所以我们所有的代码如下：

import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup import time def head(): headers={ : } return headers def parse_url(url): hea=head() resposne=urllib.request.Request(url,headers=hea) html=urllib.request.urlopen(resposne).read().decode() return html def url_s(): url= html=parse_url(url) soup=BeautifulSoup(html) me=soup.find_all(id=) m_url_text=[] m_url=[] for link in me: m_url_text.append(link.text) m=link.find_all() for i in m: m_url.append(i.get()) for i in m_url_text: h=i.encode().decode() m_url_text=h.split() return m_url,m_url_text def XmlRss/ target=_blank class=infotextkey>Xml(): url,url_text=url_s() url_jque=[] for link in url: url_jque.append(+link) return url_jque def xiazai(): urls=XmlRss/ target=_blank class=infotextkey>Xml() i=0 for url in urls: html=parse_url(url) soup=BeautifulSoup(html) me=soup.find_all(id=) with open(r%i,) as f: for h in me: f.write(h.text.encode()) print(i) i+=1 : xiazai() import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup import time def head(): headers={ : } return headers def parse_url(url): hea=head() resposne=urllib.request.Request(url,headers=hea) html=urllib.request.urlopen(resposne).read().decode() return html def url_s(): url= html=parse_url(url) soup=BeautifulSoup(html) me=soup.find_all(id=) m_url_text=[] m_url=[] for link in me: m_url_text.append(link.text) m=link.find_all() for i in m: m_url.append(i.get()) for i in m_url_text: h=i.encode().decode() m_url_text=h.split() return m_url,m_url_text def Xml(): url,url_text=url_s() url_jque=[] for link in url: url_jque.append(+link) return url_jque def xiazai(): urls=xml() i=0 for url in urls: html=parse_url(url) soup=BeautifulSoup(html) me=soup.find_all(id=) with open(r%i,) as f: for h in me: f.write(h.text.encode()) print(i) i+=1 : xiazai()

 

结果

好了至此，我们的爬取工作完成，剩下的就是小修小布，大的内容我们都应该完成了。

其实python的爬虫还是很简单的，只要我们会分析网站的元素，找出所有元素的通项就可以很好的去分析和解决我们的问题

学习的道路上我们每个人都需要加油，趟更多坑，才能有利于自己的发展。

学无止境。

 

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