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Python爬虫学习,python学习笔记

2019-10-21 作者:www.8455.com   |   浏览(60)

零基础学习Python,学习的年月加起来有三个多月了,作为三个尚无学过编制程序语言,只懂if语句的初学者,刚开端读书的时候看懂语法花了过多时间,语法基本没难点今后又发掘有成都百货上千第三方库,那学起来的确是从入门到入坟。后来察觉爬虫挺风趣的,经过不懈努力,死了大多头脑细胞,在做别的交事务的时候还在想代码,在如此的状态下终于写出了第多少个爬虫并打响抓取了数据,尽管代码很烂(烂到不敢看),但依然想记录下来,让未来的自身看看早先的大团结多么水!

编写翻译蒙受:python v3.5.0, mac osx 10.11.4

案例一

来源:MOOC
讲师:北理工 嵩天

其后生可畏爬虫要爬的是某生鲜品牌在天猫百货店直营店上的全部商品消息(包含商品名称、价格、销量和评价),在Chrome上开垦网址,在商品名那么些使用检查,看见是在一个<a>标签中,复制商品名称到网页源代码中追寻开采未有结果,尝试了瞬间价位也是平等未有结果,表明那些音信都是通过js异步加载的。这时就切换成network,重新载入页面,再去type是xhr、JavaScript、json的项逐项查看,终于在一个xhr的headers里看看贰个与原网站相似但多了有些事物的url,多的事物揣度是该专卖店的厂家id,尝试打开url,开采是二个从未有过图片,排版也非常粗略的网页,源代码里也可以有商品音讯,OK,那就是要爬取的的确目的。这里也尝试了把url里部分音讯比方callback、json等去掉,只留下id有关音信,有多个id相关,三个mid,二个wid,分别去试,发掘集团id是mid,即只留下mid消息,网页也能成功开辟。

其三方库:针对网页剖判,python有抬高的第三方库如:

BeautifulSoup, urllib, requests etc.
能够因此import来引进内定第三方库,通过from lib import function导入第三方库中的钦命函数。如:
import requests, urllib.request, time, os from bs4 import BeautifulSoup # 导入需要用到的第三方库

抓取对象:

学习目标:
精晓定向互联网数据爬取和网页深入分析的为主工夫
the Website is the API...

接下来领头写代码,用到的库有requests、BeautifulSoup、csv,

对网页进行剖析:BeautifulSoup & url lib

url = 'https://www.ncbi.nlm.nih.gov/core/alerts/alerts.js_=1462105646975' wb_dt=requests.get(url) soup=BeautifulSoup(wb_dt.text,'lxml')
上述代码能够解析钦命url中的HTML, 通过requests中的get形式赢得。
wb_dt.text能够获得HTML的纯文本文件。
BeautifulSoup(wb_dt.text,'lxml')则能对传播的纯文本文件接纳lxml库进行解析。

天涯论坛国内音信(http://news.sina.com.cn/china/),该列表中的标题名称、时间、链接。

1.python ide

文本ide:IDLE,Sublime    Text
集成ide:Pycharm,Anaconda&Spyder,Wing,Visual Studio & PTVS,Eclipse & PyDev,Canopy

 

暗中同意源太慢:
阿里云
中国防科技(science and technology)高校
豆瓣(douban)
浙大东军事和政治高校学
科大

1 import requests
2 from bs4 import BeautifulSoup
3 import csv
4 
5 wb_data = requests.get(url)
6 soup = BeautifulSoup(wb_data.text, 'lxml')
筛选需求的新闻:soup.select('selector')

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能够因此chrome浏览器中的检查查询钦点成分的职位,复制selector到
soup.select('selector')

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这一步骤首如若为着筛选所选成分特殊的职位,selector只要能钦定到所需音信的地点就可以。

详见解释:

2.互连网爬虫法则

运转,出错,错误原因:HTTPError: HTTP Error 302: The HTTP server returned a redirect error that would lead to an infinite loop.

动态网页深入分析

当我们必要爬取动态网页多量页面音讯时,大家能够从不断response为HTML的headers中寻觅规律。如图所示,大家发掘其接二连三加载其实是在回去时反复通过request中url的变动生成。

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1. 先是插入须要利用的库:BeautifulSoup、requests,然后剖判网页。分析完后print下,确认是不是深入分析准确。

2.1 Requests库 自动爬取html页面

#设置形式 管理员权限运行cmd安装
pip install requests -i

#测试下
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#requests库7个第豆蔻梢头措施:
a、requests.request() 构造一个呼吁,支撑以下各艺术的底子措施
b、requests.get() 获取HTML网页的主要方法,对应于HTTP的GET
c、requests.head() 获取HTML网页头音信的措施,对应于HTTP的HEAD
d、requests.post() 向HTML网页提交POST伏乞的方法,对应于HTTP的POST
e、requests.put() 向HTML网页提交PUT诉求的主意,对应于HTTP的PUT
f、requests.patch() 向HTML网页提交局地修改须求,对应于HTTP的PATCH
g、requests.delete() 向HTML页面提交删除伏乞,对应于HTTP的DELETE

r = requests.get(url)     
        r是回去贰个暗含服务器能源的Response对象,右侧是布局三个向服务器诉求能源的Request对象
       
requests.get(url,params=None,**kwargs)  完整格式
    params:url中的额外参数,字典或然字节流格式可选
    **kwargs:12个调节访问参数可选
张开源码可以见到,get方法是调用requests方法封装的,实际上7个点子中,别的6个都以由request方法封装
   
Response对象常用5天性子
    r.status_code HTTP央求的回来状态,200代表连接成功,404代表退步
    r.text HTTP响应内容的字符串方式,即,url对应的页面内容
    r.encoding 从HTTP header中估量的响应内容编码方式,假若header中不设有charset,则以为编码为ISO-8859-1
    r.apparent_encoding 从内容中深入分析出的响应内容编码方式(备选编码形式)
    r.content HTTP响应内容的二进制形式
       
requests库异常
  requests.ConnectionError 互连网连接错误非常,如DNS查询战败、拒绝连接等
    requests.HTTPError HTTP错误极其
    requests.UMuranoLRequired U阿斯顿·马丁DB11L缺点和失误万分
    requests.TooManyRedirects 当先最大重定向次数,发生重定向极度
    requests.ConnectTimeout 连接远程服务器超时格外
    requests.Timeout 乞求USportageL超时,发生超时格外
           
