The first day of Crawler learning
使用BeautifulSoup解析网页
Soup = BeautifulSoup(urlopen(html),'lxml')
Soup为汤,html为食材,lxml为菜谱
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.request import urlopen
Soup = BeautifulSoup(urlopen("http://moumangtai.com/"), "lxml")
描述要爬取的东西在哪
选择要爬取的页面进行检查或按F12可以调出网页的源代码,对要爬取的部分可以选择copy,以当前博客首页大标题为例
copy select:body > header > div > div > div > div > h1
copy Xpath:/html/body/header/div/div/div/div/h1
两者区别在与select多了css样式,但是我们BeautifulSoup只认识copy select ,而Xpath则用于其他库
以我的博客为例,来获取大标题和副标题的信息
title = Soup.select("body > header > div > div > div > div > h1")
subtitle = Soup.select("body > header > div > div > div > div > span")
print(title)
print(subtitle)
结果为:
[<h1>QiongDi.W Blog</h1>]
[<span class="subheading">我干了什么 究竟拿了时间换了什么</span>]
再例如每篇文章的标题
copy select:body > div > div > div.col-lg-8.col-lg-offset-1.col-md-8.col-md-offset-1.col-sm-12.col-xs-12.postlist-container > div:nth-child(1) > a > h2
去掉div:nth-child(1)中的筛选后则能爬取相同一类的数据
[<h2 class="post-title">
一日算法
</h2>, <h2 class="post-title">
公共地点人流量计算的云监管平台
</h2>, <h2 class="post-title">
Hello MyBlog
</h2>]
从标签中获得你要的信息
通过调用get_text()即可获取标签内的文本,对于一类数据可以通过for循环获取
for stitle in sontitle:
print(stitle.get_text())
如果为图片则获取图片的src,即get("src")
对获取到的信息进行整合
假设获取每一篇文章的所有信息
titles = Soup.select("body > div > div > div.col-lg-8.col-lg-offset-1.col-md-8.col-md-offset-1.col-sm-12.col-xs-12.postlist-container > div > a > h2")
subtitles = Soup.select("body > div > div > div.col-lg-8.col-lg-offset-1.col-md-8.col-md-offset-1.col-sm-12.col-xs-12.postlist-container > div > a > h3")
# contents = Soup.select("body > div > div > div.col-lg-8.col-lg-offset-1.col-md-8.col-md-offset-1.col-sm-12.col-xs-12.postlist-container > div > a > div")
messages = Soup.select("body > div > div > div.col-lg-8.col-lg-offset-1.col-md-8.col-md-offset-1.col-sm-12.col-xs-12.postlist-container > div > p")
info = []
for title, subtitle, message in zip(titles, subtitles, messages):
data = {
"title": title.get_text().strip(),
"subtitle": subtitle.get_text().strip(),
# "content": content.get_text().strip(),
"message": message.get_text().strip()
}
print(data)
info.append(data)
得到结果:
{'title': '一日算法', 'subtitle': '"Daily algorithm"', 'message': 'Posted by 王琼弟 on April 18, 2019'}
{'title': '公共地点人流量计算的云监管平台', 'subtitle': '"Cloud Monitoring Platform for Human Flow Computing in Public Places"', 'message': 'Posted by 王琼弟 on April 18, 2019'}
{'title': 'Hello MyBlog', 'subtitle': '"Hello World, Hello Blog"', 'message': 'Posted by 王琼弟 on April 17, 2019'}
当一个父节点下有多个子节点而我们需要获取所有的子节点的时候,我们应先爬取他的父节点,然后利用list{父节点.stripped_strings}实现多对一的逻辑获得一个子节点的列表 ps:stripped_strings可以理解为高级的text,可以去除掉所有多余的部分,返回干净的文本信息
筛选信息
for i in list:
if i["title"]=="Hello MyBlog":
print(i)
{'title': 'Hello MyBlog', 'subtitle': '"Hello World, Hello Blog"', 'message': 'Posted by 王琼弟 on April 17, 2019'}
The first day of Crawler learning的更多相关文章
- The sixth day of Crawler learning
爬取我爱竞赛网的大量数据 首先获取每一种比赛信息的分类链接 def get_type_url(url): web_data = requests.get(web_url) soup = B ...
