python糗百(如何使用python3爬取1000页百度百科条目)

1.如何使用python3爬取1000页百度百科条目

1 问题描述 起始页面 ython 包含许多指向其他词条的页面。

通过页面之间的链接访问1000条百科词条。对每个词条,获取其标题和简介。

2 讨论首先获取页面源码,然后解析得到自己要的数据。这里我们通过urllib或者requests库获取到页面源码,然后通过beautifulsoup解析。

可以看到,标题是在

标签下的。可以看出,简介是在class为lemma-summary的div下的。

可以看出,其他词条的格式都遵循hcom/item/xxx的形式3 实现# coding=utf-8from urllib import requestfrom bs4 import BeautifulSoupimport reimport tracebackimport timeurl_new = set()url_old = set()start_url = '.parser')node = soup.find('h1')title = node.textnode = soup.find('div', class_='lemma-summary')summary = node.text return title, summarydef parse_url(page):soup = BeautifulSoup(page, 'html.parser')links = soup.findAll('a', href=re.compile(r'/item/'))res = set()baikeprefix = 'htt.baidu.com'for i in links:res.add(baikeprefix + i['href']) return resdef write2log(text, name='d:/baike-urllib.log'):with open(name, 'a+', encoding='utf-8') as fp:fp.write('\n')fp.write(text)if __name__ == '__main__':url_new.add(start_url) print('working')time_begin=time.time()count = 1while url_new:url = get_url() try:resp = request.urlopen(url)text = resp.read().decode()write2log('.'.join(parse_title_summary(text)))urls = parse_url(text) for i in urls:add_url(i) print(str(count), 'ok')count += 1except:traceback.print_exc() print(url)time_end=time.time() print('time elapsed: ', time_end - time_begin) print('the end.')输出结果working1 ok略983 ok984 oktime elapsed: 556.4766345024109the end.将urllib替换为第三方库requests:pip install requests略if __name__ == '__main__':url_new.add(start_url) print('working')time_begin = time.time()count = 1while url_new:url = get_url() try: with requests.Session() as s:resp = s.get(url)text = resp.content.decode() # 默认'utf-8'write2log('.'.join(parse_title_summary(text)))urls = parse_url(text) for i in urls:add_url(i) print(str(count), 'ok')count += 1except:traceback.print_exc() print(url)time_end = time.time() print('time elapsed: ', time_end - time_begin) print('the end.')输出略986 ok987 ok988 ok989 oktime elapsed: 492.8088216781616the end.一个通用的爬虫架构包括如下四部分:调度器URL管理器网页下载器网页解析器从以上函数式的写法也可以看出了。下面是面向对象的写法。

$ ls html_downloader.py html_outputer.py html_parser.py spider_main.py url_manager.py1、spider main# coding=utf-8from ex.url_manager import UrlManagerfrom ex.html_downloader import HtmlDownloaderfrom ex.html_parser import HtmlParserfrom ex.html_outputer import HtmlOutputerimport traceback, timeclass SpiderMain(): def __init__(self): self.urls = UrlManager() self.downloader = HtmlDownloader() self.parser = HtmlParser() self.outputer = HtmlOutputer() def crawl(self, url): self.urls.add_url(url) count = 1 while self.urls.is_has_url(): url = self.urls.get_url() try: page = self.downloader.download(url) data, newurls = self.parser.parse(page) self.urls.add_urls(newurls) self.outputer.write2log(data) print(str(count), 'ok') except: traceback.print_exc() print(str(count), 'failed') count += 1if __name__ == '__main__': spider = SpiderMain() start_url = 'htidu.com/item/python' print('crawling') time_begin = time.time() spider.crawl(start_url) time_end = time.time() print('time elapsed:', time_end - time_begin)2、URL manager# coding=utf-8class UrlManager(): def __init__(self, maxurl=1000): self.url_new = set() self.url_old = set() self.max_url = maxurl def add_url(self, url): assert isinstance(url, str) if len(self.url_new) + len(self.url_old) > self.max_url: return if url not in self.url_new and url not in self.url_old: self.url_new.add(url) def add_urls(self, urls): if len(self.url_new) + len(self.url_old) > self.max_url: return for u in urls: self.add_url(u) def get_url(self): t = self.url_new.pop() self.url_old.add(t) return t def is_has_url(self): return self.url_new3、html downloder# coding=utf-8import requestsclass HtmlDownloader(): def download(self, url): resp = requests.get(url) return resp.content.decode()4、html parser# coding=utf-8from bs4 import BeautifulSoupimport reclass HtmlParser(): def __init__(self, baikeprefix = 'httidu.com'): self.baikeprefix = baikeprefix def parse(self, page): soup = BeautifulSoup(page, 'html.parser') node = soup.find('h1') title = node.text node = soup.find('div', class_='lemma-summary') summary = node.text data = title + summary nodes = soup.findAll('a', href=re.compile(r'/item/')) urls = set() 。

