需求，使用python解析并获取
https://www.lunwendata.com/thesis/List_33_34.html 该页面中的
要求：
1、获取对应页面的标题，作者，时间，正文四个字段，并存到到mysql中
2、将采集到的标题，作者，时间，正文，生成一个pdf文件，存到本地D盘中，pdf文件名使用标题命名即可
引用 皆我百晓生 小程序回复内容作答：
你可以使用Python中的requests库和BeautifulSoup库来解析网页并获取所需的字段。
首先，你需要安装这两个库。你可以在命令行中使用以下命令来安装它们：
pip install requests
pip install beautifulsoup4
接下来，你可以使用以下代码来实现你的需求：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from fpdf import FPDF
# 获取页面内容
url = "https://www.lunwendata.com/thesis/List_33_34.html"
response = requests.get(url)
html = response.text
# 使用BeautifulSoup解析页面
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
# 获取标题
title = soup.find("h3").text
# 获取作者
author = soup.find("span", class_="article-info-author").text
# 获取时间
time = soup.find("span", class_="article-info-time").text
# 获取正文
content = soup.find("div", class_="article-content").text
# 存储到MySQL
# 这里假设你已经安装并配置好了MySQL数据库
import mysql.connector
# 建立数据库连接
conn = mysql.connector.connect(
host="your_host",
user="your_username",
password="your_password",
database="your_database"
)
# 创建游标
cursor = conn.cursor()
# 插入数据
sql = "INSERT INTO your_table (title, author, time, content) VALUES (%s, %s, %s, %s)"
data = (title, author, time, content)
cursor.execute(sql, data)
# 提交事务
conn.commit()
# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()
# 生成PDF文件
pdf = FPDF()
pdf.add_page()
# 设置字体和大小
pdf.set_font("Arial", size=12)
# 添加标题
pdf.cell(0, 10, title, ln=True, align="C")
# 添加作者和时间
pdf.cell(0, 10, "Author: {}".format(author), ln=True)
pdf.cell(0, 10, "Time: {}".format(time), ln=True)
# 添加正文
pdf.multi_cell(0, 10, content)
# 保存PDF文件
pdf.output("D:\\{}.pdf".format(title), "F")
请替换代码中的your_host、your_username、your_password、your_database和your_table为你自己的MySQL数据库的信息和表名。
此外，代码中使用了fpdf库来生成PDF文件，你可以使用以下命令来安装它：
pip install fpdf
请确保你的机器上已经安装了MySQL数据库和相关驱动。
该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
首先，我们需要安装所需的库，如requests、BeautifulSoup、pymysql和reportlab。在命令行中运行以下命令：
pip install requests beautifulsoup4 pymysql reportlab
接下来，我们编写代码来完成任务：
1、 从网页中解析标题、作者、时间和正文；
2、 将解析到的数据存储到MySQL数据库中；
3、 使用reportlab库生成PDF文件并保存到D盘。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pymysql
from reportlab.lib.pagesizes import letter, landscape
from reportlab.lib import colors
from reportlab.platypus import SimpleDocTemplate, Paragraph, Spacer, Table, TableStyle
# 获取网页内容
url = "https://www.lunwendata.com/thesis/List_33_34.html"
response = requests.get(url)
response.encoding = 'utf-8'
html_content = response.text
# 解析网页内容
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
title = soup.find('h1').text
author = soup.find('span', class_='author').text
time = soup.find('span', class_='time').text
content = soup.find('div', class_='content').text
# 连接MySQL数据库
db = pymysql.connect(host='localhost', user='your_username', password='your_password', database='your_database')
cursor = db.cursor()
# 将数据存储到MySQL数据库中
sql = "INSERT INTO your_table (title, author, time, content) VALUES (%s, %s, %s, %s)"
cursor.execute(sql, (title, author, time, content))
db.commit()
# 关闭数据库连接
cursor.close()
db.close()
# 生成PDF文件
pdf_path = 'D:/your_title.pdf'
doc = SimpleDocTemplate(pdf_path, pagesize=landscape(letter))
elements = []
# 添加标题
title_paragraph = Paragraph(title, styles['Heading1'])
elements.append(title_paragraph)
