【免费】爬虫进阶：将网页上的HTML文件进行爬取并逐步分离出想要的数据

共79个文件

txt：29个

class：14个

xml：14个

需积分: 0 75 浏览量 2023-09-19 20:15:03 上传评论收藏 4.62MB ZIP 举报

在IT领域，网络爬虫是一种自动化程序，用于从互联网上抓取信息，而HTML则是构成网页的基本语言。本文将深入探讨如何使用爬虫技术来抓取HTML文件，并从中提取特定数据，最后将其转换为所需格式。我们需要理解HTML（HyperText Markup Language）的基本结构。HTML由一系列标签组成，这些标签定义了网页的结构和内容。例如，`<html>`是整个文档的根元素，`<head>`包含了元信息，如标题，`<body>`则包含可见的页面内容。每个标签都有其特定的含义，比如`<p>`用于段落，`<a>`表示链接，`<img>`表示图像等。爬虫技术通常涉及到以下几个步骤： 1. **请求网页**：使用Python的requests库，我们可以向目标网站发送HTTP请求，获取HTML源代码。例如： ```python import requests response = requests.get('http://example.com') html_content = response.text ``` 2. **解析HTML**：获取到HTML内容后，我们需要解析它。BeautifulSoup是一个强大的库，能帮助我们处理HTML和XML文档。我们可以查找特定的标签、属性或文本。例如，找所有的段落： ```python from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') paragraphs = soup.find_all('p') ``` 3. **数据提取**：通过BeautifulSoup，我们可以提取出想要的数据。例如，提取所有段落的文本： ```python texts = [p.get_text() for p in paragraphs] ``` 4. **数据处理与格式化**：提取出的数据可能需要进一步处理，例如去除空白字符、整理格式或者进行特定的计算。Python提供了丰富的字符串处理函数，如`strip()`、`replace()`等。 5. **存储与输出**：我们可以将处理好的数据以各种格式保存，如CSV、JSON、数据库等。例如，使用pandas库写入CSV文件： ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({'texts': texts}) df.to_csv('output.csv', index=False) ``` 在实际应用中，可能还会遇到反爬虫策略，如验证码、IP限制等，这时可能需要使用代理、设置User-Agent、模拟登录等方式应对。此外，对于动态加载的内容，可能需要使用Selenium等工具模拟浏览器行为。爬虫进阶还涉及多线程或异步爬取以提高效率，以及更复杂的网络请求库如Scrapy框架。学习这些高级技巧，可以帮助你构建更高效、更稳定的爬虫系统。爬虫结合HTML解析是数据挖掘和分析的重要手段。理解HTML结构，掌握Python的requests和BeautifulSoup库，是成为一名合格的网络爬虫开发者的基础。通过不断实践和学习，你将能够从海量网页中抽取出有价值的信息，为数据分析、研究或其他业务需求提供支持。

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爬虫.zip （79个子文件）

09组爬虫

爬取数据集

RedWEBExec83.txt 2.82MB

RedWEBHolder87.txt 1.41MB

RedWEBExec430.txt 322KB

失信被执行人黑名单.txt 37KB

RedWEBHolder430.txt 320KB

README.txt 1KB

RedWEBHolder83.txt 2.59MB

RedWEBBaseInfo83.txt 733KB

RedWEBBaseInfo430.txt 81KB

RedWEBBaseInfo87.txt 464KB

RedWEBExec87.txt 1.75MB

README.txt 220B

爬虫代码

0.txt 20KB

RedWEBExec83.txt 2.82MB

RedWEBHolder87.txt 1.41MB

RedWEBExec430.txt 322KB

RedWEBHolder430.txt 320KB

1.txt 0B

pom.xml 2KB

5.txt 0B

src

main

resources

jsoup3.html 55KB

archetype-resources

pom.xml 565B

src

test

java

AppTest.java 678B

main

java

App.java 188B

1.html 8KB

META-INF

maven

archetype.xml 201B

java

java5678

Redweb_ANA.java 6KB

jsoup_data.java 2KB

entity

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topTenHolders.java 1KB

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baseinfo.java 6KB

executives.java 1KB

3.txt 0B

4.txt 0B

.idea

jarRepositories.xml 864B

dataSources

6bde135e-cf73-404e-a4bb-90f63aaf5755

storage_v2

_src_

schema

performance_schema.kIw0nw.meta 76B

sys.zb4BAA.meta 61B

information_schema.FNRwLQ.meta 76B

mysql.osA4Bg.meta 63B

6bde135e-cf73-404e-a4bb-90f63aaf5755.xml 1KB

dataSources.local.xml 1KB

vcs.xml 201B

workspace.xml 9KB

misc.xml 541B

dataSources.xml 965B

compiler.xml 707B

.gitignore 184B

encodings.xml 267B

RedWEBHolder83.txt 2.59MB

target

classes

jsoup3.html 55KB

archetype-resources

pom.xml 565B

src

test

java

AppTest.java 678B

main

java

App.java 188B

1.html 8KB

java5678

jsoup3.class 3KB

jsoup.class 781B

jsoup_123.class 3KB

jsoup_RedWeb.class 2KB

jsoup2.class 1KB

httpclient.class 3KB

Redweb_ANA.class 6KB

jsoup_data.class 2KB

entity

baseinfo.class 6KB

topTenHolders.class 2KB

finance.class 4KB

company.class 2KB

text.class 983B

executives.class 2KB

META-INF

maven

archetype.xml 201B

RedWEBBaseInfo83.txt 733KB

RedWEBBaseInfo430.txt 81KB

.gitignore 490B

RedWEBBaseInfo87.txt 464KB

.txt 401B

2.txt 0B

RedWEBExec87.txt 1.75MB

Green0.txt 56KB

1.RedWEBBaseInfo 共16个属性，依次为: creditNumber 信用代码 stockNumber 股票代码 fullName 公司全称 briefName 公司简称 legalRepresentative 法人代表 industryClassification 行业分类 listingDate 挂牌日期 area 所属地区 businessIncome 营业收入 businessProfit 营业利润 pureProfit 净利润 undistributedProfit 未分配利润 totalAssets 总资产 totalDebt 总负债 pureAssets 净资产 profitPerShare 每股收益 2.RedWEBExec 企业执行人，共5个属性，依次为： creditNumber 信用代码 fullName 公司全称 level 人员级别 position 人员职位 personName 人员姓名 3.RedWEBHolder 企业股东，共6个属性，依次为： creditNumber 信用代码 fullName 公司全称 rank 股东排名 holderName 股东名称 holdAmount 持股数 holdRate 持股比例 4.失信人名单各列属性值： fullName单位名称 creditNumber组织机构代码证 recordNumber执行案号 attention关注 recordtime立案时间

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