2.类中 snip是什么 python

snip 的英文原意是削减,剪去的意思。

在Python 中,snip 就是代表省略代码的意思,把前面的代码贴过来就好了,刚好看到这里。 例如,我们定义了一个类Person():。。。你可以在以后需要再次键入时调用它,snip的意思是“…”内容。

snip 同时也意味着代码片段。

扩展资料:

Python应用:

系统编程:API(Application Programming Interface)是Linux下的一种符号语言,是许多系统管理员理想的编程工具。

图形处理:有PIL、Tkinter等图形库支持,能方便进行图形处理。

数学处理:NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。

文本处理:pythonre模块提供对正则表达式以及SGML和XML分析模块的支持。许多程序员使用python开发XML程序。

数据库编程:程序员可以通过遵循Python db api规范的模块与Microsoft SQL Server、Oracle、Sybase、DB2、MySQL、SQLite和其他数据库通信。Python附带了一个Gadfly模块,它提供了一个完整的SQL环境。

网络编程:为sockets编程提供丰富的模块支持,可以方便快捷地开发分布式应用程序。许多大型软件开发程序如Zope、Mnet和BitTorrent被Google广泛使用。

参考资料:百度百科-Python (计算机程序设计语言)

3.Python爬网页

1、网络爬虫基本原理传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始,获得初始网页上的URL,在抓取网页的过程中,不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。

聚焦爬虫的工作流程较为复杂,需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接,保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后,它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL,并重复上述过程,直到达到系统的某一条件时停止。

2、设计基本思路正如你所说,先到微博登陆页面模拟登录,抓取页面,从页面中找出所有URL,选择满足要求的URL文本说明,模拟点击这些URL,重复上面的抓取动作,直到满足要求退出。3、现有的项目google project网站有一个项目叫做sinawler,就是专门的新浪微博爬虫,用来抓取微博内容。

网站上不去,这个你懂的。不过可以百度一下“python编写的新浪微博爬虫(现在的登陆方法见新的一则微博)“,可以找到一个参考的源码,他是用python2写的。

如果用python3写,其实可以使用urllib.request模拟构建一个带cookies的浏览器,省去对cookies的处理,代码可以更加简短。4、此外看下网络爬虫的百度百科,里面很多比较深入的内容,比如算法分析、策略体系,会大有帮助,从理论角度提升代码的技术层次。

4.Python可以应用在哪些领域

Python语言通俗易懂、简单易学、容易上手,而且具有丰富的第三方库,是非常不错的选择,应用领域也是非常广泛的,比如说:

1、人工智能:Python是人工智能的首选语言,选择人工智能作为就业方向是理所当然的。

2、大数据:Python在大数据上比java更加具有效率,大数据虽然难学,但是Python可以更好的和大数据进行对接,尤其是大数据分析这个方向。

3、网络爬虫:爬虫是进行数据采集的利器,利用Python可以更快的提升对数据抓取的精准程度和速度。

4、全栈工程师:全栈工程师是指掌握多种技能,并能利用多种技能独立完成产品的人,也叫全端工程师

5、自动化运维:运维工作者对Python的需求也很大;

