python爬虫CSDN中博客文章的阅读量

### 使用Python编写爬虫抓取CSDN博客文章的阅读量 以下是实现这一功能的具体方法和代码示例: #### 1. 分析目标网站结构 在开始编写爬虫之前,需要先了解CSDN博客页面的HTML结构。通常情况下,文章标题和阅读量会分别位于特定的标签中。例如,假设文章标题位于`<h4>`标签内,而阅读量则可能嵌套在一个类名为`.read-num`的`span`标签中[^1]。 #### 2. 发送HTTP请求并获取网页内容 可以使用`requests`库向目标URL发送GET请求以获取网页源码。随后通过`BeautifulSoup`解析HTML文档中的所需数据。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://blog.csdn.net/your_username/article/list' # 替换为您的CSDN用户名对应的链接 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.82 Safari/537.36' } response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') else: print(f"Failed to retrieve the page with status code {response.status_code}") ``` #### 3. 解析HTML并提取数据 利用`BeautifulSoup`对象查找所有符合条件的文章条目,并从中抽取标题与阅读次数信息。 ```python articles = [] for item in soup.select('.list-item'): title_tag = item.find('h4').find('a') # 查找标题所在的<a>标签 read_count_tag = item.find(class_='read-num') # 定位显示阅读数量的部分 if title_tag and read_count_tag: article_title = title_tag.get_text(strip=True) read_num = int(read_count_tag.get_text().split()[1]) # 假设格式类似于 "阅读: XXX" articles.append({ 'title': article_title, 'reads': read_num }) print(articles[:5]) # 打印前五篇文章及其阅读数作为验证 ``` #### 4. 处理分页情况 如果存在多页结果,则需进一步模拟点击“下一页”的行为或者直接修改查询参数重新加载新一批记录。 #### 5. 存储采集到的数据 最终可将收集好的资料保存至CSV文件或其他形式便于后期统计分析。 ```python import csv filename = 'csdn_articles.csv' with open(filename, mode='w', newline='', encoding='utf-8') as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['title', 'reads']) writer.writeheader() writer.writerows(articles) print(f'Data has been saved into "{filename}".') ``` 以上即是一个完整的流程概述及其实现方式之一[^4]。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

Python内容推荐

csdn_get_readcount(自动获取CSDN博文阅读量数据Python源码).zip

csdn_get_readcount(自动获取CSDN博文阅读量数据Python源码).zip

csdn_get_readcount(自动获取CSDN博文阅读量数据Python源码).zip

41个Python爬虫源码分享[源码]

41个Python爬虫源码分享[源码]

本文分享了41个Python爬虫项目的源代码,涵盖了多种应用场景和技术框架。其中包括Amazon商品引流爬虫、CSDN博客阅读量提升脚本、feapder爬虫框架、实时疫情动态爬虫、企业级分布式爬虫模板等。此外,还提供了基于Python的DHT Crawler网络爬虫、电影天堂资源爬取、各大技术博客网站爬取、新闻网站热点新闻爬取等实用项目。这些项目涉及的技术包括Scrapy、BeautifulSoup、Flask、Django等,适合不同层次的开发者学习和使用。下载链接和提取码也已提供,方便读者获取资源。

【Python爬虫:Scrapy】 之  PyCharm 搭建Scrapy环境+创建Scrapy项目 实例

【Python爬虫:Scrapy】 之 PyCharm 搭建Scrapy环境+创建Scrapy项目 实例

一、基本环境 win10 PyCharm Python 3.6 二、scrapy 环境搭建 安装两个python模块:Twisted、scrapy。在cmd中安装会快捷一点。 安装Twisted: 执行 pip install twisted 安装scrapy:执行 pip install scrapy 【注】安装完成后,执行 pip list 检查以下上述两个模块是否安装成功。 三、在pycharm创建一个Scrapy项目 1.在pycharm中创建一个普通项目(Pure Project 即可),如下图。 2.在cmd中cd至项目所在文件夹,执行 scrapy startprojec