- The fifth day of Crawler learning
使用mongoDB 下载地址:https://www.mongodb.com/dr/fastdl.mongodb.org/win32/mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl ...
- The fourth day of Crawler learning
爬取58同城 from bs4 import BeautifulSoupimport requestsurl = "https://qd.58.com/diannao/35200617992 ...
- The third day of Crawler learning
连续爬取多页数据 分析每一页url的关联找出联系 例如虎扑 第一页:https://voice.hupu.com/nba/1 第二页:https://voice.hupu.com/nba/2 第三页: ...
- The second day of Crawler learning
用BeatuifulSoup和Requests爬取猫途鹰网 服务器与本地的交换机制 我们每次浏览网页都是再向网页所在的服务器发送一个Request,然后服务器接受到Request后返回Response ...
- Machine and Deep Learning with Python
Machine and Deep Learning with Python Education Tutorials and courses Supervised learning superstiti ...
- Node.js Learning Paths
Node.js Learning Paths Node.js in Action Node.js Expert situations / scenario Restful API OAuth 2.0 ...
- 【Machine Learning】KNN算法虹膜图片识别
K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结 ...
- 【Machine Learning】Python开发工具:Anaconda+Sublime
Python开发工具:Anaconda+Sublime 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现 ...
随机推荐
- POJ-3616_Milking Time
Milking Time Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Description Bessie is such a hard-working cow. ...
- 错误处理——According to TLD or attribute directive in tag file, attribute test does not accept any expres
应用部署运行的时候出现JSP异常, 发生在使用JSTL库的时候: According to TLD or attribute directive in tag file, attribute valu ...
- CH1401 兔子与兔子
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; ,p=; typedef unsigned long long ULL;//自然溢出 ULL f[ ...
- Project Euler Problem 23-Non-abundant sums
直接暴力搞就行,优化的地方应该还是计算因子和那里,优化方法在这里:http://www.cnblogs.com/guoyongheng/p/7780345.html 这题真坑,能被写成两个相同盈数之和 ...
- git之本地仓库关联远程仓库
首先新建一个github respository 然后在自己本地新建一个maven项目,里面写点东西 如下图,将自己的项目所在地设置为本地git仓库 将本地仓库与远程关联,首先获取远程仓库的地址,点击 ...
- 条件随机场(CRF) - 4 - 学习方法和预测算法(维特比算法)
声明: 1,本篇为个人对<2012.李航.统计学习方法.pdf>的学习总结,不得用作商用,欢迎转载,但请注明出处(即:本帖地址). 2,由于本人在学习初始时有很多数学知识都已忘记,所以为了 ...
- 以P2P网贷为例互联网金融产品如何利用大数据做风控?
以P2P网贷为例互联网金融产品如何利用大数据做风控? 销售环节 了解客户申请意愿和申请信息的真实性:适用于信贷员模式. 风控关键点 亲见申请人,亲见申请人证件,亲见申请人签字,亲见申请人单位. 审 ...
- Codeforces Round #185 (Div. 1 + Div. 2)
A. Whose sentence is it? 模拟. B. Archer \[pro=\frac{a}{b}+(1-\frac{a}{b})(1-\frac{c}{d})\frac{a}{b}+( ...
- ElasticSearch从不懂到会用1—安装篇
连续加班近一个多月,项目终于告一段落了,也腾出时间写一写项目中用到的东西.在这个项目中,我负责的主要是多种业务场景下的数据查询和搜索,其中搜索用到了ElasticSearch搜索引擎.下面主要围绕El ...
- C#将可编译为本地机器码
微软宣布了.net native的开发者预览版,详见这里. 这是一个大家期待了很多年的特性.每年在技术论坛上都有无数的人问,C#能否编译成本地机器码. 有了这个特性之后,更多开发商会开始选择C#来开发 ...