response = requests.get(url=url,params=param) # 获取响应数据 page_text = response.text fileName = kw + '.html' # 将获取的数据保存至对应HTML文件中 with open(fileName,'w',encoding="utf-8") as fp: fp.write(page_text) print(fil
使用requests.get()函数发送 GET 请求。以下是一个例子: response=requests.get(' 1. 上面的代码将发送一个简单的 GET 请求到网站并将响应存储在response` 变量中。 接收响应 接下来,你需要接收响应。可以使用response.text属性来获取响应的 HTML 内容。以下是一个例子: html=response.text 1. 上面的代码将响应...
pip install requests beautifulsoup4 2. 获取网页内容 首先,我们使用requests库来获取网页的内容。 2.1 编写脚本获取网页HTML 创建一个名为web_scraping.py的文件,并编写如下代码: import requests url = 'https://example.com' response = requests.get(url) # 检查请求是否成功 if response.status_code == 200...
req= requests.get("http://httpbin.org/cookies", cookies=cookies)print(req.text)#'{"cookies": {"cookies_are": "working Test"}}' Cookie的返回对象为RequestsCookieJar,它的行为和字典类似,但界面更为完整,适合跨域名跨路径使用。你还可以把Cookie Jar传到Requests中: jar =requests.cookies.RequestsCookie...
⑶ 获取HTML文本 ① text importrequests response=requests.get('https://www.bilibili.com/')text=response.textprint(text) 直接获取可能会出现乱码,最好先进行编码。 importrequests response=requests.get('https://www.bilibili.com/')response.encoding='utf-8' #进行utf-8编码text=response.textprint(text...
pipinstall requests 安装完成后,您可以使用以下代码示例来抓取网页并获取HTML内容: importrequests# 目标URLurl ='https://example.com'# 发送HTTP请求并获取响应response = requests.get(url)# 检查请求是否成功(状态码为200表示成功)ifresponse.status_code ==200:# 获取HTML内容html_content = response.textprint...
get_text() text_contents.append(text) print(text_contents) 通过本文的示例,我们了解了如何运用Python的requests库和BeautifulSoup解析HTML页面,获取图片、音频、文字资源。这些技能可以帮助您在网络爬虫项目中轻松地提取所需资源,为您的工作和生活提供有价值的信息。 希望本文能为您提供有价值的信息!如果您有任何疑问...
一种情况. 有些web是js生成的. 直接获取html是没有指定js代码前的. 有些数据并没有生成. 把get后的请求保存到本地. 然后用浏览器打开. 你再后去xpath import request url=“https://manhua.fzdm.com/2/999/index_13.html” name = requests.get(url) ...
/usr/bin/python -- coding: UTF-8 -- pip install MySQL-python import MySQLdb, os try: c...
当我使用 requests.get 获取职位空缺页面的 html 时,它返回的 html 没有最关键的部分 - 描述文本。例如,采用此页面的 url -示例和我编写的以下代码:def scrape_job_desc(self, url): job_desc_html = self._get_search_page_html(url) soup = BeautifulSoup(job_desc_html, features='html.parser') try...