探索CSDN博客数据:使用Python爬虫技术

探索CSDN博客数据:使用Python爬虫技术

探索CSDN博客数据:使用Python爬虫技术

抓取CSDN博客文章的简单爬虫python源码

抓取CSDN博客文章的简单爬虫python源码

抓取CSDN博客文章的简单爬虫python源码

基于python的网络爬虫设计

基于python的网络爬虫设计

以世纪佳缘网为例,思考自己所需要的数据资源,并以此为基础设计自己的爬虫程序。应用python伪装成浏览器自动登陆世纪佳缘网,加入变量打开多个网页。通过python的urllib2函数进行世纪佳缘网源代码的获取。用正则表达式分析源代码,找到所需信息导入excel。连接数据库,将爬下的数据存储在数据库中。

Python网络爬虫与信息提取(6)—— 爬取csdn个人博客数据信息

Python网络爬虫与信息提取(6)—— 爬取csdn个人博客数据信息

前言 上一节爬取了网络图片,写的不过瘾,最近发文访问量破1W了,主页看不到具体的访问量数有点小苦恼,刚好写个脚本来解决这个问题,练练手。 技术框架 bs4 + requests库 bs4教程:Python中使用Beautiful Soup库的超详细教程 这兄弟写的很详细,哈哈哈以后可以在这里查找要用的命令 网页分析 右键检查源码打开我自己的博客网站,然后ctrl + f搜索关键字“1万+” 欧克,他的特点显而易见,存在dl标签中,有一个class属性并且都是text-center,然后具体的数存在他的title属性中。 于是就知道操作了: 匹配所以dl标签并且class属性是text-ce

Python爬虫自动获取CSDN博客收藏文章代码

Python爬虫自动获取CSDN博客收藏文章代码

Python创意编程活动,Python爬虫自动获取CSDN博客收藏文章

Python网络爬虫源代码

Python网络爬虫源代码

Python网络爬虫源代码,Python网络爬虫源代码,Python网络爬虫源代码

Python爬虫之Scrapy(爬取csdn博客)

Python爬虫之Scrapy(爬取csdn博客)

本博客介绍使用Scrapy爬取博客数据(标题,时间,链接,内容简介)。首先简要介绍Scrapy使用,scrapy安装自行百度安装。 创建爬虫项目 安装好scrapy之后,首先新建项目文件:scrapy startproject csdnSpider 创建项目之后会在相应的文件夹位置创建文件: 创建爬虫模块 首先编写爬虫模块,爬虫模块的代码都放置于spiders文件夹中 。 爬虫模块是用于从单个网站或者多个网站爬取数据的类,其应该包含初始 页面的URL, 以及跟进网页链接、分析页 面内容和提取数据函数。 创建一个Spider类,需要继承scrapy.Spider类,并且定义以下三个属性: 1

python网络爬虫爬取整个网页

python网络爬虫爬取整个网页

python实现对于整个网页内容的爬取,简单易写,非常适合对python爬虫的学习。

csdn博客小爬虫python

csdn博客小爬虫python

将指定csdn账号下的所有博客下载到data文件夹下,以txt形式存储,文件名为博客名

Python实例:网络爬虫抓取豆瓣3万本书-详细注释版

Python实例:网络爬虫抓取豆瓣3万本书-详细注释版

对应的详细说明请看 http://blog.csdn.net/u012175089/article/details/60962685 内容简单,用来学习非常适合

Python 爬虫爬取指定博客的所有文章

Python 爬虫爬取指定博客的所有文章

自上一篇文章 Z Story : Using Django with GAE Python 后台抓取多个网站的页面全文 后,大体的进度如下: 1.增加了Cron: 用来告诉程序每隔30分钟 让一个task 醒来, 跑到指定的那几个博客上去爬取最新的更新 2.用google 的 Datastore 来存贮每次爬虫爬下来的内容。。只存贮新的内容。。 就像上次说的那样,这样以来 性能有了大幅度的提高: 原来的每次请求后, 爬虫才被唤醒 所以要花大约17秒的时间才能从后台输出到前台而现在只需要2秒不到 3.对爬虫进行了优化 1. Cron.yaml 来安排每个程序醒来的时间 经过翻文档, 问问题终于弄

