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python網頁爬蟲

發布時間: 2022-01-21 23:17:02

python爬蟲可以爬取什麼

Python爬蟲可以爬取的東西有很多,Python爬蟲怎麼學?簡單的分析下:

如果你仔細觀察,就不難發現,懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多,一方面,互聯網可以獲取的數據越來越多,另一方面,像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優秀工具,讓爬蟲變得簡單、容易上手。

利用爬蟲我們可以獲取大量的價值數據,從而獲得感性認識中不能得到的信息,比如:

知乎:爬取優質答案,為你篩選出各話題下最優質的內容。

淘寶、京東:抓取商品、評論及銷量數據,對各種商品及用戶的消費場景進行分析。

安居客、鏈家:抓取房產買賣及租售信息,分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。

拉勾網、智聯:爬取各類職位信息,分析各行業人才需求情況及薪資水平。

雪球網:抓取雪球高回報用戶的行為,對股票市場進行分析和預測。

爬蟲是入門Python最好的方式,沒有之一。Python有很多應用的方向,比如後台開發、web開發、科學計算等等,但爬蟲對於初學者而言更友好,原理簡單,幾行代碼就能實現基本的爬蟲,學習的過程更加平滑,你能體會更大的成就感。

掌握基本的爬蟲後,你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習,都會更得心應手。因為這個過程中,Python基本語法、庫的使用,以及如何查找文檔你都非常熟悉了。

對於小白來說,爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。比如有人認為學爬蟲必須精通 Python,然後哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點,很久之後發現仍然爬不了數據;有的人則認為先要掌握網頁的知識,遂開始 HTMLCSS,結果入了前端的坑,瘁……

但掌握正確的方法,在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據,其實非常容易實現,但建議你從一開始就要有一個具體的目標。

在目標的驅動下,你的學習才會更加精準和高效。那些所有你認為必須的前置知識,都是可以在完成目標的過程中學到的。這里給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。

1.學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程

2.了解非結構化數據的存儲

3.學習scrapy,搭建工程化爬蟲

4.學習資料庫知識,應對大規模數據存儲與提取

5.掌握各種技巧,應對特殊網站的反爬措施

6.分布式爬蟲,實現大規模並發採集,提升效率

學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程

大部分爬蟲都是按「發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取並儲存內容」這樣的流程來進行,這其實也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網頁信息的過程。

Python中爬蟲相關的包很多:urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等,建議從requests+Xpath 開始,requests 負責連接網站,返回網頁,Xpath 用於解析網頁,便於抽取數據。

如果你用過 BeautifulSoup,會發現 Xpath 要省事不少,一層一層檢查元素代碼的工作,全都省略了。這樣下來基本套路都差不多,一般的靜態網站根本不在話下,豆瓣、糗事網路、騰訊新聞等基本上都可以上手了。

當然如果你需要爬取非同步載入的網站,可以學習瀏覽器抓包分析真實請求或者學習Selenium來實現自動化,這樣,知乎、時光網、貓途鷹這些動態的網站也可以迎刃而解。

了解非結構化數據的存儲

爬回來的數據可以直接用文檔形式存在本地,也可以存入資料庫中。

開始數據量不大的時候,你可以直接通過 Python 的語法或 pandas 的方法將數據存為csv這樣的文件。

當然你可能發現爬回來的數據並不是干凈的,可能會有缺失、錯誤等等,你還需要對數據進行清洗,可以學習 pandas 包的基本用法來做數據的預處理,得到更干凈的數據。

學習 scrapy,搭建工程化的爬蟲

掌握前面的技術一般量級的數據和代碼基本沒有問題了,但是在遇到非常復雜的情況,可能仍然會力不從心,這個時候,強大的 scrapy 框架就非常有用了。

scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲框架,它不僅能便捷地構建request,還有強大的 selector 能夠方便地解析 response,然而它最讓人驚喜的還是它超高的性能,讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。

學會 scrapy,你可以自己去搭建一些爬蟲框架,你就基本具備爬蟲工程師的思維了。

學習資料庫基礎,應對大規模數據存儲

爬回來的數據量小的時候,你可以用文檔的形式來存儲,一旦數據量大了,這就有點行不通了。所以掌握一種資料庫是必須的,學習目前比較主流的 MongoDB 就OK。

MongoDB 可以方便你去存儲一些非結構化的數據,比如各種評論的文本,圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo,更方便地在Python中操作MongoDB。

