当前位置: 首页 > article >正文

【一个超简单的爬虫demo】探索新浪网:使用 Python 爬虫获取动态网页数据

探索新浪网:使用 Python 爬虫获取动态网页数据

  • 引言
  • 准备工作
    • 选择目标
    • 新浪网的结构
  • 编写爬虫代码
    • 爬取example.com
    • 爬取新浪首页部分内容
    • 解析代码
    • 注意: `KeyError: 'href'`
    • 结果与展示
  • 其他
    • 修改和适应
    • 注意事项
  • 总结

引言

可以实战教爬虫吗,搭个环境尝试爬进去。尝试收集一些数据

一位粉丝想了解爬虫,我们今天从最基础的开始吧!

本文将介绍如何使用 Python 爬虫技术爬取新浪网首页的内容。新浪网作为一个内容丰富且更新频繁的新闻网站,是理解动态网页爬取的绝佳例子。

准备工作

首先,确保你已安装 Python 以及 requestsBeautifulSouplxml 库。

这可以通过以下命令轻松完成:

pip install requests beautifulsoup4

选择目标

对于我们的第一个项目,让我们选择一个简单的网站进行数据抓取。为了简单起见,我们可以选择一个新闻网站或天气预报网站。这些网站通常有清晰的结构,适合初学者练手。

新浪网的结构

新浪网的首页包含了多个新闻类别,如国内新闻、国际新闻、体育新闻等。我们的目标是提取特定类别下的新闻标题和链接。

编写爬虫代码

爬取example.com

作为示例,我们将使用一个简单的网站 - “example.com”。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def scrape_example_com():
    url = 'https://example.com'
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    text = soup.get_text().strip()
    return text

print(scrape_example_com())

在这里插入图片描述

  • requests.get 发送一个请求到网站,并获取响应。
  • BeautifulSoup 解析响应内容,使其更易于操作。
  • get_text 方法提取页面的文本内容。

爬取新浪首页部分内容

下面是一个 Python 脚本的示例,用于爬取新浪网首页的部分内容:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def scrape_sina_news():
    url = 'https://www.sina.com.cn/'
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'lxml', from_encoding='utf-8')
    news_titles = soup.find_all('a')
    for title in news_titles[:10]:
        if 'href' in title.attrs:
            print(title.text.strip(), title['href'])

scrape_sina_news()

解析代码

这段代码发送一个请求到新浪网首页,然后使用 BeautifulSouplxml 解析器来提取新闻链接。

  • requests.get 发送一个请求到网站,并获取响应。
  • BeautifulSoup 解析响应内容,使其更易于操作。
  • get_text 方法提取页面的文本内容。

注意: KeyError: 'href'

出现 KeyError: 'href' 这个错误表明在尝试访问某些 <a> 标签的 href 属性时出现了问题。这通常发生在某些 <a> 标签中不存在 href 属性的情况。

可以修改代码,在尝试访问 href 属性之前先检查它是否存在。这样可以防止 KeyError 的出现,并确保只处理那些实际包含链接的元素。

结果与展示

运行此脚本会在控制台中打印出新浪网首页上前10个新闻链接的文本和 URL。
在这里插入图片描述

其他

修改和适应

当你想要从不同的网站抓取数据时,你需要根据目标网站的结构来调整代码。使用开发者工具(在大多数浏览器中通过右键点击网页并选择“检查”即可访问)来查看网页的HTML结构是很有帮助的。

注意事项

在编写和运行网络爬虫时,要始终遵守网站的robots.txt规则和版权法。同时,要尊重网站服务器,避免发送过多请求导致服务器负载过重。

总结

通过爬取新浪网,我们学习了如何处理中文和动态加载内容的网站。Python 爬虫技术能够帮助我们从各种网页中提取有用信息,为数据分析和研究提供支持。


这篇博客提供了一个实际的网络爬虫例子,旨在帮助你来理解和实践如何爬取和处理来自复杂网站的数据。希望这对你有所帮助,如果有任何问题,请随时提问。


http://www.kler.cn/a/156024.html

相关文章:

  • pulsar bookies 磁盘资源无法释放问题排查
  • Android Studio打包时不显示“Generate Signed APK”提示信息
  • 大模型预训练+微调大模型;大模型提示/指令模式”(Prompt/Instruct Mode)
  • Spring Boot应用开发:从入门到精通
  • CSS 色彩魔法:打造绚丽网页风格
  • B2B订货系统功能设计与代码开发(PHP + MySQL)
  • android studio安装SDK时无法勾选
  • 逻辑漏洞测试靶场实验
  • vue $nextTick 样式私有化
  • 设计模式--观察者模式(Observer Pattern)
  • 如何熟练使用vim工具?
  • spring boot的redis连接数过多导致redis服务器压力过大的一次问题排查
  • 数据挖掘之时间序列分析
  • 万界星空科技灯具行业MES介绍
  • 【java毕业设计源码】基于SSM框架的在线智能题库管理系统设计与实现
  • TensorRT安装及使用教程(ubuntu系统部署yolov7)
  • 解决浏览器缓存问题
  • 基于算能的国产AI边缘计算盒子8核心A53丨17.6Tops算力
  • 设置随机种子保证网络可复现性
  • 智能优化算法应用:基于黄金正弦算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码
  • 有序表常见题型
  • 2023年GopherChina大会-核心PPT资料下载
  • Fiddler抓包工具之fiddler的常用快捷键
  • SpringAMQP入门案例——发送消息
  • Android CardView基础使用
  • 反序列化漏洞详解(三)