史上最详细、最系统的Python爬虫常用代码总结
python常用代码大全-Python常用库大全
python常⽤代码⼤全-Python常⽤库⼤全Python常⽤库⼤全，看看有没有你需要的。
环境管理管理 Python 版本和环境的⼯具p – ⾮常简单的交互式 python 版本管理⼯具。
pyenv – 简单的 Python 版本管理⼯具。
Vex – 可以在虚拟环境中执⾏命令。
virtualenv – 创建独⽴ Python 环境的⼯具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的⼀组扩展。
包管理管理包和依赖的⼯具。
pip – Python 包和依赖关系管理⼯具。
pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的⼀组⼯具。
conda – 跨平台，Python ⼆进制包管理⼯具。
Curdling – 管理 Python 包的命令⾏⼯具。
wheel – Python 分发的新标准，意在取代 eggs。
包仓库本地 PyPI 仓库服务和代理。
warehouse – 下⼀代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像⼯具。
devpi – PyPI 服务和打包/测试/分发⼯具。
localshop – 本地 PyPI 服务（⾃定义包并且⾃动对 PyPI 镜像）。
分发打包为可执⾏⽂件以便分发。
PyInstaller – 将 Python 程序转换成独⽴的执⾏⽂件（跨平台）。
dh-virtualenv – 构建并将 virtualenv 虚拟环境作为⼀个 Debian 包来发布。
Nuitka – 将脚本、模块、包编译成可执⾏⽂件或扩展模块。
py2app – 将 Python 脚本变为独⽴软件包（Mac OS X）。
py2exe – 将 Python 脚本变为独⽴软件包（Windows）。
pynsist – ⼀个⽤来创建 Windows 安装程序的⼯具，可以在安装程序中打包 Python本⾝。
构建⼯具将源码编译成软件。
buildout – ⼀个构建系统，从多个组件来创建，组装和部署应⽤。
python案例代码30个
python案例代码30个以下是30个Python案例代码：1.计算两个数的和```pythondef add_numbers(num1, num2):return num1 + num2result = add_numbers(5, 10)print(result)```2.检查一个数是否为偶数```pythondef is_even(num):if num % 2 == 0:return Trueelse:return Falseresult = is_even(7)print(result)```3.计算一个列表的平均值```pythondef calculate_average(numbers): total = sum(numbers)average = total / len(numbers) return averagenumbers = [1, 2, 3, 4, 5]result = calculate_average(numbers) print(result)```4.判断一个字符串是否为回文字符串```pythondef is_palindrome(string):reversed_string = string[::-1]if string == reversed_string: return Trueelse:return Falseresult = is_palindrome("racecar")print(result)```5.找出一个列表中的最大值和最小值```pythondef find_max_min(numbers):max_value = max(numbers)min_value = min(numbers)return max_value, min_valuenumbers = [1, 2, 3, 4, 5]max_num, min_num = find_max_min(numbers) print(max_num, min_num)```6.将字符串中的大写字母转换为小写字母```pythondef convert_to_lowercase(string):return string.lowerresult = convert_to_lowercase("Hello World") print(result)```7.判断一个数是否为素数```pythondef is_prime(num):if num < 2:return Falsefor i in range(2, int(num ** 0.5) + 1): if num % i == 0:return Falsereturn Trueresult = is_prime(17)print(result)```8.统计一个字符串中每个字符的出现次数```pythondef count_characters(string):char_count = {}for char in string:if char in char_count:char_count[char] += 1else:char_count[char] = 1return char_countresult = count_characters("hello") print(result)```9.将一个列表中的元素逆序排列```pythondef reverse_list(lst):return lst[::-1]numbers = [1, 2, 3, 4, 5]result = reverse_list(numbers) print(result)```10.计算一个数的阶乘```pythondef factorial(num):result = 1for i in range(1, num + 1):result *= ireturn resultresult = factorial(5)print(result)```11.删除一个列表中的重复元素```pythondef remove_duplicates(lst):return list(set(lst))numbers = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5] result = remove_duplicates(numbers) print(result)```12.将两个列表合并成一个新的列表```pythondef merge_lists(list1, list2): return list1 + list2numbers1 = [1, 2, 3]numbers2 = [4, 5, 6]result = merge_lists(numbers1, numbers2) print(result)```13.判断一个字符串是否为数字```pythondef is_number(string):try:float(string)return Trueexcept ValueError:return Falseresult = is_number("123")print(result)```14.