用C#中的HttpClient和HtmlAgilityPack库来爬取博客园的页面内容。
原理:
过程:
逻辑:
相关代码:
以下是使用C#爬取博客园页面内容的示例代码:
导入包
import os.path
import pandas as pd
import numpy as np
# 构造一个DataFrame对象
df=pd.DataFrame(np.random.random([5,5]), index=['a','b','c','d','e'], columns=['aa','bb','cc','dd','ee'])
# 生成html文件
fpath=r'C:\Users\Public'
fName='pandas_html.html'
# df.to_html(os.path.join(fpath,fName))
# 定义列表
strs=['<HTML>'] # 'html开始标签
strs.append('<HEAD><TITLE>to_html</TITLE></HEAD>') # html的标题标签
strs.append('<BODY>') # 'body开始标签
strs.append(df.to_html())
strs.append("</BODY></HTML>") # 结束标签
# 把列表元素链接成字符串
html="".join(strs)
# 字符串写入html文件
file=open(os.path.join(fpath,fName), 'w')
file.write(html)
file.close()
# 读取html文件
# read_html读取的结果是一个DataFrame的list
fullpath=os.path.join(fpath, fName)
print(fullpath)
df=pd.read_html(fullpath)
print(df[0])
# 从网页读取table数据
webpage='https://....'
df1=pd.read_html(webpage)
print(df1[0])
print(df1[1])
用BeautifulSoup库解析 HTML 或 XML 数据可以按照以下步骤进行:
首先,确保你已经安装了BeautifulSoup库。可以使用pip命令进行安装:pip install beautifulsoup4。
导入BeautifulSoup库和相关的解析库,通常是html.parser或其他适合的解析器。
使用BeautifulSoup的parse方法将 HTML 或 XML 数据解析为一个BeautifulSoup对象。
通过find或find_all等方法在BeautifulSoup对象中查找特定的标签或属性。
对找到的元素进行进一步的操作,例如提取文本、获取属性值等。
下面是一个简单的示例,演示如何使用BeautifulSoup解析 HTML 数据:
收起
python
from bs4 import BeautifulSoup
html_data='''
The Dormouse's story
Once upon a time there were three little sisters; and their names were
Elsie,
Lacie and
Tillie;
and they lived at the bottom of a well.
'''
# 解析 HTML 数据
soup=BeautifulSoup(html_data, 'html.parser')
# 查找所有包含"sister"类的链接
sister_links=soup.find_all('a', class_='sister')
# 打印链接的文本和链接地址
for link in sister_links:
print(link.text, link.get('href'))
在上述示例中,首先定义了一段 HTML 数据。然后,使用BeautifulSoup的parse方法将 HTML 数据解析为一个soup对象。接下来,使用find_all方法查找所有具有sister类的链接,并将它们存储在sister_links列表中。最后,通过遍历sister_links列表,打印每个链接的文本和链接地址。
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