1.用requests和BeautifulSoup库方法爬取大学排名信息
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import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoupurl = 'http://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2020'
response = urllib.request.urlopen(url)
html_content = response.read()
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
table = soup.find('table') #定位排行表
rows = table.find_all('tr')#获取表的每一行print(f"{'排名':<5}{'学校名称':<20}{'省市':<10}{'学校类型':<10}{'总分':<10}")
for row in rows[1:]:#第1个tr为表头，所以从1开始遍历cols = row.find_all('td')#获取列if cols:rank = cols[0].get_text(strip=True)university_name_span = cols[1].find('span', class_='name-cn')university_name = university_name_span.get_text(strip=True) if university_name_span else cols[1].get_text(strip=True)province_city = cols[2].get_text(strip=True)university_type = cols[3].get_text(strip=True)total_score = cols[4].get_text(strip=True)print(f"{rank:<5}{university_name:<20}{province_city:<10}{university_type:<10}{total_score:<10}")
结果截图
心得体会
使用beautifulsoup可以很方便的找到元素，以及这种爬取方法只适用于静态页面，因此只有第一页的内容，如要翻页需要用selenium来模拟点击翻页
用requests和re库方法爬取商城书包
内容
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import requests
import redef get_dangdang_bag():url = 'https://search.dangdang.com/?key=%CA%E9%B0%FC&act=input'response = requests.get(url)response.encoding = "gbk"#注意编码html_content = response.text# 提取商品项product_items = re.findall(r'<li[^>]*ddt-pit="\d+"[^>]*class="line\d+"[^>]*>.*?</li>', html_content, re.DOTALL)# 解析并显示商品信息print("序号 价格\t商品名称")for index, item in enumerate(product_items, 1):# 提取商品名称name_match = re.search(r'title="([^"]*书包[^"]*)"', item)#确保商品有书包两字name = name_match.group(1) if name_match else "unknow"# 提取商品价格price_match = re.search(r'<span class="price_n">\s*¥\s*([\d.]+)\s*</span>', item)price = price_match.group(1) if price_match else "unknow"print(f"{index:>2} ¥{price:>6} {name}")if __name__ == "__main__":get_dangdang_bag()
网页结构如图，li元素对应每个商品，a元素对应名称，span元素对应价格
结果截图如下
心得体会
要先选一个容易爬取，页面简洁的网页，用正则表达式匹配好麻烦，不如beautifulsoup
3.爬取一个给定网页（ https://news.fzu.edu.cn/yxfd.htm）或者自选网页的所有JPEG、JPG或PNG格式图片文件
内容
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import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import os
import re
from urllib.parse import urljoindef download_images(url, folder):# 检查目标文件夹是否存在，如果不存在则创建if not os.path.exists(folder):os.makedirs(folder)try:response = requests.get(url)response.raise_for_status() # 检查请求是否成功except requests.exceptions.RequestException as e:print(f"请求网页时出错：{e}")return# 使用BeautifulSoup解析网页内容soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# 查找所有图片链接images = soup.find_all('img')# 遍历图片链接并下载图片for img in images:# 获取图片的src属性src = img.get('src')if not src:print("图片链接为空，跳过")continue# 处理相对路径src = urljoin(url, src)# 检查图片链接是否有效try:img_response = requests.head(src, allow_redirects=True)if img_response.status_code != 200:print(f"图片链接无效：{src}")continueexcept requests.exceptions.RequestException as e:print(f"检查图片链接时出错：{e}")continueimg_name = re.sub(r'[\\/*?:"<>|]', '_', src.split('/')[-1]) #替换非法字符# 检查图片是否已下载if os.path.exists(os.path.join(folder, img_name)):print(f"图片已存在，跳过下载：{img_name}")continue# 下载图片try:img_response = requests.get(src, allow_redirects=True)img_response.raise_for_status() # 检查请求是否成功# 保存图片with open(os.path.join(folder, img_name), 'wb') as f:f.write(img_response.content)print(f"下载图片：{img_name}")except requests.exceptions.RequestException as e:print(f"下载图片时出错：{e}")def crawl_website(base_url, folder, num_pages):# 遍历所有页面for page in range(1, num_pages + 1):# 构造翻页URLif page == 1:page_url = f"{base_url}.htm"else:page_url = f"{base_url}/{7-page}.htm"print(f"正在爬取第 {page} 页：{page_url}")download_images(page_url, folder)print(f"第 {page} 页爬取完成。\n")if __name__ == "__main__":base_url = "https://news.fzu.edu.cn/yxfd" # 基础网址folder = "downloaded_images" # 保存图片的文件夹num_pages = 6 # 页数crawl_website(base_url, folder, num_pages)
结果截图
心得体会
这种网页翻页的同时URL也跟着变，可以全部爬取，同时了解了图片在网页中是怎么存取的
 A~F)