排序一个列表```pythondef sort_list(lst):return sorted(lst)numbers = [3, 1, 4, 2, 5]result = sort_list(numbers)print(result)```15.计算一个数的平方根```pythondef square_root(num):return num ** 0.5result = square_root(25)print(result)```16.将一个字符串中的单词逆序排列```pythondef reverse_words(string):words = string.splitreversed_words = " ".join(words[::-1]) return reversed_wordsresult = reverse_words("Hello World") print(result)``````pythondef sum_odd_numbers(numbers):return sum([num for num in numbers if num % 2 != 0])numbers = [1, 2, 3, 4, 5]result = sum_odd_numbers(numbers)print(result)```18.判断一个字符串是否为回文数字（从左向右和从右向左读都一样）```pythondef is_palindrome_number(num):string = str(num)reversed_string = string[::-1]if string == reversed_string:return Trueelse:return Falseprint(result)``````pythondef find_even_numbers(numbers):return [num for num in numbers if num % 2 == 0]numbers = [1, 2, 3, 4, 5]result = find_even_numbers(numbers)print(result)```20.删除一个字符串中的所有空格```pythondef remove_spaces(string):return string.replace(" ", "")result = remove_spaces("Hello World")print(result)```21.将一个字符串中的大写字母转换为小写字母，小写字母转换为大写字母```pythondef convert_case(string):return string.swapcaseresult = convert_case("Hello World") print(result)```22.将一个列表中的元素按照相反的顺序排列```pythondef reverse_order(lst):lst.reversereturn lstnumbers = [1, 2, 3, 4, 5]result = reverse_order(numbers)print(result)```23.计算一个数的立方```pythondef cube(num):return num ** 3result = cube(2)print(result)```24.循环打印一个字符串指定的次数```pythondef print_string(string, count):for _ in range(count):print(string)print_string("Hello", 3)```25.计算列表中所有元素的乘积```pythondef multiply_elements(numbers): result = 1for num in numbers:result *= numreturn resultnumbers = [1, 2, 3, 4, 5]result = multiply_elements(numbers) print(result)```26.查找一个字符串中的所有子字符串```pythondef find_substrings(string):substrings = []for i in range(len(string)):for j in range(i + 1, len(string) + 1): substrings.append(string[i:j])return substringsresult = find_substrings("abc")print(result)```27.将一个列表中的元素合并为一个字符串```pythondef merge_elements(lst):return "".join(lst)elements = ["a", "b", "c"]result = merge_elements(elements)print(result)```28.将一个字符串中的所有单词首字母大写```pythondef capitalize_words(string):words = string.splitcapitalized_words = [word.capitalize( for word in words] return " ".join(capitalized_words)result = capitalize_words("hello world")print(result)```29.计算圆的面积```pythonimport mathdef calculate_circle_area(radius):return math.pi * radius ** 2result = calculate_circle_area(5)print(result)```30.使用递归计算斐波那契数列的第n项```pythondef fibonacci(n):if n <= 0:return "Input should be a positive integer." elif n == 1:return 0elif n == 2:return 1else:return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2) result = fibonacci(6)print(result)```这些案例代码大致有1200多字。
Python爬虫项目实战源代码集锦
Python爬虫项目实战源代码集锦为了满足标题描述的内容需求，下面是一些Python爬虫项目实战的源代码示例，供参考和学习。
