urllib 库编写爬虫

简介: urllib 库编写爬虫
from urllib import request,parse
# 1.拼url地址
url = 'http://www.baidu.com/s?wd={}'
word = input('请输入搜索内容:')
params = parse.quote(word)
full_url = url.format(params)
# 2.发请求保存到本地
headers = {
   'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:6.0) Gecko/20100101 Firefox/6.0'}
req = request.Request(url=full_url,headers=headers)
res = request.urlopen(req)
html = res.read().decode('utf-8')
# 3.保存文件至当前目录
filename = word + '.html'
with open(filename,'w',encoding='utf-8') as f:
    f.write(html)
目录
相关文章
|
7天前
|
数据采集 JSON 测试技术
Python爬虫神器requests库的使用
在现代编程中,网络请求是必不可少的部分。本文详细介绍 Python 的 requests 库,一个功能强大且易用的 HTTP 请求库。内容涵盖安装、基本功能(如发送 GET 和 POST 请求、设置请求头、处理响应)、高级功能(如会话管理和文件上传)以及实际应用场景。通过本文,你将全面掌握 requests 库的使用方法。🚀🌟
28 7
|
2月前
|
数据采集 存储 JSON
从零到一构建网络爬虫帝国:HTTP协议+Python requests库深度解析
在网络数据的海洋中,网络爬虫遵循HTTP协议,穿梭于互联网各处,收集宝贵信息。本文将从零开始,使用Python的requests库,深入解析HTTP协议,助你构建自己的网络爬虫帝国。首先介绍HTTP协议基础,包括请求与响应结构;然后详细介绍requests库的安装与使用,演示如何发送GET和POST请求并处理响应;最后概述爬虫构建流程及挑战,帮助你逐步掌握核心技术,畅游数据海洋。
66 3
|
2月前
|
数据采集 API 开发者
🚀告别网络爬虫小白!urllib与requests联手,Python网络请求实战全攻略
在网络的广阔世界里,Python凭借其简洁的语法和强大的库支持,成为开发网络爬虫的首选语言。本文将通过实战案例,带你探索urllib和requests两大神器的魅力。urllib作为Python内置库,虽API稍显繁琐,但有助于理解HTTP请求本质;requests则简化了请求流程,使开发者更专注于业务逻辑。从基本的网页内容抓取到处理Cookies与Session,我们将逐一剖析,助你从爬虫新手成长为高手。
64 1
|
2月前
|
数据采集 存储 前端开发
Java爬虫开发:Jsoup库在图片URL提取中的实战应用
Java爬虫开发:Jsoup库在图片URL提取中的实战应用
|
3月前
|
数据采集 XML Web App开发
6个强大且流行的Python爬虫库,强烈推荐!
6个强大且流行的Python爬虫库,强烈推荐!
WK
|
2月前
|
数据采集 XML 安全
常用的Python网络爬虫库有哪些?
Python网络爬虫库种类丰富,各具特色。`requests` 和 `urllib` 简化了 HTTP 请求,`urllib3` 提供了线程安全的连接池,`httplib2` 则具备全面的客户端接口。异步库 `aiohttp` 可大幅提升数据抓取效率。
WK
61 1
|
3月前
|
数据采集 JavaScript 前端开发
爬虫库和框架
【8月更文挑战第10天】
34 3
|
3月前
|
数据采集 程序员 测试技术
比 requests 更强大 Python 库,让你的爬虫效率提高一倍!
比 requests 更强大 Python 库,让你的爬虫效率提高一倍!
|
8天前
|
数据采集 存储 JSON
Python网络爬虫:Scrapy框架的实战应用与技巧分享
【10月更文挑战第27天】本文介绍了Python网络爬虫Scrapy框架的实战应用与技巧。首先讲解了如何创建Scrapy项目、定义爬虫、处理JSON响应、设置User-Agent和代理,以及存储爬取的数据。通过具体示例,帮助读者掌握Scrapy的核心功能和使用方法,提升数据采集效率。
46 6
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
基于爬虫和机器学习的招聘数据分析与可视化系统,python django框架,前端bootstrap,机器学习有八种带有可视化大屏和后台
本文介绍了一个基于Python Django框架和Bootstrap前端技术,集成了机器学习算法和数据可视化的招聘数据分析与可视化系统,该系统通过爬虫技术获取职位信息,并使用多种机器学习模型进行薪资预测、职位匹配和趋势分析,提供了一个直观的可视化大屏和后台管理系统,以优化招聘策略并提升决策质量。
167 4