本文实例讲述了基于Python实现的百度贴吧网络爬虫。分享给大家供大家参考。具体如下:
完整实例代码点击此处本站下载。
项目内容:
用Python写的百度贴吧的网络爬虫。
使用方法:
新建一个BugBaidu.py文件,然后将代码复制到里面后,双击运行。
程序功能:
将贴吧中楼主发布的内容打包txt存储到本地。
原理解释:
首先,先浏览一下某一条贴吧,点击只看楼主并点击第二页之后url发生了一点变化,变成了:
http://tieba.baidu.com/p/2296712428?see_lz=1&pn=1
可以看出来,see_lz=1是只看楼主,pn=1是对应的页码,记住这一点为以后的编写做准备。
这就是我们需要利用的url。
接下来就是查看页面源码。
首先把题目抠出来存储文件的时候会用到。
可以看到百度使用gbk编码,标题使用h1标记:
【原创】时尚首席(关于时尚,名利,事业,爱情,励志)
同样,正文部分用div和class综合标记,接下来要做的只是用正则表达式来匹配即可。
运行截图:
生成的txt文件:
# -*- coding: utf-8 -*- #--------------------------------------- # 程序:百度贴吧爬虫 # 版本:0.5 # 作者:why # 日期:2013-05-16 # 语言:Python 2.7 # 操作:输入网址后自动只看楼主并保存到本地文件 # 功能:将楼主发布的内容打包txt存储到本地。 #--------------------------------------- import string import urllib2 import re #----------- 处理页面上的各种标签 ----------- class HTML_Tool: # 用非 贪婪模式 匹配 \t 或者 \n 或者 空格 或者 超链接 或者 图片 BgnCharToNoneRex = re.compile("(\t|\n| |<a.*?>|<img .*? alt="基于Python实现的百度贴吧网络爬虫实例" >)") # 用非 贪婪模式 匹配 任意<>标签 EndCharToNoneRex = re.compile("<.*?>") # 用非 贪婪模式 匹配 任意<p>标签 BgnPartRex = re.compile("<p.*?>") CharToNewLineRex = re.compile("(<br/>|</p>|<tr>|<div>|</div>)") CharToNextTabRex = re.compile("<td>") # 将一些html的符号实体转变为原始符号 replaceTab = [("<","<"),(">",">"),("&","&"),("&","\""),(" "," ")] def Replace_Char(self,x): x = self.BgnCharToNoneRex.sub("",x) x = self.BgnPartRex.sub("\n ",x) x = self.CharToNewLineRex.sub("\n",x) x = self.CharToNextTabRex.sub("\t",x) x = self.EndCharToNoneRex.sub("",x) for t in self.replaceTab: x = x.replace(t[0],t[1]) return x class Baidu_Spider: # 申明相关的属性 def __init__(self,url): self.myUrl = url + '?see_lz=1' self.datas = [] self.myTool = HTML_Tool() print u'已经启动百度贴吧爬虫,咔嚓咔嚓' # 初始化加载页面并将其转码储存 def baidu_tieba(self): # 读取页面的原始信息并将其从gbk转码 myPage = urllib2.urlopen(self.myUrl).read().decode("gbk") # 计算楼主发布内容一共有多少页 endPage = self.page_counter(myPage) # 获取该帖的标题 title = self.find_title(myPage) print u'文章名称:' + title # 获取最终的数据 self.save_data(self.myUrl,title,endPage) #用来计算一共有多少页 def page_counter(self,myPage): # 匹配 "共有<span class="red">12</span>页" 来获取一共有多少页 myMatch = re.search(r'class="red">(\d+?)</span>', myPage, re.S) if myMatch: endPage = int(myMatch.group(1)) print u'爬虫报告:发现楼主共有%d页的原创内容' % endPage else: endPage = 0 print u'爬虫报告:无法计算楼主发布内容有多少页!' return endPage # 用来寻找该帖的标题 def find_title(self,myPage): # 匹配 <h1 id="xxxxxxxxxx">xxxxxxxxxx</h1> 找出标题 myMatch = re.search(r'<h1 id="">(.*?)</h1>', myPage, re.S) title = u'暂无标题' if myMatch: title = myMatch.group(1) else: print u'爬虫报告:无法加载文章标题!' # 文件名不能包含以下字符: \ / : * ? " < > | title = title.replace('\\','').replace('/','').replace(':','').replace('*','').replace('?','').replace('"','').replace('>','').replace('<','').replace('|','') return title # 用来存储楼主发布的内容 def save_data(self,url,title,endPage): # 加载页面数据到数组中 self.get_data(url,endPage) # 打开本地文件 f = open(title+'.txt','w+') f.writelines(self.datas) f.close() print u'爬虫报告:文件已下载到本地并打包成txt文件' print u'请按任意键退出...' raw_input(); # 获取页面源码并将其存储到数组中 def get_data(self,url,endPage): url = url + '&pn=' for i in range(1,endPage+1): print u'爬虫报告:爬虫%d号正在加载中...' % i myPage = urllib2.urlopen(url + str(i)).read() # 将myPage中的html代码处理并存储到datas里面 self.deal_data(myPage.decode('gbk')) # 将内容从页面代码中抠出来 def deal_data(self,myPage): myItems = re.findall('id="post_content.*?>(.*?)</div>',myPage,re.S) for item in myItems: data = self.myTool.Replace_Char(item.replace("\n","").encode('gbk')) self.datas.append(data+'\n') #-------- 程序入口处 ------------------ print u"""#--------------------------------------- # 程序:百度贴吧爬虫 # 版本:0.5 # 作者:why # 日期:2013-05-16 # 语言:Python 2.7 # 操作:输入网址后自动只看楼主并保存到本地文件 # 功能:将楼主发布的内容打包txt存储到本地。 #--------------------------------------- """ # 以某小说贴吧为例子 # bdurl = 'http://tieba.baidu.com/p/2296712428?see_lz=1&pn=1' print u'请输入贴吧的地址最后的数字串:' bdurl = 'http://tieba.baidu.com/p/' + str(raw_input(u'http://tieba.baidu.com/p/')) #调用 mySpider = Baidu_Spider(bdurl) mySpider.baidu_tieba()
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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