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医联媒体网站建设企业网络组建工作流程

news 2025/9/18 14:15:10

医联媒体网站建设,企业网络组建工作流程,杭州专业建设网站哪里好,上海抖音代运营一、爬虫原理网络爬虫是一种用于自动获取网页内容的程序。它模拟用户浏览网页的过程，通过发送HTTP请求获取网页的源代码，并利用解析和提取技术来获取所需的数据。 1. HTTP请求与响应过程爬虫向目标网站发送HTTP请求，请求包含URL、请求方…

一、爬虫原理

网络爬虫是一种用于自动获取网页内容的程序。它模拟用户浏览网页的过程，通过发送HTTP请求获取网页的源代码，并利用解析和提取技术来获取所需的数据。

1. HTTP请求与响应过程

爬虫向目标网站发送HTTP请求，请求包含URL、请求方法（如GET或POST）、请求头（Headers）等。服务器接收到请求后，会返回HTTP响应，其中包含状态码、响应头和响应体（网页内容）。

2. 常用爬虫技术

请求库：例如requests和aiohttp，用于发送HTTP请求。
解析库：例如BeautifulSoup、lxml和PyQuery，用于解析网页内容。
存储库：例如pandas和SQLite，用于存储爬取的数据。
异步库：例如asyncio和aiohttp，用于实现异步爬虫，提高爬取效率。

二、Python爬虫常用库

1. 请求库

requests：一个简洁而强大的HTTP库，支持HTTP连接保持和连接池、SSL证书验证、Cookies等。
aiohttp：一个基于asyncio的异步HTTP库，适合高并发的爬虫场景。

2. 解析库

BeautifulSoup：一个用于解析HTML和XML的库，简单易用，支持多种解析器。
lxml：一个高效的XML和HTML解析库，支持XPath和CSS选择器。
PyQuery：一个Python版的jQuery，语法与jQuery类似，易于上手。

3. 存储库

pandas：一个强大的数据分析库，提供数据结构和数据分析工具，支持多种文件格式。
SQLite：一个轻量级的数据库，支持SQL查询，适用于小型爬虫项目。

接下来，将通过7个Python爬虫的小案例，帮助大家更好地学习和理解Python爬虫的基础知识。以下是每个案例的简介和源代码：

案例1：爬取豆瓣电影Top250

这个案例使用BeautifulSoup库爬取豆瓣电影Top250的电影名称、评分和评价人数等信息，并将这些信息保存到CSV文件中。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv# 请求URL
url = 'https://movie.douban.com/top250'
# 请求头部
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'
}# 解析页面函数
def parse_html(html):soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')movie_list = soup.find('ol', class_='grid_view').find_all('li')for movie in movie_list:title = movie.find('div', class_='hd').find('span', class_='title').get_text()rating_num = movie.find('div', class_='star').find('span', class_='rating_num').get_text()comment_num = movie.find('div', class_='star').find_all('span')[-1].get_text()writer.writerow([title, rating_num, comment_num])# 保存数据函数
def save_data():f = open('douban_movie_top250.csv', 'a', newline='', encoding='utf-8-sig')global writerwriter = csv.writer(f)writer.writerow(['电影名称', '评分', '评价人数'])for i in range(10):url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(i * 25) + '&filter='response = requests.get(url, headers=headers)parse_html(response.text)f.close()if __name__ == '__main__':save_data()

案例2：爬取猫眼电影Top100

这个案例使用正则表达式和requests库爬取猫眼电影Top100的电影名称、主演和上映时间等信息，并将这些信息保存到TXT文件中。

import requests
import re# 请求URL
url = 'https://maoyan.com/board/4'
# 请求头部
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'
}# 解析页面函数
def parse_html(html):pattern = re.compile('<p class="name"><a href=".*?" title="(.*?)" data-act="boarditem-click" data-val="{movieId:\\\\d+}">(.*?)</a></p>.*?<p class="star">(.*?)</p>.*?<p class="releasetime">(.*?)</p>', re.S)items = re.findall(pattern, html)for item in items:yield {'电影名称': item[1],'主演': item[2].strip(),'上映时间': item[3]}# 保存数据函数
def save_data():f = open('maoyan_top100.txt', 'w', encoding='utf-8')for i in range(10):url = 'https://maoyan.com/board/4?offset=' + str(i * 10)response = requests.get(url, headers=headers)for item in parse_html(response.text):f.write(str(item) + '\n')f.close()if __name__ == '__main__':save_data()

案例3：爬取全国高校名单

这个案例使用正则表达式和requests库爬取全国高校名单，并将这些信息保存到TXT文件中。

import requests
import re# 请求URL
url = 'http://www.zuihaodaxue.com/zuihaodaxuepaiming2019.html'
# 请求头部
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'
}# 解析页面函数
def parse_html(html):pattern = re.compile('<tr class="alt">.*?<td>(.*?)</td>.*?<td><div align="left">.*?<a href="(.*?)" target="_blank">(.*?)</a></div></td>.*?<td>(.*?)</td>.*?<td>(.*?)</td>.*?</tr>', re.S)items = re.findall(pattern, html)for item in items:yield {'排名': item[0],'学校名称': item[2],'省市': item[3],'总分': item[4]}# 保存数据函数
def save_data():f = open('university_top100.txt', 'w', encoding='utf-8')response = requests.get(url, headers=headers)for item in parse_html(response.text):f.write(str(item) + '\n')f.close()if __name__ == '__main__':save_data()

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