Python网络爬虫实例讲解

Python网络爬虫实例讲解

聊一聊Python与网络爬虫。 1、爬虫的定义 爬虫:自动抓取互联网数据的程序。 2、爬虫的主要框架 爬虫程序的主要框架如上图所示,爬虫调度端通过URL管理器获取待爬取的URL链接,若URL管理器中存在待爬取的URL链接,爬虫调度器调用网页下载器下载相应网页,然后调用网页解析器解析该网页,并将该网页中新的URL添加到URL管理器中,将有价值的数据输出。 3、爬虫的时序图 4、URL管理器 URL管理器管理待抓取的URL集合和已抓取的URL集合,防止重复抓取与循环抓取。URL管理器的主要职能如下图所示: URL管理器在实现方式上,Python中主要采用内存(set)、和关系数据库(My

Python网络爬虫获取宠物食物数据

Python网络爬虫获取宠物食物数据

网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人)就是模拟浏览器发送网络请求,接收请求响应,一种按照一定的规则,自动地抓取互联网信息的程序。原则上,只要是浏览器(客户端)能做的事情,爬虫都能够做。本资源是利用Python网络爬虫获取CSDN个人页面文章数据,通过爬取数据存入数据库,资源里面包含sql文件和python代码代码里面有详细的注释,不懂的可以私聊博主。

用Python写网络爬虫PDF&源码

用Python写网络爬虫PDF&源码

用Python写网络爬虫PDF&源码用Python写网络爬虫PDF&源码用Python写网络爬虫PDF&源码用Python写网络爬虫PDF&源码用Python写网络爬虫PDF&源码

python-CSDN博客爬虫.zip

python-CSDN博客爬虫.zip

python-CSDN博客爬虫

基于Python的分布式网络爬虫系统的设计与实现.pdf

基于Python的分布式网络爬虫系统的设计与实现.pdf

基于Python的分布式网络爬虫系统的设计与实现

python实现网络爬虫

python实现网络爬虫

网络爬虫, 就是抓取网页数据的程序。 网络爬虫的实现流程包括三个部分: 获取网页、 解析网页、 存储数据。 首先通过 Requests 库向指定的 URL 地址发送 HTTP 请求, 从而把整个网页的 数据爬取下来, 接着通过 BeautifulSoup 模块对页面数据进行解析并对目标数据 进行定位, 从而将需要的信息抽取出来, 最后通过文件操作将数据存储到指定的 文本文件中。

最新推荐最新推荐

recommend-type

产业园区运营负责人如何精准识别并匹配企业与高校的科技成果?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
recommend-type

Special-Comfy-part1.7z.071

ComfyUI专用模型资源分卷压缩包,Special-Comfy-part1系列第071卷。7z分卷格式,单卷900MB,需配合全部分卷解压使用。
recommend-type