1. 爬取网页数据import requests# 发送HTTP请求获取网页内容response = requests.get(url)content = response.text# 解析网页内容# ...# 提取所需信息# ...# 存储数据# ...2. 爬取图片import requests# 发送HTTP请求获取图片资源response = requests.get(image_url)# 保存图片到本地with open('image.jpg', 'wb') as f:f.write(response.content)3. 爬取动态网页from selenium import webdriver # 启动浏览器驱动driver = webdriver.Chrome()# 打开动态网页driver.get(url)# 等待动态内容加载完成# ...# 提取所需信息# ...# 存储数据# ...4. 登录网站并获取数据import requests# 登录网站login_data = {'username': 'your_username','password': 'your_password'}session = requests.Session() session.post(login_url, data=login_data) # 发送登录后的请求response = session.get(url)# 解析网页内容# ...# 提取所需信息# ...# 存储数据# ...5. 反爬虫处理import requestsfrom fake_useragent import UserAgent # 构造随机HTTP请求头user_agent = UserAgent().random# 发送带有伪装的HTTP请求headers = {'User-Agent': user_agent}response = requests.get(url, headers=headers)# 解析网页内容# ...# 提取所需信息# ...# 存储数据# ...以上是一些Python爬虫项目实战源代码的简单示例，可以根据具体项目的需求进行修改和扩展。
python 爬虫常规代码
python 爬虫常规代码Python爬虫常规代码是指用Python编写的用于网页数据抓取和提取的代码。
爬虫是一种自动化程序，可以模拟人类在网页浏览器中的行为，从而获取所需的信息。
在这篇文章中，我们将一步一步地回答关于Python 爬虫常规代码的问题，帮助读者了解如何编写自己的爬虫程序。
第一步：安装Python和必要的库首先，我们需要安装Python和一些必要的库来编写爬虫代码。
Python 是一种流行的编程语言，可以用于开发各种应用程序，包括爬虫。
对于Python的版本，我们建议使用Python 3.x。
然后，我们需要安装一些常用的爬虫库，例如requests和beautifulsoup4。
可以使用pip命令来安装它们：pip install requestspip install beautifulsoup4第二步：发送HTTP请求在编写爬虫代码之前，我们首先需要发送HTTP请求以获取网页的内容。
这可以使用requests库来实现。
以下是一个简单的例子：pythonimport requestsurl = "response = requests.get(url)if response.status_code == 200:content = response.textprint(content)在这个例子中，我们首先指定了要访问的URL，然后使用requests库的get方法发送一个GET请求。
如果响应的状态码是200，表示请求成功，我们就可以从response对象中获取网页内容，并打印出来。
第三步：解析网页内容获取网页的原始内容后，我们通常需要解析网页，提取所需的信息。
这可以使用beautifulsoup4库来实现。
下面是一个示例：pythonfrom bs4 import BeautifulSoup# 假设content是之前获取的网页内容soup = BeautifulSoup(content, "html.parser")# 使用soup对象进行解析在这个例子中，我们首先导入了BeautifulSoup类并创建了一个soup对象，该对象将用于解析网页内容。
247个python 案例 源码
Python作为一种高级编程语言，被广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等领域。
通过阅读Python案例源码，我们可以深入了解Python的语法、特性和应用方式。
在本文中，我们将共享247个Python案例源码，希望能够帮助大家更好地理解Python编程。
一、Python语法基础1. Hello World```pythonprint("Hello World")```2. 变量赋值```pythonname = "张三"age = 18```3. 条件语句```pythonif x > 0:print("x是正数")else:print("x是负数或零")```4. 循环语句```pythonfor i in range(5):print(i)```5. 函数定义```pythondef add(x, y):return x + y```6. 列表操作```pythonnumbers = [1, 2, 3, 4, 5]```7. 字典操作```pythonperson = {'name': '张三', 'age': 18}```8. 字符串操作```pythons = "Hello, World"```9. 文件操作```pythonwith open('file.txt', 'r') as f: content = f.read()```10. 异常处理```pythontry:x = 1 / 0except ZeroDivisionError: print("除零错误")```二、数据分析与处理11. 数据读取```pythonimport pandas as pddata = pd.read_csv('data.csv') ```12. 数据清理```pythondata.dropna()```13. 数据筛选```pythondata[data['age'] > 30]```14. 数据聚合```pythondata.groupby('sex').mean() ```15. 数据可视化```pythonimport matplotlib.pyplot as pltplt.plot(data['x'], data['y'])```三、Web开发16. Flask框架搭建```pythonfrom flask import Flaskapp = Flask(__name__)app.route('/')def index():return "Hello, World!"if __name__ == '__m本人n__':app.run()```17. Django框架搭建```pythonfrom django.shortcuts import renderfrom django.网络协议 import HttpResponsedef index(request):return HttpResponse("Hello, World!")```18. 数据库操作```pythonimport sqlite3conn = sqlite3.connect('test.db')```19. 模板引擎```pythonrender_template('index.html', name=name) ```20. 表单处理```pythonif request.method == 'POST':process_form_data()```四、人工智能21. 机器学习```pythonfrom sklearn import svm model = svm.SVC()```22. 深度学习```pythonimport torchmodel = torch.nn.Sequential() ```23. 自然语言处理```pythonimport nltknltk.download('punkt')```24. 图像处理```pythonimport cv2image = cv2.imread('image.jpg')25. 