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爬虫流程
其实把网络爬虫抽象开来看,它无外乎包含如下几个步骤
模拟请求网页。模拟浏览器,打开目标网站。
获取数据。打开网站之后,就可以自动化的获取我们所需要的网站数据。
保存数据。拿到数据之后,需要持久化到本地文件或者数据库等存储设备中。
那么我们该如何使用 Python 来编写自己的爬虫程序呢,在这里我要重点介绍一个 Python 库:Requests。
Requests 使用
Requests 库是 Python 中发起 HTTP 请求的库,使用非常方便简单。
模拟发送 HTTP 请求
发送 GET 请求
当我们用浏览器打开豆瓣首页时,其实发送的最原始的请求就是 GET 请求
import requests
res = requests.get('http://www.douban.com')
print(res)
print(type(res))
>>>
<Response [200]>
<class 'requests.models.Response'>
其实把网络爬虫抽象开来看,它无外乎包含如下几个步骤
模拟请求网页。模拟浏览器,打开目标网站。
获取数据。打开网站之后,就可以自动化的获取我们所需要的网站数据。
保存数据。拿到数据之后,需要持久化到本地文件或者数据库等存储设备中。
那么我们该如何使用 Python 来编写自己的爬虫程序呢,在这里我要重点介绍一个 Python 库:Requests。
Requests 使用
Requests 库是 Python 中发起 HTTP 请求的库,使用非常方便简单。
模拟发送 HTTP 请求
发送 GET 请求
当我们用浏览器打开豆瓣首页时,其实发送的最原始的请求就是 GET 请求
import requests
res = requests.get('http://www.douban.com')
print(res)
print(type(res))
>>>
<Response [200]>
<class 'requests.models.Response'>
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首先,你要安装requests和BeautifulSoup4,然后执行如下代码.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
iurl = 'http://news.sina.com.cn/c/nd/2017-08-03/doc-ifyitapp0128744.shtml'
res = requests.get(iurl)
res.encoding = 'utf-8'
#print(len(res.text))
soup = BeautifulSoup(res.text,'html.parser')
#标题
H1 = soup.select('#artibodyTitle')[0].text
#来源
time_source = soup.select('.time-source')[0].text
#来源
origin = soup.select('#artibody p')[0].text.strip()
#原标题
oriTitle = soup.select('#artibody p')[1].text.strip()
#内容
raw_content = soup.select('#artibody p')[2:19]
content = []
for paragraph in raw_content:
content.append(paragraph.text.strip())
'@'.join(content)
#责任编辑
ae = soup.select('.article-editor')[0].text
这样就可以了
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