1.请用requests库的get()函数访问如下一个网站20次，打印返回状态，text()内容，计算text()属性和content属性所返回网页内容的长度。
1 import requests 2 3 url = "https://www.baidu.com/" # 将此URL替换为您要访问的网站 4 5 for i in range(20): 6 response = requests.get(url) 7 print("第{}次访问：".format(i + 1)) 8 print("返回状态：", response.status_code) 9 print("text()内容：", response.text) 10 print("text()内容长度：", len(response.text)) 11 print("content属性所返回网页内容长度：", len(response.content)) 12 print("")
运行结果：
2.这是一个简单的html页面,请保持为字符串，完成后面的计算要求。
a.打印head标签内容和你的学号后两位：
b.获取body标签的内容
c. 获取id 为first的标签对象
d. 获取并打印html页面中的中文字符
html_doc = """
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>菜鸟教程(runoob.com)</title>
</head>
<body>
<h1>我的第一个标题</h1>
<p id="first">我的第一个段落。</p>
</body>
<table border="1">
<tr>
<td>row 1, cell 1</td>
<td>row 1, cell 2</td>
</tr>
<tr>
<td>row 2, cell 1</td>
<td>row 2, cell 2</td>
</tr>
</table>
</html>
"""
print("学号:02")
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
print("a:", soup.head)
print("b:", soup.body)
first_element = soup.find(id="first")
print("c:", first_element)
chinese_characters = "".join([char for char in html_doc if '\u4e00' <= char <= '\u9fff'])
print("d:", chinese_characters)
运行结果：
3.爬中国大学排名网站内容，https://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/201811
要求：（一）,爬取大学排名(学号尾号1,2，爬取年费2020，a,爬取大学排名(学号尾号3,4，爬取年费2016，)a,爬取大学排名(学号尾号5,6，爬取年费2017，)a,爬取大学排名(学号尾号7,8，爬取年费2018，))a,爬取大学排名(学号尾号9,0，爬取年费2019，)
（二）把爬取得数据，存为csv文件
# e23.1CrawUnivRanking.py import re import pandas as pd import requests from bs4 import BeautifulSoup allUniv = [] #储存 def getHTMLtext(url): #获取指定URL的HTML文本，设置超时时间为30秒 try: r = requests.get(url, timeout=30) r.raise_for_status() r.encoding = 'utf-8' return r.text except: return "" def fillUnivList(soup): soup.encode('utf-8') data = soup.find_all('tr') #遍历解析后的HTML中的所有表格行 list1=[] for tr in data: ltd = tr.find_all('td') #对于每一行，提取其中的所有单元格（td标签） if len(ltd) == 0: continue singleUniv = [] #如果单元格数量不为0，用于存储当前行的大学排名信息 for td in ltd: temp=re.findall('[\u4e00-\u9fff]+' ,str(td)) #使用正则表达式提取其中的中文字符 if td.string!=None and td.string!="[]": singleUniv.append(td.string) if temp!=[]: if type(temp)==list: str1='' for i in temp: str1+=i singleUniv.append(str1) allUniv.append(singleUniv) return allUniv def printUnivList(num): print("{:^4}{:^10}{:^5}{:^8}{:^10}".format("排名", "学校名称", "省市", "类型", "总分")) #表头 for i in range(num): u = allUniv[i] u[0]=u[0][29:31] u[1]=u[1][:4] u[4]=u[4][25:31] print("{:^5}{:^10}{:^5}{:^8}{:^10}".format(u[0], u[1], u[2], u[3], u[4])) def main(flag): url = 'https://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/201711' html = getHTMLtext(url) soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") list1=fillUnivList(soup) if flag==0: printUnivList(30) #爬取多少行 else: return list1 # 定义一个函数，将里面的嵌套列表的第一个元素取出 def combination(list1,count): list2=[] for i in list1: list2.append(i[count]) return list2 main(0) list1=main(1) # 定义一个函数，处理一下获取到的数据 def deal_data(list1): list_1=combination(list1,0) list_2=combination(list1,1) list_3=combination(list1,2) list_4=combination(list1,3) list_5=combination(list1,4) data = pd.DataFrame({ "排名": list_1, "学校名称": list_2, '省市': list_3, '类型': list_4, '总分': list_5 }) return data data=deal_data(list1) data.to_csv('University_grade.csv',index=False)
运行结果：
csv文件：
