


Pertempuran crawler praktikal dalam Python: Baidu tahu perangkak
Python, sebagai bahasa pengaturcaraan yang berkuasa, boleh membantu kami mendapatkan sejumlah besar data di Internet dengan lebih mudah. Antaranya, teknologi crawler adalah bahagian yang sangat mewakili. Perayap boleh mendapatkan dan menganalisis pelbagai data di Internet, memberikan kami sejumlah besar maklumat berharga. Dalam Python, teknologi crawler juga boleh digunakan secara meluas. Baidu Zhizhi ialah tapak web yang menyediakan sejumlah besar soalan dan jawapan pengetahuan Artikel ini memperkenalkan kaedah melaksanakan perangkak Baidu Zhizhi dalam Python.
- Mula merangkak
Pertama, kita perlu memahami cara merangkak tapak web Baidu. Dalam Python, anda boleh menggunakan perpustakaan permintaan atau fungsi urlopen dalam perpustakaan urllib untuk mendapatkan kod sumber tapak web. Selepas mendapatkan kod sumber, kami boleh menggunakan perpustakaan BeautifulSoup untuk menghuraikan dokumen halaman web untuk menapis maklumat yang diperlukan dengan mudah. Di sini, perkara yang perlu kita rangkai ialah setiap soalan dan jawapan terbaik yang sepadan. Dengan melihat kod sumber yang Baidu ketahui, kami dapati bahawa setiap jawapan terbaik mempunyai ID kelas bebasnya sendiri, dan kami boleh memilih kandungan yang sepadan berdasarkan ini.
Berikut ialah proses pelaksanaan kod:
import requests from bs4 import BeautifulSoup # 网页地址 url = "https://zhidao.baidu.com/question/2031956566959407839.html" # 发送请求 r = requests.get(url) # 解析网页 soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser") # 获取问题 question = soup.find("span", class_="ask-title").text print("问题: ", question) # 获取最佳答案 answer = soup.find("pre", class_="best-text mb-10").text print("最佳答案: ", answer)
- Merangkak berbilang soalan dan jawapan
Seterusnya, kita perlu merangkak berbilang soalan dan jawapan jawapannya. Kita boleh membuat senarai soalan, merangkak keluar setiap soalan dan menjawab melalui gelung untuk, dan kemudian mencetaknya. Memandangkan akhiran setiap URL soalan di Baidu adalah berbeza, kami perlu menjana alamat halaman web secara automatik yang perlu dirangkak melalui pemformatan rentetan.
Berikut ialah kod pelaksanaan:
import requests from bs4 import BeautifulSoup # 创建问题列表 questions = [ "2031956566959407839", "785436012916117832", "1265757662946113922", "455270192556513192", "842556478655981450" ] # 循环爬取问题和最佳答案 for q in questions: # 根据问题ID拼接URL url = f"https://zhidao.baidu.com/question/{q}.html" # 发送请求 r = requests.get(url) # 解析网页 soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser") # 获取问题 try: question = soup.find("span", class_="ask-title").text except: question = "" # 获取最佳答案 try: answer = soup.find("pre", class_="best-text mb-10").text except: answer = "" # 打印问题和答案 print("问题: ", question) print("最佳答案: ", answer) print("----------------------")
- Simpan hasil rangkak ke fail
Akhir sekali, kami menyimpan hasil rangkak ke fail. Anda boleh menggunakan csv modul terbina dalam Python untuk menyimpan setiap soalan dan jawapan kepada fail csv. Di samping itu, untuk mengelakkan masalah aksara Cina yang kacau, kita boleh menambah BOM (Byte Order Mark) pada pengepala fail csv.
Berikut ialah kod pelaksanaan:
import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv import codecs # 创建问题列表 questions = [ "2031956566959407839", "785436012916117832", "1265757662946113922", "455270192556513192", "842556478655981450" ] # 创建文件 with open("questions.csv", "w", newline='', encoding='utf-8-sig') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow(['问题', '最佳答案']) # 循环爬取问题和最佳答案 for q in questions: # 根据问题ID拼接URL url = f"https://zhidao.baidu.com/question/{q}.html" # 发送请求 r = requests.get(url) # 解析网页 soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser") # 获取问题 try: question = soup.find("span", class_="ask-title").text except: question = "" # 获取最佳答案 try: answer = soup.find("pre", class_="best-text mb-10").text except: answer = "" # 保存到csv文件 writer.writerow([question, answer])
- Ringkasan
Dalam artikel ini, kami memperkenalkan cara menggunakan Python untuk merangkak tapak web Baidu. Kami mempelajari cara menggunakan permintaan dan perpustakaan urllib untuk menghantar permintaan, menggunakan perpustakaan BeautifulSoup untuk menghuraikan halaman web dan cara menyimpan hasil yang dirangkak ke fail csv. Melalui kaedah ini, kita boleh mendapatkan data di Internet dan menganalisisnya dengan mudah. Teknologi crawler memainkan peranan yang sangat penting dalam analisis data besar dalam era Internet Sebagai pengaturcara Python, adalah penting untuk mempelajari dan menguasai pengetahuan yang berkaitan.
Atas ialah kandungan terperinci Pertempuran crawler praktikal dalam Python: Baidu tahu perangkak. 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



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

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.

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).

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.

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.

Untuk membaca giliran dari Redis, anda perlu mendapatkan nama giliran, membaca unsur -unsur menggunakan arahan LPOP, dan memproses barisan kosong. Langkah-langkah khusus adalah seperti berikut: Dapatkan nama giliran: Namakannya dengan awalan "giliran:" seperti "giliran: my-queue". Gunakan arahan LPOP: Keluarkan elemen dari kepala barisan dan kembalikan nilainya, seperti LPOP Queue: My-Queue. Memproses Baris kosong: Jika barisan kosong, LPOP mengembalikan nihil, dan anda boleh menyemak sama ada barisan wujud sebelum membaca elemen.

Soalan: Bagaimana untuk melihat versi pelayan Redis? Gunakan alat perintah Redis-cli -version untuk melihat versi pelayan yang disambungkan. Gunakan arahan pelayan INFO untuk melihat versi dalaman pelayan dan perlu menghuraikan dan mengembalikan maklumat. Dalam persekitaran kluster, periksa konsistensi versi setiap nod dan boleh diperiksa secara automatik menggunakan skrip. Gunakan skrip untuk mengautomasikan versi tontonan, seperti menyambung dengan skrip Python dan maklumat versi percetakan.

Keselamatan kata laluan Navicat bergantung pada gabungan penyulitan simetri, kekuatan kata laluan dan langkah -langkah keselamatan. Langkah -langkah khusus termasuk: menggunakan sambungan SSL (dengan syarat bahawa pelayan pangkalan data menyokong dan mengkonfigurasi sijil dengan betul), mengemas kini Navicat, menggunakan kaedah yang lebih selamat (seperti terowong SSH), menyekat hak akses, dan yang paling penting, tidak pernah merakam kata laluan.