爬取网页的通用代码框架
import requests
def getHTMLText(url):
    try:
        r = requests.get(url,timeout=30)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text
    except:
        return "发生十二分"
if __name__ == "__main__":
    url = "
    print(getHTMLText(url))   

http左券对能源的6中操作:   
GET 央求获取USportageL地方的能源
HEAD 央浼获取U路虎极光L地点财富的响应新闻告知,即获得该财富的头顶消息
POST 须求向UENVISIONL地方的财富后附加新的数额
PUT 供给向U福特ExplorerL地点存款和储蓄叁个财富,覆盖原UEvoqueL地方的财富
PATCH 乞请局地更新ULX570L地点的能源,即改换该处财富的片段故事情节
DELETE 乞求删除UHighlanderL地点存款和储蓄的能源  

透过U奇骏L和下令管理能源,操作独立无状态,网络通道及服务器成为了黑盒子

理解PATCH和PUT的区别:
假若UCR-VL地点有风华正茂组数据UserInfo,富含UserID、UserName等十柒个字段
须求:客户修改了UserName,别的不改变
. 选取PATCH,仅向ULacrosseL提交UserName的风华正茂对更新央浼
. 采用PUT,必须将富有18个字段风流倜傥并交给到U传祺L,未提交字段被删去
PATCH的最根本金和利息润:节省网络带宽

http协议与requests库功用是千篇风流倜傥律的

requests.request()
requests.request(method, url, **kwargs)
method : 诉求方式,对应get/put/post等7种
∙ url : 拟获取页面包车型大巴url链接
∙ **kwargs: 调节访谈的参数,共十三个

method : 央浼情势
r = requests.request('GET', url, **kwargs)
r = requests.request('HEAD', url, **kwargs)
r = requests.request('POST', url, **kwargs)
r = requests.request('PUT', url, **kwargs)
r = requests.request('PATCH', url, **kwargs)
r = requests.request('delete', url, **kwargs)
r = requests.request('OPTIONS', url, **kwargs)

**kwargs: 调整访谈的参数,均为可挑选
params : 字典或字节种类,作为参数增到url中
data : 字典、字节连串或文件对象,作为Request的源委
json : JSON格式的多寡,作为Request的剧情
headers : 字典,HTTP定制头
cookies : 字典或CookieJar,Request中的cookie
auth : 元组,支持HTTP认证功用
files : 字典类型,传输文件
timeout : 设定超时时间,秒为单位
proxies : 字典类型,设定访问代理服务器,能够增Garden录认证
allow_redirects : True/False,默以为True,重定向开关
stream : True/False,默感到True,获取内容登时下载按键
verify : True/False,默感觉True,认证SSL证书按键
cert : 本地SSL证书路径

被重定向了,思考要投入headers,对要爬取的网页检查,切换成network,重新载入,去复制里面headers里的user-agent和cookie音信,那样就能够伪装成浏览器在发送request,增加了headers之后重试,print(soup)能够收获网页源代码。

实战源代码 1 爬取霉霉照片

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个中程导弹入的os模块可以看清目录是或不是留存以致新建目录。
os.makedir(path)os.makedirs(path)的区分在于若父级目录空中楼阁,则os.makedir(path)会报错,而os.makedirs(path)则会连同父级目录一齐成立
os.path.exists(path)则足以检查目录是还是不是留存

from bs4 import BeautifulSoup

import requests

url = ''

web_data = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(web_data.text,'lxml')

print(soup)

2.2 robots.txt 互连网爬虫排除标准

小框框,数据量小,爬取速度不灵动,Requests库 , 十分之八上述   ,   爬取网页 玩转网页
中规模,数据规模很大,爬取速度敏感,Scrapy库 ,爬取网址 爬取种类网站
科学普及,寻觅引擎爬取,速度关键 ,定制开辟,爬取全网

限定互连网爬虫:1.源于考察 2.robots共谋

接下去要牢固商品音讯,对商品名称检查,在<a>标签中,copy selector,在检索里粘贴,去掉前边部分,只留下父级标签,共有39条找出结果,与网页上货色数量后生可畏致

总结 1

1、第三方库能够能够的剖判大家须要爬取的网页
2、通过刷新发掘,观望response能够窥见request规律,进而抓取静态网页
3、针对富有反爬虫的网页,能够应用time库中的
time.sleep(seconds)来减少访问频率。到场header和proxies也能够幸免针对ip的反爬取。
4、常用user agent https://blog.phpgao.com/user_agent_collection.html

那时候,大家得以看来,解析出来的网页里面有过多乱码,并从未科学分析。观望下结果,见到开端的那句:

2.3 实战项目

a.爬取京东某网页

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b、爬取亚马逊某网页 有来源调查防爬虫

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c.爬取百度寻找关键词

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d.网络图片的爬取和储存

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import requests
import os
url = ""
root = "D://pics//"
path = root url.split('/')[-1]
try:
    if not os.path.exists(root):
        os.mkdir(root)
    if not os.path.exists(path):
        r = requests.get(url)
        with open(path,'wb') as f:
            f.write(r.content)
            f.close()
            print("文件保留成功")
    else:
        print("文件已存在")
except:
    print("爬取退步")

 

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实战源代码 2 爬取大器晚成页商品数量(初识API)

BeautifulSoup文档
https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/
运用正则表达式

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**筛选出选定区域的字符串.strings **
去除字符串中的大片空格区域.stripped_strings
黄金时代体化代码

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####总结 2

  • 观望推广和转转href与健康商品消息之间的不一样,能够透过
    soup.select('a[href^="http://bj.58.com/"]')
  • 察觉再次回到值不对时,值大概由js,node.js等生成
    打印soup 搜索变量名再从network文件凭经验中找出

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主要看response返回的值为文本的文件  
确定目标后看url和headers,遇到反爬将cookies等全部写入headers中逐个尝试,此次实践,request中需要加referee  
**此次找寻流程:**  
从按前面提到的方法,网页中检查浏览量。  

![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/2027713-10fbc918ea818def.png)


发现soup返回值不对,查询soup值发现所含值为0。  

![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/2027713-bd6fe4c68ca93496.png)

推测其值可能由js或者node.js控制,**重新加载页面**查询network中的js文件,查看返回值为文本的文件。  

![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/2027713-e50f2f111e38cc09.png)

找到目标文件后,查看其headers。  

![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/2027713-c902f8f417b09748.png)

根据headers编译探索request请求(针对反爬)  

