhaopin.cn/2012/img/jobs/icon.png" class="lazy" title="专属页面" border="0" / alt="python爬蟲程式碼範例分享" >',"") str+=t str+="\t" for t in til2: str+=t str += "\t" for t in til3: str+=t self.writeData(str,page) def writeData(self,context,page): ''' 将最终爬去的内容写入文件中 :param context: 匹配好的内容 :param page: 当前爬去的页码数 ''' fileName = "di" + str(page) + "yehtml.txt" with open(fileName, "a") as file: file.writelines(context + "\n") if __name__ == '__main__': position=raw_input("请输入职位:") workPlace=raw_input("请输入工作地点:") z=zhiLian() z.spider(position,workPlace)
三、爬取貼:
#encoding=utf-8 import urllib import urllib2 import re class teiba(): def spider(self,name,startPage,endPage): url="http://tieba.baidu.com/f?ie=utf-8&" url+=urllib.urlencode({"kw":name}) for page in range(startPage,endPage+1): pn=50*(page-1) urlFull=url+"&"+urllib.urlencode({"pn":pn}) html=self.loadPage(url) self.dealPage(html,page) def loadPage(self,url): header={ "User-Agent":" Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.79 Safari/537.36" } request=urllib2.Request(url,headers=header) response=urllib2.urlopen(request) html=response.read() return html def dealPage(self,html,page): partten=re.compile(r'<a\s+rel="noreferrer"\s+href="/p/\d+" rel="external nofollow" \s+title=".*?"\s+target="_blank" class="j_th_tit\s+">(.*?)</a>',re.S) titleList=partten.findall(html) rstr=r'<span\s+class="topic-tag"\s+data-name=".*?">#(.*?)#</span>' for title in titleList: title=re.sub(rstr,"",title) self.writePage(title,page) def writePage(self,context,page): fileName="di"+str(page)+"yehtml.txt" with open(fileName,"a") as file: file.writelines(context+"\n") if __name__ == '__main__': name=raw_input("请输入贴吧名:") startPage=raw_input("请输入起始页:") endPage=raw_input("请输入终止页:") t=teiba() t.spider(name,int(startPage),int(endPage))
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每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

可以,在每天花費兩個小時的時間內學會Python。 1.制定合理的學習計劃,2.選擇合適的學習資源,3.通過實踐鞏固所學知識,這些步驟能幫助你在短時間內掌握Python。


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