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python 常用爬虫库（Python常用爬虫代码总结方便查询）

时间：2022-01-23 02:43:50类别：脚本大全

python 常用爬虫库

Python常用爬虫代码总结方便查询

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  • from bs4 import BeautifulSoup
  • soup = BeautifulSoup(htmltxt, "lxml")
  • # 三种装载器
  • soup = BeautifulSoup("<a></p>", "html.parser")
  • ### 只有起始标签的会自动补全，只有结束标签的会自动忽略
  • ### 结果为：<a></a>
  • soup = BeautifulSoup("<a></p>", "lxml")
  • ### 结果为：<html><body><a></a></body></html>
  • soup = BeautifulSoup("<a></p>", "html5lib")
  • ### html5lib则出现一般的标签都会自动补全
  • ### 结果为：<html><head></head><body><a><p></p></a></body></html>
  • # 根据标签名、id、class、属性等查找标签
  • ### 根据class、id、以及属性alog-action的值和标签类别查询
  • soup.find("a",class_="title",id="t1",attrs={"alog-action": "qb-ask-uname"}))
  • ### 查询标签内某属性的值
  • pubtime = soup.find("meta",attrs={"itemprop":"datePublished"}).attrs['content']
  • ### 获取所有class为title的标签
  • for i in soup.find_all(class_="title"):
  •   print(i.get_text())
  • ### 获取特定数量的class为title的标签
  • for i in soup.find_all(class_="title",limit = 2):
  •   print(i.get_text())
  • ### 获取文本内容时可以指定不同标签之间的分隔符，也可以选择是否去掉前后的空白。
  • soup = BeautifulSoup('<p class="title" id="p1"><b> The Dormouses story </b></p><p class="title" id="p1"><b>The Dormouses story</b></p>', "html5lib")
  • soup.find(class_="title").get_text("|", strip=True)
  • #结果为：The Dormouses story|The Dormouses story
  • ### 获取class为title的p标签的id
  • soup.find(class_="title").get("id")
  • ### 对class名称正则：
  • soup.find_all(class_=re.compile("tit"))
  • ### recursive参数，recursive=False时，只find当前标签的第一级子标签的数据
  • soup = BeautifulSoup('<html><head><title>abc','lxml')
  • soup.html.find_all("title", recursive=False)
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    • unicode编码转中文

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  • content = "\u65f6\u75c7\u5b85"
  • content = content.encode("utf8","ignore").decode('unicode_escape')
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    • url encode的解码与解码

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  • from urllib import parse
  • # 编码
  • x = "中国你好"
  • y = parse.quote(x)
  • print(y)
  • # 解码
  • x = parse.unquote(y)
  • print(x)
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    • html转义字符的解码

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  • from html.parser import HTMLParser
  • htmls = "&lt;li&gt;&lt;p&gt;"
  • txt = HTMLParser().unescape(htmls)
  • print(txt)  . # 输出<li><p>
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    • base64的编码与解码

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  • import base64
  • # 编码
  • content = "测试转码文本123"
  • contents_base64 = base64.b64encode(content.encode('utf-8','ignore')).decode("utf-8")
  • # 解码
  • contents = base64.b64decode(contents_base64)
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    • 过滤emoji表情

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  • def filter_emoji(desstr,restr=''):
  •    try:
  •      co = re.compile(u'[\U00010000-\U0010ffff]')
  •    except re.error:
  •      co = re.compile(u'[\uD800-\uDBFF][\uDC00-\uDFFF]')
  •    return co.sub(restr, desstr)
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    • 完全过滤script和style标签

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  • import requests
  • from bs4 import BeautifulSoup
  • soup = BeautifulSoup(htmls, "lxml")
  • for script in soup(["script", "style"]): 
  •   script.extract()
  • print(soup)
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    • 过滤html的标签，但保留标签里的内容

