当前位置: 首页 > news >正文

一条爬虫抓取一个小网站所有数据

一条爬虫抓取一个小网站所有数据

​ 今天闲来无事,写一个爬虫来玩玩。在网上冲浪的时候发现了一个搞笑的段子网,发现里面的内容还是比较有意思的,于是心血来潮,就想着能不能写一个Python程序,抓取几条数据下来看看,一不小心就把这个网站的所有数据都拿到了。

别逗了(biedoul.com)

​ 这个网站主要的数据都是详情在HTML里面的,可以采用lxml模块的xpath对HTML标签的内容解析,获取到自己想要的数据,然后再保存在本地文件中,整个过程是一气呵成的。能够抓取到一页的数据之后,加一个循环就可以抓取到所有页的数据,下面的就是数据展示。

数据展示

废话少说,直接上Python代码

import requests
import csv
from lxml import etree
import timeclass Page:def __init__(self):self.pre_url = "https://www.biedoul.com"self.start_page = 1self.end_page = 15233def askHTML(self, current_page, opportunity):print("=============================== current page => " + str(current_page) + "===============================")try:pre_url = self.pre_url + "/index/" + str(current_page)page = requests.get(url=pre_url)html = etree.HTML(page.content)articles = html.xpath('/html/body/div/div/div/dl')return articlesexcept Exception as e:if opportunity > 0:time.sleep(500)print("=============================== retry => " + str(opportunity) + "===============================")return self.askHTML(current_page, opportunity - 1)else:return Nonedef analyze(self, articles):lines = []for article in articles:data = {}data["link"] = article.xpath("./span/dd/a/@href")[0]data["title"] = article.xpath("./span/dd/a/strong/text()")[0]data["content"] = self.analyze_content(article)picture_links = article.xpath("./dd/img/@src")if (picture_links is not None and len(picture_links) > 0):# print(picture_links)data["picture_links"] = picture_linkselse:data["picture_links"] = []# data["good_zan"] = article.xpath("./div/div/a[@class='pinattn good']/p/text()")[0]# data["bad_bs"] = article.xpath("./div/div/a[@class='pinattn bad']/p/text()")[0]data["good_zan"] = self.analyze_zan(article, "good")# article.xpath("./div/div/a[@class='pinattn good']/p/text()")[0]data["bad_bs"] = self.analyze_zan(article, "bad")# article.xpath("./div/div/a[@class='pinattn bad']/p/text()")[0]lines.append(data)return lines# 解析文章内容def analyze_content(self, article):# 1. 判断dd标签下是否为文本内容content = article.xpath("./dd/text()")if content is not None and len(content) > 0 and not self.is_empty_list(content):return contentcontent = []p_list = article.xpath("./dd")for p in p_list:# 2. 判断dd/.../font标签下是否为文本内容if len(content) <= 0 or content is None:fonts = p.xpath(".//font")for font_html in fonts:font_content = font_html.xpath("./text()")if font_content is not None and len(font_content) > 0:content.append(font_content)# 3. 判断dd/.../p标签下是否为文本内容if len(content) <= 0 or content is None:fonts = p.xpath(".//p")for font_html in fonts:font_content = font_html.xpath("./text()")if font_content is not None and len(font_content) > 0:content.append(font_content)return contentdef analyze_zan(self, article, type):num = article.xpath("./div/div/a[@class='pinattn " + type + "']/p/text()")if num is not None and len(num) > 0:return num[0]return 0def do_word(self):fieldnames = ['index', 'link', 'title', 'content', 'picture_links', 'good_zan', 'bad_bs']with open('article.csv', 'a', encoding='UTF8', newline='') as f:writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)# writer.writeheader()for i in range(self.start_page, self.end_page):articles = self.askHTML(i, 3)if articles is None:continuearticle_list = self.analyze(articles)self.save(writer, article_list)# 保存到文件中def save(self, writer, lines):print("##### 保存中到文件中...")# python2可以用file替代openprint(lines)writer.writerows(lines)print("##### 保存成功...")def is_empty_list(self, list):for l in list:if not self.empty(l):return Falsereturn Truedef empty(self, content):result = content.replace("\r", "").replace("\n", "")if result == "":return Truereturn False# 递归解析文章内容def analyze_font_content(self, font_html, depth):content = []print(depth)font_content_list = font_html.xpath("./font/text()")if font_content_list is not None and len(font_content_list) > 0 and not self.is_empty_list(font_content_list):for font_content in font_content_list:content.append(font_content)else:if depth < 0:return []return self.analyze_font_content(font_html.xpath("./font"), depth - 1)return contentif __name__ == '__main__':page = Page()page.do_word()

在运行下面的代码之前,需要先按照好requests、lxml两个模块,安装命令为:

pip installl requests
pip install lxml

大家对这个爬虫有什么疑问,欢迎给我留言。如果大家对于我这个爬虫创意还不错的话,记得关注微信公众号【智享学习】哟,后续我会分享更多有意思的编程项目。

本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布!

