在Python中使用cookielib和urlib2配合PyQuery抓取网页信息
刚才好无聊,突然想起来之前做一个课表的点子,于是百度了起来。
刚开始,我是这样想的:在写微信墙的时候,用到了urllib2【两行代码抓网页】,那么就只剩下解析html了。于是百度:python解析html。发现一篇好文章,其中介绍到了pyQuery。
pyQuery 是 jQuery 在 Python 中的实现,能够以 jQuery 的语法來操作解析 HTML 文档。使用前需要安装,Mac安装方法如下:
sudo easy_install pyquery
OK!安装好了!
我们来试一试吧:
from pyquery import PyQuery as pq html = pq(url=u'http://seam.ustb.edu.cn:8080/jwgl/index.jsp') #现在已经获取了本科教学网首页的html classes = html('.haveclass') #通过类名获取元素 #如果你对jQuery熟悉的话,那么你现在肯定明白pyQuery的方便了 更多用法参见pyQuery API
好像学会了使用pyQuery就能抓课表了呢,但是,如果你直接用我的源码,肯定会出错。因为还没有登录啊!
所以,在运行这一行抓取正确的代码之前,我们需要模拟登录本科教学网。这个时候,我想起来urllib有模拟post请求的函数,于是我百度了:urllib post。
这是一个最简的模拟post请求例子:
import urllib import urllib2 import cookielib cj = cookielib.CookieJar() opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cj)) opener.addheaders = [('User-agent','Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1)')] urllib2.install_opener(opener) req = urllib2.Request("http://seam.ustb.edu.cn:8080/jwgl/Login",urllib.urlencode({"username":"41255029","password":"123456","usertype":"student"})) req.add_header("Referer","http://xxoo.com") resp = urllib2.urlopen(req) #这里面用到了cookielib,我不太清楚,以后慢慢了解吧 #还用到了urllib和urllib2,urllib2大概是urllib的扩展包【233想到了三国杀
在这个最简的实例里,用我的校园网账号向登录页面提交表单数据,模拟登录。
现在,我们已经登录了本科教学网,然后结合之前的pyQuery解析html就可以获取网页内的课表了。
html = pq(url=u'http://seam.ustb.edu.cn:8080/jwgl/index.jsp') self.render("index.html",data=html('.haveclass'))
结果展示如图:
最后:
我发现,pyQuery不但用于解析html非常方便,而且可以作为跨域抓取数据的工具,NICE!!!
希望对大家有帮助。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











XMLをPDFに直接変換するアプリケーションは、2つの根本的に異なる形式であるため、見つかりません。 XMLはデータの保存に使用され、PDFはドキュメントを表示するために使用されます。変換を完了するには、PythonやReportLabなどのプログラミング言語とライブラリを使用して、XMLデータを解析してPDFドキュメントを生成できます。

XML構造が柔軟で多様であるため、すべてのXMLファイルをPDFSに変換できるアプリはありません。 XMLのPDFへのコアは、データ構造をページレイアウトに変換することです。これには、XMLの解析とPDFの生成が必要です。一般的な方法には、ElementTreeなどのPythonライブラリを使用してXMLを解析し、ReportLabライブラリを使用してPDFを生成することが含まれます。複雑なXMLの場合、XSLT変換構造を使用する必要がある場合があります。パフォーマンスを最適化するときは、マルチスレッドまたはマルチプロセスの使用を検討し、適切なライブラリを選択します。

XML画像を変換するには、最初にXMLデータ構造を決定し、次に適切なグラフィカルライブラリ(PythonのMatplotlibなど)とメソッドを選択し、データ構造に基づいて視覚化戦略を選択し、データのボリュームと画像形式を検討し、バッチ処理を実行するか、効率的なライブラリを使用して、最終的にPNG、JPEG、またはSVGに応じて保存します。

XMLの美化は、合理的なインデンテーション、ラインブレーク、タグ組織など、本質的に読みやすさを向上させています。原則は、XMLツリーを通過し、レベルに応じてインデントを追加し、テキストを含む空のタグとタグを処理することです。 PythonのXML.ETREE.ELEMENTTREEライブラリは、上記の美化プロセスを実装できる便利なchile_xml()関数を提供します。

単一のアプリケーションで携帯電話でXMLからPDF変換を直接完了することは不可能です。クラウドサービスを使用する必要があります。クラウドサービスは、2つのステップで達成できます。1。XMLをクラウド内のPDFに変換し、2。携帯電話の変換されたPDFファイルにアクセスまたはダウンロードします。

ほとんどのテキストエディターを使用して、XMLファイルを開きます。より直感的なツリーディスプレイが必要な場合は、酸素XMLエディターやXMLSPYなどのXMLエディターを使用できます。プログラムでXMLデータを処理する場合、プログラミング言語(Pythonなど)やXMLライブラリ(XML.ETREE.ELEMENTTREEなど)を使用して解析する必要があります。

Mobile XMLからPDFへの速度は、次の要因に依存します。XML構造の複雑さです。モバイルハードウェア構成変換方法(ライブラリ、アルゴリズム)コードの品質最適化方法(効率的なライブラリ、アルゴリズムの最適化、キャッシュデータ、およびマルチスレッドの利用)。全体として、絶対的な答えはなく、特定の状況に従って最適化する必要があります。

携帯電話でXMLをPDFに直接変換するのは簡単ではありませんが、クラウドサービスの助けを借りて実現できます。軽量モバイルアプリを使用してXMLファイルをアップロードし、生成されたPDFを受信し、クラウドAPIで変換することをお勧めします。クラウドAPIはサーバーレスコンピューティングサービスを使用し、適切なプラットフォームを選択することが重要です。 XMLの解析とPDF生成を処理する際には、複雑さ、エラー処理、セキュリティ、および最適化戦略を考慮する必要があります。プロセス全体では、フロントエンドアプリとバックエンドAPIが連携する必要があり、さまざまなテクノロジーをある程度理解する必要があります。
