Python爬虫实现(伪)球迷速成

 更新时间:2018年06月10日 14:54:11   投稿:mrr  
还有4天就世界杯了,作为一个资深(伪)球迷,必须要实时关注世界杯相关新闻,了解各个球队动态,下面小编给大家带来了Python爬虫实现(伪)球迷速成功能,一起看看吧

还有4天就世界杯了,作为一个资深(伪)球迷,必须要实时关注世界杯相关新闻,了解各个球队动态,这样才能在一堆球迷中如(大)鱼(吹)得(特)水(吹),迎接大家仰慕的目光!

给大家分享一个快速了解相关信息的办法:刷论坛!我们来一起做个虎扑论坛的爬虫吧!

抓包获取虎扑论坛相关帖子内容,逐条显示!

先来观察下网页,打开论坛首页,选择国际足球

然后往下拉,找到世界杯相关内容

 

这里就是我们的目标了,所有相关的新闻都会在这里显示,用F12打开“开发者工具”然后往下浏览看看数据包

注意箭头指向的那几个地方!

这就是刚才浏览的新闻所在的json包,来看看具体数据是什么


ok,标题、地址、发布时间包括来源都已经出现了!我们可以直接抓取json数据然后取出相关内容!

再进入具体新闻页面看看

世界杯快到了,看我用Python爬虫实现(伪)球迷速成! 

所有的文本内容,都在<div class="artical-main-content">这个标签下的<p></p>标签内,我们可以用xpath直接取div下的所有文本内容!

这里就不一 一说明了,直接上代码,并录个小的GIF图片给大家看看效果

#Q群542110741
# -*- coding:utf-8 -*-
import requests
from lxml import etree

header = {
  'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:60.0) Gecko/20100101 Firefox/60.0',
  'Host':'soccer.hupu.com',
  'Referer':'https://soccer.hupu.com/'}
i = 0
while 1:
  #构建循环页面翻页
  url = 'https://soccer.hupu.com/home/latest-news?league=世界杯&page='
  i += 1
  #获取json数据,一页20个
  html = requests.get(url+str(i),headers=header).json()['result']
  for info in html:
    time_r = info['time']#发布时间
    title = info['title']#标题
    url_r = info['url']#新闻链接
    origin = info['origin']#来源
    print(title)
    print('发布时间:',time_r,' '*5,'来自:',origin)
    head = header
    head['Host'] = 'voice.hupu.com'#更改header中Host参数
    html_r = requests.get(url_r,headers=head)#获取新闻详情
    html_r.encoding = 'utf-8'#编码格式指定
    #获取div下的所有文本
    datas = etree.HTML(html_r.text).xpath('//div[@class="artical-content-read"]')[0].xpath('string(.)').strip()
    print('\n'+'内容:'+'\n'*2,datas,'\n')
    #可由用户手动退出循环
    if input('任意键继续,“q”退出') in ['q', 'Q']:
      exit()

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python爬虫实现(伪)球迷速成,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问欢迎给我留言,小编会及时回复大家的!

相关文章

  • Python(Tornado)模拟登录小米抢手机

    Python(Tornado)模拟登录小米抢手机

    用Python(Tornado)模拟登录小米帐号,抢小米手机
    2013-11-11
  • Python Sympy计算梯度、散度和旋度的实例

    Python Sympy计算梯度、散度和旋度的实例

    今天小编就为大家分享一篇Python Sympy计算梯度、散度和旋度的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-12-12
  • python用glob模块匹配路径的方法详解

    python用glob模块匹配路径的方法详解

    这篇文章主要介绍了python如何用glob模块匹配路径,glob模块是Python的一个标准库,用于在文件系统中查找文件名匹配特定模式的文件路径,需要的朋友可以参考下
    2024-02-02
  • python安装后的目录在哪里

    python安装后的目录在哪里

    在本篇内容里小编给各位分享的是关于python安装后的目录位置的知识点内容,需要的朋友们可以学习下。
    2020-06-06
  • python网络爬虫精解之XPath的使用说明

    python网络爬虫精解之XPath的使用说明

    XPath 是一门在 XML 文档中查找信息的语言。XPath 可用来在 XML 文档中对元素和属性进行遍历。XPath 是 W3C XSLT 标准的主要元素,并且 XQuery 和 XPointer 都构建于 XPath 表达之上
    2021-09-09
  • python实现的登录与提交表单数据功能示例

    python实现的登录与提交表单数据功能示例

    这篇文章主要介绍了python实现的登录与提交表单数据功能,结合实例形式分析了Python表单登录相关的请求与响应操作实现技巧,需要的朋友可以参考下
    2019-09-09
  • Pytorch Mac GPU 训练与测评实例

    Pytorch Mac GPU 训练与测评实例

    这篇文章主要为大家介绍了Pytorch Mac GPU 训练与测评实例详解,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
    2023-01-01
  • ipython jupyter notebook中显示图像和数学公式实例

    ipython jupyter notebook中显示图像和数学公式实例

    这篇文章主要介绍了ipython jupyter notebook中显示图像和数学公式实例,具有很好的参考价值,希望对有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2020-04-04
  • Pytorch实现图像识别之数字识别(附详细注释)

    Pytorch实现图像识别之数字识别(附详细注释)

    这篇文章主要介绍了Pytorch实现图像识别之数字识别(附详细注释),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,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2021-05-05
  • Python计算标准差之numpy.std和torch.std的区别

    Python计算标准差之numpy.std和torch.std的区别

    Torch自称为神经网络中的numpy,它会将torch产生的tensor放在GPU中加速运算,就像numpy会把array放在CPU中加速运算,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python Numpy计算标准差之numpy.std和torch.std区别的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2022-08-08

最新评论