相关文章:

一条爬虫抓取一个小网站所有数据

一条爬虫抓取一个小网站所有数据 ​ 今天闲来无事&#xff0c;写一个爬虫来玩玩。在网上冲浪的时候发现了一个搞笑的段子网&#xff0c;发现里面的内容还是比较有意思的&#xff0c;于是心血来潮&#xff0c;就想着能不能写一个Python程序&#xff0c;抓取几条数据下来看看&am…...

八大排序——快速排序

Hello&#xff0c;大家好&#xff0c;今天分享的八大排序里的快速排序&#xff0c;所谓快速排序是一个叫霍尔的人发明&#xff0c;有很多人可能会觉得为什么不叫霍尔排序&#xff0c;其中原因就是因为它快&#xff0c;快速则体现了它的特点&#xff0c;今天我们就来讲一下快速排…...

【ES】笔记-Class类剖析

Class Class介绍与初体验ES5 通过构造函数实例化对象ES6 通过Class中的constructor实列化对象 Class 静态成员实例对象与函数对象的属性不相通实例对象与函数对象原型上的属性是相通的Class中对于static 标注的对象和方法不属于实列对象&#xff0c;属于类。 ES5构造函数继承Cl…...

数学建模--Seaborn库绘图基础的Python实现

目录 1.绘图数据导入 2. sns.scatterplot绘制散点图 3.sns.barplot绘制条形图 4.sns.lineplot绘制线性图 5.sns.heatmap绘制热力图 6.sns.distplot绘制直方图 7.sns.pairplot绘制散图 8.sns.catplot绘制直方图 9.sns.countplot绘制直方图 10.sns.lmplot绘回归图 1.绘图数…...

lv3 嵌入式开发-2 linux软件包管理

目录 1 软件包管理 1.1流行的软件包管理机制 1.2软件包的类型 1.3软件包的命名 2 在线软件包管理 2.1APT工作原理 2.2更新软件源 2.3APT相关命令 3 离线软件包管理 1 软件包管理 1.1流行的软件包管理机制 Debian Linux首先提出“软件包”的管理机制---Deb软件包 …...

智能小区与无线网络技术

1&#xff0e;1 智能小区 智能小区指的是具有小区智能化系统的小区。所谓小区智能化系统&#xff0c;指的是在 现代计算机网络和通信技术的基础上&#xff0c;将传统的土木建筑技术与计算机技术、自动 控制技术、通信与信息处理技术、多媒体技术等先进技术相结合的自动化和综…...

如何传输文件流给前端

通过链接下载图片&#xff0c;直接http请求然后将文件流返回 注&#xff1a;music.ly是一个下载tiktok视频的免费接口 https://api19-core-c-useast1a.musical.ly/aweme/v1/feed/?aweme_idxxx func (m *FileBiz) DownloadFileV2(ctx *ctrl.Context, fileLink, fileName strin…...

Spring Security OAuth2 远程命令执行漏洞

文章目录 一、搭建环境二、漏洞验证三、准备payload四、执行payload五、变形payload 一、搭建环境 cd vulhub/spring/CVE-2016-4977/ docker-compose up -d 二、漏洞验证 访问 http://192.168.10.171:8080/oauth/authorize?response_type${233*233}&client_idacme&s…...

Python之并发编程介绍

一、并发编程介绍 1.1、串行、并行与并发的区别 串行(serial)&#xff1a;一个CPU上&#xff0c;按顺序完成多个任务并行(parallelism)&#xff1a;指的是任务数小于等于cpu核数&#xff0c;即任务真的是一起执行的并发(concurrency)&#xff1a;一个CPU采用时间片管理方式&am…...

GO语言网络编程(并发编程)并发介绍,Goroutine

GO语言网络编程&#xff08;并发编程&#xff09;并发介绍&#xff0c;Goroutine 1、并发介绍 进程和线程 A. 进程是程序在操作系统中的一次执行过程&#xff0c;系统进行资源分配和调度的一个独立单位。 B. 线程是进程的一个执行实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更…...