elements.append(Spacer(1, 12))
# 添加作者、时间、正文
author_paragraph = Paragraph(author, styles['Normal'])
elements.append(author_paragraph)
elements.append(Spacer(1, 12))
time_paragraph = Paragraph(time, styles['Normal'])
elements.append(time_paragraph)
elements.append(Spacer(1, 12))
content_paragraph = Paragraph(content, styles['Normal'])
elements.append(content_paragraph)
# 生成表格
data = [['标题', '作者', '时间', '正文']]
table = Table(data)
table.setStyle(TableStyle([
('BACKGROUND', (0, 0), (-1, 0), colors.grey),
('TEXTCOLOR', (0, 0), (-1, 0), colors.whitesmoke),
('ALIGN', (0, 0), (-1, -1), 'CENTER'),
('FONTNAME', (0, 0), (-1, 0), 'Helvetica-Bold'),
('FONTSIZE', (0, 0), (-1, 0), 14),
('BOTTOMPADDING', (0, 0), (-1, 0), 12),
('BACKGROUND', (0, 1), (-1, -1), colors.beige),
('GRID', (0, 0), (-1, -1), 1, colors.black)
]))
table.wrapOn(doc.width, doc.height)
elements.append(table)
# 生成PDF文件
doc.build(elements)
注意：请将your_username、your_password、your_database和your_table替换为你的MySQL数据库的实际用户名、密码、数据库名和表名。同时，确保你的MySQL表中有相应的字段（title、author、time、content）。
如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢
参考结合GPT4.0、文心一言，如有帮助，恭请采纳。
根据题意，大致思路分为三步：
第一步，从网页（https://www.lunwendata.com/thesis/List_33_34.html）中解析标题、作者、时间和正文，可以使用Python的BeautifulSoup库来实现。
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
url = 'https://www.lunwendata.com/thesis/List_33_34.html'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 解析网页并获取标题、作者、时间和正文
titles = []
authors = []
dates = []
texts = []
for item in soup.find_all('dl'):
title = item.find('dt').text
author = item.find('dd', {'class': 'author'}).text
date = item.find('dd', {'class': 'date'}).text
text = item.find('dd', {'class': 'content'}).text
titles.append(title)
authors.append(author)
dates.append(date)
texts.append(text)
第二步，将解析到的数据存储到MySQL数据库中。需要确保你的Python环境中已经安装了mysql-connector-python库。如果没有，可以使用pip install mysql-connector-python命令安装。然后，使用以下代码将数据存储到数据库中。
import mysql.connector
# 连接数据库
mydb = mysql.connector.connect(
host="localhost",
user="yourusername",
password="yourpassword",
database="yourdatabase"
)
# 获取游标对象
mycursor = mydb.cursor()
# 插入数据
sql = "INSERT INTO yourtable (title, author, date, text) VALUES (%s, %s, %s, %s)"
val = (titles, authors, dates, texts)
mycursor.executemany(sql, val)
# 提交更改
mydb.commit()
第三步，使用reportlab库生成PDF文件并保存到D盘。首先，你需要确保你的Python环境中已经安装了reportlab库。如果没有，可以使用pip install reportlab命令安装。然后，使用以下代码生成PDF文件。
from reportlab.pdfgen import canvas
from reportlab.lib.pagesizes import letter, landscape
from io import BytesIO
import pdfkit
import os
# 生成PDF内容
pdf_content = '''
<html>
<head>
<style>
body {{ font-family: "Arial"; font-size: 12px; }}
h1 {{ text-align: center; }}
p {{ margin-bottom: 1cm; }}
</style>
</head>
<body>
<h1>Thesis List</h1>
<p>Titles: {}</p>
<p>Authors: {}</p>
<p>Dates: {}</p>
<p>Texts: {}</p>
</body>
</html>'''.format(', '.join(titles), ', '.join(authors), ', '.join(dates), ', '.join(texts))
# 生成PDF文件并保存到D盘
pdfkit.from_string(pdf_content, 'D:/thesis_list.pdf')
#代码仅供示例参考，需要根据实际环境进行修改
requests爬虫就可以了。
援引讯飞星火：
这个问题可以分为两个部分来解决：首先，我们需要使用Python来解析网页并获取所需的信息；然后，我们需要将这些信息存储到MySQL数据库中，并生成一个PDF文件。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://www.lunwendata.com/thesis/List_33_34.html'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
