python实现登陆知乎获得个人收藏并保存为word文件
这个程序其实很早之前就完成了,一直没有发出了,趁着最近不是很忙就分享给大家.
使用BeautifulSoup模块和urllib2模块实现,然后保存成word是使用python docx模块的,安装方式网上一搜一大堆,我就不再赘述了.
主要实现的功能是登陆知乎,然后将个人收藏的问题和答案获取到之后保存为word文档,以便没有网络的时候可以查阅.当然,答案中如果有图片的话也是可以获取到的.不过这块还是有点问题的.等以后有时间了在修改修改吧.
还有就是正则,用的简直不要太烂…鄙视下自己…
还有,现在是问题的话所有的答案都会保存下来的.看看有时间修改成只保存第一个答案或者收藏页问题的答案吧.要不然如果收藏的太多了的话保存下来的word会吓你一跳的哦.O(∩_∩)O哈哈~
在登陆的时候可能会需要验证码,如果提示输入验证码的话在程序的文件夹下面就可以看到验证码的图片,照着输入就ok了.
# -*- coding: utf-8 -*- #登陆知乎抓取个人收藏 然后保存为word import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import urllib import urllib2 import cookielib import string import re from bs4 import BeautifulSoup from docx import Document from docx import * from docx.shared import Inches from sys import exit import os #这儿是因为在公司上网的话需要使用socket代理 #import socks #import socket #socks.setdefaultproxy(socks.PROXY_TYPE_SOCKS5,"127.0.0.1",8088) #socket.socket =socks.socksocket loginurl='http://www.zhihu.com/login' headers = {'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/34.0.1847.116 Safari/537.36',} postdata={ '_xsrf': 'acab9d276ea217226d9cc94a84a231f7', 'email': '', 'password': '', 'rememberme':'y' } if not os.path.exists('myimg'): os.mkdir('myimg') if os.path.exists('123.docx'): os.remove('123.docx') if os.path.exists('checkcode.gif'): os.remove('checkcode.gif') mydoc=Document() questiontitle='' #---------------------------------------------------------------------- def dealimg(imgcontent): soup=BeautifulSoup(imgcontent) try: for imglink in soup.findAll('img'): if imglink is not None : myimg= imglink.get('src') #print myimg if myimg.find('http')>=0: imgsrc=urllib2.urlopen(myimg).read() imgnamere=re.compile(r'http\S*/') imgname=imgnamere.sub('',myimg) #print imgname with open(u'myimg'+'/'+imgname,'wb') as code: code.write(imgsrc) mydoc.add_picture(u'myimg/'+imgname,width=Inches(1.25)) except: pass strinfo=re.compile(r'<noscript>[\s\S]*</noscript>') imgcontent=strinfo.sub('',imgcontent) strinfo=re.compile(r'<img class[\s\S]*</ alt="python实现登陆知乎获得个人收藏并保存为word文件" >') imgcontent=strinfo.sub('',imgcontent) #show all strinfo=re.compile(r'<a class="toggle-expand[\s\S]*</a>') imgcontent=strinfo.sub('',imgcontent) strinfo=re.compile(r'<a class=" wrap external"[\s\S]*rel="nofollow noreferrer" target="_blank">') imgcontent=strinfo.sub('',imgcontent) imgcontent=imgcontent.replace('<i class="icon-external"></i></a>','') imgcontent=imgcontent.replace('</b>','').replace('</p>','').replace('<p>','').replace('<p>','').replace('<br>','') return imgcontent def enterquestionpage(pageurl): html=urllib2.urlopen(pageurl).read() soup=BeautifulSoup(html) questiontitle=soup.title.string mydoc.add_heading(questiontitle,level=3) for div in soup.findAll('div',{'class':'fixed-summary zm-editable-content clearfix'}): #print div conent=str(div).replace('<div class="fixed-summary zm-editable-content clearfix">','').replace('</div>','') conent=conent.decode('utf-8') conent=conent.replace('<br/>','\n') conent=dealimg(conent) ###这一块弄得太复杂了 有时间找找看有没有处理html的模块 conent=conent.replace('<div class="fixed-summary-mask">','').replace('<blockquote>','').replace('<b>','').replace('<strong>','').replace('</strong>','').replace('<em>','').replace('</em>','').replace('</blockquote>','') mydoc.add_paragraph(conent,style='BodyText3') """file=open('222.txt','a') file.write(str(conent)) file.close()""" def entercollectpage(pageurl): html=urllib2.urlopen(pageurl).read() soup=BeautifulSoup(html) for div in soup.findAll('div',{'class':'zm-item'}): h2content=div.find('h2',{'class':'zm-item-title'}) #print h2content if h2content is not None: link=h2content.find('a') mylink=link.get('href') quectionlink='http://www.zhihu.com'+mylink enterquestionpage(quectionlink) print quectionlink def loginzhihu(): postdatastr=urllib.urlencode(postdata) ''' cj = cookielib.LWPCookieJar() cookie_support = urllib2.HTTPCookieProcessor(cj) opener = urllib2.build_opener(cookie_support,urllib2.HTTPHandler) urllib2.install_opener(opener) ''' h = urllib2.urlopen(loginurl) request = urllib2.Request(loginurl,postdatastr,headers) request.get_origin_req_host response = urllib2.urlopen(request) #print response.geturl() text = response.read() collecturl='http://www.zhihu.com/collections' req=urllib2.urlopen(collecturl) if str(req.geturl())=='http://www.zhihu.com/?next=%2Fcollections': print 'login fail!' return txt=req.read() soup=BeautifulSoup(txt) count=0 divs =soup.findAll('div',{'class':'zm-item'}) if divs is None: print 'login fail!' return print 'login ok!\n' for div in divs: link=div.find('a') mylink=link.get('href') collectlink='http://www.zhihu.com'+mylink entercollectpage(collectlink) print collectlink #这儿是当时做测试用的,值获取一个收藏 #count+=1 #if count==1: # return def getcheckcode(thehtml): soup=BeautifulSoup(thehtml) div=soup.find('div',{'class':'js-captcha captcha-wrap'}) if div is not None: #print div imgsrc=div.find('img') imglink=imgsrc.get('src') if imglink is not None: imglink='http://www.zhihu.com'+imglink imgcontent=urllib2.urlopen(imglink).read() with open('checkcode.gif','wb') as code: code.write(imgcontent) return True else: return False return False if __name__=='__main__': import getpass username=raw_input('input username:') password=getpass.getpass('Enter password: ') postdata['email']=username postdata['password']=password postdatastr=urllib.urlencode(postdata) cj = cookielib.LWPCookieJar() cookie_support = urllib2.HTTPCookieProcessor(cj) opener = urllib2.build_opener(cookie_support,urllib2.HTTPHandler) urllib2.install_opener(opener) h = urllib2.urlopen(loginurl) request = urllib2.Request(loginurl,postdatastr,headers) response = urllib2.urlopen(request) txt = response.read() if getcheckcode(txt): checkcode=raw_input('input checkcode:') postdata['captcha']=checkcode loginzhihu() mydoc.save('123.docx') else: loginzhihu() mydoc.save('123.docx') print 'the end' raw_input()
好了,大概就是这样,大家如果有什么好的建议或者什么的可以再下面留言,我会尽快回复的.或者在小站的关于页面有我的联系方式,直接联系我就ok.