![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/2027713-170f1427e6c0d425.png)


All source code can be downloaded at GitHub:  
[https://github.com/jacobkam/WebCrawlerLearning.git](https://link.jianshu.com?t=https://github.com/jacobkam/WebCrawlerLearning.git)

<meta content="text/html; charset=utf-8" http-equiv="Content-type"/>

3.互联网爬虫准绳之提取

 

【charset=utf-8】表示最近内容的字符集是行使utf-8编码格式,所以大家须求用encoding来解锁下,那时就能够分析出来平时内容。

3.1 Beautiful Soup库入门

#安装

pip install beautifulsoup4

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#测试下

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html文档  等价于  标签树  等价于 BeautifulSoup类

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Beautiful Soup库,也叫beautifulsoup4 或bs4
预订引用格局如下,即着重是用BeautifulSoup类
import bs4 from
import bs4 from BeautifulSoup

4种剖判器:
soup = BeautifulSoup('<html>data</html>','html.parser')
bs4的HTML解析器   BeautifulSoup(mk,'html.parser')     安装bs4库
lxml的HTML解析器    BeautifulSoup(mk,'lxml')             pip install lxml
lxml的XML解析器        BeautifulSoup(mk,'xml')             pip install lxml
html5lib的分析器    BeautifulSoup(mk,'html5lib')     pip install html5lib

BeautifulSoup类5种为主因素:
Tag 标签,最宗旨的音讯公司单元,分别用<>和</>注明开首和最终
Name 标签的名字,<p>…</p>的名字是'p',格式:<tag>.name
Attributes 标签的习性,字典格局社团,格式:<tag>.attrs
NavigableString 标签内非属性字符串,<>…</>中字符串,格式:<tag>.string
Comment 标签内字符串的注释部分,风度翩翩种特殊的Comment类型

 

Tag 标签:
其他存在于HTML语法中的标签都得以用soup.<tag>访谈取得
当HTML文书档案中留存多个风姿罗曼蒂克律<tag>对应内容时,soup.<tag>再次来到第4个

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Tag的name(名字):每一个<tag>都有投机的名字,通过<tag>.name获取,字符串类型

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Tag的attrs(属性):多少个<tag>可以有0或多少个特性,字典类型

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Tag的NavigableString:NavigableString能够超越来越多个档案的次序
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Tag的Comment:Comment是日新月异种特殊类型

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html可能xml都是树形结构

三种遍历方式:下行遍历、下行遍历、平行遍历

 

BeautifulSoup类型是标签树的根节点
下水遍历:
.contents 子节点的列表,将<tag>全体儿子节点存入列表
.children 子节点的迭代类型,与.contents类似,用于循环遍历外孙子节点
.descendants 子孙节点的迭代类型,富含全数子孙节点,用于循环遍历
遍历外甥节点
for child in soup.body.children:
    print(child)
遍历子孙节点
for child in soup.body.descendants:
    print(child)

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标签树的上行遍历
品质表达
.parent 节点的老爹标签
.parents 节点先辈标签的迭代类型,用于循环遍历先辈节点
遍历全部先辈节点,包蕴soup本人,所以要有别于判别

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标签树的平行遍历  同三个爹爹下
本性表明
.next_sibling 重返遵照HTML文本顺序的下二个平行节点标签
.previous_sibling 重回遵照HTML文本顺序的上一个平行节点标签
.next_siblings 迭代类型,再次回到遵照HTML文本顺序的承继全数平行节点标签
.previous_siblings 迭代类型,重回遵照HTML文本顺序的前续全数平行节点标签
遍历后续节点
for sibling in soup.a.next_sibling:
    print(sibling)
遍历前续节点
for sibling in soup.a.previous_sibling:
    print(sibling)

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基于bs4库的HTML格式输出  如何让html页面越发温馨的出口
bs4库的prettify()方法
.prettify()为HTML文本<>及其内容充实更加'n'
.prettify()可用于标签,方法:<tag>.prettify()
bs4库的编码
bs4库将其他HTML输入都改为utf‐8编码
Python 3.x暗中认可协理编码是utf‐8,剖析无障碍

 

 

from bs4 import BeautifulSoup

import requests

url = ''

web_data = requests.get(url)

web_data.encoding = 'utf-8'

soup = BeautifulSoup(web_data.text,'lxml')

print(soup)

3.2 新闻公司与提取

音信符号的三种格局:xml、json、yaml
标记后的音讯可变成新闻公司结构,扩张了音讯维度
标识的构造与新闻少年老成致享有关键价值
标志后的音信可用以通讯、存款和储蓄或出示
标记后的音讯更有利程序领会和使用

文本、声音、图像、视频

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XML 最初的通用音信符号语言,可扩充性好,但麻烦    Internet上的音信交互与传递
JSON 音信有项目,相符程序管理(js),较XML简洁      移动应用云端和节点的新闻通讯,无注释
YAML 消息无类型,文本新闻比例最高,可读性好       各个系统的布局文件,有注释易读

 

音讯提取的相似方法
从标志后的音讯中提取所关怀的剧情xml、json、yaml
艺术风流罗曼蒂克:完整深入分析消息的号子方式,再领取关键音讯
亮点:音信解析正确
缺陷:提取进程繁缛,速度慢
办法二:无视标识格局,直接搜索关键新闻  对音信的文件查找函数就可以
亮点:提取进程简单,速度很快
症结:提取结果准确性与消息内容相关
人多势众方法:结合情势分析与追寻方法,提取关键音讯
亟待标识解析器及文件查找函数

 

<>.find_all(name, attrs, recursive, string, **kwargs)
归来三个列表类型,存款和储蓄查找的结果
∙ name : 对标签字称的寻觅字符串
∙ attrs: 对标签属性值的物色字符串,可申明属性检索
∙ recursive: 是或不是对儿孙全体找寻,暗中同意True
∙ string: <>…</>中字符串区域的搜寻字符串

<tag>(..) 等价于<tag>.find_all(..)
soup(..) 等价于soup.find_all(..)

