基于Python实现的百度贴吧网络爬虫实例
本文实例讲述了基于Python实现的百度贴吧网络爬虫。分享给大家供大家参考。具体如下:
完整实例代码点击此处本站下载。
项目内容:
用Python写的百度贴吧的网络爬虫。
使用方法:
新建一个BugBaidu.py文件,然后将代码复制到里面后,双击运行。
程序功能:
将贴吧中楼主发布的内容打包txt存储到本地。
原理解释:
首先,先浏览一下某一条贴吧,点击只看楼主并点击第二页之后url发生了一点变化,变成了:
http://tieba.baidu.com/p/2296712428?see_lz=1&pn=1
可以看出来,see_lz=1是只看楼主,pn=1是对应的页码,记住这一点为以后的编写做准备。
这就是我们需要利用的url。
接下来就是查看页面源码。
首先把题目抠出来存储文件的时候会用到。
可以看到百度使用gbk编码,标题使用h1标记:
【原创】时尚首席(关于时尚,名利,事业,爱情,励志)
同样,正文部分用div和class综合标记,接下来要做的只是用正则表达式来匹配即可。
运行截图:
生成的txt文件:
# -*- coding: utf-8 -*- #--------------------------------------- # 程序:百度贴吧爬虫 # 版本:0.5 # 作者:why # 日期:2013-05-16 # 语言:Python 2.7 # 操作:输入网址后自动只看楼主并保存到本地文件 # 功能:将楼主发布的内容打包txt存储到本地。 #--------------------------------------- import string import urllib2 import re #----------- 处理页面上的各种标签 ----------- class HTML_Tool: # 用非 贪婪模式 匹配 \t 或者 \n 或者 空格 或者 超链接 或者 图片 BgnCharToNoneRex = re.compile("(\t|\n| |<a.*?>|<img .*? alt="基于Python实现的百度贴吧网络爬虫实例" >)") # 用非 贪婪模式 匹配 任意<>标签 EndCharToNoneRex = re.compile("<.*?>") # 用非 贪婪模式 匹配 任意<p>标签 BgnPartRex = re.compile("<p.*?>") CharToNewLineRex = re.compile("(<br/>|</p>|<tr>|<div>|</div>)") CharToNextTabRex = re.compile("<td>") # 将一些html的符号实体转变为原始符号 replaceTab = [("<","<"),(">",">"),("&","&"),("&","\""),(" "," ")] def Replace_Char(self,x): x = self.BgnCharToNoneRex.sub("",x) x = self.BgnPartRex.sub("\n ",x) x = self.CharToNewLineRex.sub("\n",x) x = self.CharToNextTabRex.sub("\t",x) x = self.EndCharToNoneRex.sub("",x) for t in self.replaceTab: x = x.replace(t[0],t[1]) return x class Baidu_Spider: # 申明相关的属性 def __init__(self,url): self.myUrl = url + '?see_lz=1' self.datas = [] self.myTool = HTML_Tool() print u'已经启动百度贴吧爬虫,咔嚓咔嚓' # 初始化加载页面并将其转码储存 def baidu_tieba(self): # 读取页面的原始信息并将其从gbk转码 myPage = urllib2.urlopen(self.myUrl).read().decode("gbk") # 计算楼主发布内容一共有多少页 endPage = self.page_counter(myPage) # 获取该帖的标题 title = self.find_title(myPage) print u'文章名称:' + title # 获取最终的数据 self.save_data(self.myUrl,title,endPage) #用来计算一共有多少页 def page_counter(self,myPage): # 匹配 "共有<span class="red">12</span>页" 来获取一共有多少页 myMatch = re.search(r'class="red">(\d+?)</span>', myPage, re.S) if myMatch: endPage = int(myMatch.group(1)) print u'爬虫报告:发现楼主共有%d页的原创内容' % endPage else: endPage = 0 print u'爬虫报告:无法计算楼主发布内容有多少页!' return endPage # 用来寻找该帖的标题 def find_title(self,myPage): # 匹配 <h1 id="xxxxxxxxxx">xxxxxxxxxx</h1> 找出标题 myMatch = re.search(r'<h1 id="">(.*?)</h1>', myPage, re.S) title = u'暂无标题' if myMatch: title = myMatch.group(1) else: print u'爬虫报告:无法加载文章标题!' # 文件名不能包含以下字符: \ / : * ? " < > | title = title.replace('\\','').replace('/','').replace(':','').replace('*','').replace('?','').replace('"','').replace('>','').replace('<','').replace('|','') return title # 用来存储楼主发布的内容 def save_data(self,url,title,endPage): # 加载页面数据到数组中 self.get_data(url,endPage) # 打开本地文件 f = open(title+'.txt','w+') f.writelines(self.datas) f.close() print u'爬虫报告:文件已下载到本地并打包成txt文件' print u'请按任意键退出...' raw_input(); # 获取页面源码并将其存储到数组中 def get_data(self,url,endPage): url = url + '&pn=' for i in range(1,endPage+1): print u'爬虫报告:爬虫%d号正在加载中...' % i myPage = urllib2.urlopen(url + str(i)).read() # 将myPage中的html代码处理并存储到datas里面 self.deal_data(myPage.decode('gbk')) # 将内容从页面代码中抠出来 def deal_data(self,myPage): myItems = re.findall('id="post_content.*?>(.*?)</div>',myPage,re.S) for item in myItems: data = self.myTool.Replace_Char(item.replace("\n","").encode('gbk')) self.datas.append(data+'\n') #-------- 程序入口处 ------------------ print u"""#--------------------------------------- # 程序:百度贴吧爬虫 # 版本:0.5 # 作者:why # 日期:2013-05-16 # 语言:Python 2.7 # 操作:输入网址后自动只看楼主并保存到本地文件 # 功能:将楼主发布的内容打包txt存储到本地。 #--------------------------------------- """ # 以某小说贴吧为例子 # bdurl = 'http://tieba.baidu.com/p/2296712428?see_lz=1&pn=1' print u'请输入贴吧的地址最后的数字串:' bdurl = 'http://tieba.baidu.com/p/' + str(raw_input(u'http://tieba.baidu.com/p/')) #调用 mySpider = Baidu_Spider(bdurl) mySpider.baidu_tieba()
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