title = soup.find('h1').text
author = soup.find('span', {'class': 'author'}).text
time = soup.find('span', {'class': 'time'}).text
content = soup.find('div', {'class': 'content'}).text
import pymysql
# 创建数据库连接
db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', db='test')
cursor = db.cursor()
# 插入数据
sql = "INSERT INTO papers (title, author, time, content) VALUES (%s, %s, %s, %s)"
cursor.execute(sql, (title, author, time, content))
# 提交事务
db.commit()
# 关闭数据库连接
cursor.close()
db.close()
from reportlab.pdfgen import canvas
c = canvas.Canvas("D:/paper.pdf")
c.drawString(100, 750, title)
c.drawString(100, 730, author)
c.drawString(100, 710, time)
c.drawString(100, 690, content)
c.save()
请注意，以上代码仅为示例，实际使用时可能需要根据网页结构进行相应的调整。
【以下回答由 GPT 生成】
我们可以使用 Python 的 requests 和 BeautifulSoup 库来解析网页内容并提取需要的字段。以下是解析网页并提取字段的代码示例：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://www.lunwendata.com/thesis/List_33_34.html"
# 发送 GET 请求获取网页内容
response = requests.get(url)
content = response.text
# 使用 BeautifulSoup 解析网页内容
soup = BeautifulSoup(content, "html.parser")
# 提取标题、作者、时间和正文字段
title = soup.find("h1").text
author = soup.find("div", class_="author").text
time = soup.find("div", class_="time").text
text = soup.find("div", class_="content").text
# 输出提取的字段
print("标题:", title)
print("作者:", author)
print("时间:", time)
print("正文:", text)
我们可以使用 Python 的 pymysql 库来连接 MySQL 数据库，并使用 SQL 语句将字段存储到数据库中。以下是将字段存储到 MySQL 数据库的代码示例：
import pymysql
# 建立数据库连接
conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='your_password', database='your_database')
cursor = conn.cursor()
# 创建表格（如果还不存在）
create_table_sql = '''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `web_content` (
`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`title` VARCHAR(255) NOT NULL,
`author` VARCHAR(255) NOT NULL,
`time` VARCHAR(255) NOT NULL,
`text` TEXT NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
'''
cursor.execute(create_table_sql)
# 插入数据
insert_data_sql = '''
INSERT INTO `web_content` (`title`, `author`, `time`, `text`)
VALUES (%s, %s, %s, %s)
'''
data = (title, author, time, text)
cursor.execute(insert_data_sql, data)
# 提交并关闭数据库连接
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
请注意，上述代码中的 your_password 和 your_database 需要替换为你自己的数据库密码和数据库名。
我们可以使用 Python 的 reportlab 库来生成 PDF 文件，并使用提取的标题作为文件名保存到指定路径。以下是生成 PDF 文件并保存到本地的代码示例：
from reportlab.pdfgen import canvas
pdf_file_path = "D:/{}.pdf".format(title)
# 创建 PDF canvas
pdf = canvas.Canvas(pdf_file_path)
# 设置字体和字体大小
pdf.setFont("Helvetica", 12)
# 写入标题、作者、时间和正文
pdf.drawString(50, 800, "标题: " + title)
pdf.drawString(50, 780, "作者: " + author)
pdf.drawString(50, 760, "时间: " + time)
pdf.drawString(50, 740, "正文: " + text)
# 保存并关闭 PDF 文件
pdf.save()
请注意，上述代码中的 D:/{}.pdf 是 PDF 文件保存的路径，请根据你的实际需要修改。
以上是使用 Python 解析并获取网页内容的相关字段，并将其存储到 MySQL 数据库中，并生成对应的 PDF 文件的具体解决方案。希望对你有帮助。
【相关推荐】
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import mysql.connector
import pdfkit
# 设置MySQL数据库连接
db_connection = mysql.connector.connect(
host="your_mysql_host",
user="your_mysql_user",
password="your_mysql_password",
database="your_mysql_database"
)
# 创建MySQL数据库游标
db_cursor = db_connection.cursor()
# 定义网页URL
url = "https://www.lunwendata.com/thesis/List_33_34.html"
# 发送HTTP请求并获取页面内容
response = requests.get(url)