扩大方法:

<>.find() 搜索且只回去二个结出,同.find_all()参数
<>.find_parents() 在长辈节点中寻找,重临列表类型,同.find_all()参数
<>.find_parent() 在前辈节点中回到多个结果,同.find()参数
<>.find_next_siblings() 在延续平行节点中检索,重临列表类型,同.find_all()参数
<>.find_next_sibling() 在后续平行节点中回到二个结实,同.find()参数
<>.find_previous_siblings() 在前序平行节点中追寻,重临列表类型,同.find_all()参数
<>.find_previous_sibling() 在前序平行节点中回到一个结出,同.find()参数

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1 name_list = soup.select('dd.5c 22 detail5c 22 > a')
  1. 分析出网页后,最初抓取我们必要的内容。首先,先补充几点知识。

3.3 实例:高校排行爬取

#CrawUnivRankingB.py
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import bs4

def getHTMLText(url):
    try:
        r = requests.get(url, timeout=30)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text
    except:
        return ""

def fillUnivList(ulist, html):
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    for tr in soup.find('tbody').children:
        if isinstance(tr, bs4.element.Tag):
            tds = tr('td')
            ulist.append([tds[0].string, tds[1].string, tds[3].string])

def printUnivList(ulist, num):
    tplt = "{0:^10}t{1:{3}^10}t{2:^10}"
    print(tplt.format("排名","学校名称","总分",chr(12288)))
    for i in range(num):
        u=ulist[i]
        print(tplt.format(u[0],u[1],u[2],chr(12288)))

def main():
    uinfo = []
    url = 'https://www.zuihaodaxue.cn/zuihaodaxuepaiming2016.html'
    html = getHTMLText(url)
    fillUnivList(uinfo, html)
    printUnivList(uinfo, 20) # 20 univs
main()

 

运作,出错,错误原因:不正规的selector,思量是"detail"这里的主题素材,于是选拔soup.select('dd."detail" > a'),照旧极度,不明白怎么管理“”那样的特殊字符,试过正则,soup.find(),都丰富,没辙了就想不写css样式了,只用竹签dd > a,先找找,发现39条搜索结果,与事先同豆蔻梢头,对于如此数据少的网页照旧被笔者取巧了(汗颜,水平太次)。同样的秘技来牢固其他消息,价格用的是div > span,查找到117条,正好39的3倍,留心看率先个span标签文本是¥,第叁个是价格,第多少个是销量,那样使用list的切条作用就足以分获价格和销量的音讯了。再寻觅评价,h4 > a > span,找到29条,回网页看了下,开掘39天商品消息里最终10条是本店推荐介绍,即共有29件商品,10件推介,未有关联,前面使用zip函数能够去掉不对称的10条音讯。

看下边代码中的第风流洒脱行,soup.select('.news-item'),收取含有一定CSS属性的要素时,比如:

4.互连网爬虫之实战

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寻觅具备class为news-item的要素,class名前边需求加点(.),即斯洛伐克语状态下的句号;

4.1正则表明式

正则表达式语法由字符和操作符构成
常用操作符
. 代表别的单个字符
[ ] 字符集,对单个字符给出取值范围[abc]表示a、b、c,[a‐z]意味着a到z单个字符
[^ ] 非字符集,对单个字符给出排除范围[^abc]表示非a或b或c的单个字符
* 前二个字符0次或极端次扩展abc* 表示ab、abc、abcc、abccc等

  • 前一个字符1次或极端次增加abc 表示abc、abcc、abccc等
    ? 前一个字符0次或1次扩张abc? 表示ab、abc
    | 左右表明式任性多个abc|def 表示abc、def
    {m} 增添前五个字符m次ab{2}c表示abbc
    {m,n} 扩充前四个字符m至n次(含n) ab{1,2}c表示abc、abbc
    ^ 相配字符串开端^abc表示abc且在二个字符串的上马
    $ 相称字符串结尾abc$表示abc且在叁个字符串的终极
    ( ) 分组标识,内部只可以动用| 操作符(abc)表示abc,(abc|def)表示abc、def
    d 数字,等价于[0‐9]
    w 单词字符,等价于[澳门新萄京官方网站,A‐Za‐z0‐9_]

经文正则表明式
^[A‐Za‐z] $  由贰十八个字母组成的字符串
^[A‐Za‐z0‐9] $    由二十几个假名和数字构成的字符串
^‐?d $    整数情势的字符串
^[0‐9]*[1‐9][0‐9]*$    正整数格局的字符串
[1‐9]d{5}    中华人民共和国国内邮编,6位
[u4e00‐u9fa5]    相配中文字符
d{3}‐d{8}|d{4}‐d{7}    本国电话号码,010‐68913536

ip地址
确切写法0‐99: [1‐9]?d
100‐199: 1d{2}
200‐249: 2[0‐4]d
250‐255: 25[0‐5]
(([1‐9]?d|1d{2}|2[0‐4]d|25[0‐5]).){3}([1‐9]?d|1d{2}|2[0‐4]d|25[0‐5])

raw string类型(原生字符串类型)
re库选取raw string类型表示正则表达式,表示为:r'text' 举个例子: r'[1‐9]d{5}'      r'd{3}‐d{8}|d{4}‐d{7}'
raw string是不带有对转义符再度转义的字符串
re库也足以运用string类型表示正则表明式,但更麻烦
例如:
'[1‐9]\d{5}'
'\d{3}‐\d{8}|\d{4}‐\d{7}'
提议:当正则表明式包涵转义符时,使用raw string

re库主要作用函数
re.search() 在三个字符串中追寻匹配正则表达式的第二个地方,重临match对象
re.match() 从二个字符串的发轫地方起相称正则表明式,再次来到match对象
re.findall() 寻觅字符串,以列表类型重临全体能合作的子串
re.split() 将三个字符串依据正则表明式相配结果开展分割,再次回到列表类型
re.finditer() 搜索字符串,再次回到叁个协作结果的迭代类型,各种迭代成分是match对象
re.sub() 在三个字符串中替换全部相配正则表明式的子串,重临替换后的字符串

 

re.search(pattern, string, flags=0)
∙ pattern : 正则表明式的字符串或原生字符串表示
∙ string : 待匹配字符串
∙ flags : 正则表明式使用时的支配标志
常用标志
re.I re.IGNORECASE 忽视正则表明式的大小写,[A‐Z]可以知道合营小写字符
re.M re.MULTILINE 正则表明式中的^操作符能够将给定字符串的每行业作相配起来
re.S re.DOTALL 正则表明式中的.操作符可以协作全部字符,暗中认可相称除换行外的兼具字符

澳门新萄京官方网站 35

 

re.match(pattern, string, flags=0)
. pattern : 正则表达式的字符串或原生字符串表示
. string : 待相称字符串
. flags : 正则表达式使用时的决定标志

澳门新萄京官方网站 36

 