英语连词总结

前言 总结一些常用的英语连词&#xff0c;以下用法只是我希望我自己这么用。分类我可能分的不好&#xff0c;慢慢积累&#xff0c;慢慢改进。 1&#xff09;表递进: firstly、secondly、thirdly、finally、af first、at the beginning、in the end、to begin with&#xff0…...

LeetCode 92. Reverse Linked List II【链表,头插法】中等

本文属于「征服LeetCode」系列文章之一&#xff0c;这一系列正式开始于2021/08/12。由于LeetCode上部分题目有锁&#xff0c;本系列将至少持续到刷完所有无锁题之日为止&#xff1b;由于LeetCode还在不断地创建新题&#xff0c;本系列的终止日期可能是永远。在这一系列刷题文章…...

【图论】Floyd

算法提高课笔记&#xff09; 文章目录 例题牛的旅行题意思路代码 排序题意思路代码 观光之旅题意思路代码 例题 牛的旅行 原题链接 农民John的农场里有很多牧区&#xff0c;有的路径连接一些特定的牧区。 一片所有连通的牧区称为一个牧场。 但是就目前而言&#xff0c;你…...

SpringCloudAlibaba Gateway(三)-整合Sentinel功能路由维度、API维度进行流控

Gateway整合Sentinel ​ 前面使用过Sentinel组件对服务提供者、服务消费者进行流控、限流等操作。除此之外&#xff0c;Sentinel还支持对Gateway、Zuul等主流网关进行限流。 ​ 自sentinel1.6.0版开始&#xff0c;Sentinel提供了Gateway的适配模块&#xff0c;能针对路由(rou…...

【笔试强训选择题】Day38.习题(错题)解析

作者简介&#xff1a;大家好&#xff0c;我是未央&#xff1b; 博客首页&#xff1a;未央.303 系列专栏&#xff1a;笔试强训选择题 每日一句&#xff1a;人的一生&#xff0c;可以有所作为的时机只有一次&#xff0c;那就是现在&#xff01;&#xff01; 文章目录 前言一、Day…...

DAY08_MyBatisPlus——入门案例标准数据层开发CRUD-Lombok-分页功能DQL编程控制DML编程控制乐观锁快速开发-代码生成器

目录 一 MyBatisPlus简介1. 入门案例问题导入1.1 SpringBoot整合MyBatisPlus入门程序①&#xff1a;创建新模块&#xff0c;选择Spring初始化&#xff0c;并配置模块相关基础信息②&#xff1a;选择当前模块需要使用的技术集&#xff08;仅保留JDBC&#xff09;③&#xff1a;手…...

分光棱镜BS、PB、NPBS的区别

BS&#xff08;分光棱镜&#xff09;&#xff1a;对入射偏振敏感&#xff0c;线偏振角度会影响分光比。若入射的是自然光或圆偏振光&#xff0c;则按50&#xff1a;50分光。分束的时候只管分能量&#xff0c;理想器件下出射的两路光偏振态还是原来的样子&#xff0c;实际工艺缺…...

人工智能论文通用创新点(一)——ACMIX 卷积与注意力融合、GCnet(全局特征融合)、Coordinate_attention、SPD(可替换下采样)

1.ACMIX 卷积与注意力融合 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2111.14556.pdf 为了实现卷积与注意力的融合,我们让特征图经过两个路径,一个路径经过卷积,另外一个路径经过Transformer,但是,现在有一个问题,卷积路径比较快,Transformer比较慢。因此,我们让Q,K,V通过1*1的…...

您的计算机已被[new_day@torguard.tg].faust 勒索病毒感染?恢复您的数据的方法在这里!

导言&#xff1a; 随着科技的迅速发展&#xff0c;网络空间也变得越来越危险&#xff0c;而勒索病毒则是网络威胁中的一个严重问题。 [ new_daytorguard.tg ].faust 勒索病毒是最新的威胁之一&#xff0c;采用高度复杂的加密技术&#xff0c;将受害者的数据文件锁定&#xff0c…...

18--Elasticsearch

一 Elasticsearch介绍 1 全文检索 Elasticsearch是一个全文检索服务器 全文检索是一种非结构化数据的搜索方式 结构化数据&#xff1a;指具有固定格式固定长度的数据&#xff0c;如数据库中的字段。 非结构化数据&#xff1a;指格式和长度不固定的数据&#xff0c;如电商网站…...

