Python Web クローラーを使用して、現在映画館で上映されている映画を確認する
/1 前書き/
#/ 2 プロジェクトの目標/
Maoyan Movies から今後の映画の詳細を入手します。
/3 プロジェクトの準備/ ソフトウェア:
PyCharm必要なライブラリ:
requests、lxml 、ランダム、時間 プラグイン:Xpath #Web サイトは次のとおりです。次のとおりです: 次のページのボタンをクリックして、Web サイトの次の変更を確認してください: 次のページをクリックすると、ページ offset=() が 30 ずつ増加するため、{} を使用して変換された変数を置き換えることができます。次に、for ループを使用して URL を走査し、複数の URL リクエストを実装します。 #/4 プロジェクトの実装/ 1)基准xpath节点对象列表。 /5 エフェクト表示/ 1. 緑色の三角形をクリックして実行します。開始ページ、終了ページを入力します。 #2. プログラムを実行すると、結果がコンソールに表示されます。 、以下に示すように。 3. 青色のダウンロード リンクをクリックして、オンラインで詳細を表示します。 #/6 概要/ 1. あまりにも多くのデータを取得すると、サーバーに負荷がかかりやすくなるためお勧めできません。 2. この記事は Python Web クローラーに基づいており、クローラー ライブラリを使用して Maoyan ムービーをクロールします。 https://maoyan.com/films?showType=2&offset={}
https://maoyan.com/films?showType=2&offset=30
https://maoyan.com/films?showType=2&offset=60
https://maoyan.com/films?showType=2&offset=90
import requests
from lxml import etree
import time
import random
class MaoyanSpider(object):
def __init__(self):
self.url = "https://maoyan.com/films?showType=2&offset={}"
def main(self):
pass
if __name__ == '__main__':
spider = MaoyanSpider()
spider.main()
2、随机产生UserAgent。
for i in range(1, 50):
# ua.random,一定要写在这里,每次请求都会随机选择。
self.headers = {
'User-Agent': ua.random,
}
3、发送请求,获取页面响应。
def get_page(self, url):
# random.choice一定要写在这里,每次请求都会随机选择
res = requests.get(url, headers=self.headers)
res.encoding = 'utf-8'
html = res.text
self.parse_page(html)
4、xpath解析一级页面数据,获取页面信息。
# 创建解析对象
parse_html = etree.HTML(html)
# 基准xpath节点对象列表
dd_list = parse_html.xpath('//dl[@class="movie-list"]//dd')
2)依次遍历每个节点对象,提取数据。
for dd in dd_list:
name = dd.xpath('.//div[@class="movie-hover-title"]//span[@class="name noscore"]/text()')[0].strip()
star = dd.xpath('.//div[@class="movie-hover-info"]//div[@class="movie-hover-title"][3]/text()')[1].strip()
type = dd.xpath('.//div[@class="movie-hover-info"]//div[@class="movie-hover-title"][2]/text()')[1].strip()
dowld=dd.xpath('.//div[@class="movie-item-hover"]/a/@href')[0].strip()
# print(movie_dict)
movie = '''【即将上映】
5、定义movie,保存打印数据。
movie = '''【即将上映】
电影名字: %s
主演:%s
类型:%s
详情链接:https://maoyan.com%s
=========================================================
''' % (name, star, type,dowld)
print( movie)
6、random.randint()方法,设置时间延时。
time.sleep(random.randint(1, 3))
7、调用方法,实现功能。
html = self.get_page(url)
self.parse_page(html)
以上がPython Web クローラーを使用して、現在映画館で上映されている映画を確認するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

MINIOオブジェクトストレージ:CENTOSシステムの下での高性能展開Minioは、Amazons3と互換性のあるGO言語に基づいて開発された高性能の分散オブジェクトストレージシステムです。 Java、Python、JavaScript、Goなど、さまざまなクライアント言語をサポートしています。この記事では、CentosシステムへのMinioのインストールと互換性を簡単に紹介します。 Centosバージョンの互換性Minioは、Centos7.9を含むがこれらに限定されない複数のCentosバージョンで検証されています。

Pytorchの分散トレーニングでは、Centosシステムでトレーニングには次の手順が必要です。Pytorchのインストール:PythonとPipがCentosシステムにインストールされていることです。 CUDAバージョンに応じて、Pytorchの公式Webサイトから適切なインストールコマンドを入手してください。 CPUのみのトレーニングには、次のコマンドを使用できます。PipinstalltorchtorchtorchvisionTorchaudioGPUサポートが必要な場合は、CUDAとCUDNNの対応するバージョンがインストールされ、インストールに対応するPytorchバージョンを使用してください。分散環境構成:分散トレーニングには、通常、複数のマシンまたは単一マシンの複数GPUが必要です。場所

PytorchをCentosシステムにインストールする場合、適切なバージョンを慎重に選択し、次の重要な要因を検討する必要があります。1。システム環境互換性:オペレーティングシステム:Centos7以上を使用することをお勧めします。 Cuda and Cudnn:PytorchバージョンとCudaバージョンは密接に関連しています。たとえば、pytorch1.9.0にはcuda11.1が必要ですが、pytorch2.0.1にはcuda11.3が必要です。 CUDNNバージョンは、CUDAバージョンとも一致する必要があります。 Pytorchバージョンを選択する前に、互換性のあるCUDAおよびCUDNNバージョンがインストールされていることを確認してください。 Pythonバージョン:Pytorch公式支店

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