语音处理```pythonimport speech_recognition as srr = sr.Recognizer()with sr.Microphone() as source:audio = r.listen(source)```五、网络编程26. TCP服务器```pythonimport socketserver = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) ```27. TCP客户端```pythonclient = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) client.connect(('127.0.0.1', 8888))28. UDP服务器```pythonserver = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) server.bind(('127.0.0.1', 9999))```29. UDP客户端```pythonclient = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) client.sendto(b'hello', ('127.0.0.1', 9999))```30. HTTP请求```pythonimport requestsresponse = requests.get('xxx```六、系统管理31. 文件操作```pythonimport osos.mkdir('test')```32. 进程管理```pythonimport subprocessresult = subprocess.run(['ls', '-l'], stdout=subprocess.PIPE) ```33. 网络配置```pythonimport netifacesnetifaces.interfaces()```34. 日志记录```pythonimport logginglogging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.DEBUG)```35. 定时任务```pythonimport scheduleschedule.every().day.at("10:30").do(job)```七、其他实用工具36. 数据加密```pythonimport hashlibhashlib.md5('xxx'.encode('utf-8')).hexdigest() ```37. 数据压缩```pythonimport zlibcompressed_data = zlibpress('Hello, World') ```38. 数据解压```pythonoriginal_data = zlib.dpresspressed_data)```39. 日期时间处理```pythonimport datetimedt = datetime.datetime.now()```40. 邮件发送```pythonimport smtplibserver = smtplib.SMTP('smtp.example', 25)```八、总结通过阅读以上247个Python案例源码，我们不仅可以加深对Python 编程语言的理解，还可以学习到Python在不同领域的应用方式。
python各种代码
Python各种代码Python是一种高级编程语言，被广泛用于开发各种类型的应用程序。
它的简洁语法和强大的功能使得Python成为学习编程的理想选择，也是许多开发人员的首选语言。
在本文中，我们将介绍Python中的各种代码示例，涵盖了常见的编程任务和技巧。
1. 变量和数据类型在Python中，我们可以使用变量来存储数据。
变量可以是不同的数据类型，例如整数、浮点数、字符串等。
下面是一些示例：# 整数age = 25# 浮点数height = 1.75# 字符串name = "John Doe"# 布尔值is_student = TruePython还支持列表、元组和字典等复杂的数据类型。
下面是一些示例：# 列表fruits = ["apple", "banana", "orange"]# 元组point = (3, 4)# 字典person = {"name": "John", "age": 25}2. 控制流程Python提供了多种控制流程语句，例如条件语句和循环语句。
条件语句条件语句用于根据条件来执行不同的代码块。
下面是一个示例：age = 18if age >= 18:print("You are an adult.")else:print("You are a minor.")循环语句循环语句用于重复执行一段代码。
Python提供了for和while两种循环语句。
下面是一些示例：# for循环fruits = ["apple", "banana", "orange"]for fruit in fruits:print(fruit)# while循环count = 0while count < 5:print(count)count += 13. 函数和模块函数是一段可重复使用的代码块，可以接受参数并返回结果。
80个爬虫实例案例
80个爬虫实例案例1. 爬取网站上的新闻内容，并存储为文本文件。
2. 爬取股票交易所的股票信息，并存储为CSV文件。
3. 爬取电商平台上的商品信息，并存储到数据库中。
4. 爬取社交媒体上的用户信息，并进行数据分析。
5. 爬取论坛上的帖子内容，并进行情感分析。
6. 爬取电影网站上的电影信息，并进行推荐系统开发。
7. 爬取房地产网站上的房源信息，并进行数据可视化。
8. 爬取天气预报网站上的城市天气信息，并进行天气预测。
9. 爬取新闻网站上的评论数据，并进行文本挖掘。
10. 爬取图片网站上的图片信息，并进行图像识别。
11. 爬取音乐平台上的歌曲信息，并进行数据分析。
12. 爬取航班信息网站上的航班信息，并进行航班延误预测。
13. 爬取招聘网站上的职位信息，并进行职位推荐。
14. 爬取学术网站上的论文信息，并进行学术数据分析。
15. 爬取社交媒体上的关注列表，并进行社交网络分析。
16. 爬取影评网站上的影评数据，并进行情感分析。
17. 爬取体育新闻网站上的比赛结果，并进行赛事分析。
18. 爬取医疗网站上的疾病信息，并进行疾病预测。
19. 爬取教育平台上的课程信息，并进行课程推荐。
20. 爬取领导网站上的信息，并进行分析。
21. 爬取电影网站上的演员信息，并进行明星研究。
22. 爬取游戏平台上的游戏信息，并进行游戏推荐系统开发。
23. 爬取饭店预订网站上的饭店信息，并进行饭店推荐。
24. 爬取舆情网站上的舆情数据，并进行舆情分析。
25. 爬取健康资讯网站上的健康咨询信息，并进行健康预测。
26. 爬取电商平台上的用户评论数据，并进行情感分析。
27. 爬取法律网站上的法律案例信息，并进行法律研究。
28. 爬取旅游网站上的旅游景点信息，并进行旅游推荐。
29. 爬取社交媒体上的用户社交关系，并进行社交网络分析。
30. 爬取股票交易所的交易记录，并进行股票市场分析。
31. 爬取电影网站上的影评数据，并进行用户评论分析。
7个经典python爬虫案例代码分享
Python作为一种简单易学的编程语言，广受程序员和数据科学家的喜爱。
