page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text tree = etree.HTML(page_text) li_list = tree.xpath('//div[@class="slist"]/ul/li/a') if not os.path.exists('./piclibs'): os.mkdir('./piclibs') for li in li_list: detail_url ='https://pic.netbian.com' + li.xpath(...
1.3 python爬虫中urllib、requests、selenium库与xpath结合的用法案例 1.3.1 准备工作 1.3.2 urllib + xpath 1.3.3 requests + xpath 1.3.4 selenium + xpath 1.4 xpath解析html过程中遇到的一些问题,及解决方法。 1.4.1 解析html时遇到乱码问题 1.4.2 转码之后,内容丢失 1.4.3 如何将Element转化成html 1.1 什...
html.xpath('//ul/node()'))# 获取 任意元素[所有的]print('获取 ul 下 任意元素[所有的]---> ', html.xpath('//ul/*'))# 获取 任意属性 [所有的]print('获取 ul 下 任意属性[所有的]---> ', html.xpath('//ul/@*'))
首先导入Requests模块 importrequests 我们在爬虫时为了避免被网站的防爬机制发现,我们可以通过F12可以在控制台查看浏览器访问时的header,并为我们的爬虫定制一个header 以客路网(https://www.klook.com/zh-CN/)为例: 我们往往需要User-Agent来伪装我们的爬虫 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh;...
回顾requests实现数据爬取的流程 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应对象中的数据 进行持久化存储 其实,在上述流程中还需要较为重要的一步,就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析。因为大多数情况下的需求,我们都会指定去使用聚焦爬虫,也就是爬取页面中指定部分的数据值,而不是整个页面的数据。因此,本次课...
不用多说,requests 是 Python 中一个非常流行的第三方库,用于发送各种 HTTP 请求。它简化了 HTTP 请求的发送过程,使得从网页获取数据变得非常简单和直观。 requests 库提供了丰富的功能和灵活性,支持多种请求类型(如 GET、POST、PUT、DELETE 等),可以发送带有参数、头信息、文件等的请求,并且能够处理复杂的响应内容...
是的,爬虫就是为了获取数据。在获取的数据中,会有很多的冗余信息,需要在获取的数据中提取所需要的有用信息。进而联想到数据的匹配:正则表达式。接下来重点介绍的是 Python 中的两个提取数据的两个框架re与XPath。 一、正则表达式 正则表达式是通用的,不区分任何的语言。以下是一些比较常用的通配符: ...
我们知道,python爬虫向服务器发送请求时用得比较多的是urllib及requests库,urllib相对来说已经过时了,要做请求定制,而requests不需要,代码也实现更简单。 需要用到的库:requests、xpath、OS 以下是具体步骤: 1,分析接口数据,通过chrome或者一些抓包工具来查看。如下图,我们看到是get的方式。
pythonfrom bs4 import BeautifulSoupimport requestsurl =''response = requests.get(url)soup = BeautifulSoup(response.text,'html.parser')title = soup.title.stringprint(title)3. Scrapy Scrapy是一个强大的Python网络爬虫框架，可以进行快速、高效的数据提取。它支持异步处理、多线程处理和分布式爬取等功能。以下...
response = requests.get(url= url) 返回结果 wb_data = response.text 文本展示返回结果 html = etree.HTML(wb_data) 将页面转换成文档树 b = html.xpath('//ul[@class = "clearfix"]//@href') 这一步的意思是class“clearfix”下所有属性为“href”赋值给“b”,因为我们的目标内容都展示在class“cl...