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python抓取url

发布时间:2025-03-17 18:33:52

⑴ 怎么用python从多个网址中爬取内容

在使用Python进行网页内容爬取时,我们可以采用requests包和BeautifulSoup4包来完成基本的网页数据抓取任务。requests包用于发送HTTP请求,而BeautifulSoup4则帮助我们解析HTML和XML文档。这两个工具结合使用,可以轻松地从网络上获取和处理网页信息。

然而,如果只是简单地把抓取到的内容写入Excel,那么格式可能不太美观。考虑到这一点,建议将抓取的数据写入txt文件或xml文件。这两种格式更易于读取和编辑,且不会因为Excel的格式限制而影响数据展示。

如果确实需要将数据写入Excel文件,可以考虑使用pandas包或openpyxl包。这两个库提供了更丰富的功能,能够帮助我们更好地管理和展示数据。例如,pandas可以轻松地将数据转换为DataFrame对象,方便进行数据分析和处理;而openpyxl则能提供更精细的Excel文件操作功能,如设置单元格样式、合并单元格等。

使用这些工具时,首先需要安装相应的库。以pip为例,可以使用命令如pip install requests、pip install beautifulsoup4、pip install pandas或pip install openpyxl来安装这些库。

示例代码如下:

python

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

from pandas import DataFrame

url = 'http://example.com'

response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

data = []

for item in soup.find_all('div', class_='item-class'):

title = item.find('h1').text

content = item.find('p').text

data.append([title, content])

df = DataFrame(data, columns=['Title', 'Content'])

df.to_excel('output.xlsx', index=False)

这段代码展示了如何从指定URL获取数据,并将其写入Excel文件。当然,这只是一个基础示例,实际应用中可能需要根据具体需求进行调整。

⑵ Python爬虫 urllib库

Python爬虫中,urllib库的主要功能和用途如下

  1. 发送HTTP请求

    • GET请求:通过定义URL,使用urllib.request.urlopen方法发送GET请求,获取服务器的响应并读取源码
    • POST请求:需要准备数据,将数据转化为字节形式并进行编码,然后通过urllib.request.Request方法创建请求对象,并使用urlopen方法发送POST请求,同样可以读取并解码响应内容。
  2. 下载网络资源

    • 使用urllib.request.urlretrieve方法,可以指定URL下载图片、视频等网络资源到本地。
  3. 设置请求头

    • 使用urllib.request.build_opener和urllib.request.Handler类,可以设置特定的请求头,如UserAgent,以模拟浏览器行为,避免被服务器识别为爬虫。
  4. IP代理访问

    • 通过urllib.request.ProxyHandler和代理池,可以实现IP代理访问,增加爬虫的灵活性和匿名性。
  5. 处理Cookie

    • urllib.request库提供了cookiejar功能,可以保存和读取Cookie信息,处理动态Cookie问题。
  6. 异常处理

    • 在发送请求时,可能会遇到HTTPError等异常。可以捕获这些异常,获取错误原因、状态码和头数据,进行相应的处理。
  7. SSL验证

    • 在处理安全问题时,urllib.request允许忽略SSL验证,或者指定证书以进行安全连接。通过context参数,可以控制SSL连接的行为,确保数据传输的安全性。

⑶ python如何获取网页script里的url

获取方法如下:
def get_js_value(url):
page_source = requests.get(url, headers=headers).content.decode('utf8')
selector = etree.HTML(page_source)
script_content = selector.xpath('/html/head/script[3]/text()')[0]
context = js2py.EvalJs()
context.execute(script_content)

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