python实现网络爬虫的方法:1、使用request库中的get方法,请求url的网页内容;2、【find()】和【find_all()】方法可以遍历这个html文件,提取指定信息。
python实现网络爬虫的方法:
第一步:爬取
使用request库中的get方法,请求url的网页内容
编写代码
[root@localhost demo]# touch demo.py [root@localhost demo]# vim demo.py
#web爬虫学习 -- 分析 #获取页面信息 #输入:url #处理:request库函数获取页面信息,并将网页内容转换成为人能看懂的编码格式 #输出:爬取到的内容 import requests def getHTMLText(url): try: r = requests.get( url, timeout=30 ) r.raise_for_status() #如果状态码不是200,产生异常 r.encoding = 'utf-8' #字符编码格式改成 utf-8 return r.text except: #异常处理 return " error " url = "http://www.baidu.com" print( getHTMLText(url) )
[root@localhost demo]# python3 demo.py
第二步:分析
使用bs4库中BeautifulSoup类,生成一个对象。find()和find_all()方法可以遍历这个html文件,提取指定信息。
编写代码
[root@localhost demo]# touch demo1.py [root@localhost demo]# vim demo1.py #web爬虫学习 -- 分析 #获取页面信息 #输入:url #处理:request库获取页面信息,并从爬取到的内容中提取关键信息 #输出:打印输出提取到的关键信息 import requests from bs4 import BeautifulSoup import re def getHTMLText(url): try: r = requests.get( url, timeout=30 ) r.raise_for_status() #如果状态码不是200,产生异常 r.encoding = 'utf-8' #字符编码格式改成 utf-8 return r.text except: #异常处理 return " error " def findHTMLText(text): soup = BeautifulSoup( text, "html.parser" ) #返回BeautifulSoup对象 return soup.find_all(string=re.compile( '百度' )) #结合正则表达式,实现字符串片段匹配 url = "http://www.baidu.com" text = getHTMLText(url) #获取html文本内容 res = findHTMLText(text) #匹配结果 print(res) #打印输出
[root@localhost demo]# python3 demo1.py
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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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