Python使用requests及BeautifulSoup构建爬虫实例代码

yipeiwu_com7年前Python爬虫

本文研究的主要是Python使用requests及BeautifulSoup构建一个网络爬虫,具体步骤如下。

功能说明

在Python下面可使用requests模块请求某个url获取响应的html文件,接着使用BeautifulSoup解析某个html。

案例

假设我要http://maoyan.com/board/4猫眼电影的top100电影的相关信息,如下截图:

获取电影的标题及url。

安装requests和BeautifulSoup

使用pip工具安装这两个工具。

pip install requests

pip install beautifulsoup4

程序

__author__ = 'Qian Yang'
# -*- coding:utf-8 -*-
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_one_page(url):
  response= requests.get(url)
  if response.status_code == 200:
    return response.content.decode("utf8","ignore").encode("gbk","ignore")
#采用BeautifulSoup解析
def bs4_paraser(html):
  all_value = []
  value = {}
  soup = BeautifulSoup(html,'html.parser')
  # 获取每一个电影
  all_div_item = soup.find_all('div', attrs={'class': 'movie-item-info'})
  for r in all_div_item:
    # 获取电影的名称和url
    title = r.find_all(name="p",attrs={"class":"name"})[0].string
    movie_url = r.find_all('p', attrs={'class': 'name'})[0].a['href']
    value['title'] = title
    value['movie_url'] = movie_url
    all_value.append(value)
    value = {}
  return all_value

def main():
  url = 'http://maoyan.com/board/4'
  html = get_one_page(url)
  all_value = bs4_paraser(html)
  print(all_value)

if __name__ == '__main__':
  main()

代码测试可用,实现效果:

总结

以上就是本文关于Python使用requests及BeautifulSoup构建爬虫实例代码的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!

相关文章

Python3直接爬取图片URL并保存示例

有时候我们会需要从网络上爬取一些图片,来满足我们形形色色直至不可描述的需求。 一个典型的简单爬虫项目步骤包括两步:获取网页地址和提取保存数据。 这里是一个简单的从图片url收集图片的例子...

Python爬虫 bilibili视频弹幕提取过程详解

Python爬虫 bilibili视频弹幕提取过程详解

两个重要点 1.获取弹幕的url是以 .xml 结尾 2.弹幕url的所需参数在视频url响应的 javascript 中 先看代码 import requests from lxm...

Python爬虫模拟登录带验证码网站

Python爬虫模拟登录带验证码网站

爬取网站时经常会遇到需要登录的问题,这是就需要用到模拟登录的相关方法。python提供了强大的url库,想做到这个并不难。这里以登录学校教务系统为例,做一个简单的例子。 首先得明白coo...

使用python爬取微博数据打造一颗“心”

使用python爬取微博数据打造一颗“心”

前言 一年一度的虐狗节终于过去了,朋友圈各种晒,晒自拍,晒娃,晒美食,秀恩爱的。程序员在晒什么,程序员在加班。但是礼物还是少不了的,送什么好?作为程序员,我准备了一份特别的礼物,用以往发...

python爬虫获取淘宝天猫商品详细参数

首先我是从淘宝进去,爬取了按销量排序的所有(100页)女装的列表信息按综合、销量分别爬取淘宝女装列表信息,然后导出前100商品的 link,爬取其详细信息。这些商品有淘宝的,也有天猫的,...