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Une formation efficace des modèles Pytorch sur les systèmes CentOS nécessite des étapes, et cet article fournira des guides détaillés. 1. Préparation de l'environnement: Installation de Python et de dépendance: le système CentOS préinstalle généralement Python, mais la version peut être plus ancienne. Il est recommandé d'utiliser YUM ou DNF pour installer Python 3 et Mettez PIP: sudoyuMupDatePython3 (ou sudodnfupdatepython3), pip3install-upradepip. CUDA et CUDNN (accélération GPU): Si vous utilisez Nvidiagpu, vous devez installer Cudatool

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Lors de la sélection d'une version Pytorch sous CentOS, les facteurs clés suivants doivent être pris en compte: 1. CUDA Version Compatibilité GPU Prise en charge: si vous avez NVIDIA GPU et que vous souhaitez utiliser l'accélération GPU, vous devez choisir Pytorch qui prend en charge la version CUDA correspondante. Vous pouvez afficher la version CUDA prise en charge en exécutant la commande nvidia-SMI. Version CPU: Si vous n'avez pas de GPU ou que vous ne souhaitez pas utiliser de GPU, vous pouvez choisir une version CPU de Pytorch. 2. Version Python Pytorch

Minio Object Storage: Déploiement haute performance dans le système Centos System Minio est un système de stockage d'objets distribué haute performance développé sur la base du langage Go, compatible avec Amazons3. Il prend en charge une variété de langages clients, notamment Java, Python, JavaScript et GO. Cet article introduira brièvement l'installation et la compatibilité de Minio sur les systèmes CentOS. Compatibilité de la version CentOS Minio a été vérifiée sur plusieurs versions CentOS, y compris, mais sans s'y limiter: CentOS7.9: fournit un guide d'installation complet couvrant la configuration du cluster, la préparation de l'environnement, les paramètres de fichiers de configuration, le partitionnement du disque et la mini

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.