 

re.findall(pattern, string, flags=0)
. pattern : 正则表明式的字符串或原生字符串表示
. string : 待相称字符串
. flags : 正则表明式使用时的垄断(monopoly)标识

澳门新萄京官方网站 37

 

re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)
. pattern : 正则表明式的字符串或原生字符串表示
. string : 待相配字符串
. maxsplit: 最大分割数,剩余部分作为最终多个要素输出
. flags : 正则表明式使用时的支配标志

澳门新萄京官方网站 38

 

re.finditer(pattern, string, flags=0)
∙ pattern : 正则表达式的字符串或原生字符串表示
∙ string : 待相称字符串
∙ flags : 正则表明式使用时的主宰标识

澳门新萄京官方网站 39

 

re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
∙ pattern : 正则表明式的字符串或原生字符串表示
∙ repl : 替换相称字符串的字符串
∙ string : 待相称字符串
∙ count : 相称的最大替换次数
∙ flags : 正则表明式使用时的支配标志

澳门新萄京官方网站 40

 

 

regex = re.compile(pattern, flags=0)
∙ pattern : 正则表达式的字符串或原生字符串表示
∙ flags : 正则表明式使用时的支配标志
>>> regex = re.compile(r'[1‐9]d{5}')

regex.search() 在一个字符串中索求相称正则表明式的首先个岗位,重临match对象
regex.match() 从二个字符串的启幕地方起相称正则表达式,重返match对象
regex.findall() 寻觅字符串,以列表类型重回整体能匹配的子串
regex.split() 将叁个字符串遵照正则表明式相配结果开展分割,重临列表类型
regex.finditer() 搜索字符串,重回三个协作结果的迭代类型,每一种迭代成分是match对象
regex.sub() 在贰个字符串中替换全数相称正则表明式的子串,重返替换后的字符串

 

Match对象是叁次相配的结果,蕴含相配的多数消息
Match对象的习性:
.string 待相称的公文
.re 相称时使用的patter对象(正则表明式)
.pos 正则表明式搜索文本的启幕地点
.endpos 正则表明式找寻文本的截至地点
Match对象的办法:
.group(0) 获得相当后的字符串
.start() 般配字符串在原始字符串的启幕地点
.end() 相配字符串在原始字符串的截至地方
.span() 返回(.start(), .end())

澳门新萄京官方网站 41

 

 

Re库的贪欲和微小相称
Re库暗许使用贪婪相配,即出口匹配最长的子串
小小的相称操作符:
*? 前二个字符0次或极端次增添,最小相称
? 前三个字符1次或极端次扩张,最小相配
?? 前二个字符0次或1次扩张,最小相配
{m,n}? 扩充前三个字符m至n次(含n),最小相配

举个例子长度输出或然两样的,都得以通过在操作符后加多?形成最小相称

 

澳门新萄京官方网站 42

1 name_list = soup.select('dd > a')
2 price_list = soup.select('div > span')[1::3]
3 salenum_list = soup.select('div > span')[2::3]
4 evaluatenum_list = soup.select('h4 > a > span')

寻觅装有id为artibodyTitle的元素,id名后面要求加井号(#)。

4.2 Tmall商品比价定向爬虫

#CrowTaobaoPrice.py
import requests
import re

def getHTMLText(url):
    try:
        r = requests.get(url, timeout=30)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text
    except:
        return ""

def parsePage(ilt, html):
    try:
        plt = re.findall(r'"view_price":"[d.]*"',html)
        tlt = re.findall(r'"raw_title":".*?"',html)
        for i in range(len(plt)):
            price = eval(plt[i].split(':')[1])
            title = eval(tlt[i].split(':')[1])
            ilt.append([price , title])
    except:
        print("")

def printGoodsList(ilt):
    tplt = "{:4}t{:8}t{:16}"
    print(tplt.format("序号", "价格", "商品名称"))
    count = 0
    for g in ilt:
        count = count   1
        print(tplt.format(count, g[0], g[1]))

def main():
    goods = '书包'
    depth = 3
    start_url = 'https://s.taobao.com/search?q='   goods
    infoList = []
    for i in range(depth):
        try:
            url = start_url   '&s='   str(44*i)
            html = getHTMLText(url)
            parsePage(infoList, html)
        except:
            continue
    printGoodsList(infoList)

main()

末段把多少导入csv

别的,获得含有一定标签的HTML成分时,直接在select后写标签字就可以,如上面for循环中的第3行,news.select('h2')。

4.3 股票(stock)数量定向爬虫

#CrawBaiduStocksB.py
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import traceback
import re

def getHTMLText(url, code="utf-8"):
    try:
        r = requests.get(url)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = code
        return r.text
    except:
        return ""

def getStockList(lst, stockURL):
    html = getHTMLText(stockURL, "GB2312")
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') 
    a = soup.find_all('a')
    for i in a:
        try:
            href = i.attrs['href']
            lst.append(re.findall(r"[s][hz]d{6}", href)[0])
        except:
            continue

def getStockInfo(lst, stockURL, fpath):
    count = 0
    for stock in lst:
        url = stockURL   stock   ".html"
        html = getHTMLText(url)
        try:
            if html=="":
                continue
            infoDict = {}
            soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
            stockInfo = soup.find('div',attrs={'class':'stock-bets'})

            name = stockInfo.find_all(attrs={'class':'bets-name'})[0]
            infoDict.update({'股票名称': name.text.split()[0]})

            keyList = stockInfo.find_all('dt')
            valueList = stockInfo.find_all('dd')
            for i in range(len(keyList)):
                key = keyList[i].text
                val = valueList[i].text
                infoDict[key] = val

            with open(fpath, 'a', encoding='utf-8') as f:
                f.write( str(infoDict)   'n' )
                count = count   1
                print("r当前进度: {:.2f}%".format(count*100/len(lst)),end="")
        except:
            count = count   1
            print("r当前进度: {:.2f}%".format(count*100/len(lst)),end="")
            continue

def main():
    stock_list_url = 'http://quote.eastmoney.com/stocklist.html'
    stock_info_url = 'https://gupiao.baidu.com/stock/'
    output_file = 'D:/BaiduStockInfo.txt'
    slist=[]
    getStockList(slist, stock_list_url)
    getStockInfo(slist, stock_info_url, output_file)

main()

 