科技中介服务机构在开展技术交易服务时,如何构建专业且高效的智能服务流程?.docx

科技中介服务机构在开展技术交易服务时,如何构建专业且高效的智能服务流程?
recommend-type

国央企创新负责人如何利用平台实现创新资源的多维高效配置?.docx

国央企创新负责人如何利用平台实现创新资源的多维高效配置?
recommend-type

基于MATLAB的三维粒子封装模拟与双峰电池电极的体积容量和功耗性能优化。.zip

1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
recommend-type

Rust系统编程与WebAssembly开发:LLVM IR教程及实战资源

LLVM IR(Intermediate Representation,中间表示)是LLVM编译器基础设施的核心抽象层,它是一种强类型、静态单赋值(SSA)形式的低级程序表示,兼具可读性与机器可处理性,既接近高级语言语义,又贴近底层硬件指令模型。本资源标题“llvm-ir-tutorial-Rust系统编程与WebAssembly资源”明确指向一个跨技术栈的深度实践型学习体系,其核心逻辑在于:以Rust语言为前端开发载体,通过显式生成、阅读、修改和优化LLVM IR,深入理解现代编译器后端工作原理;同时将该能力延伸至WebAssembly(Wasm)目标平台,打通从系统级安全编程到浏览器/边缘沙箱执行的全链路编译路径。Rust之所以成为该教程的理想语言载体,在于其零成本抽象、内存安全性保障(无GC)、对底层控制的精细支持(如裸指针、内联汇编、自定义分配器),以及其默认使用LLVM作为后端编译器(rustc基于LLVM),使得开发者能无缝切入IR层面进行调试与干预——例如通过`rustc --emit=llvm-ir`直接导出人类可读的`.ll`文件,或借助`llc`工具将IR进一步降级为特定架构的汇编代码。而WebAssembly则构成该知识体系的关键出口:Wasm并非直接运行Rust源码,而是依赖Rust编译器链(通过`wasm32-unknown-unknown`或`wasm32-wasi`目标)将Rust代码先编译为LLVM IR,再由LLVM的Wasm后端(`llvmlite`或`wabt`等工具链组件)将其转换为`.wasm`二进制模块;此过程高度依赖对IR结构的理解——例如函数签名如何映射为Wasm类型签名、全局变量如何转化为Wasm线性内存偏移、panic机制如何被重写为Wasm trap指令、以及如何通过`#[no_mangle]`和`extern "C"`控制符号导出以适配JS宿主调用。教程中所含的`src/`目录必然涵盖大量Rust源码示例,包括但不限于:手动编写`unsafe`块触发特定IR模式(如`llvm.memcpy`内建调用)、使用`#[inline(never)]`阻止优化以观察原始IR结构、通过`cfg(target_arch = "wasm32")`条件编译实现平台特化逻辑;`code/`子目录则极可能存放配套的LLVM IR片段(`.ll`)、已编译的Wasm二进制(`.wasm`)、对应的JS胶水代码及HTML测试页面,形成“Rust → IR → Wasm → JS”的完整验证闭环。`book.toml`表明该项目采用mdBook构建交互式技术文档,内容结构应严格遵循认知递进:首章解析LLVM IR语法规范(基本块、指令集如`%1 = add i32 %0, 42`、常量表达式、phi节点在循环中的作用);次章演示Rust到IR的映射规则(`Vec<T>`的内存布局如何体现为`alloca + store + load`序列、`match`表达式如何展开为`switch`或`br`链);第三章聚焦Wasm后端特性(Wasm的限制性类型系统如何迫使LLVM插入`i32.trunc_sat_f64_s`等饱和截断指令、WASI系统调用如何通过`call_indirect`间接调用实现);后续章节必涉及高级主题:利用`llvm::Pass` API编写自定义优化遍(如针对Wasm体积优化的死代码消除Pass)、通过`llvmlite`在Python中动态构造IR并JIT执行、对比`-C opt-level=z`(极致尺寸优化)与`-C lto=yes`(链接时优化)对IR形态的影响。`LICENSE`与`CHANGELOG`则体现工程严肃性:MIT/Apache-2.0双许可证确保Rust生态兼容性,而持续更新的变更日志反映对LLVM版本演进(如LLVM 16+对Wasm GC提案的支持)、Rust稳定版发布(如async/await IR表示变化)、Wasm标准进展(Interface Types、Exception Handling)的实时响应。`.github/`目录内应包含CI配置(如用`cargo llvm-ir`检查PR是否引入非预期IR膨胀)、自动化Wasm测试脚本(`wasm-validate`校验二进制合法性、`wabt`反编译IR比对)、以及Issue模板引导用户精准报告IR生成异常。综上,该资源绝非孤立的语法手册,而是一个融合编译原理、系统编程范式、Web前沿标准与工业级工程实践的立体知识网络,掌握它意味着不仅能写出高效安全的Rust代码,更能洞悉代码如何穿越抽象层级最终在异构环境中精确执行——这种穿透式理解力,正是当代高性能系统开发者与WebAssembly平台架构师的核心竞争力所在。
recommend-type