6、自动化测试:Python十分高效,目前做自动化测试的大部分的工作者都需要学习Python帮助提高测试效率。用Python测试也可以说是测试人员必备的工具了。

5.python主要可以做什么

python主要可以做Web 和 Internet开发、科学计算和统计、桌面界面开发、软件开发、后端开发等领域的工作。

Python是一种解释型脚本语言。Python可以应用于众多领域,如:数据分析、组件集成、网络服务、图像处理、数值计算和科学计算等众多领域。互联网公司广泛使用Python来做的事一般有:自动化运维、自动化测试、大数据分析、爬虫、Web 等。

扩展资料

python的主要优点:

简单易学:Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。因有极其简单的说明文档,Python极其容易上手。

运行速度快:Python 的底层是用 C 语言写的,很多标准库和第三方库也都是用 C 写的,运行速度非常快。

免费、开源资源:Python是FLOSS(自由/开放源码软件)之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。

可扩展性:如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开,可以部分程序用C或C++编写,然后在Python程序中使用它们。

参考资料来源:搜狗百科-Python

6.Python IDLE与python有什么区别

一、指代不同

1、Python IDLE:是Python的集成开发环境 ,自1.5.2b1以来已与该语言的默认实现捆绑在一起。

2、python:是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言。

二、用处不同

1、Python IDLE:被打包为Python包装的可选部分,包含许多Linux发行版 。 完全用Python和Tkinter GUI工具包编写( Tcl / Tk的 包装函数)。

2、python:被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的、大型项目的开发。

三、特点不同

1、Python IDLE:是开发 python 程序的基本IDE(集成开发环境),具备基本的IDE的功能,是非商业Python开发的不错的选择。

2、python:在执行时,首先会将.py文件中的源代码编译成Python的byte code(字节码),然后再由Python Virtual Machine(Python虚拟机)来执行这些编译好的byte code。这种机制的基本思想跟Java,.NET是一致的。

参考资料来源:百度百科-Python

参考资料来源:百度百科-Idle

7.python为什么叫爬虫

因为python的脚本特性,易于配置,对字符的处理也非常灵活,就像虫子一样灵活,故名爬虫。

Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承,有益于增强源代码的复用性。

Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言,Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

扩展资料

Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字,让代码看起来整洁美观。它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句,也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。

Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译,以此来强制程序员养成良好的编程习惯。

并且Python语言利用缩进表示语句块的开始和退出(Off-side规则),而非使用花括号或者某种关键字。增加缩进表示语句块的开始,而减少缩进则表示语句块的退出。缩进成为了语法的一部分。

例如if语句:python3。

8.求python大佬

对n个字符合并为一个字符串s1,把s1字符串中小写字母转大写字母,s1转换为列表L1。

根据题意,代码如下:

代码

运行结果:

运行结果1

运行结果2

9.Python 入门书籍有哪些推荐

1、Python基础教程:是经典的Python入门教程书籍,本书层次鲜明,结构严谨。这本书既适合初学者夯实基础,又能帮助Python程序员提升技能,即使是Python方面的技术专家,也能从书里找到实用性极强的内容。

2、Python数据分析(Python for data analysis):该书介绍了ipython 、notebook、Numpy、Scipy和Pandas包的使用等知识点,只要读者掌握了python的基本语法就可以学习,对于提升学习Python十分有效。

3、Python 3程序开发指南:讲述了构成Python语言的8个关键要素,分为不同章节对其进行了详尽的阐述,包括数据类型、控制结构与函数、模块、文件处理、调试、进程与线程、网络、数据库、正则表达式、GUI程序设计等各个方面。适合作为Python语言教科书使用。

4、Python数据分析与挖掘实战:本书的基础部分介绍的详细且全面,是一本Python入门书,在后段中的Demo也很贴近实战,并且介绍了使用Python进行数据挖掘的详细案例,数据和代码都可以下载,有极强的实用性。

5、Python Cookbook:本书介绍了Python在各个领域中的一些技巧和方法,从最基本的字符、文件序列、字典和排序,到进阶的面向对象编程、数据库和数据持久化、XML处理和Web编程,再到高级和抽象的描述符、装饰器、元类、迭代器和生成器,均有涉及。

参考资料来源:百度百科-Python基础教程

参考资料来源:百度百科-Python数据分析

参考资料来源:百度百科-Python 3程序开发指南

参考资料来源:百度百科-Python数据分析与挖掘实战

参考资料来源:百度百科-Python Cookbook

python糗百

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