Python爬虫,爬取百度百科词条

2024-05-24 13:18

本文主要是介绍Python爬虫,爬取百度百科词条,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

看了慕课网的一个网络爬虫教程。模仿着写了一个简单的爬取百度百科的例子。

(1)安装Beautifulsoup4

Beautifulsoup是Python的一个网页解析库,使用起来很方便。http://cuiqingcai.com/1319.html这个链接是介绍如何使用。这个库是需要安装的,进入Pthon安装目录下面的Scripts目录,执行pip install beautifulsoup进行安装。

(2)爬虫具体实现

爬虫分为5个模块,调度模块、网页下载模块、网页解析模块、URL管理模块、输出模块。


URL管理模块,负责保存最新的网页URL,每次取出最新的URL进行爬取。

#coding=utf8
class UrlManager(object):def __init__(self):self.new_urls = set()self.old_urls = set()#添加新的urldef _add_new_url(self, url):if url is None:returnif url not in self.new_urls and url not in self.old_urls:self.new_urls.add(url)#批量添加url

这篇关于Python爬虫,爬取百度百科词条的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/998512

相关文章

百度/小米/滴滴/京东,中台架构比较

小米中台建设实践 01 小米的三大中台建设:业务+数据+技术 业务中台--从业务说起 在中台建设中,需要规范化的服务接口、一致整合化的数据、容器化的技术组件以及弹性的基础设施。并结合业务情况,判定是否真的需要中台。 小米参考了业界优秀的案例包括移动中台、数据中台、业务中台、技术中台等,再结合其业务发展历程及业务现状,整理了中台架构的核心方法论,一是企业如何共享服务,二是如何为业务提供便利。

python: 多模块(.py)中全局变量的导入

文章目录 global关键字可变类型和不可变类型数据的内存地址单模块(单个py文件)的全局变量示例总结 多模块(多个py文件)的全局变量from x import x导入全局变量示例 import x导入全局变量示例 总结 global关键字 global 的作用范围是模块(.py)级别: 当你在一个模块(文件)中使用 global 声明变量时,这个变量只在该模块的全局命名空

【Python编程】Linux创建虚拟环境并配置与notebook相连接

1.创建 使用 venv 创建虚拟环境。例如,在当前目录下创建一个名为 myenv 的虚拟环境: python3 -m venv myenv 2.激活 激活虚拟环境使其成为当前终端会话的活动环境。运行: source myenv/bin/activate 3.与notebook连接 在虚拟环境中,使用 pip 安装 Jupyter 和 ipykernel: pip instal

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络(1)sklearn

系列文章目录 监督学习:参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归(SAheart.csv) 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学

nudepy,一个有趣的 Python 库!

更多资料获取 📚 个人网站:ipengtao.com 大家好,今天为大家分享一个有趣的 Python 库 - nudepy。 Github地址:https://github.com/hhatto/nude.py 在图像处理和计算机视觉应用中,检测图像中的不适当内容(例如裸露图像)是一个重要的任务。nudepy 是一个基于 Python 的库,专门用于检测图像中的不适当内容。该

pip-tools:打造可重复、可控的 Python 开发环境,解决依赖关系,让代码更稳定

在 Python 开发中,管理依赖关系是一项繁琐且容易出错的任务。手动更新依赖版本、处理冲突、确保一致性等等,都可能让开发者感到头疼。而 pip-tools 为开发者提供了一套稳定可靠的解决方案。 什么是 pip-tools? pip-tools 是一组命令行工具,旨在简化 Python 依赖关系的管理,确保项目环境的稳定性和可重复性。它主要包含两个核心工具:pip-compile 和 pip

HTML提交表单给python

python 代码 from flask import Flask, request, render_template, redirect, url_forapp = Flask(__name__)@app.route('/')def form():# 渲染表单页面return render_template('./index.html')@app.route('/submit_form',

Python3 BeautifulSoup爬虫 POJ自动提交

POJ 提交代码采用Base64加密方式 import http.cookiejarimport loggingimport urllib.parseimport urllib.requestimport base64from bs4 import BeautifulSoupfrom submitcode import SubmitCodeclass SubmitPoj():de

Python QT实现A-star寻路算法

目录 1、界面使用方法 2、注意事项 3、补充说明 用Qt5搭建一个图形化测试寻路算法的测试环境。 1、界面使用方法 设定起点: 鼠标左键双击,设定红色的起点。左键双击设定起点,用红色标记。 设定终点: 鼠标右键双击,设定蓝色的终点。右键双击设定终点,用蓝色标记。 设置障碍点: 鼠标左键或者右键按着不放,拖动可以设置黑色的障碍点。按住左键或右键并拖动,设置一系列黑色障碍点