Praktischer Crawler-Kampf in Python: Baidu kennt Crawler
Python kann uns als leistungsstarke Programmiersprache dabei helfen, große Datenmengen bequemer im Internet abzurufen. Unter ihnen ist die Crawler-Technologie ein sehr repräsentativer Teil. Crawler können verschiedene Daten im Internet abrufen und analysieren und uns so eine große Menge wertvoller Informationen liefern. Auch in Python ist die Crawler-Technologie weit verbreitet. Baidu Zhizhi ist eine Website, die eine große Anzahl von Wissensfragen und Antworten bereitstellt. In diesem Artikel wird die Methode zur Implementierung des Baidu Zhizhi-Crawlers in Python vorgestellt.
- Mit dem Crawlen beginnen
Zunächst müssen wir verstehen, wie die Baidu-Website gecrawlt wird. In Python können Sie die Requests-Bibliothek oder die Urlopen-Funktion in der Urllib-Bibliothek verwenden, um den Quellcode der Website abzurufen. Nachdem wir den Quellcode erhalten haben, können wir die BeautifulSoup-Bibliothek verwenden, um das Webseitendokument zu analysieren und die erforderlichen Informationen einfach herauszufiltern. Hier müssen wir jede Frage und die entsprechende beste Antwort crawlen. Wenn wir uns den Quellcode ansehen, den Baidu kennt, können wir feststellen, dass jede beste Antwort eine eigene unabhängige Klassen-ID hat, und auf dieser Grundlage können wir den entsprechenden Inhalt auswählen.
Das Folgende ist der Implementierungsprozess des Codes:
import requests from bs4 import BeautifulSoup # 网页地址 url = "https://zhidao.baidu.com/question/2031956566959407839.html" # 发送请求 r = requests.get(url) # 解析网页 soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser") # 获取问题 question = soup.find("span", class_="ask-title").text print("问题: ", question) # 获取最佳答案 answer = soup.find("pre", class_="best-text mb-10").text print("最佳答案: ", answer)
- Mehrere Fragen und Antworten crawlen
Als nächstes müssen wir mehrere Fragen und ihre Antworten crawlen. Wir können eine Liste mit Fragen erstellen, jede Frage und Antwort durch eine for-Schleife herauskriechen und sie dann ausdrucken. Da das Suffix jeder Frage-URL auf Baidu unterschiedlich ist, müssen wir die zu crawlende Webseitenadresse automatisch durch Zeichenfolgenformatierung generieren.
Das Folgende ist der Implementierungscode:
import requests from bs4 import BeautifulSoup # 创建问题列表 questions = [ "2031956566959407839", "785436012916117832", "1265757662946113922", "455270192556513192", "842556478655981450" ] # 循环爬取问题和最佳答案 for q in questions: # 根据问题ID拼接URL url = f"https://zhidao.baidu.com/question/{q}.html" # 发送请求 r = requests.get(url) # 解析网页 soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser") # 获取问题 try: question = soup.find("span", class_="ask-title").text except: question = "" # 获取最佳答案 try: answer = soup.find("pre", class_="best-text mb-10").text except: answer = "" # 打印问题和答案 print("问题: ", question) print("最佳答案: ", answer) print("----------------------")
- Speichern Sie die Crawling-Ergebnisse in einer Datei
Abschließend speichern wir die Crawling-Ergebnisse in einer Datei. Sie können das in Python integrierte Modul csv verwenden, um jede Frage und Antwort in einer CSV-Datei zu speichern. Um das Problem verstümmelter chinesischer Zeichen zu vermeiden, können wir außerdem BOM (Byte Order Mark) zum Header der CSV-Datei hinzufügen.
Das Folgende ist der Implementierungscode:
import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv import codecs # 创建问题列表 questions = [ "2031956566959407839", "785436012916117832", "1265757662946113922", "455270192556513192", "842556478655981450" ] # 创建文件 with open("questions.csv", "w", newline='', encoding='utf-8-sig') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow(['问题', '最佳答案']) # 循环爬取问题和最佳答案 for q in questions: # 根据问题ID拼接URL url = f"https://zhidao.baidu.com/question/{q}.html" # 发送请求 r = requests.get(url) # 解析网页 soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser") # 获取问题 try: question = soup.find("span", class_="ask-title").text except: question = "" # 获取最佳答案 try: answer = soup.find("pre", class_="best-text mb-10").text except: answer = "" # 保存到csv文件 writer.writerow([question, answer])
- Zusammenfassung
In diesem Artikel haben wir vorgestellt, wie man Python zum Crawlen der Baidu-Website verwendet. Wir haben gelernt, wie man die Bibliotheken „requests“ und „urllib“ zum Senden von Anfragen verwendet, wie man die Bibliothek „BeautifulSoup“ zum Parsen von Webseiten verwendet und wie man die gecrawlten Ergebnisse in einer CSV-Datei speichert. Mit diesen Methoden können wir problemlos Daten im Internet abrufen und analysieren. Die Crawler-Technologie spielt im Internetzeitalter eine sehr wichtige Rolle bei der Big-Data-Analyse. Als Python-Programmierer ist es wichtig, relevante Kenntnisse zu erlernen und zu beherrschen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPraktischer Crawler-Kampf in Python: Baidu kennt Crawler. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

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Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

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Bei der Auswahl einer Pytorch -Version unter CentOS müssen die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigt werden: 1. Cuda -Version Kompatibilität GPU -Unterstützung: Wenn Sie NVIDIA -GPU haben und die GPU -Beschleunigung verwenden möchten, müssen Sie Pytorch auswählen, der die entsprechende CUDA -Version unterstützt. Sie können die CUDA-Version anzeigen, die unterstützt wird, indem Sie den Befehl nvidia-smi ausführen. CPU -Version: Wenn Sie keine GPU haben oder keine GPU verwenden möchten, können Sie eine CPU -Version von Pytorch auswählen. 2. Python Version Pytorch

Effizient verarbeiten Pytorch-Daten zum CentOS-System, die folgenden Schritte sind erforderlich: Abhängigkeit Installation: Aktualisieren Sie zuerst das System und installieren Sie Python3 und PIP: Sudoyumupdate-Judoyuminstallpython3-Tysudoyuminstallpython3-Pip-y, Download und installieren Sie Cudatoolkit und Cudnn-Model von der NVIDIA-offiziellen Website. Konfiguration der virtuellen Umgebung (empfohlen): Verwenden Sie Conda, um eine neue virtuelle Umgebung zu erstellen und zu aktivieren, zum Beispiel: condacreate-n

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