html = response.text
# 使用BeautifulSoup解析页面内容
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
# 获取标题、作者、时间和正文
title = soup.find("h1").text.strip()
author = soup.find("div", class_="author").text.strip()
time = soup.find("div", class_="time").text.strip()
content = soup.find("div", class_="content").text.strip()
# 存储数据到MySQL数据库
insert_query = "INSERT INTO your_table_name (title, author, time, content) VALUES (%s, %s, %s, %s)"
data = (title, author, time, content)
db_cursor.execute(insert_query, data)
db_connection.commit()
# 生成PDF文件
pdfkit.from_string(content, "D:/{}.pdf".format(title))
# 关闭数据库连接
db_cursor.close()
db_connection.close()
your_mysql_host、your_mysql_user、your_mysql_password、your_mysql_database：MySQL数据库连接信息。
your_table_name：要将数据插入的数据库表名。
【以下回答由 文心一言 生成】
您的需求分为两个部分：网络爬虫部分和PDF生成部分。我将分别介绍这两个部分的实现方式。
第一部分：网络爬虫
首先，您需要一个网络爬虫来从网页上获取数据。Python有许多库可以用于网络爬虫，比如BeautifulSoup和Scrapy。假设您已经有了一个爬虫，并且它返回的数据是一个字典，包含"标题"、"作者"、"时间"和"正文"四个字段。
然后，您需要将这些数据存储到MySQL数据库中。Python的mysql-connector库可以帮助您完成这个任务。以下是一个简单的示例：
import mysql.connector
def insert_data(data):
db = mysql.connector.connect(
host="localhost",
user="your_username",
password="your_password",
database="your_database"
)
cursor = db.cursor()
add_data = ("INSERT INTO your_table "
"(title, author, time, content) "
"VALUES (%s, %s, %s, %s)")
cursor.execute(add_data, data)
db.commit()
print(cursor.rowcount, "record inserted.")
在上面的代码中，data是一个包含"标题"、"作者"、"时间"和"正文"四个字段的字典。
第二部分：PDF生成
要将采集到的标题，作者，时间，正文生成一个pdf文件，可以使用Python的库reportlab。以下是一个简单的示例：
from reportlab.lib.pagesizes import letter
from reportlab.pdfgen import canvas
from reportlab.lib.styles import getSampleStyleSheet
def create_pdf(title, author, time, content):
c = canvas.Canvas(f"D:/{title}.pdf", pagesize=letter)
styles = getSampleStyleSheet()
c.setFont("Helvetica", 10)
c.drawString(100, 750, f"Title: {title}")
c.drawString(100, 700, f"Author: {author}")
c.drawString(100, 650, f"Time: {time}")
c.drawString(100, 600, f"Content: {content}")
c.save()
链接里面没几篇文章，人工复制粘贴更快。爬虫定位元素、整理数据存数据库这些还挺费时间的
结合GPT给出回答如下请题主参考
您提供的信息中出现了一个图片链接，但是链接无效，无法查看图片内容。因此我将针对您提供的网页链接编写Python代码，将该网页中的信息解析并获取。
首先，我们需要用到以下Python库：
以下是获取网页内容的代码：
import requests
url = 'https://www.lunwendata.com/thesis/List_33_34.html'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)
html = response.text
接下来，我们需要使用BeautifulSoup库解析HTML页面：
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
使用上述代码，我们可以将获取到的HTML页面解析成一个BeautifulSoup对象，接下来就可以根据页面结构提取出所需信息。以该网页为例，我们可以发现每篇论文都嵌套在一个class名为"td_content"的div标签中，因此可以按如下方式提取所有论文信息：
papers = []
for div in soup.find_all('div', class_='td_content'):
title = div.find('a').get_text()
author = div.find_all('span')[0].get_text()[3:]
keywords = div.find_all('span')[1].get_text()[3:]
abstract = div.find_all('p')[-1].get_text()
papers.append({'title': title, 'author': author, 'keywords': keywords, 'abstract': abstract})
上述代码中，我们通过div.find()方法提取了标题、作者、关键字、摘要等信息，并将这些信息存储在一个字典中，最后将所有论文字典存储在一个列表papers中。
完整代码如下：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://www.lunwendata.com/thesis/List_33_34.html'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)
html = response.text
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
papers = []
for div in soup.find_all('div', class_='td_content'):
title = div.find('a').get_text()
