当前位置: 首页 > news >正文

102302147傅乐宜作业1

1.用requests和BeautifulSoup库方法爬取大学排名信息

内容
核心代码:

点击查看代码
import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoupurl = 'http://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2020'
response = urllib.request.urlopen(url)
html_content = response.read()
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
table = soup.find('table') #定位排行表
rows = table.find_all('tr')#获取表的每一行print(f"{'排名':<5}{'学校名称':<20}{'省市':<10}{'学校类型':<10}{'总分':<10}")
for row in rows[1:]:#第1个tr为表头,所以从1开始遍历cols = row.find_all('td')#获取列if cols:rank = cols[0].get_text(strip=True)university_name_span = cols[1].find('span', class_='name-cn')university_name = university_name_span.get_text(strip=True) if university_name_span else cols[1].get_text(strip=True)province_city = cols[2].get_text(strip=True)university_type = cols[3].get_text(strip=True)total_score = cols[4].get_text(strip=True)print(f"{rank:<5}{university_name:<20}{province_city:<10}{university_type:<10}{total_score:<10}")
网页的形式如图,table为表,tr为行,td为列

屏幕截图 2025-10-25 200625
结果截图

屏幕截图 2025-10-25 201159

心得体会
使用beautifulsoup可以很方便的找到元素,以及这种爬取方法只适用于静态页面,因此只有第一页的内容,如要翻页需要用selenium来模拟点击翻页

用requests和re库方法爬取商城书包

内容
核心代码:

点击查看代码
import requests
import redef get_dangdang_bag():url = 'https://search.dangdang.com/?key=%CA%E9%B0%FC&act=input'response = requests.get(url)response.encoding = "gbk"#注意编码html_content = response.text# 提取商品项product_items = re.findall(r'<li[^>]*ddt-pit="\d+"[^>]*class="line\d+"[^>]*>.*?</li>', html_content, re.DOTALL)# 解析并显示商品信息print("序号 价格\t商品名称")for index, item in enumerate(product_items, 1):# 提取商品名称name_match = re.search(r'title="([^"]*书包[^"]*)"', item)#确保商品有书包两字name = name_match.group(1) if name_match else "unknow"# 提取商品价格price_match = re.search(r'<span class="price_n">\s*&yen;\s*([\d.]+)\s*</span>', item)price = price_match.group(1) if price_match else "unknow"print(f"{index:>2}  ¥{price:>6} {name}")if __name__ == "__main__":get_dangdang_bag()

屏幕截图 2025-10-25 202645
网页结构如图,li元素对应每个商品,a元素对应名称,span元素对应价格
结果截图如下
屏幕截图 2025-10-25 203059

心得体会
要先选一个容易爬取,页面简洁的网页,用正则表达式匹配好麻烦,不如beautifulsoup

3.爬取一个给定网页( https://news.fzu.edu.cn/yxfd.htm)或者自选网页的所有JPEG、JPG或PNG格式图片文件

内容
核心代码:

