鉴于之前用python写爬虫,帮运营人员抓取过京东的商品品牌以及分类,这次也是用python来搞简单的抓取单页面版,后期再补充哈。
#-*- coding: UTF-8 -*- import requests import sys from bs4 import BeautifulSoup #------知乎答案收集---------- #获取网页body里的内容 def get_content(url , data = None): header={ 'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8', 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, sdch', 'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8', 'Connection': 'keep-alive', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/43.0.235' } req = requests.get(url, headers=header) req.encoding = 'utf-8' bs = BeautifulSoup(req.text, "html.parser") # 创建BeautifulSoup对象 body = bs.body # 获取body部分 return body #获取问题标题 def get_title(html_text): data = html_text.find('span', {'class': 'zm-editable-content'}) return data.string.encode('utf-8') #获取问题内容 def get_question_content(html_text): data = html_text.find('div', {'class': 'zm-editable-content'}) if data.string is None: out = ''; for datastring in data.strings: out = out + datastring.encode('utf-8') print '内容:\n' + out else: print '内容:\n' + data.string.encode('utf-8') #获取点赞数 def get_answer_agree(body): agree = body.find('span',{'class': 'count'}) print '点赞数:' + agree.string.encode('utf-8') + '\n' #获取答案 def get_response(html_text): response = html_text.find_all('div', {'class': 'zh-summary summary clearfix'}) for index in range(len(response)): #获取标签 answerhref = response[index].find('a', {'class': 'toggle-expand'}) if not(answerhref['href'].startswith('javascript')): url = 'http://www.zhihu.com/' + answerhref['href'] print url body = get_content(url) get_answer_agree(body) answer = body.find('div', {'class': 'zm-editable-content clearfix'}) if answer.string is None: out = ''; for datastring in answer.strings: out = out + '\n' + datastring.encode('utf-8') print out else: print answer.string.encode('utf-8') html_text = get_content('https://www.zhihu.com/question/43879769') title = get_title(html_text) print "标题:\n" + title + '\n' questiondata = get_question_content(html_text) print '\n' data = get_response(html_text)
输出结果:

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,内存效率段

numpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing,而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1)NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2)

ctypesallowscreatingingangandmanipulatingc-stylarraysinpython.1)usectypestoInterfacewithClibrariesForperfermance.2)createc-stylec-stylec-stylarraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreforfunctionsforeffortions.however.however,However,HoweverofiousofmemoryManageManiverage,Pressiveo,Pressivero

Inpython,一个“列表” isaversatile,mutableSequencethatCanholdMixedDatateTypes,而“阵列” isamorememory-效率,均质sepersequeSequeSequeReDencErequiringElements.1)

pythonlistsandArraysareBothable.1)列表Sareflexibleandsupportereceneousdatabutarelessmory-Memory-Empefficity.2)ArraysareMoremoremoremoreMemoremorememorememorememoremorememogeneSdatabutlesserversEversementime,defteringcorcttypecrecttypececeDepeceDyusagetoagetoavoavoiDerrors。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。


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