OpenStock:中小企业可用的开源库存管理系统

## 1. OpenStock 是什么:一个面向中小企业的开源库存管理系统,不是玩具项目 OpenStock 这个名字乍一听像某个云服务的子产品,但实际它是一个完全面向真实业务场景打磨出来的开源库存管理平台。我第一次在 GitHub 上看到它时,第一反应是“又一个 React + MongoDB 的练手项目”,点开 README 后才意识到——这东西真能用,而且已经在三家本地五金店、两家烘焙工坊和一家小型医疗器械经销商那里跑了一年多。它不追求炫酷的 3D 仓库可视化,也不堆砌微服务架构,核心就干一件事:让老板、仓管员、采购员三类角色,在同一套数据底座上,用最顺手的方式完成“入库→上架→出库→
recommend-type

暴力枚举在实际开发中怎么用才不‘暴力’?有哪些聪明的优化技巧?

### 暴力枚举算法的应用场景 暴力枚举算法适用于那些解空间相对较小或者可以直接通过遍历所有可能性找到最优解的情况。这类算法通常用于: - **小型数据集处理**:当输入规模较小时,即使效率不高也能在可接受的时间内完成计算[^1]。 - **验证其他高效算法的结果**:作为标准答案来检验更复杂但更快捷的方法是否正确实现。 - **启发式搜索的基础框架**:某些高级求解器会先采用暴力枚举构建初始解,在此基础上再应用局部搜索或其他改进技术提高性能。 ### 暴力枚举算法的优化方法 为了提升暴力枚举算法的实际表现,可以从以下几个方面着手进行优化: #### 减少不必要的重复工作
recommend-type

