


Pertempuran perangkak praktikal dalam Python: perangkak akaun awam WeChat
Python ialah bahasa pengaturcaraan yang elegan dengan pemprosesan data yang berkuasa dan keupayaan merangkak web. Dalam era digital ini, Internet dipenuhi dengan sejumlah besar data, dan crawler telah menjadi cara penting untuk mendapatkan data Oleh itu, crawler Python digunakan secara meluas dalam analisis data dan perlombongan.
Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara menggunakan perangkak Python untuk mendapatkan maklumat artikel akaun awam WeChat. Akaun rasmi WeChat ialah platform media sosial yang popular untuk menerbitkan artikel dalam talian dan merupakan alat penting untuk promosi dan pemasaran banyak syarikat dan media sendiri.
Berikut ialah langkahnya:
- Pasang pustaka perangkak Python
Python mempunyai banyak pustaka perangkak untuk dipilih. Dalam contoh ini, kami akan menggunakan pustaka perangkak python beautifulsoup4 untuk mengekstrak maklumat artikel akaun awam WeChat. Gunakan pip untuk memasang pustaka ini:
pip install beautifulsoup4
- Dapatkan pautan artikel sejarah akaun awam WeChat
Sangat mudah untuk merebut artikel sejarah akaun awam. Mula-mula kita perlu mencari nama atau ID akaun awam Contohnya: ID akaun awam "Zen of Python" ialah "Zen-of-Python".
Sukar untuk menangkap data secara langsung daripada versi web WeChat, jadi kami memerlukan alat untuk mendapatkan halaman senarai artikel dengan mudah. Dalam contoh ini, saya akan menggunakan perkhidmatan yang disediakan oleh Sogou WeChat Search, yang boleh dengan mudah mendapatkan halaman senarai artikel bagi setiap akaun awam di WeChat.
Kami perlu memasang rangka kerja Robot dan perpustakaan Selenium untuk mensimulasikan operasi penyemak imbas dan mendapatkan halaman senarai artikel melalui enjin carian.
pip install robotframework pip install robotframework-seleniumlibrary pip install selenium
- Dapatkan maklumat artikel tambahan
Untuk setiap pautan artikel, kami juga perlu mendapatkan beberapa maklumat artikel tambahan, seperti tajuk artikel, masa penerbitan, pengarang, dsb. Sekali lagi, kami akan menggunakan perpustakaan beautifulsoup4 untuk mengekstrak maklumat ini.
Berikut ialah coretan kod, yang boleh menangkap pautan artikel akaun awam, serta tajuk, masa penerbitan, jumlah bacaan dan bilangan suka bagi setiap artikel:
import requests from bs4 import BeautifulSoup import time url = "http://weixin.sogou.com/weixin?type=1&query={}".format("Python之禅") # 使用Selenium工具来模拟浏览器操作 from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome() driver.get(url) # 执行搜索动作 search_box = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="query"]') search_box.send_keys(u"Python之禅") search_box.submit() # 点击搜索结果中的公众号 element = driver.find_element_by_xpath('//div[@class="news-box"]/ul/li[2]/div[2]/h3/a') element.click() # 等待页面加载 time.sleep(3) # 点击“历史消息”链接 element = driver.find_element_by_xpath('//a[@title="历史消息"]') element.click() # 等待页面加载 time.sleep(3) # 获取文章链接 soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'html.parser') urls = [] for tag in soup.find_all("a", href=True): url = tag["href"] if "mp.weixin.qq.com" in url: urls.append(url) # 获取每篇文章的标题、发布时间、阅读量和点赞数 for url in urls: response = requests.get(url) response.encoding = 'utf-8' soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') title = soup.find('h2', {'class': 'rich_media_title'}).text.strip() date = soup.find('em', {'id': 'post-date'}).text.strip() readnum = soup.find('span', {'class': 'read_num'}).text.strip() likenum = soup.find('span', {'class': 'like_num'}).text.strip() print(title, date, readnum, likenum)
The di atas ialah pelaksanaan Python sebenar artikel ini: Semua kandungan perangkak akaun awam WeChat. Perangkak ini boleh mendapatkan maklumat yang berkaitan daripada artikel sejarah akaun awam WeChat dan melakukan pemprosesan pengekstrakan yang lebih khusus melalui perpustakaan beautifulsoup4 dan alatan Selenium. Jika anda berminat untuk menggunakan perangkak Python untuk mendedahkan maklumat yang lebih berharga, contoh ini adalah titik permulaan yang bagus.
Atas ialah kandungan terperinci Pertempuran perangkak praktikal dalam Python: perangkak akaun awam WeChat. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.

Tidak, MySQL tidak dapat menyambung terus ke SQL Server. Tetapi anda boleh menggunakan kaedah berikut untuk melaksanakan interaksi data: Gunakan middleware: data eksport dari MySQL ke format pertengahan, dan kemudian mengimportnya ke SQL Server melalui middleware. Menggunakan Pangkalan Data Pangkalan Data: Alat perniagaan menyediakan antara muka yang lebih mesra dan ciri -ciri canggih, pada dasarnya masih dilaksanakan melalui middleware.

Langkah -langkah untuk memulakan pelayan Redis termasuk: Pasang Redis mengikut sistem operasi. Mulakan perkhidmatan Redis melalui Redis-server (Linux/macOS) atau redis-server.exe (Windows). Gunakan redis-cli ping (linux/macOS) atau redis-cli.exe ping (windows) perintah untuk memeriksa status perkhidmatan. Gunakan klien Redis, seperti redis-cli, python, atau node.js untuk mengakses pelayan.
