当前位置: 首页 > news >正文

爬虫入门练习(文字数据的爬取)

爬取csdn用户的用户简介

学习一下   BeautifulSoup方法

from bs4 import BeautifulSoup
html_content = """
<html>
<head><title>示例网页</title>
</head>
<body><h1 class="main-title">欢迎学习BeautifulSoup</h1><div id="content"><p class="intro">这是第一段文字</p><p>这是第二段文字,包含一个<a href="https://example.com">链接</a></p><ul class="list"><li>项目一</li><li>项目二</li><li>项目三</li></ul></div><div class="footer"><p>页脚信息 © 2023</p></div>
</body>
</html>
"""xml_contnet=BeautifulSoup(html_content,"lxml")  #把 数据转为 xml的形式
xml_title=xml_contnet.title   #可以根据上面内容的标头进行数据的提取
print(xml_title)
#输出文本内容
print(xml_title.text)

他其实就是根据Css选择器进行跟踪相应文本内容的所在地

request库需要去菜鸟教程中学习

现在先创建一个url的真人模拟发包

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url="https://blog.csdn.net/2301_81155391?ops_request_misc=%7B%22request%5Fid%22%3A%2267d363df7a1c85e6c3caac2be0291626%22%2C%22scm%22%3A%2220140713.130064515..%22%7D&request_id=67d363df7a1c85e6c3caac2be0291626&biz_id=206&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-user-null-1-167928411-null-null.nonecase&utm_term=%E6%91%B8%E9%B1%BC%E4%B9%9F%E5%BE%88%E9%9A%BE&spm=1018.2226.3001.4351"heads={ "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/135.0.0.0 Safari/537.36 Edg/135.0.0.0"
}
#使用库进行发送请求
response=requests.get(url=url,headers=heads)  #这个就是使用上面的url 和 head 头进行发包

查看 requests是否能使用 

现在进行爬取内容的定位

右键

复制Css选择器  这个  BeautifulSoup 方法就是可以进行定位  Css选择器 内容的位置

#先使用 库把获取页面的形式转为lxml    然后再进行筛选需要的内容即可
soup=BeautifulSoup(response.text,"lxml")   #把内容进行 lxml 解析result=soup.select("#userSkin > div.user-profile-head > div.user-profile-head-info > div.user-profile-head-info-b > p")  #Css选择器的位置
# 即使 result 只有一个结果但是还是要使用[0]  因为.select 返回的是列表
a=result[0].get_text() #因为是处理的html内容 所以处理的结果都是列表的形式     get_text() 也是进行文本的转换但是 转换的对象仍然是列表的形式
print(a)

爬取多条数据

爬多个数据就涉及到储存的问题

这个就是个人简介的所有信息

最后的结果

http://www.lryc.cn/news/573960.html

相关文章:

  • JavaScript 的 “==” 存在的坑
  • 跨域视角下强化学习重塑大模型推理:GURU框架与多领域推理新突破
  • TypeScript类型定义:Interface与Type的全面对比与使用场景
  • 线程池异步处理
  • 分布式ID生成方式及优缺点详解
  • 【Datawhale组队学习202506】YOLO-Master task03 IOU总结
  • uni-app项目实战笔记23--解决首次加载额外图片带来的网络消耗问题
  • 人工智能、机器人最容易取哪些体力劳动和脑力劳动
  • day03-微服务01
  • 《Nature Commun》(中科院1区, IF17.694): CITE-seq+空间转录组解析SSc免疫异质性
  • MySQL学习(1)——基础库操作
  • 【C++开发】CMake构建工具
  • 系统思考:救火先放火
  • (线性代数最小二乘问题)Normal Equation(正规方程)
  • 【边缘计算】ECA、ECN、ECI
  • 逆向某物 App 登录接口:还原 newSign 算法全流程
  • springboot 提供的可扩展接口
  • Element表格表头合并技巧
  • 30天pytorch从入门到熟练(day1)
  • VS2019调试进入FFmpeg源码
  • Vulkan 学习笔记15—Mipmap 与多重采样
  • 【webSocket】WebSocket全双工通信实战指南
  • 从零开始手写redis(15)实现自己的 HashMap
  • java专题漏洞总结 + 靶场练习
  • 【学习笔记】深入理解Java虚拟机学习笔记——第10章 前端编译与优化
  • RA4M2开发IOT(10)----集成LPS22DF气压计
  • 扫雷中的数学原理
  • AI+预测3D新模型百十个定位预测+胆码预测+去和尾2025年6月22日第116弹
  • 64-Oracle Redo Log
  • 肖臻《区块链技术与应用》第六讲:比特币网络