零基础入门学习Python爬虫必备的知识点!

简介:

关于Python有一句名言:不要重复造轮子。

但是问题有三个:

1、你不知道已经有哪些轮子已经造好了,哪个适合你用。有名有姓的的著名轮子就400多个,更别说没名没姓自己在制造中的轮子。

2、确实没重复造轮子,但是在重复制造汽车。包括好多大神写的好几百行代码,为的是解决一个Excel本身就有的成熟功能。

3、很多人是用来抓图,数据,抓点图片、视频、天气预报自娱自乐一下,然后呢?抓到大数据以后做什么用呢?比如某某啤酒卖的快,然后呢?比如某某电影票房多,然后呢?

在学习python中有任何困难不懂的可以加入我的python交流学习q u n:227-435-450,多多交流问题,互帮互助,里有不错的学习教程和开发工具。学习python有任何问题(学习方法,学习效率,如何就业),可以随时来咨询我。

我认为用Python应该能分析出来,这个现实的世界属于政治家,商业精英,艺术家,农民,而绝对不会属于Python程序员,纵使代码再精彩也没什么用。

以下是经过Python3.6.4调试通过的代码,与大家分享:

  • 抓取知乎图片
  • 听两个聊天机器人互相聊天(图灵、青云、小i)
  • AI分析唐诗的作者是李白还是杜
  • 彩票随机生成35选7
  • 自动写检讨书
  • 屏幕录相机
  • 制作Gif动图

1、抓取知乎图片,只用30行代码:

import re
from selenium import webdriver
import time
import urllib.request
driver = webdriver.Chrome()
driver.maximize_window()
driver.get("https://www.zhihu.com/question/29134042")
i = 0
while i < 10:
driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
time.sleep(2)
try:
driver.find_element_by_css_selector('button.QuestionMainAction').click()
print("page" + str(i))
time.sleep(1)
except:
break
result_raw = driver.page_source
content_list = re.findall("img src="(.+?)" ", str(result_raw))
n = 0
while n < len(content_list):
i = time.time()
local = (r"%s.jpg" % (i))
urllib.request.urlretrieve(content_list[n], local)
print("编号:" + str(i))
n = n + 1

2、没事闲的时候,听两个聊天机器人互相聊天:

from time import sleep
import requests
s = input("请主人输入话题:")
while True:
resp = requests.post("http://www.tuling123.com/openapi/api",data={"key":"4fede3c4384846b9a7d0456a5e1e2943", "info": s, })
resp = resp.json()
sleep(1)
print('小鱼:', resp['text'])
s = resp['text']
resp = requests.get("http://api.qingyunke.com/api.php", {'key': 'free', 'appid': 0, 'msg': s})
resp.encoding = 'utf8'
resp = resp.json()
sleep(1)
print('菲菲:', resp['content'])

网上还有一个据说智商比较高的小i机器人,用爬虫的功能来实现一下:

import urllib.request
import re
while True:
x = input("主人:")
x = urllib.parse.quote(x)
link = urllib.request.urlopen(
"http://nlp.xiaoi.com/robot/webrobot?&callback=__webrobot_processMsg&data=%7B%22sessionId%22%3A%22ff725c236e5245a3ac825b2dd88a7501%22%2C%22robotId%22%3A%22webbot%22%2C%22userId%22%3A%227cd29df3450745fbbdcf1a462e6c58e6%22%2C%22body%22%3A%7B%22content%22%3A%22" + x + "%22%7D%2C%22type%22%3A%22txt%22%7D")
html_doc = link.read().decode()
reply_list = re.findall(r'"content":"(.+?)\r\n"', html_doc)
print("小i:" + reply_list[-1])

3、分析唐诗的作者是李白还是杜甫:

import jieba
from nltk.classify import NaiveBayesClassifier
# 需要提前把李白的诗收集一下,放在libai.txt文本中。
text1 = open(r"libai.txt", "rb").read()
list1 = jieba.cut(text1)
result1 = " ".join(list1)
# 需要提前把杜甫的诗收集一下,放在dufu.txt文本中。
text2 = open(r"dufu.txt", "rb").read()
list2 = jieba.cut(text2)
result2 = " ".join(list2)
# 数据准备
libai = result1
dufu = result2
# 特征提取
def word_feats(words):
return dict([(word, True) for word in words])
libai_features = [(word_feats(lb), 'lb') for lb in libai]
dufu_features = [(word_feats(df), 'df') for df in dufu]
train_set = libai_features + dufu_features
# 训练决策
classifier = NaiveBayesClassifier.train(train_set)
# 分析测试
sentence = input("请输入一句你喜欢的诗:")
print(" ")
seg_list = jieba.cut(sentence)
result1 = " ".join(seg_list)
words = result1.split(" ")
# 统计结果
lb = 0
df = 0
for word in words:
classResult = classifier.classify(word_feats(word))
if classResult == 'lb':
lb = lb + 1
if classResult == 'df':
df = df + 1
# 呈现比例
x = float(str(float(lb) / len(words)))
y = float(str(float(df) / len(words)))
print('李白的可能性:%.2f%%' % (x * 100))
print('杜甫的可能性:%.2f%%' % (y * 100))

