1、首先找到一个在线成语网站
2、查看网页结构,定义正则式
看一下要抓的成语的标签有什么特点,查看源码,可以发现要抓的成语都在标签中,如:安如磐石,成语事实上就是一个瞄文本,不同成语指向的链接不同,其实也就"/cy0/93.html"中的数字不同,所以正则式里匹配两次数字就行了,定义正则式 reg = "(.*?)"。
3、上代码吧
#anthor jiqunpeng
#time 20121124
import urllib
import re
def getHtml(url): #从URL中读取html内容
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read()
page.close()
return html
def getDictionary(html): #匹配成语
reg = "(.*?)"
dicList = re.compile(reg).findall(html)
return dicList
def getItemSite():#手工把每个字母开头的页面数统计下来
itemSite = {}#申明为空字典
itemSite["A"] = 3
itemSite["B"] = 21
itemSite["C"] = 19
itemSite["D"] = 18
itemSite["E"] = 2
itemSite["F"] = 14
itemSite["G"] = 13
itemSite["H"] = 15
itemSite["J"] = 23
itemSite["K"] = 6
itemSite["L"] = 15
itemSite["M"] = 12
itemSite["N"] = 5
itemSite["O"] = 1
itemSite["P"] = 6
itemSite["Q"] = 16
itemSite["R"] = 8
itemSite["S"] = 26
itemSite["T"] = 12
itemSite["W"] = 13
itemSite["X"] = 16
itemSite["Y"] = 35
itemSite["A"] = 21
return itemSite
if __name__== "__main__":
dicFile = open("dic.txt","w+")#保存成语的文件
domainsite = "http://chengyu.itlearner.com/list/"
itemSite = getItemSite()
for key,values in itemSite.items():
for index in range(1,values+1):
site = key +"_"+str(index)+".html"
dictionary = getDictionary(getHtml(domainsite+site))
for dic in dictionary:
dicFile.write(dic[2]+"@@CY\n")#标记为成语,分词时使用
print key+'字母成语抓取完毕'
dicFile.close()
print '全部成语抓取完毕'
把成语保存在了txt文本中,还添加了一个后缀标签。
最后注意,设计正则表达式时可能会出现明明认为是正确的,就是匹配不了,对空白字符要留意,比如说要解析:

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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