因為這里要用到的資料庫知識其實非常簡單,主要是數據如何入庫、如何進行提取,在需要的時候再學習就行。

掌握各種技巧,應對特殊網站的反爬措施

當然,爬蟲過程中也會經歷一些絕望啊,比如被網站封IP、比如各種奇怪的驗證碼、userAgent訪問限制、各種動態載入等等。

遇到這些反爬蟲的手段,當然還需要一些高級的技巧來應對,常規的比如訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等等。

往往網站在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者,這也為爬蟲提供了空間,掌握這些應對反爬蟲的技巧,絕大部分的網站已經難不到你了.

分布式爬蟲,實現大規模並發採集

爬取基本數據已經不是問題了,你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。這個時候,相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字:分布式爬蟲。

分布式這個東西,聽起來很恐怖,但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作,需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具。

Scrapy 前面我們說過了,用於做基本的頁面爬取,MongoDB 用於存儲爬取的數據,Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列,也就是任務隊列。

所以有些東西看起來很嚇人,但其實分解開來,也不過如此。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候,那麼你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構了,實現一些更加自動化的數據獲取。

你看,這一條學習路徑下來,你已然可以成為老司機了,非常的順暢。所以在一開始的時候,盡量不要系統地去啃一些東西,找一個實際的項目(開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手),直接開始就好。

因為爬蟲這種技術,既不需要你系統地精通一門語言,也不需要多麼高深的資料庫技術,高效的姿勢就是從實際的項目中去學習這些零散的知識點,你能保證每次學到的都是最需要的那部分。

當然唯一麻煩的是,在具體的問題中,如何找到具體需要的那部分學習資源、如何篩選和甄別,是很多初學者面臨的一個大問題。

以上就是我的回答,希望對你有所幫助,望採納。

Ⅱ python爬蟲可以爬哪些網站

理論上可以爬任何網站。

但是爬取內容時一定要慎重,有些底線不能觸碰,否則很有可能真的爬進去!

Ⅲ python 網路爬蟲 網頁

nbjjm,hn lllllllllllllllllllll]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]lllllllllllllllllllllllllll

Ⅳ Python編程網頁爬蟲工具集介紹

【導語】對於一個軟體工程開發項目來說,一定是從獲取數據開始的。不管文本怎麼處理,機器學習和數據發掘,都需求數據,除了通過一些途徑購買或許下載的專業數據外,常常需求咱們自己著手爬數據,爬蟲就顯得格外重要,那麼Python編程網頁爬蟲東西集有哪些呢?下面就來給大家一一介紹一下。

1、 Beautiful Soup

客觀的說,Beautifu Soup不完滿是一套爬蟲東西,需求協作urllib運用,而是一套HTML / XML數據分析,清洗和獲取東西。

2、Scrapy

Scrapy相Scrapy, a fast high-level screen scraping and web crawling framework
for
Python.信不少同學都有耳聞,課程圖譜中的許多課程都是依託Scrapy抓去的,這方面的介紹文章有許多,引薦大牛pluskid早年的一篇文章:《Scrapy
輕松定製網路爬蟲》,歷久彌新。

3、 Python-Goose

Goose最早是用Java寫得,後來用Scala重寫,是一個Scala項目。Python-Goose用Python重寫,依靠了Beautiful
Soup。給定一個文章的URL, 獲取文章的標題和內容很便利,用起來非常nice。

以上就是Python編程網頁爬蟲工具集介紹,希望對於進行Python編程的大家能有所幫助,當然Python編程學習不止需要進行工具學習,還有很多的編程知識,也需要好好學起來哦,加油!

