??? 这篇博客将介绍如何使用Python编写一个爬虫程序,从斗鱼直播网站上获取图片信息并保存到本地。我们将使用requests
模块发送HTTP请求和接收响应,以及os
模块处理文件和目录操作。
??????? 如果出现模块报错
??????? 进入控制台输入:建议使用国内镜像源
pip install requests -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
???????? 我大致罗列了以下几种国内镜像源:
????????
清华大学
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
阿里云
https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
豆瓣
https://pypi.douban.com/simple/
百度云
https://mirror.baidu.com/pypi/simple/
中科大
https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
华为云
https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/
腾讯云
https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple/
????
????????设置了请求头部信息,以模拟浏览器的请求,函数返回响应数据的JSON格式内容。
def get_html(url):
header = {
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.169 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url=url, headers=header)
# print(response.json())
html = response.json()
return html
- 打开目标网页并右键点击页面空白处。
- 选择“检查元素”选项,或按下快捷键Ctrl + Shift + C(Windows)
- 在开发者工具窗口中,切换到“网络”选项卡。
- 刷新页面以捕获所有的网络请求。
- 在请求列表中选择您感兴趣的请求。
- 在右侧的“请求标头”或“Request Headers”部分,即可找到请求头信息。
???? 将以下请求头信息复制出来即可
导入所需的库:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import openpyxl
requests
库用于发送HTTP请求获取网页内容。
BeautifulSoup
库用于解析HTML页面的内容。
openpyxl
库用于创建和操作Excel文件。
? ? ? ? 2.发起HTTP请求获取百度热搜页面内容:
url = 'https://top.baidu.com/board?tab=realtime'
response = requests.get(url)
html = response.content
这里使用了
requests.get()
方法发送GET请求,并将响应的内容赋值给变量html
。
????????3.使用BeautifulSoup解析页面内容:
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
创建一个
BeautifulSoup
对象,并传入要解析的HTML内容和解析器类型。
????????4.提取热搜数据:
hot_searches = []
for item in soup.find_all('div', {'class': 'c-single-text-ellipsis'}):
? ?hot_searches.append(item.text)
这段代码通过调用
soup.find_all()
方法找到所有<div>
标签,并且指定class
属性为'c-single-text-ellipsis'
的元素。然后,将每个元素的文本内容添加到
hot_searches
列表中。
? ? ? ? 5.保存热搜数据到Excel:
workbook = openpyxl.Workbook()
sheet = workbook.active
sheet.title = 'Baidu Hot Searches'
使用
openpyxl.Workbook()
创建一个新的工作簿对象。调用
active
属性获取当前活动的工作表对象,并将其赋值给变量sheet
。使用
title
属性给工作表命名为'Baidu Hot Searches'
。
? ? ? ? 6.设置标题:
sheet.cell(row=1, column=1, value='百度热搜排行榜—博主:Yan-英杰')
使用
cell()
方法选择要操作的单元格,其中row
和column
参数分别表示行和列的索引。将标题字符串
'百度热搜排行榜—博主:Yan-英杰'
写入选定的单元格。
????????7.写入热搜数据:
for i in range(len(hot_searches)):
? ?sheet.cell(row=i+2, column=1, value=hot_searches[i])
使用
range()
函数生成一个包含索引的范围,循环遍历hot_searches
列表。对于每个索引
i
,使用cell()
方法将对应的热搜词写入Excel文件中。
????????8.保存Excel文件:
workbook.save('百度热搜.xlsx')
使用
save()
方法将工作簿保存到指定的文件名'百度热搜.xlsx'
。
????????9.输出提示信息:
print('热搜数据已保存到 百度热搜.xlsx')
在控制台输出保存成功的提示信息。
????????如果对CSDN周边以及有偿返现任务感兴趣:https://bbs.csdn.net/topics/617804998
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import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import openpyxl
# 发起HTTP请求获取百度热搜页面内容
url = 'https://top.baidu.com/board?tab=realtime'
response = requests.get(url)
html = response.content
# 使用BeautifulSoup解析页面内容
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# 提取热搜数据
hot_searches = []
for item in soup.find_all('div', {'class': 'c-single-text-ellipsis'}):
hot_searches.append(item.text)
# 保存热搜数据到Excel
workbook = openpyxl.Workbook()
sheet = workbook.active
sheet.title = 'Baidu Hot Searches'
# 设置标题
sheet.cell(row=1, column=1, value='百度热搜排行榜—博主:Yan-英杰')
# 写入热搜数据
for i in range(len(hot_searches)):
sheet.cell(row=i+2, column=1, value=hot_searches[i])
workbook.save('百度热搜.xlsx')
print('热搜数据已保存到 百度热搜.xlsx')
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import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import matplotlib.pyplot as plt
# 发起HTTP请求获取百度热搜页面内容
url = 'https://top.baidu.com/board?tab=realtime'
response = requests.get(url)
html = response.content
# 使用BeautifulSoup解析页面内容
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# 提取热搜数据
hot_searches = []
for item in soup.find_all('div', {'class': 'c-single-text-ellipsis'}):
hot_searches.append(item.text)
# 设置中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 绘制条形图
plt.figure(figsize=(15, 10))
x = range(len(hot_searches))
y = list(reversed(range(1, len(hot_searches)+1)))
plt.barh(x, y, tick_label=hot_searches, height=0.8) # 调整条形图的高度
# 添加标题和标签
plt.title('百度热搜排行榜')
plt.xlabel('排名')
plt.ylabel('关键词')
# 调整坐标轴刻度
plt.xticks(range(1, len(hot_searches)+1))
# 调整条形图之间的间隔
plt.subplots_adjust(hspace=0.8, wspace=0.5)
# 显示图形
plt.tight_layout()
plt.show()
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