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PHPは主に手順プログラミングですが、オブジェクト指向プログラミング(OOP)もサポートしています。 Pythonは、OOP、機能、手続き上のプログラミングなど、さまざまなパラダイムをサポートしています。 PHPはWeb開発に適しており、Pythonはデータ分析や機械学習などのさまざまなアプリケーションに適しています。

PHPはWeb開発と迅速なプロトタイピングに適しており、Pythonはデータサイエンスと機械学習に適しています。 1.PHPは、単純な構文と迅速な開発に適した動的なWeb開発に使用されます。 2。Pythonには簡潔な構文があり、複数のフィールドに適しており、強力なライブラリエコシステムがあります。

VSコードはPythonの書き込みに使用でき、Pythonアプリケーションを開発するための理想的なツールになる多くの機能を提供できます。ユーザーは以下を可能にします。Python拡張機能をインストールして、コードの完了、構文の強調表示、デバッグなどの関数を取得できます。デバッガーを使用して、コードを段階的に追跡し、エラーを見つけて修正します。バージョンコントロールのためにGitを統合します。コードフォーマットツールを使用して、コードの一貫性を維持します。糸くずツールを使用して、事前に潜在的な問題を発見します。

VSコードはWindows 8で実行できますが、エクスペリエンスは大きくない場合があります。まず、システムが最新のパッチに更新されていることを確認してから、システムアーキテクチャに一致するVSコードインストールパッケージをダウンロードして、プロンプトとしてインストールします。インストール後、一部の拡張機能はWindows 8と互換性があり、代替拡張機能を探すか、仮想マシンで新しいWindowsシステムを使用する必要があることに注意してください。必要な拡張機能をインストールして、適切に動作するかどうかを確認します。 Windows 8ではVSコードは実行可能ですが、開発エクスペリエンスとセキュリティを向上させるために、新しいWindowsシステムにアップグレードすることをお勧めします。

Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

VSコード拡張機能は、悪意のあるコードの隠れ、脆弱性の活用、合法的な拡張機能としての自慰行為など、悪意のあるリスクを引き起こします。悪意のある拡張機能を識別する方法には、パブリッシャーのチェック、コメントの読み取り、コードのチェック、およびインストールに注意してください。セキュリティ対策には、セキュリティ認識、良好な習慣、定期的な更新、ウイルス対策ソフトウェアも含まれます。

PHPは1994年に発信され、Rasmuslerdorfによって開発されました。もともとはウェブサイトの訪問者を追跡するために使用され、サーバー側のスクリプト言語に徐々に進化し、Web開発で広く使用されていました。 Pythonは、1980年代後半にGuidovan Rossumによって開発され、1991年に最初にリリースされました。コードの読みやすさとシンプルさを強調し、科学的コンピューティング、データ分析、その他の分野に適しています。

VSコードでは、次の手順を通じて端末でプログラムを実行できます。コードを準備し、統合端子を開き、コードディレクトリが端末作業ディレクトリと一致していることを確認します。プログラミング言語(pythonのpython your_file_name.pyなど)に従って実行コマンドを選択して、それが正常に実行されるかどうかを確認し、エラーを解決します。デバッガーを使用して、デバッグ効率を向上させます。