其中，用Python进行网络爬虫的应用也越来越广泛。
本文将共享7个经典的Python爬虫案例代码，希望能够给大家带来启发和帮助。
1. 爬取豆瓣电影排行榜数据在本例中，我们将使用Python的requests库和BeautifulSoup库来爬取豆瓣电影排行榜的数据。
我们需要发送HTTP请求获取网页内容，然后使用BeautifulSoup库解析HTML文档，提取出我们需要的电影名称、评分等信息。
我们可以将这些数据保存到本地或者进行进一步的分析。
```pythonimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupurl = 'response = requests.get(url)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')for movie in soup.find_all('div', class_='item'):title = movie.find('span', class_='title').textrating = movie.find('span', class_='rating_num').textprint(title, rating)```2. 爬取博博用户信息在这个案例中，我们将利用Python的requests库和正则表达式来爬取博博用户的基本信息。
我们需要登录博博并获取用户主页的URL，然后发送HTTP请求获取用户主页的HTML文档。
我们可以使用正则表达式来提取用户的昵称、性别、位置区域等信息。
我们可以将这些信息保存到数据库或者进行其他处理。
```pythonimport requestsimport reurl = 'response = requests.get(url)pattern = repile(r'<title>(.*?)</title>.*?昵称：(.*?)<.*?性别：(.*?)<.*?地区：(.*?)<', re.S)result = re.search(pattern, response.text)if result:username = result.group(2)gender = result.group(3)location = result.group(4)print(username, gender, location)```3. 爬取新浪新闻在这个案例中，我们将使用Python的requests库和XPath来爬取新浪新闻的标题和信息。
python 开发核心知识点笔记
python 开发核心知识点笔记Python开发核心知识点笔记。
一、基础语法。
1. 变量与数据类型。
- 在Python中，不需要显式声明变量类型。
例如：`a = 5`，这里`a`就是一个整数类型的变量。
- 常见的数据类型有整数（`int`）、浮点数（`float`）、字符串（`str`）、布尔值（`bool`）、列表（`list`）、元组（`tuple`）、字典（`dict`）和集合（`set`）。
- 字符串可以使用单引号或双引号定义，如`'hello'`或者 `"world"`。
2. 运算符。
- 算术运算符：`+`（加）、`-`（减）、`*`（乘）、`/`（除）、`//`（整除）、`%`（取余）、``（幂运算）。
- 比较运算符：`==`（等于）、`!=`（不等于）、`<`（小于）、`>`（大于）、`<=`（小于等于）、`>=`（大于等于）。
- 逻辑运算符：`and`（与）、`or`（或）、`not`（非）。
3. 控制流语句。
- 条件语句。
- `if - elif - else`结构用于根据不同条件执行不同的代码块。
例如：x = 10.if x > 5:print('x大于5')elif x == 5:print('x等于5')else:print('x小于5')- 循环语句。
- `for`循环用于遍历可迭代对象（如列表、元组、字符串等）。
例如：fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']for fruit in fruits:print(fruit)- `while`循环在条件为真时重复执行代码块。
例如：i = 0.while i < 5:print(i)i += 1.二、函数。
1. 函数定义与调用。
python代码大全
python代码大全Python代码大全。
Python是一种高级编程语言，它具有简单易学、功能强大、开发效率高等特点，因此受到了广泛的关注和应用。
在Python的世界里，代码是最重要的，因此我们需要不断学习和积累各种Python代码，以便更好地应用于实际开发中。
在这篇文档中，我将为大家整理一些常见的Python代码，希望能够帮助大家更好地理解和运用Python语言。
以下是一些常见的Python代码示例：1. Hello World。
```python。
print("Hello, World!")。
```。
这是Python中最简单的代码示例，它用于在屏幕上输出"Hello, World!"这个字符串。
这个示例非常简单，但它展示了Python的基本语法和输出功能。
2. 变量和数据类型。
```python。
# 定义变量。
name = "Alice"age = 25。
height = 1.75。
is_student = True。
# 打印变量。
print("My name is", name)。
print("I am", age, "years old")。
print("My height is", height)。
print("I am a student:", is_student)。
```。
这个示例展示了Python中变量的定义和数据类型的使用。
在Python中，变量可以直接赋值，而不需要声明类型，这使得Python的代码更加简洁和易读。
3. 条件语句。
```python。
# 条件语句示例。
x = 10。
if x > 5:print("x is greater than 5")。
elif x == 5:print("x is equal to 5")。
Python网络爬虫基础1
Python网络爬虫基础常用的Python IDE工具文本工具类IDE：IDLE、Notepad++、Sublime Text、Vim、Emacs、Atom、Komodo Edit。
集成工具类IDE：PyCharm、Wing、PyDev、Eclipse、Visual Studio、Anaconda、Spyder、Canopy。
IDLE：python自带、默认、常用、入门级、功能简单直接、300+代码以内。
（支持交互式和文件式）。
Sublime Text：转为程序员开发的第三方专用编程工具、专业编程体验、多种编程风格、收费和免费。
Wing：公司维护、工具收费、调试功能丰富、版本控制、版本同步、适合多人共同开发。
Visual Studio & PTVS（Python Tool Visual Studio）：微软公司维护、win环境为主、调试功能丰富。
PyDev（Eclipse）：开源IDE开发工具、需要有一定开发经验。
PyCharm：社区版免费、简单、集成度高、适合较复杂工程。
Canopy：公司维护、工具收费、支持接近500个第三方库、适合科学计算领域应用开发。
Anaconda：开源免费、支持接近800个第三方库。