4、彩票随机生成35选7:

import random
temp = [i + 1 for i in range(35)]
random.shuffle(temp)
i = 0
list = []
while i < 7:
list.append(temp[i])
i = i + 1
list.sort()
print('[0;31;;1m')
print(*list[0:6], end="")
print('[0;34;;1m', end=" ")
print(list[-1])

5、自动写检讨书:

import random
import xlrd
ExcelFile = xlrd.open_workbook(r'test.xlsx')
sheet = ExcelFile.sheet_by_name('Sheet1')
i = []
x = input("请输入具体事件:")
y = int(input("老师要求的字数:"))
while len(str(i)) < y * 1.2:
s = random.randint(1, 60)
rows = sheet.row_values(s)
i.append(*rows)
print(" "*8+"检讨书"+" "+"老师:")
print("我不应该" + str(x)+",", *i)
print("再次请老师原谅!")

以下是样稿:

请输入具体事件:抽烟
老师要求的字数:200
检讨书
老师:
我不应该抽烟, 学校一开学就三令五申,一再强调校规校纪,提醒学生不要违反校规,可我却没有把学校和老师的话放在心上,没有重视老师说的话,没有重视学校颁布的重要事项,当成了耳旁风,这些都是不应该的。 同时也真诚地希望老师能继续关心和支持我,并却对我的问题酌情处理。 无论在学习还是在别的方面我都会用校规来严格要求自己,我会把握这次机会。 但事实证明,仅仅是热情投入、刻苦努力、钻研学业是不够的,还要有清醒的政治头脑、大局意识和纪律观念,否则就会在学习上迷失方向,使国家和学校受损失。
再次请老师原谅!

6、屏幕录相机,抓屏软件:

from time import sleep
from PIL import ImageGrab
m = int(input("请输入想抓屏几分钟:"))
m = m * 60
n = 1
while n < m:
sleep(0.02)
im = ImageGrab.grab()
local = (r"%s.jpg" % (n))
im.save(local, 'jpeg')
n = n + 1

7、制作Gif动图:

from PIL import Image
im = Image.open("1.jpg")
images = []
images.append(Image.open('2.jpg'))
images.append(Image.open('3.jpg'))

im.save('gif.gif', save_all=True, append_images=images, loop=1, duration=1, comment=b"aaabb")

相关实践学习
部署高可用架构
本场景主要介绍如何使用云服务器ECS、负载均衡SLB、云数据库RDS和数据传输服务产品来部署多可用区高可用架构。
负载均衡入门与产品使用指南
负载均衡(Server Load Balancer)是对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务,可以通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力,通过消除单点故障提升应用系统的可用性。 本课程主要介绍负载均衡的相关技术以及阿里云负载均衡产品的使用方法。
相关文章
|
2天前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
使用Python实现集成学习算法:Bagging与Boosting
使用Python实现集成学习算法:Bagging与Boosting
15 0
|
3天前
|
Python
python学习-函数模块,数据结构,字符串和列表(下)
python学习-函数模块,数据结构,字符串和列表
25 0
|
4天前
|
Python
python学习14-模块与包
python学习14-模块与包
|
4天前
|
Python
python学习12-类对象和实例对象
python学习12-类对象和实例对象
|
4天前
|
数据采集 Python
python学习9-字符串
python学习9-字符串
|
4天前
|
Python
python学习10-函数
python学习10-函数
|
4天前
|
存储 索引 Python
python学习7-元组
python学习7-元组
|
4天前
|
Python
python学习8-集合
python学习8-集合
|
4天前
|
Python
python学习4-内置函数range()、循环结构、循环控制语句、else语句、嵌套循环
python学习4-内置函数range()、循环结构、循环控制语句、else语句、嵌套循环
|
4天前
|
存储 索引 Python
python学习5-列表的创建、增删改查、排序
python学习5-列表的创建、增删改查、排序