1 writer = csv.writer(open('', 'w', newline=''))
2 field = ('商品名称','价格','销量','评价数')
3 writer.writerow(field)
4 for name,price,salenum,evaluatenum in zip(name_list,price_list,salenum_list,evaluatenum_list):
5     row = (name.text,price.text.strip(),salenum.text,evaluatenum.text)
6     writer.writerow(row)

newline=''是为了csv里没有空行,strip()去掉价格文本里的空格,运行,打开csv文件,看到里面有29条商品信息,第一个简陋的爬虫完成。

for news in soup.select('.news-item'):

         # print(news)

         if(len(news.select('h2')) > 0):

                 # print(news.select('h2')[0].text)

                 h2 = news.select('h2')[0].text

                 time = news.select('.time')[0].text

                 a = news.select('a')[0]['href']

                 print(h2,time,a)

5.互连网爬虫之框架-Scrapy

前日来详细看下这段代码每行的释义。

5.1 Scrapy框架介绍

Scrapy是二个急忙作用强大的互连网爬虫框架
安装:pip install scrapy

 

Microsoft Visual C 14.0 is required...报错, 网址下载对应版本

然后安装pip install d:Twisted-18.7.0-cp36-cp36m-win32.whl

从此现在再设置scrapy

小测:scrapy ‐h
Scrapy不是贰个函数功用库,而是三个爬虫框架
爬虫框架是贯彻爬虫作用的三个软件结交涉法力组件集合
爬虫框架是贰个半出品,能够扶助客商完毕标准网络爬虫澳门新萄京官方网站 43

1 Engine从Spider处得到爬取乞求(Request)
2 Engine将爬取乞请转载给Scheduler,用于调治
3 Engine从Scheduler处获得下三个要爬取的央求
4 Engine将爬取央求通过中间件发送给Downloader
Python爬虫学习,python学习笔记。5 爬取网页后,Downloader产生响应(Response)通过中间件发给Engine
6 Engine将接收的响应通过中间件发送给Spider管理
7 Spider管理响应后发出爬取项(scraped Item)和新的爬取央浼(Requests)给Engine
8 Engine将爬取项发送给Item Pipeline(框架出口)
9 Engine将爬取央浼发送给Scheduler
Engine调节各模块数据流,不间断从Scheduler处获得爬取恳求,直至央浼为空
框架入口:Spider的最早爬取央浼
框架出口:Item Pipeline

Engine
(1) 调整全体模块之间的数据流
(2) 依据标准触发事件
无需客商修改

Downloader
依据乞求下载网页
无需顾客修改

Scheduler
对持有爬取央求举行调节管理
没有供给顾客修改

Downloader Middleware
目标:实践Engine、Scheduler和Downloader之间实行客商可配备的主宰
成效:修改、屏弃、新扩充央求或响应
顾客能够编写制定配置代码

Spider
(1) 剖判Downloader重回的响应(Response)
(2) 发生爬取项(scraped item)
(3) 爆发额外的爬取供给(Request)
急需客户编写配置代码

Item Pipelines
(1) 以流水生产线格局管理Spider爆发的爬取项
(2) 由意气风发组操作顺序组成,类似流水生产线,每一种操作是一个Item Pipeline类型
(3) 或许操作包蕴:清理、核算和查重爬取项中的HTML数据、将数据存款和储蓄到数据库
亟需顾客编写配置代码

Spider Middleware
指标:对央求和爬取项的再管理
成效:修改、遗弃、新添央求或爬取项
客户能够编写制定配置代码

requests vs. Scrapy

相同点:
两岸都得以张开页面诉求和爬取,Python爬虫的多少个重大技能路子
两侧可用性都好,文书档案充足,入门轻便
二者都没有拍卖js、提交表单、应对验证码等成效(可扩大)

requests 库:
页面级爬虫
功能库
并发性思考不足,品质比较差
注重在于页面下载
定制灵活
左边十二分简约

Scrapy框架:
网址级爬虫
框架
并发性好,品质较高
入眼在于爬虫结构
貌似定制灵活,深度定制困难
入门稍难requests

Scrapy是为不断运营设计的科班爬虫框架,提供操作的Scrapy命令行:scrapy <command> [options] [args]

常用命令:
startproject 成立三个新工程scrapy startproject <name> [dir]
genspider 成立二个爬虫scrapy genspider [options] <name> <domain>
settings 获得爬虫配置音信scrapy settings [options]
crawl 运营一个爬虫scrapy crawl <spider>
list 列出工程中全部爬虫scrapy list
shell 运维UCRUISERL调节和测量检验命令行scrapy shell [url]

第1行:soup.select('.news-item'),收取news-item该类中的成分;

5.2 Scrapy爬虫基本选择

demo.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
class DemoSpider(scrapy.Spider):
    name = "demo"
    #allowed_domains = ["python123.io"]
    start_urls = ['https://python123.io/ws/demo.html']
    def parse(self, response):
        fname = response.url.split('/')[-1]
        with open(fname, 'wb') as f:
            f.write(response.body)
        self.log('Saved file %s.' % name)

手续1:创设三个Scrapy爬虫工程 scrapy startproject python123demo
澳门新萄京官方网站 44

澳门新萄京官方网站 45

步骤2:在工程中生出一个Scrapy爬虫
进去demo目录中运转 scrapy genspider dem python123.io

该命令效能:
(1) 生成多少个名号为demo的spider
(2) 在spiders目录下扩充代码文件demo.py
该命令仅用于生成demo.py,该公文也得以手工生成

手续3:配置产生的spider爬虫
安插:(1)起头UXC60L地址(2)获取页面后的分析方法

步骤4:运转爬虫,获取网页
在命令行下,试行如下命令:scrapy crawl demo
demo爬虫被施行,捕获页面存款和储蓄在demo.html

澳门新萄京官方网站 46

 

澳门新萄京官方网站 47

yield 生成器

包涵yield语句的函数是叁个生成器
生成器每一遍发生三个值(yield语句),函数被冰冻,被升迁后再产生四个值
生成器是贰个不仅发生值的函数
生成器每调用三次在yield地点产生三个值,直到函数施行完成
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Scrapy爬虫的数据类型:

Request类  class scrapy.http.Request() Request对象表示一个HTTP央浼由Spider生成,由Downloader试行
.url Request对应的伸手U奥迪Q5L地址
.method 对应的央浼方法,'GET' 'POST'等
.headers 字典类型风格的伸手头
.body 乞求内容主导,字符串类型
.meta 顾客增长的恢宏音讯,在Scrapy内部模块间传递新闻使用
.copy() 复制该诉求