Requests库Requests库安装Win平台: “以管理员身份运行”cmd，执行pip install requestsimport requests # 库引用r = requests.get(url) # 构造一个向服务器请求，资源的Request 对象，并返回一个包含服务器，资源的Response对象。
print(r.status_code) # 查看状态码print(r.text) # 打印获取html内容type(r)print(r.headers)Requests库的7个主要方法：requests.request() # 构造一个请求，支撑以下各方法的基础方法requests.get() # 获取HTML网页的主要方法，对应于HTTP的GET requests.head() # 获取HTML网页头部信息的方法，对应于HTTP的HEADrequests.post() # 向HTML网页提交POST请求的方法，对应于HTTP 的POSTrequests.put() # 向HTML网页提交PUT请求的方法，对应于HTTP 的PUTrequests.patch() # 向HTML网页提交局部修改请求，对应于HTTP 的PATCHrequests.delete() # 向HTML页面提交删除请求，对应于HTTP的DELETErequests.request(method, url, **kwargs)Respsonse对象的属性r.status_code HTTP请求的返回状态，200表示连接成功，404表示失败（其它数字都表示错误）r.text HTTP响应内容的字符串形式，即，url对应的页面内容；根据r.encoding显示网页内容r.encoding 从HTTP header中猜测的响应内容编码方式；如果header中不存在charset，则认为编码为ISO‐8859‐1r.apparent_encoding 从内容中分析出的响应内容编码方式（备选编码方式）；根据网页内容分析出的编码方式r.content HTTP响应内容的二进制形式Requests库的异常requests.ConnectionError 网络连接错误异常，如DNS查询失败、拒绝连接等requests.HTTPError HTTP错误异常requests.URLRequired URL缺失异常requests.TooManyRedirects 超过最大重定向次数，产生重定向异常requests.ConnectTimeout 连接远程服务器超时异常requests.Timeout 请求URL超时，产生超时异常r.raise_for_status() 如果不是200，产生异常requests.HTTPError爬取网页的通用代码框架def getHTMLText(url):try:r = reqeusts.get(url, timeout=30) # 超时时间30秒 r.raise_for_status() # 如果状态不是200，引发HTTPError异常r.encoding = r.apparent_encoding # 更具分析后页面，设置编码return r.textexcept:return "产生异常"HTTP协议（Hypertext Transfer Protocol，超文本传输协议）HTTP是一个基于“请求与响应”模式的、无状态的应用层协议。
python爬虫项目100例
python爬虫项目100例随着互联网的快速发展，信息获取变得越来越重要。
而爬虫技术作为一种自动化获取网络信息的技术，受到了广泛的关注和应用。
Python 作为一种简洁、易学、功能强大的编程语言，成为了爬虫技术的首选语言。
下面将介绍100个Python爬虫项目的例子，希望能够给大家提供一些灵感和参考。
1. 爬取网页上的新闻标题和链接。
2. 爬取网页上的图片并保存到本地。
3. 爬取网页上的电影信息，并保存到数据库。
4. 爬取网页上的音乐信息，并保存到本地。
5. 爬取网页上的天气信息，并保存到数据库。
6. 爬取网页上的股票信息，并保存到本地。
7. 爬取网页上的商品信息，并保存到数据库。
8. 爬取网页上的招聘信息，并保存到本地。
9. 爬取网页上的房产信息，并保存到数据库。
10. 爬取网页上的电视剧信息，并保存到本地。
11. 爬取网页上的小说内容，并保存到数据库。
12. 爬取网页上的美食菜谱，并保存到本地。
13. 爬取网页上的旅游景点信息，并保存到数据库。
14. 爬取网页上的体育赛事信息，并保存到本地。
15. 爬取网页上的股票行情，并保存到数据库。
16. 爬取网页上的汽车信息，并保存到本地。
17. 爬取网页上的游戏攻略，并保存到数据库。
18. 爬取网页上的科技新闻，并保存到本地。
19. 爬取网页上的健康知识，并保存到数据库。
20. 爬取网页上的教育资讯，并保存到本地。
21. 爬取网页上的娱乐新闻，并保存到数据库。
22. 爬取网页上的军事新闻，并保存到本地。
23. 爬取网页上的历史资料，并保存到数据库。
24. 爬取网页上的美女图片，并保存到本地。
25. 爬取网页上的搞笑段子，并保存到数据库。
26. 爬取网页上的动漫资讯，并保存到本地。
27. 爬取网页上的游戏下载链接，并保存到数据库。
28. 爬取网页上的电影下载链接，并保存到本地。
29. 爬取网页上的音乐下载链接，并保存到数据库。
31. 爬取网页上的美食菜谱下载链接，并保存到数据库。
python知识点整理
python知识点整理一、基础语法。
1. 变量与数据类型。
- 在Python中，变量不需要声明类型。
例如：`x = 5`，这里`x`是一个整数类型的变量。
- 常见的数据类型有整数（`int`），如`10`；浮点数（`float`），如`3.14`；字符串（`str`），用单引号或双引号括起来，如`'hello'`或 `"world"`；布尔类型（`bool`），只有`True`和`False`两个值。
2. 运算符。
- 算术运算符：`+`（加）、`-`（减）、`*`（乘）、`/`（除）、`//`（整除）、`%`（取余）、``（幂运算）。
例如：`5//2`结果为`2`，`5%2`结果为`1`。
- 比较运算符：`>`（大于）、`<`（小于）、`==`（等于）、`!=`（不等于）、`>=`（大于等于）、`<=`（小于等于）。
比较运算的结果是布尔值。
- 逻辑运算符：`and`（与）、`or`（或）、`not`（非）。
例如：`True and False`结果为`False`。
3. 控制结构。
- 条件语句（if - elif - else）- 基本语法：if condition1:statement1.elif condition2:statement2.else:statement3.- 例如：x = 10.if x > 5:print('x is greater than 5')elif x == 5:print('x is equal to 5')else:print('x is less than 5')- 循环语句（for和while）- for循环：用于遍历序列（如列表、元组、字符串等）。
- 语法：`for variable in sequence: statements`。
- 例如：fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']for fruit in fruits:print(fruit)- while循环：在条件为真时重复执行一段代码。
