用python爬取关键词并解释

2023-04-05 02:36 来源：网友发布作者：网友发布浏览：37

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小羊努力搞代码

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学习日志：Python 实现网络爬虫——提取关键字原创

2022-06-19 13:02:38

小羊努力搞代码

码龄174天

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编写一段Python代码，向百度提交查询关键词“桃花源记”，抓取百度的查询结果，要求有文字、链接，可以在浏览器中打开抓取的链接，或者调用浏览器打开抓取的链接。

红框内是根据网站信息需要更改的内容。57031baa3a394395be479ad89f1ff15e.png

附上完整代码：

import json

import requests

from lxml import etree

headers = {

"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "

"Chrome/88.0.4324.104 Safari/537.36"

}

response = requests.get('https://www.baidu.com/s?wd=桃花源记&lm=0', headers=headers)

r = response.text

html = etree.HTML(r, etree.HTMLParser())

r1 = html.xpath('//h3')

r2 = html.xpath('//*[@]')

r3 = html.xpath('//*[@]/a/@href')

for i in range(4):

r11 = r1[i].xpath('string(.)')

r22 = r2[i].xpath('string(.)')

r33 = r3[i]

with open('桃花源记.txt', 'a', encoding='utf-8') as c:

c.write(json.dumps(r11,ensure_ascii=False) + 'n')

c.write(json.dumps(r22, ensure_ascii=False) + 'n')

c.write(json.dumps(r33, ensure_ascii=False) + 'n')

print(r11, end='n')

print('------------------------')

print(r22, end='n')

print(r33)

怎么使用python爬取百度网的数据

所谓网页抓取，就是把URL地址中指定的网络资源从网络流中读取出来，保存到本地。

类似于使用程序模拟IE浏览器的功能，把URL作为HTTP请求的内容发送到服务器端，然后读取服务器端的响应资源。

在Python中，我们使用urllib2这个组件来抓取网页。

urllib2是Python的一个获取URLs(Uniform Resource Locators)的组件。

它以urlopen函数的形式提供了一个非常简单的接口。

最简单的urllib2的应用代码只需要四行。

我们新建一个文件urllib2_test01.py来感受一下urllib2的作用：

import urllib2

response = urllib2.urlopen('http://www.baidu.com/')

html = response.read()

print html

按下F5可以看到运行的结果：

我们可以打开百度主页，右击，选择查看源代码（火狐OR谷歌浏览器均可），会发现也是完全一样的内容。

也就是说，上面这四行代码将我们访问百度时浏览器收到的代码们全部打印了出来。

这就是一个最简单的urllib2的例子。

除了"http:"，URL同样可以使用"ftp:"，"file:"等等来替代。

HTTP是基于请求和应答机制的：

客户端提出请求，服务端提供应答。

urllib2用一个Request对象来映射你提出的HTTP请求。

在它最简单的使用形式中你将用你要请求的地址创建一个Request对象，

通过调用urlopen并传入Request对象，将返回一个相关请求response对象，

这个应答对象如同一个文件对象，所以你可以在Response中调用.read()。

我们新建一个文件urllib2_test02.py来感受一下：

import urllib2

req = urllib2.Request('http://www.baidu.com')

response = urllib2.urlopen(req)

the_page = response.read()

print the_page

可以看到输出的内容和test01是一样的。

urllib2使用相同的接口处理所有的URL头。例如你可以像下面那样创建一个ftp请求。

req = urllib2.Request('ftp://example.com/')

在HTTP请求时，允许你做额外的两件事。

1.发送data表单数据

这个内容相信做过Web端的都不会陌生，

有时候你希望发送一些数据到URL(通常URL与CGI[通用网关接口]脚本，或其他WEB应用程序挂接)。

在HTTP中,这个经常使用熟知的POST请求发送。

这个通常在你提交一个HTML表单时由你的浏览器来做。

并不是所有的POSTs都来源于表单，你能够使用POST提交任意的数据到你自己的程序。

一般的HTML表单，data需要编码成标准形式。然后做为data参数传到Request对象。

编码工作使用urllib的函数而非urllib2。

我们新建一个文件urllib2_test03.py来感受一下：

import urllib

import urllib2

url = 'http://www.someserver.com/register.cgi'