Response类 class scrapy.http.Response()  Response对象表示一个HTTP响应 由Downloader生成,由Spider管理
.url Response对应的URL地址
.status HTTP状态码,默认是200
.headers Response对应的尾部音讯
.body Response对应的从头到尾的经过音信,字符串类型
.flags 扶摇直上组标志
.request 爆发Response类型对应的Request对象
.copy() 复制该响应

Item类class scrapy.item.Item()

Item对象表示一个从HTML页面中领取的音讯内容
由Spider生成,由Item Pipeline处理
Item类似字典类型,能够依据字典类型操作

 

Scrapy爬虫协助各类HTML新闻提取方法:
• Beautiful Soup
• lxml
• re
• XPath Selector
• CSS Selector

第2行:print下news,查看是还是不是被经常解析,日常后一连,不用时得以注释掉;

5.3 证券数量爬虫scrapy实例

scrapy startproject BaiduStocks

scrapy genspider stocks baidu.com

stocks.py文件源代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
import re


class StocksSpider(scrapy.Spider):
    name = "stocks"
    start_urls = ['https://quote.eastmoney.com/stocklist.html']

    def parse(self, response):
        for href in response.css('a::attr(href)').extract():
            try:
                stock = re.findall(r"[s][hz]d{6}", href)[0]
                url = 'https://gupiao.baidu.com/stock/'   stock   '.html'
                yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_stock)
            except:
                continue

    def parse_stock(self, response):
        infoDict = {}
        stockInfo = response.css('.stock-bets')
        name = stockInfo.css('.bets-name').extract()[0]
        keyList = stockInfo.css('dt').extract()
        valueList = stockInfo.css('dd').extract()
        for i in range(len(keyList)):
            key = re.findall(r'>.*</dt>', keyList[i])[0][1:-5]
            try:
                val = re.findall(r'd .?.*</dd>', valueList[i])[0][0:-5]
            except:
                val = '--'
            infoDict[key]=val

        infoDict.update(
            {'股票名称': re.findall('s.*(',name)[0].split()[0]   
             re.findall('>.*<', name)[0][1:-1]})
        yield infoDict

上边是pipelines.py文件源代码:

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html


class BaidustocksPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        return item

class BaidustocksInfoPipeline(object):
    def open_spider(self, spider):
        self.f = open('BaiduStockInfo.txt', 'w')

    def close_spider(self, spider):
        self.f.close()

    def process_item(self, item, spider):
        try:
            line = str(dict(item))   'n'
            self.f.write(line)
        except:
            pass
        return item

下边是settings.py文件中被涂改的区域:

# Configure item pipelines
# See https://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
    'BaiduStocks.pipelines.BaidustocksInfoPipeline': 300,
}

scrapy crawl stocks 执行

第3行:通过观看代码,能够看出标题被储存在标签h第22中学,假若h2的尺寸大于0,这里是为着去除为空的标题数据;

第4行:print中news.select('h2')[0].text,[0]是取该列表中的第二个因素,text是取文本数据,print后翻看是还是不是正确,不用时得以注释掉;

第5行:将news.select('h2')[0].text存款和储蓄在变量h第22中学;

第6行:time是class类型,前边加点来表示,同上,将其数据存储在变量time中;

第7行:大家要抓取的链接寄放在a标签中,链接已经不是text了,前边用href,将链接数据存款和储蓄在变量a中;

第8行:末了输出大家想要抓取的多少,标题、时间、链接。

完整代码:

from bs4 import BeautifulSoup

import requests

url = ''

web_data = requests.get(url)

web_data.encoding = 'utf-8'

soup = BeautifulSoup(web_data.text,'lxml')

for news in soup.select('.news-item'):

         if(len(news.select('h2')) > 0):

                h2 = news.select('h2')[0].text

                time = news.select('.time')[0].text

                a = news.select('a')[0]['href']

                print(h2,time,a)

运行结果:(只显示部分)

案例二

抓取对象:

抓取新闻实际情况页的题目、时间(进行格式转变)、音信来源、音讯详细的情况、主要编辑、争辩数量和消息ID。

演示音信:http://news.sina.com.cn/c/nd/2017-05-08/doc-ifyeycfp9368908.shtml

详尽分解:

1. 首先插入须要动用的库:BeautifulSoup、requests、datetime(时间管理)、json(解码:把json格式字符串解码转换来Python对象)、re(正则表明式),然后深入分析网页。

先抓取标题:

from bs4 import BeautifulSoup

import requests

from datetime import datetime

import json

import re

url = ''

web_data = requests.get(url)

web_data.encoding = 'utf-8'

soup = BeautifulSoup(web_data.text,'lxml')

title = soup.select('#artibodyTitle')[0].text

print(title)

datetime、json、re在前边时间转移和从js中抓取数据时会用到。

大家第一来看下尾数第二行代码:title = soup.select('#artibodyTitle')[0].text,这里的用法和案例一中平等,id前用井号(#)来代表该类成分的职位,解锁独一成分用[0],提取文本音信text。

  1. 抓取时间,并将原有日期格式转变为正规格式:

# time = soup.select('.time-source')[0]

# print(time)

time = soup.select('.time-source')[0].contents[0].strip()

dt = datetime.strptime(time,'%Y年%m月%d日%H:%M')

print(dt)

第1行:抓取时间;

第2行:print下时间,那时会发觉运转结果中既包蕴时间,还大概有音信的来源,如下:

<span class="time-source" id="navtimeSource">2017年05月08日17:21        <span>

<span data-sudaclick="media_name"><a href="" rel="nofollow" target="_blank">CCTV新闻</a></span></span></span>

那正是说,接下去大家要求想办法将时间和根源分别来,这时急需选取到contents;

第3行:大家先在末端加上.contents,运营下后会看见上边的剧情会在列表中分为如下2个成分,此时,大家取的日子为率先个因素,在contents后加[0],最终的.strip()能够去除时间末尾的t;

['2017年05月08日17:21tt',<span>

<span data-sudaclick="media_name"><a href="" rel="nofollow" target="_blank">中央电视台消息</a></span></span>, 'n']

第4行:用datetime.strptime()来做时间格式化,原有的时光是年月日时分,所以转变时用到年月日时刻,个中%Y是肆人数的年度表示、%m是月份、%d是月份内的一天、%H是24小时制中的时辰、%M是分钟数,并将其积累在变量dt中;