爬虫基础代码
爬虫基础代码爬虫是指模拟浏览器访问网站，抓取其中的数据的程序。
简而言之，就是通过编写代码，让计算机自动化地访问网站并获取所需的信息。
爬虫基础代码主要包括以下几个部分：1.导入模块爬虫需要用到Python中的一些模块，如urllib、requests、BeautifulSoup等，需要使用import语句导入这些模块。
例如：import urllib.requestimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoup2.发送请求获取网页内容首先需要发送请求。
请求分为get和post两种方式，get请求是从服务器上请求数据，post请求是向服务器提交数据。
我们一般使用requests库发送get请求，代码如下：url = '****://***.***.***'response = requests.get(url)print(response.content)其中，url为所要访问的网址，response为服务器返回的响应对象。
3.解析网页内容获取到网页后，需要解析其中的内容。
解析网页内容需要用到lxml和BeautifulSoup等库。
lxml库可以用于解析xml和html，但它比较底层，在使用时需要写很多代码。
而BeautifulSoup则是基于lxml库的二次封装，提供了更加简单和易用的接口。
下面是用BeautifulSoup解析网页的示例代码：html_doc ="<html><head><title>Test</title></head><body><p>Hello World!</p></body></html>"soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')print(soup.title.string)4.提取数据获取到网页内容并解析后，需要提取我们所需的数据。
python必背入门代码
python必背入门代码Python是一种高级编程语言，具有简单易学、可扩展性强等优点，因此备受欢迎。
下面是一些必背的Python入门代码，希望能帮助你更好地学习和理解Python编程。
1. **Hello, World!**```pythonprint("Hello, World!")```这是Python中最简单的示例代码，用于打印输出"Hello,World!"。
2. **变量和数据类型**```pythona = 5 #整数类型b = 3.14 #浮点数类型c = "Python" #字符串类型d = True #布尔类型print(a, b, c, d)```在这个示例中，我们定义了四个不同类型的变量，并使用`print()`函数输出它们的值。
3. **基本运算**```pythonx = 10y = 3print("x + y =", x + y) #加法运算print("x - y =", x - y) #减法运算print("x * y =", x * y) #乘法运算print("x / y =", x / y) #除法运算print("x % y =", x % y) #取模运算print("x ** y =", x ** y) #幂运算print("x // y =", x // y) #取整除运算```以上示例展示了Python中的基本运算符，包括加减乘除、取模、幂运算和取整除。
4. **条件语句**```pythonage = 18if age >= 18:print("成年人")else:print("未成年人")```上面这段代码演示了Python中的条件语句，根据不同的条件输出不同的结果。
python：Playwright爬虫神器，从此不用写代码喽
pdm init #搞个虚拟环境先pdm add playwrightpdm run playwright install #安装浏览器驱动pdm run playwright codegen -o autorun.pydef get_html_content(html_url,html_filename,step):'''获取html页⾯的内容，相当于ctrl+s:param html_url: 抓取的url链接:param html_filename: 输出的html⽂件名:param step: 调整页⾯滚动速度，默认为500'''with sync_playwright() as p:browser = unch(headless=False)page = browser.new_page()page.goto(html_url)page.wait_for_load_state('networkidle') #等待⽹络加载完毕再进⾏操作 html = page.content()with open(html_filename,'w',encoding='utf-8') as f:f.write(html)browser.close()# get_html_content.pydef get_html_content(html_url,html_filename,step):'''获取html页⾯的内容，相当于ctrl+s:param html_url: 抓取的url链接:param html_filename: 输出的html⽂件名:param step: 调整页⾯滚动速度，默认为500'''with sync_playwright() as p:browser = unch(headless=False)page = browser.new_page()page.set_default_timeout(50000)page.goto(html_url)page.wait_for_load_state('networkidle')#设置滚动坐标初始位置start_position = 0#获取整个页⾯内容⾼度scroll_Height = page.evaluate('window.document.body.scrollHeight') while(start_position<scroll_Height):#不断增加坐标start_position = start_position+stepposition = str(start_position)#构造javascriptrun_scroll = 'window.scrollTo(0,'+position+')'#执⾏滚动page.evaluate(run_scroll)#防⽌滚动太快page.wait_for_timeout(1000)html = page.content()with open(html_filename,'w',encoding='utf-8') as f:f.write(html)browser.close()# html_to_markdown.pyimport html2text as htdef to_markdown(html_filename,markdown_filename):def to_markdown(html_filename,markdown_filename):'''输⼊html⽂件⽣成markdown⽂件:param html_filename: 输⼊的html⽂件名:param markdown_filename: 输出的markdown⽂件名'''text_maker = ht.HTML2Text()with open(html_filename,'r',encoding='utf-8') as f:htmlpage = f.read()text = text_maker.handle(htmlpage)with open(markdown_filename,'w',encoding='utf8') as f:f.write(text)if __name__ == '__main__':sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='utf8')parser = argparse.ArgumentParser()#PS:输⼊的url如果含有'&'符号，整个url需要⽤引号''括起来,否则就会和bash中的&后台命令造成冲突。
