【爬虫笔记】第一次写爬虫，爬取新浪新闻网标题

爬虫练手,爬取新浪双色彩,信息并进行分析 import requests from lxml.html import etree url = 'http://zst.aicai.com/ssq/betOrder/' response = requests.get(url) response_html = etree.HTML(response.text) text_path = '/html/body/div[7]/form/div[2]/table/tbody/tr/td/text()' da

爬取新浪的主页面,想采集主要页面的新闻板块的主要条目 import requests from bs4 import BeautifulSoup import re html = requests.get("https://www.sina.com.cn") bsobj = BeautifulSoup(html.text) title=bsobj.find_all("a",{"href":re.compile("https://news

python2.7 爬虫初学习 模块:BeautifulSoup requests 1.获取新浪国内新闻标题 2.获取新闻url 3.还没想好,想法是把第2步的url 获取到下载网页源代码 再去分析源代码 获取新闻详情页 发表时间 新闻来源等数据 结合MySQLdb模块导入到数据库 4.疑惑:期望是整体获取这些字段 发表时间 发布标题 新闻详情内容 新闻来源 任重而道远..都想拜个老师带带了.. #coding:utf-8 import requests from bs4 import Beau

案例一 抓取对象: 新浪国内新闻(http://news.sina.com.cn/china/),该列表中的标题名称.时间.链接. 完整代码: from bs4 import BeautifulSoup import requests url = 'http://news.sina.com.cn/china/' web_data = requests.get(url) web_data.encoding = 'utf-8' soup = BeautifulSoup(web_data.text,'

scrapy有一个简单的入门文档,大家可以参考一下,我感觉官方文档是最靠谱的,也是最真实的. 首先我们先创建一个scrapy的项目 scrapy startproject weather 我采用的是ubuntu12.04的系统,建立项目之后主文件夹就会出现一个weather的文件夹.我们可以通过tree来查看文件夹的结构.可以使用sudoapt-get install tree安装. tree weather weather ├── scrapy.cfg ├── wea.json ├── wea

演示python单线程.多线程.多进程.协程 1 import requests,json,random 2 import re,threading,time 3 from lxml import etree 4 5 lock=threading.Lock() 6 semaphore=threading.Semaphore(100) ###每次限制只能100线程 7 8 user_agent_list = [ 9 "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) Appl

1 __author__ = 'minmin' 2 #coding:utf-8 3 import re,urllib,sgmllib,os 4 5 #根据当前的url获取html 6 def getHtml(url): 7 page = urllib.urlopen(url) 8 html = page.read() 9 page.close() 10 return html 11 12 #根据html获取想要的文章内容 13 def func(str): 14 result= re.finda

"use strict"; let cheerio = require("cheerio"); let http = require("http"); let iconv = require("iconv-lite"); let mainUrl = "http://news.sina.com.cn/world/"; http.get(mainUrl, function(sres) { var chunks

最近在做语义方面的问题,需要反义词.就在网上找反义词大全之类的,但是大多不全,没有我想要的.然后就找相关的网站,发现了http://fanyici.xpcha.com/5f7x868lizu.html,还行能把"老师"-"学生","医生"-"病人"这样对立关系的反义词查出来. 一开始我想把网站中数据库中存在的所有的词语都爬出来(暗网爬虫),但是分析了url的特点: http://fanyici.xpcha.com/5f7x86