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python爬虫主要用两个库:Urllib和BeautifulSoup4。一个用来爬取网页,一个用来解析网页。
Urllib是Python内置的HTTP请求库,它包含四个模块:
1、request,最基本的 HTTP 请求模块,用来模拟发送请求,就像在浏览器里输入网址然后敲击回车一样,只需要给库方法传入 URL 与额外的参数,就可以模拟这个过程。
2、error ,异常处理模块,如果出现请求错误,我们可以捕获这些异常,然后进行重试或其他操作保证程序不会意外终止。
3、parse ,工具模块,提供了许多 URL 处理方法,比如拆分、解析、合并等。
4、robotparser,主要用于识别网站的 robots.txt 文件,判断网站是否可以爬取,用的较少。
这里只用到了最常用的request。
BeautifulSoup4从bs4包中导出,这里主要用的就是它的解析功能。
代码如下,注释写得很清楚了:
#杭电OJ题目AC率排序 import urllib.request as ur from bs4 import BeautifulSoup dic = {} #存:"题号:题名 AC 提交次数 正确率" for t in range(1,59,1):#1~58页都爬一遍 print(t) url = 'http://acm.hdu.edu.cn/listproblem.php"html.parser")#获取网址的html并转换为可以python可以使用的结构 ql0 = str(bs.body.table.contents[11].td.table.contents[1])#网页的DOM解析后可以直接通过"."来寻找子元素,找到题目的列表元素后,将列表中所有题目转换成字符串。(可以输出看看) ql = ql0[30:-10].split(";") #字符串中的题目以";"分隔,将它们分开,并存到列表中 for i in ql: #以下就是格式化处理每个题目,然后存到字典中 info1 = i.split(',"',1) num = info1[0].split(',')[1] info2 = info1[1].split('",',1) name = info2[0] right,submit = info2[1].split(',',1) submit = submit[:-1] dic[num] = [name,int(right),int(submit),int(right)/int(submit)] dic = sorted(dic.items(),key = lambda x: x[1][3]) #每页题目都存入字典后,把字典中的题目通过正确率进行排序,传出列表 with open('Statistics.txt','w',encoding = 'utf-8') as f:#把统计排序好的题目保存到txt中 for i in dic: f.write(str(i)+'\n') print("Success!")
以上就是python 爬虫基本使用——统计杭电oj题目正确率并排序的详细内容,更多关于python 爬虫的资料请关注其它相关文章!
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年11月02日
2024年11月02日
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