点击查看代码
import requests 
from bs4 import BeautifulSoup
import os
import re
from urllib.parse import urljoindef download_images(url, folder):# 检查目标文件夹是否存在,如果不存在则创建if not os.path.exists(folder):os.makedirs(folder)try:response = requests.get(url)response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功except requests.exceptions.RequestException as e:print(f"请求网页时出错:{e}")return# 使用BeautifulSoup解析网页内容soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# 查找所有图片链接images = soup.find_all('img')# 遍历图片链接并下载图片for img in images:# 获取图片的src属性src = img.get('src')if not src:print("图片链接为空,跳过")continue# 处理相对路径src = urljoin(url, src)# 检查图片链接是否有效try:img_response = requests.head(src, allow_redirects=True)if img_response.status_code != 200:print(f"图片链接无效:{src}")continueexcept requests.exceptions.RequestException as e:print(f"检查图片链接时出错:{e}")continueimg_name = re.sub(r'[\\/*?:"<>|]', '_', src.split('/')[-1]) #替换非法字符# 检查图片是否已下载if os.path.exists(os.path.join(folder, img_name)):print(f"图片已存在,跳过下载:{img_name}")continue# 下载图片try:img_response = requests.get(src, allow_redirects=True)img_response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功# 保存图片with open(os.path.join(folder, img_name), 'wb') as f:f.write(img_response.content)print(f"下载图片:{img_name}")except requests.exceptions.RequestException as e:print(f"下载图片时出错:{e}")def crawl_website(base_url, folder, num_pages):# 遍历所有页面for page in range(1, num_pages + 1):# 构造翻页URLif page == 1:page_url = f"{base_url}.htm"else:page_url = f"{base_url}/{7-page}.htm"print(f"正在爬取第 {page} 页:{page_url}")download_images(page_url, folder)print(f"第 {page} 页爬取完成。\n")if __name__ == "__main__":base_url = "https://news.fzu.edu.cn/yxfd"  # 基础网址folder = "downloaded_images"  # 保存图片的文件夹num_pages = 6  # 页数crawl_website(base_url, folder, num_pages)
网页结构如图,在img下给出了图片相对地址,将它与基址拼接便可将图片下载下来,页面格式为https://news.fzu.edu.cn/yxfd/{index}.htm型,便可依次爬取

屏幕截图 2025-10-25 204353

结果截图

屏幕截图 2025-10-25 211814

心得体会
这种网页翻页的同时URL也跟着变,可以全部爬取,同时了解了图片在网页中是怎么存取的

http://www.rkmt.cn/news/30475.html

相关文章:

  • 多智能体大模型在农业中的应用研究与展望
  • 嵌入式基础作业--第七周--IIC协议采集温湿度与OLED显示
  • Nature子刊 | 基于生物学信息的神经网络
  • 2025年项目总延期?这30款项目进度管理软件一定有一款适合你!
  • 机械臂和相机的9点标定原理
  • 语言是火,视觉是光:论两种智能信号的宿命与人机交互的未来 - 教程
  • 书籍推荐 | 《数量遗传学》(王建康)
  • Plant Com | 一种新的多源数据(基因组、表型和跨环境)融合的基因组预测框架-GPS
  • 深入解析:UNIX下C语言编程与实践3-Vi 编辑器从入门到精通:快捷键使用与高效编辑技巧
  • CF1896F
  • 【大数据】水质数据可视化分析实用的系统 计算机工程 Hadoop+Spark环境配置 数据科学与大信息技术 附源码+文档+讲解
  • 深入解析:3. 从0到上线:.NET 8 + ML.NET LTR 智能类目匹配实战--从业务到方案:消费类目智能匹配的整体设计
  • xyd 2025 S 模拟赛
  • 标题:AI巨头动态:从OpenAI的野心到Meta的裁员潮
  • Plant Com | 将基因编辑与组学、人工智能和先进农业技术相结合以提高作物产量
  • 推荐书籍 | 基因组遗传大数据分析方法
  • Python 潮流周刊#124:理性看待 GIL 的移除
  • 102302104刘璇-数据采集与融合技术实践作业1
  • 深入解析:每日前端宝藏库 | tinykeys ✨
  • 《程序员修炼之道》阅读笔记3
  • 百度智能云一念智能创作优秀的平台
  • 【深度相机术语与概念】 - 详解
  • AI元人文:共识锚定的基石——语境主权
  • MySQL5.7安装及配置
  • uniapp打包安卓跟ios记录
  • ASP.NET Core Blazor简介和快速入门三(布局和路由)
  • 实用指南:functools 是 Python 的标准库模块
  • 碎碎念(0....)
  • 紫外分光光度计生产商推荐品牌:仪器厂家服务哪家最好
  • 2025年国产液相色谱仪厂家哪家强?国产仪器权威推荐