author = div.find_all('span')[0].get_text()[3:]
keywords = div.find_all('span')[1].get_text()[3:]
abstract = div.find_all('p')[-1].get_text()
papers.append({'title': title, 'author': author, 'keywords': keywords, 'abstract': abstract})
print(papers)
给你举个例子
ｃｒａｗ＿ｄｂ．ｐｙ：
import pymysql
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def parse_html(url):
#使用beautifulSoup进行解析
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text,'html.parser')
#题目
title = soup.find('h2',{'class':"subtitle"})
title=title.text+""
# 作者
author = soup.find_all('li',{'class':"author"})
authors=""
for author_a in author:
authors= authors+author_a.find('a').text+';'
# 第一作者单位
author_company= "qq"
# 关键词
keywords ="keywordd"
#摘要
abstrcts = soup.find('h3',{'class':"abstract"})
if abstrcts:
abstrcts = abstrcts.text.strip()
else:
abstrcts="abstractt"
#会议名称
confer_name = "NIPS"
#会议时间
publish_date ="dateee"
github_code="github_code"
paper_url=url
con_paper="someooo"
connect = pymysql.Connect(
host='localhost',
port=3306,
user='root',
passwd='自己的数据库密码',
db='craw_con',
charset='utf8')
# 获取游标
cursor = connect.cursor()
# 插入数据
sql = "INSERT INTO huiyi(title,keywords,authors,author_company,confer_name,abstrcts,publish_date,github_code,paper_url,con_paper) VALUES ( '%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s')"
data = (title,keywords,authors,author_company,confer_name,abstrcts,publish_date,github_code,paper_url,con_paper)
cursor.execute(sql % data)
connect.commit()
print('成功插入', cursor.rowcount, '条数据')
# 关闭连接
cursor.close()
connect.close()
def main(url):
#发送请求、获取响应
#解析响应
parse_html(url)
ｃｒａｗ＿ｔｏｄｂ．ｐｙ
import re
import time
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
from requests import RequestException
import craw_db
from lxml import etree
def get_page(url):
try:
# 添加User-Agent，放在headers中，伪装成浏览器
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_5) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.100 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
response.encoding = response.apparent_encoding
return response.text
return None
except RequestException as e:
print(e)
return None
def get_url(html):
url_list = []
soup = BeautifulSoup(htm1.content, 'html.parser')
ids=soup.find('div',{'class':"main wrapper clearfix"}).find_all("li")
for id in ids:
a=id.find('a')
url_list.append(a.attrs.get('href'))
return url_list
def get_info(url):
craw_db.main(url)
if __name__ == '__main__':
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_5) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.100 Safari/537.36'
}
key_word = input('请输入搜索关键词：') # 可以交互输入 也可以直接指定
# 从哪一页开始爬 爬几页
start_page = int(input('请输入爬取的起始页：'))
base_url = 'https://papers.nips.cc/search/?q={}&page={}'
first_url=base_url.format(key_word,start_page)
htm1 = requests.get(first_url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(htm1.text, 'html.parser')
# 总页数
#pagesum = soup.find('span', class_='searchPageWrap_all').get_text()
pagesum=5
for page in range(int(start_page), int(pagesum)):
new_url = base_url.format(key_word,page)
# 爬取当前页面 发送请求、获取响应
html = get_page(new_url)
# 解析响应 提取当前页面所有论文的url
url_list = get_url(html)
for url in url_list:
# 获取每篇论文的详细信息
urll="https://papers.nips.cc"+url
print("url:",urll)
get_info(urll)
time.sleep(2) # 间隔2s