python爬虫神器Pyppeteer入门及使用
python爬虫神器Pyppeteer入门及使用这篇文章主要介绍了python爬虫神器Pyppeteer入门及使用,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下前言提起selenium想必大家都不陌生，作为一款知名的Web自动化测试框架，selenium支持多款主流浏览器，提供了功能丰富的API接口，经常被我们用作爬虫工具来使用。
但是selenium的缺点也很明显，比如速度太慢、对版本配置要求严苛,最麻烦是经常要更新对应的驱动。
今天就给大家介绍另一款web自动化测试工具Pyppeteer，虽然支持的浏览器比较单一，但在安装配置的便利性和运行效率方面都要远胜selenium。
01.Pyppeteer简介介绍Pyppeteer之前先说一下Puppeteer，Puppeteer是谷歌出品的一款基于Node.js开发的一款工具，主要是用来操纵Chrome浏览器的API，通过Javascript代码来操纵Chrome浏览器，完成数据爬取、Web程序自动测试等任务。
Pyppeteer其实是Puppeteer的Python版本，下面简单介绍下Pyppeteer的两大特点，chromium浏览器和asyncio框架：1).chromiumChromium是一款独立的浏览器，是Google为发展自家的浏览器Google Chrome而开启的计划，相当于Chrome的实验版，Chromium的稳定性不如Chrome但是功能更加丰富，而且更新速度很快，通常每隔数小时就有新的开发版本发布。
Pyppeteer的web自动化是基于chromium来实现的，由于chromium中某些特性的关系，Pyppetee r的安装配置非常简单，关于这一点稍后我们会详细介绍。
2).asyncioasyncio是Python的一个异步协程库，自3.4版本引入的标准库，直接内置了对异步IO的支持，号称是Python最有野心的库，官网上有非常详细的介绍:02.安装与使用1).极简安装使用pip install pyppeteer命令就能完成pyppeteer库的安装，至于chromium浏览器，只需要一条p yppeteer-install命令就会自动下载对应的最新版本chromium浏览器到pyppeteer的默认位置。
Python十段经典代码
Python⼗段经典代码Python 语法的精妙之处就体现在下⾯10个例⼦中。
for - else⼗⼤装B语法，for-else 绝对算得上囊波湾！不信，请看：>>> for i in [1,2,3,4]:print(i)else:print(i, '我是else')12344 我是elseelse 的眼⾥只有 for，只要 for 顺利执⾏完毕，else 就会屁颠⼉屁颠⼉地跑⼀遍：>>> for i in [1,2,3,4]:if i > 2:print(i)else:print(i, '我是else')344 我是else只有当 for 循环被 break 语句中断之后，才会跳过 else 语句：>>> for i in [1,2,3,4]:if i>2:print(i)breakelse:print(i, '我是else')3⼀颗星(*)和两颗星(**)>>> def multi_sum(*args):s = 0for item in args:s += itemreturn s>>> multi_sum(3,4,5)12Python 函数允许同时全部或部分使⽤固定参数、默认参数、单值（⼀颗星）可变参数、键值对（两颗星）可变参数，使⽤时必须按照前述顺序书写。
>>> def do_something(name, age, gender='男', *args, **kwds):print('姓名：%s，年龄：%d，性别：%s'%(name, age, gender))print(args)print(kwds)>>> do_something('xufive', 50, '男', 175, 75, math=99, english=90)姓名：xufive，年龄：50，性别：男(175, 75){'math': 99, 'english': 90}三元表达式>>> y = 5>>> if y < 0:print('y是⼀个负数')else:print('y是⼀个⾮负数')y是⼀个⾮负数其实，python 是⽀持三元表达式的，只是稍微怪异了⼀点，类似于我们⼭东⼈讲话。
python蠕虫代码
Python蠕虫代码引言蠕虫代码是一种自动执行的程序，它能够在网络上自我复制并传播。
Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，被广泛应用于编写蠕虫代码。
本文将深入探讨Python蠕虫代码的工作原理、编写过程和安全性问题。
工作原理Python蠕虫代码利用计算机网络的特性，通过扫描和感染其他主机来进行自我复制和传播。
蠕虫代码通常利用网络上的漏洞或弱密码进行传播。
一旦感染了一个主机，蠕虫代码会利用主机上的资源继续传播，并尝试感染更多的主机。
编写过程编写Python蠕虫代码需要掌握以下几个关键步骤：1. 网络扫描蠕虫代码需要能够扫描网络上的主机，以找到潜在的目标。
在Python中，可以使用socket库来进行网络扫描。
通过遍历IP地址范围，蠕虫代码可以尝试连接每个主机并验证其可访问性。
2. 漏洞利用一旦找到了脆弱的主机，蠕虫代码需要利用漏洞或弱密码来感染目标主机。
这可能涉及到利用已知的安全漏洞或进行密码猜测。
Python蠕虫代码通常使用第三方库来实现这些攻击技术，如requests库用于发送HTTP请求，paramiko库用于SSH 连接等。
3. 自我复制和传播蠕虫代码需要能够自我复制并传播到其他主机。
在Python中，可以使用os库来执行文件操作，如复制、移动和删除文件。
通过在感染的主机上创建新的蠕虫代码副本，蠕虫可以利用网络传输协议（如FTP、HTTP）将自己复制到其他主机上。
4. 定时触发为了实现持续的传播，蠕虫代码通常会设置定时触发机制，以便在指定的时间间隔内继续执行扫描和感染操作。
Python提供了多种定时触发的方式，如使用time库来设置定时器，或使用Python的第三方库，如schedule库来实现复杂的定时逻辑。
安全性问题Python蠕虫代码的编写和使用需要非常谨慎，否则可能导致网络安全问题和法律责任。
以下是一些必须考虑的安全性问题：1. 合法性编写和使用蠕虫代码需要确保符合当地和国际法律的规定。