代码部分是老师程序，主要说明操作流程及相关库安装。
本人理解力有限，在操作执行过程也花了一些时间，所以来分享下操作流程
一、本次实验所用库有urllib、requests、beautifulsoup4、scrapy。其中urllib不用安装，其余均需安装。
安装方法：
pip install 库名 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple(换源安装会快一些，这里是清华大学的源地址)
二、实验题目
1、使用标准库urllib爬取“http://news.pdsu.edu.cn/info/1005/31269.htm”平顶山学院新闻网上的图片，要求:保存到F盘pic目录中，文件名称命名规则为“本人姓名”+ “_图片编号”，如姓名为张三的第一张图片命名为“张三_1.jpg”。
from re import findall
from urllib.request import urlopen
url = 'http://news.pdsu.edu.cn/info/1005/31269.htm'
with urlopen(url) as fp:
content=fp.read().decode('utf-8')
pattern = '<img width="500" src="(.+?)"'
result = findall(pattern, content)
path='E:/picture/葉某人_'
for index, item in enumerate(result):
with urlopen( 'http://news.pdsu.edu.cn'+str(item)) as fp:
with open(path+str(index+1)+'.jpg','wb') as fp1:
fp1.write(fp.read())
2、采用scrapy爬虫框架，抓取平顶山学院新闻网（http://news.pdsu.edu.cn/）站上的内容，具体要求：抓取新闻栏目，将结果写入lm.txt
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
import re
from bs4 import BeautifulSoup
class MyprogramSpider(scrapy.Spider):
name = 'myprogram'
allowed_domains = ['pdsu.edu.cn']
start_urls = ['http://news.pdsu.edu.cn/']
def parse(self, response):
html_doc=response.text
soup= BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
re=soup.find_all('h2', class_='fl')
content=''
for lm in re:
print(lm.text)
content+=lm.text+'\n'
with open(r'E:\lm.txt', 'a+') as fp:
fp.writelines(content）
上面的程序是我自己的scrapy体系结构下的爬虫程序。现在说明一下操作步骤
1）创建scrapy项目（在cmd命令串口输入以下指令，初步生成相应目录和文件，默认在c盘根目录，结果如下图）
命令：scrapy startproject +<项目名字>
示例：scrapy startproject MyText2
2)创建爬虫
命令：scrapy genspider +<爬虫名字> + <允许爬取的域名>
示例：步骤1：cd MyText2;步骤2：scrapy genspider mywarm pdsu.edu.cn
域名目前可以直接定义，后期还需更改。结果如下图1，其中自己的爬虫程序在生成目录的spiders文件夹下，以下是我自己的路径(C:\Users\Administrator\MyText\MyText\spiders)在自己相应的爬虫名内添加如上代码，前提是安装所需库，填充完毕，我是先执行了一下程序才进行下一步的
3)在命令提示符环境中执行下面的命令，运行爬虫程序。
命令：scrapy crawl 爬虫名
示例：scrapy crawl myprogram2
因为是执行程序此处不在截图，执行结果如下图
3、采用request爬虫模块，抓取平顶山学院网络教学平台上的Python语言及应用课程上的每一章标题，（http://mooc1.chaoxing.com/course/206046270.html）。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
headers = {
'user-agent': 'Mozilla/5.0(Windows NT 10.0; WOW64)AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)Chrome/65.0.3325.146 Safari/537.36'
}
url = 'http://mooc1.chaoxing.com/course/206046270.html'
response = requests.get(url,headers=headers).text
soup = BeautifulSoup(response,'html.parser')
t=soup.findAll('div',class_='f16 chapterText')
for ml in t:
print (ml.text)
文章评论