python网络爬虫基础教程课后答案(python网络爬虫权威指南pdf下载

http://www.itjxue.com  2023-04-11 16:05  来源:未知  点击次数: 

问题如图所示(用python,解答全过程)?

安装必要的库和工具:requests, BeautifulSoup4, lxml, openpyxl

python

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pip install requests beautifulsoup4 lxml openpyxl

发送 GET 请求,获取网页源代码

python

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import requests

url = ""

headers = {

"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.182 Safari/537.36"

}

response = requests.get(url, headers=headers)

html = response.text

使用 BeautifulSoup 解析网页源代码,提取所需字段

python

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from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, "lxml")

items = soup.find_all("div", class_="item")

for item in items:

title = item.find("h2").text.strip()

url = item.find("a")["href"]

cover = item.find("img")["src"]

category = item.find("div", class_="categories").a.text.strip()

published_at = item.find("div", class_="published-at").text.strip()

# 将结果保存到 Excel 文件

使用 openpyxl 库将结果保存到 Excel 文件中

python

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from openpyxl import Workbook

workbook = Workbook()

sheet = workbook.active

sheet.title = "Scraped Data"

# 写入表头

sheet.append(["Title", "URL", "Cover", "Category", "Published At"])

# 写入数据

for item in items:

title = item.find("h2").text.strip()

url = item.find("a")["href"]

cover = item.find("img")["src"]

category = item.find("div", class_="categories").a.text.strip()

published_at = item.find("div", class_="published-at").text.strip()

row = [title, url, cover, category, published_at]

sheet.append(row)

# 保存 Excel 文件

workbook.save("scraped_data.xlsx")

以上就是一个简单的 Python 爬虫实现,可以将网页中的数据提取出来,存储到 Excel 文件中。需要注意的是,网站可能会有反爬虫机制,为了避免被封 IP,建议使用代理 IP、随机 User-Agent 等措施。

15《Python 原生爬虫教程》爬虫和反爬虫

有的时候,当我们的爬虫程序完成了,并且在本地测试也没有问题,爬取了一段时间之后突然就发现报错无法抓取页面内容了。这个时候,我们很有可能是遇到了网站的反爬虫拦截。

我们知道,网站一方面想要爬虫爬取网站,比如让搜索引擎爬虫去爬取网站的内容,来增加网站的搜索排名。另一方面,由于网站的服务器资源有限,过多的非真实的用户对网站的大量访问,会增加运营成本和服务器负担。

这是一种最基本的反爬虫方式,网站运营者通过验证爬虫的请求头的 User-agent,accep-enconding 等信息来验证请求的发出宿主是不是真实的用户常用浏览器或者一些特定的请求头信息。

通过 Ajax,或 者javascript 来动态获取和加载数据,加大爬虫直接获取数据的难度。

这个相信大多数读者非常熟悉了吧,当我们输错多次密码的时候,很多平台都会弹出各种二维码让我们识别,或者抢火车票的时候,会出现各种复杂的验证码,验证码是反爬虫措施中,运用最广,同时也是最有效直接的方式来阻止爬虫的措施之一。

在识别到某些异常的访问的时候,网站运营者会设置一个黑名单,把一些判定为爬虫的IP进行限制或者封杀。

有些网站,没有游客模式,只有通过注册后才可以登录看到内容,这个就是典型的使用账号限制网站,一般可以用在网站用户量不多,数据安全要求严格的网站中。

我们可以在请求头中替换我们的请求媒介,让网站误认为是我们是通过移动端的访问,运行下面的代码后,当我们打开 hupu.html,我们会发现返回的是移动端的虎扑的页面而不是网页端的。

比如,我们可以设置一个随机的间隔时间,来模拟用户的行为,减少访问的次数和频率。 我们可以在我们爬虫的程序中,加入如下的代码,让爬虫休息3秒左右,再进行爬取,可以有效地避开网站的对爬虫的检测和识别。

代理就是通过访问第三方的机器,然后通过第三方机器的 IP 进行访问,来隐藏自己的真实IP地址。

由于第三方代理良莠不齐,而且不稳定,经常出现断线的情况,爬取速度也会慢许多,如果对爬虫质量有严格要求的话,不建议使用此种方法进行爬取。

可以通过动态的 IP 拨号服务器来变换 IP,也可以通过 Tor 代理服务器来变换 IP。

反反爬虫的策略,一直是在变换的,我们应该具体问题具体分析,通过不断的试错来完善我们的爬虫爬取,千万不要以为,爬虫程序在本机调试之后,没有问题,就可以高枕无忧了。线上的问题,总是千变万化,我们需要根据我们的具体反爬措施,来针对的写一些反反爬虫的代码,这样才能保证线上环境的万无一失。

python 网络爬虫问题。

用正则表达式去搞就好.

#?将html中所有的图片全部替换为本地none.jpg

pattern?=?re.compile('img.*??src="(.+?)".*?')

newhtml?=?pattern.sub('none.jpg',html)

如果文件名要保持不变,而url的其它部分替换为固定的"file/reg/",则可以写成:

pattern?=?re.compile('img.*??src=".+/(.+?)".*?')

nrwhtml?=?pattern.sub(r'img?class="for_default"?src="file/reg/\1"',?html)

更多的用法,比如图片保留原名但去掉路径,或者其它什么的,请读re模块的doc。

(责任编辑:IT教学网)

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