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  • import re
  • htmls = "<p>abc</p>"
  • dr = re.compile(r'<[^>]+>',re.S)
  • htmls2 = dr.sub('',htmls)
  • print(htmls2)  #abc
  • 正则提取内容（一般处理json）
  • rollback({
  •  "response": {
  •  "code": "0",
  •  "msg": "Success",
  •  "dext": ""
  •  },
  •  "data": {
  •  "count": 3,
  •  "page": 1,
  •  "article_info": [{
  •   "title": "“小库里”：适应比赛是首要任务 投篮终会找到节奏",
  •   "url": "http:\/\/sports.qq.com\/a\/20180704\/035378.htm",
  •   "time": "2018-07-04 16:58:36",
  •   "column": "NBA",
  •   "img": "",
  •   "desc": ""
  •  }, {
  •   "title": "首钢体育助力国家冰球集训队 中国冰球联赛年底启动",
  •   "url": "http:\/\/sports.qq.com\/a\/20180704\/034698.htm",
  •   "time": "2018-07-04 16:34:44",
  •   "column": "综合体育",
  •   "img": "",
  •   "desc": ""
  •  }...]
  •  }
  • })
  • import re
  • # 提取这个json中的每条新闻的title、url
  • # (.*?)为要提取的内容，可以在正则字符串中加入.*？表示中间省略若干字符
  • reg_str = r'"title":"(.*?)",.*?"url":"(.*?)"'
  • pattern = re.compile(reg_str,re.DOTALL)
  • items = re.findall(pattern,htmls)
  • for i in items:
  •   tilte = i[0]
  •   url = i[1]
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    • 时间操作

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  • # 获取当前日期
  • today = datetime.date.today()
  • print(today)   #2018-07-05
  • # 获取当前时间并格式化
  • time_now = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime(time.time()))
  • print(time_now)   #2018-07-05 14:20:55
  • # 对时间戳格式化
  • a = 1502691655
  • time_a = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(int(a)))
  • print(time_a)    #2017-08-14 14:20:55
  • # 字符串转为datetime类型
  • str = "2018-07-01 00:00:00"
  • datetime.datetime.strptime(st, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
  • # 将时间转化为时间戳
  • time_line = "2018-07-16 10:38:50"
  • time_tuple = time.strptime(time_line, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
  • time_line2 = int(time.mktime(time_tuple))
  • # 明天的日期
  • today = datetime.date.today()
  • tomorrow = today + datetime.timedelta(days=1)
  • print(tomorrow)   #2018-07-06
  • # 三天前的时间
  • today = datetime.datetime.today()
  • tomorrow = today + datetime.timedelta(days=-3)
  • print(tomorrow)   #2018-07-02 13:37:00.107703
  • # 计算时间差
  • start = "2018-07-03 00:00:00"
  • time_now = datetime.datetime.now()
  • b = datetime.datetime.strptime(start,'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
  • minutes = (time_now-b).seconds/60
  • days = (time_now-b).days
  • all_minutes = days*24*60+minutes
  • print(minutes)   #821.7666666666667
  • print(days)   #2
  • print(all_minutes)   #3701.7666666666664
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    • 数据库操作

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  • import pymysql
  • conn = pymysql.connect(host='10.0.8.81', port=3306, user='root', passwd='root',db='xxx', charset='utf8')
  • cur = conn.cursor()
  • insert_sql = "insert into tbl_name(id,name,age) values(%s,%s,%s)
  • id = 1
  • name = "like"
  • age = 26
  • data_list = []
  • data = (id,name,age)
  • # 单条插入
  • cur.execute(insert_sql,data)
  • conn.commit()
  • # 批量插入
  • data_list.append(data)
  • cur.executemany(insert_sql,data_list)
  • conn.commit()
  • #特殊字符处理(name中含有特殊字符)
  • data = (id,pymysql.escape_string(name),age)
  • #更新
  • update_sql = "update tbl_name set content = '%s' where id = "+str(id)
  • cur.execute(update_sql%(pymysql.escape_string(content)))
  • conn.commit()
  • #批量更新
  • update_sql = "UPDATE tbl_recieve SET content = %s ,title = %s , is_spider = %s WHERE id = %s"
  • update_data = (contents,title,is_spider,one_new[0])
  • update_data_list.append(update_data)
  • if len(update_data_list) > 500:
  • try:
  •   cur.executemany(update_sql,update_data_list)
  •   conn.commit()
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    • 总结

    以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对开心学习网的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

    原文链接：https://blog.csdn.net/lk7688535/article/details/87863877

    标签：
    爬虫 Python
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