第5行:输出dt,会得到格式化后的时光,比方:2017-05-08 17:21:00。

  1. 抓取新闻来源:

事先小说《Python爬虫:怎样爬取单页数据?》中有关联能够用【Copy selector】来复制粘贴出音信来源的地点,如下第大器晚成行;也足以用本篇文章经常利用的class类的发挥方式求证其岗位,如下第二行;

# source = soup.select('#navtimeSource > span > span > a')[0].text

source = soup.select('.time-source span span a')[0].text

print(source)

  1. 抓取新闻详细情形:

article = []

for p in soup.select('#artibody p')[:-1]:

            article.append(p.text.strip())

# print(article)

print('n'.join(article))

第1行:article为空驶列车表;

第2行:通过观看代码可以发掘,音讯详细情形寄存在p标签中,借使直白出口,能见到最后豆蔻梢头栏有小编的音信,假使不想要主要编辑,扩大[:-1]能够去除最终一个编纂音信;

第3行:将抓取的数额插入article列表中,.strip()去除空白音信;

第4行:能够先print下看结果是不是准确,开采信息详细情形的原标题和正文是在一排的,不是很好,注释掉后大家换新的方法;

第5行:join()方法用来将列表中的成分用钦赐的字符连接生成新的字符串,这里用n换行来两次三番列表中的原标题和正文两块内容。

上边这是百废具兴种文章连接的点子,当然还应该有相当短小的写法。大家将方面包车型客车for循环一句拿出去,前边加p.text.strip(),然后全部加中括号,那样就产生了八个列表,然后前边再用join将其连接起来,就用简单的一整套代码替代了上边的多行代码。

print('n'.join([p.text.strip() for p in soup.select('#artibody p')[:-1]]))

  1. 抓取主要编辑:

此地运用的lstrip是去除左边的内容,括号内‘责编:’是指剔除那有个别内容,只保留编辑职员姓名。从前运用的strip是删除两边,lstrip是去除侧边,前面会用到的rstrip是去除右边内容。

editor = soup.select('.article-editor')[0].text.lstrip('主编:')

print(editor)

  1. 抓取商议数:

# comments = soup.select('#commentCount1')

# print(comment)

comments = requests.get('')

# print(comments.text)

comments_total = json.loads(comments.text.strip('var data='))

# print(comments_total)

print(comments_total['result']['count']['total'])

首先,我们先select('#commentCount1')来筛选出商议数,那时print下输出结果为[],span中间为空白消息,未有大家想要的议论数。

那儿,大家须求再行去考查下网页代码,开掘商议数恐怕是经过JavaScript来充实上去的,那么我们须求找到是从哪个地方调用JavaScript(即JS)的。

鼠标放在批评数(4)上,Google浏览器鼠标右键点击“检查”,选择顶端的network,然后在底下海量的链接里找到有数据4的链接。

复制该链接,中间加粗部分是newid,最后有风姿罗曼蒂克段像时光戳的字串“&jsvar=loader_1494295822737_91802706”,大家须求把这块内容去掉,然后试着print下,能够发掘结果也不会有震慑。

拍卖好链接后,那么,我们该如何从JavaScript中读取数据呢?那时大家要求接纳到json来处理,在开班,大家导入库的时候曾经import json了,这里能够直接选用。

json.loads是用以解码json数据的。第5行,大家将解码后的数码存款和储蓄在变量comments_total中;第6行,咱们print该变量时,会拿走结果,开掘除了讨论数之外,还应该有局地此外的音讯。

于是大家须求重新出口,依照上意气风发行print的结果,观察发现,最终龙马精神行大家能够用['result']['count']['total']来代表商量数的职责。

  1. 抓取信息ID:

print(news_url.split('/')[-1].rstrip('.shtml').lstrip('doc-i'))

刚在上边第6点抓取商酌数时,我们开采链接中有贰个newsid,该新闻页面包车型地铁链接中也可能有同风姿洒脱的ID部分,那时我们得以显著其新闻ID的地点。

split()是通过点名分隔符对字符串进行切开,[-1]是截取最后一个要素,然后用rstrip去除掉末尾的.shtml,用lstrip去除掉左侧的doc-i,获得我们想要的消息ID。

而外这种艺术外,我们还足以用正则表明式来表述。那时大家必要用到re库,在始发时,大家已经事先import re了,这里间接运用。

内部re.search是扫描整个字符串并再次回到第叁个成功的同盟,group()是极其到的字符串,当中group(0),是相配到的字符串全体显得(doc-ifyeycfp9368908.shtml),group(1)是(. )内的显示,即我们想要的音信ID。

news_id = re.search('doc-i(. ).shtml',news_url)

# print(news_id.group(0))

print(news_id.group(1))

风度翩翩体化代码:

from bs4 import BeautifulSoup

import requests

from datetime import datetime

import json

import re

news_url = ''

web_data = requests.get(news_url)

web_data.encoding = 'utf-8'

soup = BeautifulSoup(web_data.text,'lxml')

title = soup.select('#artibodyTitle')[0].text

print(title)

time = soup.select('.time-source')[0].contents[0].strip()

dt = datetime.strptime(time,'%Y年%m月%d日%H:%M')

print(dt)

source = soup.select('.time-source span span a')[0].text

print(source)

print('n'.join([p.text.strip() for p in soup.select('#artibody p')[:-1]]))

editor = soup.select('.article-editor')[0].text.lstrip('责编:')

print(editor)

comments = requests.get('')

comments_total = json.loads(comments.text.strip('var data='))

print(comments_total['result']['count']['total'])

news_id = re.search('doc-i(. ).shtml',news_url)

print(news_id.group(1))

运转结果:

国土部:1月到11月施行凌汛期地质祸殃早报告制度

2017-05-08 17:21:00

中央电视台消息

原标题:国土财富部:地质劫难高发期 进行日报告制度

国土财富部消息,五月份将逐级步入地质魔难的高发期,防灾减灾时局进一步严厉。据中中原人民共和国气象站估量,八月份本国江南京大学部分、华北西部、西南地区大部降水较成年同一时间偏多,应加强制止极端气象事件诱发的缩减、山洪等地质魔难。对此从5月起至5月,国土能源部应急办举行伏汛期地质灾殃日报告制度,各州必得将天天发生的灾荒情形险情及其主要职业布署于当日晚上3点前报告国土能源部应急办。

李伟山

4

fyeycfp9368908


(操作景况:Python版本,3.6;PyCharm版本,二零一六.2;Computer:Mac)

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