OpenLayers 可视化之热力图

注&#xff1a;当前使用的是 ol 5.3.0 版本&#xff0c;天地图使用的key请到天地图官网申请&#xff0c;并替换为自己的key 热力图&#xff08;Heatmap&#xff09;又叫热点图&#xff0c;是一种通过特殊高亮显示事物密度分布、变化趋势的数据可视化技术。采用颜色的深浅来显示…...

地震勘探——干扰波识别、井中地震时距曲线特点

目录 干扰波识别反射波地震勘探的干扰波 井中地震时距曲线特点 干扰波识别 有效波&#xff1a;可以用来解决所提出的地质任务的波&#xff1b;干扰波&#xff1a;所有妨碍辨认、追踪有效波的其他波。 地震勘探中&#xff0c;有效波和干扰波是相对的。例如&#xff0c;在反射波…...

C++_核心编程_多态案例二-制作饮品

#include <iostream> #include <string> using namespace std;/*制作饮品的大致流程为&#xff1a;煮水 - 冲泡 - 倒入杯中 - 加入辅料 利用多态技术实现本案例&#xff0c;提供抽象制作饮品基类&#xff0c;提供子类制作咖啡和茶叶*//*基类*/ class AbstractDr…...

Flask RESTful 示例

目录 1. 环境准备2. 安装依赖3. 修改main.py4. 运行应用5. API使用示例获取所有任务获取单个任务创建新任务更新任务删除任务 中文乱码问题&#xff1a; 下面创建一个简单的Flask RESTful API示例。首先&#xff0c;我们需要创建环境&#xff0c;安装必要的依赖&#xff0c;然后…...

C++初阶-list的底层

目录 1.std::list实现的所有代码 2.list的简单介绍 2.1实现list的类 2.2_list_iterator的实现 2.2.1_list_iterator实现的原因和好处 2.2.2_list_iterator实现 2.3_list_node的实现 2.3.1. 避免递归的模板依赖 2.3.2. 内存布局一致性 2.3.3. 类型安全的替代方案 2.3.…...

脑机新手指南(八):OpenBCI_GUI:从环境搭建到数据可视化(下)

一、数据处理与分析实战 &#xff08;一&#xff09;实时滤波与参数调整 基础滤波操作 60Hz 工频滤波&#xff1a;勾选界面右侧 “60Hz” 复选框&#xff0c;可有效抑制电网干扰&#xff08;适用于北美地区&#xff0c;欧洲用户可调整为 50Hz&#xff09;。 平滑处理&…...

盘古信息PCB行业解决方案:以全域场景重构,激活智造新未来

一、破局&#xff1a;PCB行业的时代之问 在数字经济蓬勃发展的浪潮中&#xff0c;PCB&#xff08;印制电路板&#xff09;作为 “电子产品之母”&#xff0c;其重要性愈发凸显。随着 5G、人工智能等新兴技术的加速渗透&#xff0c;PCB行业面临着前所未有的挑战与机遇。产品迭代…...

涂鸦T5AI手搓语音、emoji、otto机器人从入门到实战

“&#x1f916;手搓TuyaAI语音指令 &#x1f60d;秒变表情包大师&#xff0c;让萌系Otto机器人&#x1f525;玩出智能新花样&#xff01;开整&#xff01;” &#x1f916; Otto机器人 → 直接点明主体 手搓TuyaAI语音 → 强调 自主编程/自定义 语音控制&#xff08;TuyaAI…...

深入解析C++中的extern关键字:跨文件共享变量与函数的终极指南

&#x1f680; C extern 关键字深度解析&#xff1a;跨文件编程的终极指南 &#x1f4c5; 更新时间&#xff1a;2025年6月5日 &#x1f3f7;️ 标签&#xff1a;C | extern关键字 | 多文件编程 | 链接与声明 | 现代C 文章目录 前言&#x1f525;一、extern 是什么&#xff1f;&…...

智能仓储的未来:自动化、AI与数据分析如何重塑物流中心

当仓库学会“思考”&#xff0c;物流的终极形态正在诞生 想象这样的场景&#xff1a; 凌晨3点&#xff0c;某物流中心灯火通明却空无一人。AGV机器人集群根据实时订单动态规划路径&#xff1b;AI视觉系统在0.1秒内扫描包裹信息&#xff1b;数字孪生平台正模拟次日峰值流量压力…...