网上的Python教程大都是2.X版本的,python2.X和python3.X相比较改动比较大,好多库的用法不太一样,我安装的是python3.X,我们来看看详细的例子
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春节闲着没事(是有多闲),就写了个简单的程序,来爬点笑话看,顺带记录下写程序的过程。第一次接触爬虫是看了这么一个帖子,一个逗逼,爬取煎蛋网上妹子的照片,简直不要太方便。于是乎就自己照猫画虎,抓了点图片。
科技启迪未来,身为一个程序员,怎么能干这种事呢,还是爬点笑话比较有益于身心健康。
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在我们撸起袖子开始搞之前,先来普及点理论知识。
简单地说,我们要把网页上特定位置的内容,扒拉下来,具体怎么扒拉,我们得先分析这个网页,看那块内容是我们需要的。比如,这次爬取的是捧腹网上的笑话,打开 捧腹网段子页我们可以看到一大堆笑话,我们的目的就是获取这些内容。看完回来冷静一下,你这样一直笑,我们没办法写代码。在 chrome 中,我们打开 审查元素 然后一级一级的展开 HTML 标签,或者点击那个小鼠标,定位我们所需要的元素。
最后可以发现 e388a4556c0f65e1904146cc1a846bee 中的内容就是我们所需要的笑话,在看第二条笑话,也是这样。于是乎,我们就可以把这个网页中所有的 e388a4556c0f65e1904146cc1a846bee 找到,然后把里边的内容提取出来,就完成了。
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好了,现在我们知道我们的目的了,就可以撸起袖子开始干了。这里我用的 python3,关于 python2 和 python3 的选用,大家可以自行决定,功能都可以实现,只是有些许不同。但还是建议用 python3。
我们要扒拉下我们需要的内容,首先我们得把这个网页扒拉下来,怎么扒拉呢,这里我们要用到一个库,叫 urllib,我们用这个库提供的方法,来获取整个网页。
首先,我们导入 urllib
复制代码 代码如下:
import urllib.request as request
然后,我们就可以使用 request 来获取网页了,
复制代码 代码如下:
def getHTML(url):
return request.urlopen(url).read()
人生苦短,我用 python,一行代码,下载网页,你说,还有什么理由不用 python。
下载完网页后,我们就得解析这个网页了来获取我们所需要的元素。为了解析元素,我们需要使用另外一个工具,叫做 Beautiful Soup,使用它,可以快速解析 HTML 和 XML并获取我们所需要的元素。
复制代码 代码如下:
soup = BeautifulSoup(getHTML("http://www.pengfu.com/xiaohua_1.html"))
用 BeautifulSoup 来解析网页也就一句话,但当你运行代码的时候,会出现这么一个警告,提示要指定一个解析器,不然,可能会在其他平台或者系统上报错。
复制代码 代码如下:
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/site-packages/bs4/__init__.py:181: UserWarning: No parser was explicitly specified, so I'm using the best available HTML parser for this system ("lxml"). This usually isn't a problem, but if you run this code on another system, or in a different virtual environment, it may use a different parser and behave differently.
The code that caused this warning is on line 64 of the file joke.py. To get rid of this warning, change code that looks like this:
BeautifulSoup([your markup])
to this:
BeautifulSoup([your markup], "lxml")
markup_type=markup_type))
解析器的种类 和 不同解析器之间的区别 官方文档有详细的说明,目前来说,还是用 lxml 解析比较靠谱。
修改之后
复制代码 代码如下:
soup = BeautifulSoup(getHTML("http://www.pengfu.com/xiaohua_1.html", 'lxml'))
这样,就没有上述警告了。
复制代码 代码如下:
p_array = soup.find_all('p', {'class':"content-img clearfix pt10 relative"})
利用 find_all 函数,来找到所有 class = content-img clearfix pt10 relative 的 p 标签 然后遍历这个数组
复制代码 代码如下:
for x in p_array: content = x.string
这样,我们就取到了目的 p 的内容。至此,我们已经达到了我们的目的,爬到了我们的笑话。
但当以同样的方式去爬取糗百的时候,会报这样一个错误
复制代码 代码如下:
raise RemoteDisconnected("Remote end closed connection without" http.client.RemoteDisconnected: Remote end closed connection without response
说远端无响应,关闭了链接,看了下网络也没有问题,这是什么情况导致的呢?莫非是我姿势不对?
打开 charles 抓包,果然也没反应。唉,这就奇怪了,好好的一个网站,怎么浏览器可以访问,python 无法访问呢,是不是 UA 的问题呢?看了下 charles,发现,利用 urllib 发起的请求,UA 默认是 Python-urllib/3.5 而在 chrome 中访问 UA 则是 User-Agent:Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/56.0.2924.87 Safari/537.36,那会不会是因为服务器根据 UA 来判断拒绝了 python 爬虫。我们来伪装下试试看行不行
复制代码 代码如下:
def getHTML(url):
headers = {'User-Agent': 'User-Agent:Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/56.0.2924.87 Safari/537.36'}
req = request.Request(url, headers=headers)
return request.urlopen(req).read()
这样就把 python 伪装成 chrome 去获取糗百的网页,可以顺利的得到数据。
至此,利用 python 爬取糗百和捧腹网的笑话已经结束,我们只需要分析相应的网页,找到我们感兴趣的元素,利用 python 强大的功能,就可以达到我们的目的,不管是 XXOO 的图,还是内涵段子,都可以一键搞定,不说了,我去找点妹子图看看。
# -*- coding: utf-8 -*- import sys import urllib.request as request from bs4 import BeautifulSoup def getHTML(url): headers = {'User-Agent': 'User-Agent:Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/56.0.2924.87 Safari/537.36'} req = request.Request(url, headers=headers) return request.urlopen(req).read() def get_pengfu_results(url): soup = BeautifulSoup(getHTML(url), 'lxml') return soup.find_all('p', {'class':"content-img clearfix pt10 relative"}) def get_pengfu_joke(): for x in range(1, 2): url = 'http://www.pengfu.com/xiaohua_%d.html' % x for x in get_pengfu_results(url): content = x.string try: string = content.lstrip() print(string + '\n\n') except: continue return def get_qiubai_results(url): soup = BeautifulSoup(getHTML(url), 'lxml') contents = soup.find_all('p', {'class':'content'}) restlus = [] for x in contents: str = x.find('span').getText('\n','<br/>') restlus.append(str) return restlus def get_qiubai_joke(): for x in range(1, 2): url = 'http://www.qiushibaike.com/8hr/page/%d/?s=4952526' % x for x in get_qiubai_results(url): print(x + '\n\n') return if __name__ == '__main__': get_pengfu_joke() get_qiubai_joke()
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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。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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