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電腦端+手機(jī)端+微信端=數(shù)據(jù)同步管理
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用C#中的HttpClient和HtmlAgilityPack庫來爬取博客園的頁面內(nèi)容。
原理：
過程：
邏輯：
相關(guān)代碼：
以下是使用C#爬取博客園頁面內(nèi)容的示例代碼：
導(dǎo)入包
import os.path
import pandas as pd
import numpy as np
# 構(gòu)造一個(gè)DataFrame對象
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))
# 定義列表
strs=['<HTML>'] # 'html開始標(biāo)簽
strs.append('<HEAD><TITLE>to_html</TITLE></HEAD>') # html的標(biāo)題標(biāo)簽
strs.append('<BODY>') # 'body開始標(biāo)簽
strs.append(df.to_html())
strs.append("</BODY></HTML>") # 結(jié)束標(biāo)簽
# 把列表元素鏈接成字符串
html="".join(strs)
# 字符串寫入html文件
file=open(os.path.join(fpath,fName), 'w')
file.write(html)
file.close()
# 讀取html文件
# read_html讀取的結(jié)果是一個(gè)DataFrame的list
fullpath=os.path.join(fpath, fName)
print(fullpath)
df=pd.read_html(fullpath)
print(df[0])
# 從網(wǎng)頁讀取table數(shù)據(jù)
webpage='https://....'
df1=pd.read_html(webpage)
print(df1[0])
print(df1[1])
用BeautifulSoup庫解析 HTML 或 XML 數(shù)據(jù)可以按照以下步驟進(jìn)行：
首先，確保你已經(jīng)安裝了BeautifulSoup庫。可以使用pip命令進(jìn)行安裝：pip install beautifulsoup4。
導(dǎo)入BeautifulSoup庫和相關(guān)的解析庫，通常是html.parser或其他適合的解析器。
使用BeautifulSoup的parse方法將 HTML 或 XML 數(shù)據(jù)解析為一個(gè)BeautifulSoup對象。
通過find或find_all等方法在BeautifulSoup對象中查找特定的標(biāo)簽或?qū)傩浴?/p>
對找到的元素進(jìn)行進(jìn)一步的操作，例如提取文本、獲取屬性值等。
下面是一個(gè)簡單的示例，演示如何使用BeautifulSoup解析 HTML 數(shù)據(jù)：
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 數(shù)據(jù)
soup=BeautifulSoup(html_data, 'html.parser')
# 查找所有包含"sister"類的鏈接
sister_links=soup.find_all('a', class_='sister')
# 打印鏈接的文本和鏈接地址
for link in sister_links:
print(link.text, link.get('href'))
在上述示例中，首先定義了一段 HTML 數(shù)據(jù)。然后，使用BeautifulSoup的parse方法將 HTML 數(shù)據(jù)解析為一個(gè)soup對象。接下來，使用find_all方法查找所有具有sister類的鏈接，并將它們存儲(chǔ)在sister_links列表中。最后，通過遍歷sister_links列表，打印每個(gè)鏈接的文本和鏈接地址。
*請認(rèn)真填寫需求信息，我們會(huì)在24小時(shí)內(nèi)與您取得聯(lián)系。
