当前位置：首页 > news >正文

怎么做bt爬虫网站百度推广销售

news 2025/8/16 6:38:26

怎么做bt爬虫网站,百度推广销售,西安注册公司流程,axcure做网站ui一. 使用bs4解析网页下载bs4 - pip install beautifulsoup4 使用的时候 import bs4专门用于解析网页的第三方库在使用bs4的时候往往会依赖另一个库lxml pip install lxml 网页代码 <!DOCTYPE html> <html><head><meta charset"utf-8"><…

一. 使用bs4解析网页

'''
下载bs4 - pip install beautifulsoup4
使用的时候 import bs4专门用于解析网页的第三方库
在使用bs4的时候往往会依赖另一个库lxml
pip install lxml
'''

网页代码

<!DOCTYPE html>
<html><head><meta charset="utf-8"><title>Title</title></head><body><h2>电影大全</h2><div id="box1"><div class="item"><p>肖生克的救赎</p><span>评分：</span><span class="score">9.7</span></div><div class="item"><p>霸王别姬</p><span>评分：</span><span class="score">9.6</span></div><div class="item"><p>阿甘正传</p><span>评分：</span><span class="score">9.5</span></div><img src="https://img9.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p457760035.webp" class=""><div id="box2"><div><p>我是段落1</p></div></div></div></body>
</html>

对以上代码进行操作：

from bs4 import BeautifulSoup
# bs4 用法
# 1.准备需要解析的数据
html = open('for_bs4.html',encoding='utf-8').read()# 2.生成基于网页源代码的bs4对象
soup = BeautifulSoup(html,'lxml')# 3.获取标签
# soup.select()   在整个网页中获取css选择器选中的所以标签
#soup.select_one() 在整个网页中获取css选择器中的第一个标签result = soup.select('#box1 p')
print(result)
result1 = soup.select_one('#box1 p')
print(result1)'''
总结：标签对象.select(css选择器)     获取css选择器所有标签，返回一个列表，列表中元素是标签对象标签对象.select_one(css选择器)  获取第一个标签，结果是标签对象
'''result3 =soup.select('p')
#print(result3)result4 = soup.select('#box2')
#print(result4)#4. 获取标签内容和标签属性
p = soup.select_one('p')
img = soup.select_one('img')# a.获取标签内容  标签对象.text
print(p.text)  #肖申克的救赎
# b. 获取标签的属性值
print(img.attrs['src'])
# https://b0.bdstatic.com/ugc/mFgjRS-3T9fHnYC3CAxHHwba8a3cbd3af3e42ddda89fa78b831a5f.jpg@h_1280

二. 爬取豆瓣电影的信息

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import csv# 1.获取网页数据
def get_net_data(url: str):# headers进行伪装成正常的浏览器访问headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36'}# 获取网页代码信息response = requests.get(url=url, headers=headers)# 返回解析后的代码信息return response.text# 2.解析网页数据
# ol class='grid_view' ->li ->div .item
#这里的html 就是第一步中解析网页代码后的信息
def analyse_data(html: str):# 生成基于网页源代码的bs4对象soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')# 将所需要的电影信息代码块都获取下来all_films_div = soup.select('.grid_view>li>.item')all_data = []# 遍历每一个代码块，一个代码块都是一部电影的具体信息for div in all_films_div:name = div.select_one('.title').textinfo = div.select_one('.bd>p').text.strip().split('\n')[-1].strip()time, country, category = info.split('/')score = div.select_one('.rating_num').textcomment_count = div.select('.star>span')[-1].text[:-3]intro = div.select_one('.inq').textall_data.append([name, score, time.strip(), country.strip(), category.strip(), comment_count, intro])f = open('../files/第一页电影数据.csv','w',encoding='utf-8',newline='')#创建一个 CSV 文件写入器，并将其关联到一个已经打开的文件对象 f 上，就是在创建的第一页数据电影文件中准备录入信息writer = csv.writer(f)# 写的是表头 writerow 只写一行writer.writerow(['电影名字','评分','上映时间','发行国家地区','类型','评论人数','简介'])# csv文件中写入内容writer.writerows(all_data)if __name__ == '__main__':# for q in range(0, 251, 25):#     url1 = f'https://movie.douban.com/top250?start={q}&filter='result = get_net_data(url='https://movie.douban.com/top250') #返回的是 response.textanalyse_data(result)

三. 爬取250部电影（二只爬取了第一页内容，网站有很多页）

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import csv# 1.获取网页数据
def get_net_data(url: str):# headers进行伪装成正常的浏览器访问headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36'}# 获取网页代码信息response = requests.get(url=url, headers=headers)# 返回解析后的代码信息return response.text# 2.解析网页数据
# ol class='grid_view' ->li ->div .item
#这里的html 就是第一步中解析网页代码后的信息
def analyse_data(html: str):# 生成基于网页源代码的bs4对象soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')# 将所需要的电影信息代码块都获取下来all_films_div = soup.select('.grid_view>li>.item')all_data = []# 遍历每一个代码块，一个代码块都是一部电影的具体信息for div in all_films_div:name = div.select_one('.title').textinfo = div.select_one('.bd>p').text.strip().split('\n')[-1].strip()time, country, category = info.split('/')score = div.select_one('.rating_num').textcomment_count = div.select('.star>span')[-1].text[:-3]intro = div.select_one('.inq').textall_data.append([name, score, time.strip(), country.strip(), category.strip(), comment_count, intro])f = open('../files/250部电影数据.csv','w',encoding='utf-8',newline='')#创建一个 CSV 文件写入器，并将其关联到一个已经打开的文件对象 f 上，就是在创建的第一页数据电影文件中准备录入信息writer = csv.writer(f)# 写的是表头 writerow 只写一行writer.writerow(['电影名字','评分','上映时间','发行国家地区','类型','评论人数','简介'])# csv文件中写入内容writer.writerows(all_data)'''
在这里有所改变，看下面代码，上面都一样
'''
if __name__ == '__main__':for page in range(0, 250, 25):url = f'https://movie.douban.com/top250?start={page}&filter='result = get_net_data(url=url) #返回的是 response.textanalyse_data(result)

四. os模块（看创建的文件是否存在，不存在进行创建，这是避免使用open的时候出现文件不存在的报错）

import os
if not os.path.exists('../files/abc'):os.mkdir('../files/abc')

五. 爬取英雄联盟的英雄名字（json）方法

json在netwok 中的 fetch/xhr 中找

import requests
response = requests.get('https://game.gtimg.cn/images/lol/act/img/js/heroList/hero_list.js')
result = response.json()for x in result['hero']:print(x['name'],x['alias'])

找到network（网络），然后点击Fetch/XHR
一一找到名称列表的文件，通过preview（预览）查看是否我们需要的数据
查看json数据结构，并获取数据

六.下载安妮的皮肤

import requests# 1.定义一个函数
#img:是图片链接
def download(img: str, name: str):res = requests.get(img)with open(f'../skin/{name}.jpg', 'wb') as f:# 因为是图片所有用contentf.write(res.content)# 2.主程序入口下载图片
#用的还是json 还是network 下 fetch/xhr找
if __name__ == '__main__':response = requests.get('https://game.gtimg.cn/images/lol/act/img/js/hero/1.js')result = response.json()for x in result['skins']:name = x['name']img_url = x['mainImg']if not img_url:img_url = x['chromaImg']download(img_url,name)

查看全文

http://www.yidumall.com/news/98844.html