values = {'name' : 'WHY',

'location' : 'SDU',

'language' : 'Python' }

data = urllib.urlencode(values) # 编码工作

req = urllib2.Request(url, data) # 发送请求同时传data表单

response = urllib2.urlopen(req) #接受反馈的信息

the_page = response.read() #读取反馈的内容

如果没有传送data参数，urllib2使用GET方式的请求。

GET和POST请求的不同之处是POST请求通常有"副作用"，

它们会由于某种途径改变系统状态(例如提交成堆垃圾到你的门口)。

Data同样可以通过在Get请求的URL本身上面编码来传送。

import urllib2

import urllib

data = {}

data['name'] = 'WHY'

data['location'] = 'SDU'

data['language'] = 'Python'

url_values = urllib.urlencode(data)

print url_values

name=Somebody+Here&language=Python&location=Northampton

url = 'http://www.example.com/example.cgi'

full_url = url + '?' + url_values

data = urllib2.open(full_url)

这样就实现了Data数据的Get传送。

2.设置Headers到http请求

有一些站点不喜欢被程序（非人为访问）访问，或者发送不同版本的内容到不同的浏览器。

默认的urllib2把自己作为“Python-urllib/x.y”(x和y是Python主版本和次版本号,例如Python-urllib/2.7)，

这个身份可能会让站点迷惑，或者干脆不工作。

浏览器确认自己身份是通过User-Agent头，当你创建了一个请求对象，你可以给他一个包含头数据的字典。

下面的例子发送跟上面一样的内容，但把自身模拟成Internet Explorer。

（多谢大家的提醒，现在这个Demo已经不可用了，不过原理还是那样的）。

import urllib

import urllib2

url = 'http://www.someserver.com/cgi-bin/register.cgi'

user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatibleMSIE 5.5Windows NT)'

values = {'name' : 'WHY',

'location' : 'SDU',

'language' : 'Python' }

headers = { 'User-Agent' : user_agent }

data = urllib.urlencode(values)

req = urllib2.Request(url, data, headers)

response = urllib2.urlopen(req)

the_page = response.read()

以上就是python利用urllib2通过指定的URL抓取网页内容的全部内容，非常简单吧，希望对大家能有所帮助。

档案系统初期算是告一段落了，利用一点时间继续爬取POI。和领导聊聊，受益匪浅。之前我的想法是爬取一份poi数据，直接能用；而领导听了之后，觉得更好的方式是爬取多个渠道来源的POI数据，然后做一个数据比较融合（最终事情能不能成不好说，但是经过这么一回，细节技术上有所提高，宏观把控整体项目流程能力有所长进，更重要的是通过和能人交流，以更高的眼界更宏观的看待数据、应用以及问题，这就是成长）。我之前采用的方式，可以满足需求，但是POI数据获取效率差一些（虽然已经很快，但是相比本文这种还是慢一些）、数据现势性不好，高德数据和百度数据虽然是两套，但是仅仅是坐标不同（所以显然还是一套）。所以，我加一种方式来爬取百度poi。

一调研：百度API提供了一个叫Place API获取poi的接口，有个城市内检索实例为

ce/v2/search?query=银行&page_size=10&page_num=0&scope=1&region=北京&output=json&ak={您的密钥}

它返回的是个json类型数据，一个区域最大返回数为400，每页最大返回数为20。显然一个城市内不管什么类别的poi，不可能只有400个，会遗漏数据，故舍去

还有一个矩形区域检索，实例为

u.com/place/v2/search?query=美食&page_size=10&page_num=0&scope=1&bounds=39.915,116.404,39.975,116.414&output=json&ak={您的密钥}只要区域划分得当，这个可以使用

二要解决的问题

1 区域划分

网上有人通过递归写代码的方式来划分，这样划分有问题，第一，划分的区域不能完全对应一个城市的市区；第二，算法设计比较麻烦。解决办法，后面详细说。

2 类别问题

百度API的接口必须要指定query的类别，那么如果类别指定不准，或者类别不全，根本无法完成爬取一个城市所有poi的任务。解决办法，说实话，这个问题在我做这件事情的时候，

十分棘手，不过我最终找到了这个网页

/index.php?title=lbscloud/poitags，一切都不是问题了