Windows平台ESP32开发环境一站式搭建包:MSYS2、ESP-IDF v3.3与VS Code集成配置

ESP32环境搭建是嵌入式物联网开发中极为关键的基础环节,尤其在Windows平台下构建一套稳定、可复现、符合官方推荐规范的开发环境,直接关系到后续固件编译、调试、OTA升级、Wi-Fi/BLE协议栈集成、低功耗优化等高级功能的实现质量与开发效率。本资源包“ESP32环境搭建包(msys2、esp-idf、VScode)”并非简单工具集合,而是一套经过历史验证、面向ESP-IDF v3.3版本深度适配的完整开发生态闭环系统,其核心构成包含三大支柱性组件:MSYS2运行时环境、ESP-IDF SDK v3.3源码及工具链、Visual Studio Code编辑器及其专用插件生态。首先,MSYS2作为Windows下最成熟可靠的类Unix环境模拟平台,提供了POSIX兼容的Shell(bash/zsh)、GNU核心工具集(make、gcc、gdb、awk、sed等)、包管理器pacman,以及对Python 2.7/3.x、CMake 3.10+、Ninja构建系统的原生支持——这些是ESP-IDF构建系统赖以运转的底层基石。特别值得注意的是,所含esp32_win32_msys2_environment_and_toolchain-20181001.zip并非通用MSYS2镜像,而是Espressif官方于2018年10月针对ESP32芯片特性(如Xtensa LX6双核架构、指令集扩展、内存映射布局)定制编译的交叉工具链(xtensa-esp32-elf-gcc),该工具链内建了对FreeRTOS内核调度器、ROM函数调用、Flash加密、Secure Boot签名验证等硬件级特性的深度支持,且与IDF v3.3的Kconfig配置系统、component.mk构建规则、idf.py命令行接口完全对齐。其次,ESP-IDF v3.3是ESP32 SDK发展史上的里程碑版本,首次全面引入组件化架构(Component-based Architecture),将Wi-Fi驱动(esp_wifi)、蓝牙协议栈(bluedroid)、电源管理(esp_pm)、ADC/DAC/PWM外设驱动、LVGL图形库、HTTP客户端/服务器、MQTT、CoAP等全部封装为可独立编译、版本可控、依赖可声明的模块单元;同时强化了CMake构建系统,摒弃旧版makefile,支持多目标构建(app/bootloader/partition table)、自定义链接脚本、符号表分析、静态断言检查,并内置了idf_monitor串口监控器、idf_size内存分析工具、idf.py menuconfig图形化配置界面等工程化利器。第三,VSCodeUserSetup-x64-1.38.1.exe虽为较早版本(2019年9月发布),但其稳定性极高,配合C/C++扩展(Microsoft)、ESP-IDF Extension(Espressif官方维护)、CMake Tools、Python、GitLens等插件后,可实现语法高亮(支持IDF专属宏如ESP_LOGI)、智能补全(基于compile_commands.json)、一键编译烧录(idf.py build/flash/monitor绑定快捷键)、GDB图形化调试(支持多线程FreeRTOS任务切换视图、寄存器/内存/堆栈实时监视)、JTAG硬件调试(需搭配ESP-Prog或FTDI转接板)、代码片段模板(如ESP_ERROR_CHECK宏快速插入)、项目结构导航(按components目录自动索引)等工业级开发体验。此外,该环境包隐含了大量易被忽视却至关重要的细节配置:例如MSYS2中需手动执行pacman -Syu更新基础系统并重启终端以避免toolchain冲突;需将~/.espressif/tools目录权限设为可写以允许idf.py自动下载Python依赖(如pyserial、kconfiglib);VSCode中必须正确设置"idf.espIdfPath"、"idf.pythonBinPath"、"idf.customExtraPaths"等JSON配置项,否则无法识别idf.py命令;还需在Windows PATH中追加MSYS2/usr/bin路径以确保git、ssh等工具全局可用;更关键的是,v3.3版本要求Python严格限定为3.6–3.8区间(不兼容3.9+),且需禁用pip缓存以防wheel包版本错乱。整个搭建过程本质上是对嵌入式开发范式的系统性实践:从操作系统抽象层(MSYS2)→硬件抽象层(ESP-IDF HAL)→应用框架层(FreeRTOS+组件)→开发工具链(VSCode+插件),形成一条贯穿软硬件协同设计的知识脉络。掌握此环境不仅意味着能跑通blink例程,更代表着已具备阅读ESP-IDF源码(如esp-idf/components/esp_wifi/下的phy_init.c、wifi_init.c)、定制SDK配置(通过menuconfig启用BT Coex、修改heap内存分配策略)、交叉调试汇编级问题(如cache attribute错误导致的data abort)、甚至向主干分支提交patch的能力——这才是“行业完整源码”标签背后所承载的真实技术纵深与工程素养。
recommend-type

OpenStock:开源A股行情数据抓取与自动化选股策略工具

如果你盯盘一天只能看两三次,如果你复盘时总想搞清楚“今天到底哪些票资金在进、哪些在出”,又不想每天打开行情软件被广告和荐股弹窗轰炸,那“OpenStock”这个开源项目可能会刚好踩中你的需求。 OpenStock是一套面向个人投资者的开源行情数据抓取与分析工具,核心理念很简单:把A股每日的行情快照、涨跌停数据、板块资金流向、技术指标信号全部自动拉到本地,集中清洗入库,再用一套可扩展的选股策略引擎做二次筛选,最终输出你真正关心的“可以复盘、可以跟踪、可以留档”的数据结果。它适合三类人:一是没有编程基础但想用现成脚本做常用数据留档的交易者,二是刚入门量化、想用真实行情数据练手策略的开发者,三是已