这是一个名为 getGuBaNews.py
的 Python 脚本,可能用于从古巴新闻网站获取新闻数据。
获取古巴新闻的 Python 脚本
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Python 新闻数据提取与处理
Python新闻数据提取与处理
项目概述
本项目使用Python和News API提取与特定关键词相关的新闻数据,并进行数据清理和转换。
关键词
加拿大
大学
蒙克顿
哈利法克斯
多伦多
温哥华
艾伯塔省
尼亚加拉
技术栈
Python
News API
文件说明
news_extraction.py: 包含 API 设置、新闻数据提取和数据清理过程的 Python 脚本。
news_data_cleaned.json: 包含根据目标关键字提取并清理后的新闻数据的 JSON 文件。
数据清理
对提取的新闻数据进行了清理,包括去除表情符号和象形文字等。
NoSQL
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2024-04-30
Python网页图片获取
Python网页图片获取
Python提供了强大的库和工具,可以轻松实现网页图片的抓取。以下列举几种常见方法:
1. 使用requests库和Beautiful Soup库
使用requests库发送HTTP请求获取网页源代码。
使用Beautiful Soup解析HTML内容,提取图片链接。
根据链接下载图片并保存到本地。
2. 使用Scrapy框架
Scrapy是一个功能强大的网络爬虫框架,提供高效的图片抓取功能。
定义爬虫规则,指定图片链接的提取方式。
Scrapy自动进行下载和保存图片。
3. 使用Selenium库
Selenium用于模拟浏览器操作,适用于动态加载的网页图片。
通过代码控制浏览器滚动和点击,加载所有图片。
提取图片链接并下载保存。
注意事项
尊重网站robots.txt协议,避免过度抓取。
注意图片版权,避免侵权行为。
希望以上信息能帮助你用Python获取网页图片!
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1. 安装必要的库
确保安装requests和BeautifulSoup:
pip install requests beautifulsoup4
2. 定义目标URL和请求头
设置目标皮肤数据网站,并伪装请求头以模拟浏览器:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://example.com/skin-page'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36'
}
3. 获取网页内容并解析
使用requests获取页面数据,并用BeautifulSoup解析页面:
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
4. 提取皮肤数据
根据目标页面的HTML结构,找到皮肤数据的标签,进行解析和提取:
skins = []
for item in soup.find_all('div', class_='skin-class'):
skin_name = item.find('h2').text
skin_image = item.find('img')['src']
skins.append({'name': skin_name, 'image': skin_image})
5. 输出或存储数据
将数据输出或存入文件:
import json
with open('skins.json', 'w') as f:
json.dump(skins, f)
6. 完整代码示例
结合以上步骤,完整代码如下:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
url = 'https://example.com/skin-page'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
skins = []
for item in soup.find_all('div', class_='skin-class'):
skin_name = item.find('h2').text
skin_image = item.find('img')['src']
skins.append({'name': skin_name, 'image': skin_image})
with open('skins.json', 'w') as f:
json.dump(skins, f)
该代码可以帮助您自动获取皮肤信息并保存,适用于简单网页抓取。
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