Ⅳ python 網路爬蟲

把你要爬的網站寫下來,然後代碼貼出來才能幫你

Ⅵ 如何用Python爬蟲抓取網頁內容

首先,你要安裝requests和BeautifulSoup4,然後執行如下代碼.

importrequests
frombs4importBeautifulSoup

iurl='http://news.sina.com.cn/c/nd/2017-08-03/doc-ifyitapp0128744.shtml'

res=requests.get(iurl)

res.encoding='utf-8'

#print(len(res.text))

soup=BeautifulSoup(res.text,'html.parser')

#標題
H1=soup.select('#artibodyTitle')[0].text

#來源
time_source=soup.select('.time-source')[0].text


#來源
origin=soup.select('#artibodyp')[0].text.strip()

#原標題
oriTitle=soup.select('#artibodyp')[1].text.strip()

#內容
raw_content=soup.select('#artibodyp')[2:19]
content=[]
forparagraphinraw_content:
content.append(paragraph.text.strip())
'@'.join(content)
#責任編輯
ae=soup.select('.article-editor')[0].text

這樣就可以了

Ⅶ python網路爬蟲

警告你沒有按照他規定的格式BeautifulSoup(html, 'markup_type')
你應該是在代碼中直接用BeautifulSoup(html), 沒有指定用什麼來解析你的html, 他就會用一種最合適的方法來解析, 一般我用lxml, 你也可以自己改成別的
所以把代碼里的BeautifulSoup(html)改成BeautifulSoup(html, 'lxml')即可

Ⅷ 如何找到完善的python3網路爬蟲教程

鏈接:

提取碼:2b6c

課程簡介

畢業不知如何就業?工作效率低經常挨罵?很多次想學編程都沒有學會?

Python 實戰:四周實現爬蟲系統,無需編程基礎,二十八天掌握一項謀生技能。

帶你學到如何從網上批量獲得幾十萬數據,如何處理海量大數據,數據可視化及網站製作。

課程目錄

開始之前,魔力手冊 for 實戰學員預習

第一周:學會爬取網頁信息

第二周:學會爬取大規模數據

第三周:數據統計與分析

第四周:搭建 Django 數據可視化網站

......

Ⅸ 如何用python寫爬蟲來獲取網頁中所有的文章以及關鍵詞

所謂網頁抓取,就是把URL地址中指定的網路資源從網路流中讀取出來,保存到本地。
類似於使用程序模擬IE瀏覽器的功能,把URL作為HTTP請求的內容發送到伺服器端, 然後讀取伺服器端的響應資源。

在Python中,我們使用urllib2這個組件來抓取網頁。
urllib2是Python的一個獲取URLs(Uniform Resource Locators)的組件。

它以urlopen函數的形式提供了一個非常簡單的介面。

最簡單的urllib2的應用代碼只需要四行。

我們新建一個文件urllib2_test01.py來感受一下urllib2的作用:

import urllib2
response = urllib2.urlopen('http://www..com/')
html = response.read()
print html

按下F5可以看到運行的結果:

我們可以打開網路主頁,右擊,選擇查看源代碼(火狐OR谷歌瀏覽器均可),會發現也是完全一樣的內容。

也就是說,上面這四行代碼將我們訪問網路時瀏覽器收到的代碼們全部列印了出來。

這就是一個最簡單的urllib2的例子。

除了"http:",URL同樣可以使用"ftp:","file:"等等來替代。

HTTP是基於請求和應答機制的:

客戶端提出請求,服務端提供應答。

urllib2用一個Request對象來映射你提出的HTTP請求。

在它最簡單的使用形式中你將用你要請求的地址創建一個Request對象,

通過調用urlopen並傳入Request對象,將返回一個相關請求response對象,

這個應答對象如同一個文件對象,所以你可以在Response中調用.read()。

我們新建一個文件urllib2_test02.py來感受一下:

import urllib2
req = urllib2.Request('http://www..com')
response = urllib2.urlopen(req)
the_page = response.read()
print the_page

可以看到輸出的內容和test01是一樣的。

urllib2使用相同的介面處理所有的URL頭。例如你可以像下面那樣創建一個ftp請求。

req = urllib2.Request('ftp://example.com/')

在HTTP請求時,允許你做額外的兩件事。

1.發送data表單數據

這個內容相信做過Web端的都不會陌生,

有時候你希望發送一些數據到URL(通常URL與CGI[通用網關介面]腳本,或其他WEB應用程序掛接)。

在HTTP中,這個經常使用熟知的POST請求發送。

這個通常在你提交一個HTML表單時由你的瀏覽器來做。

並不是所有的POSTs都來源於表單,你能夠使用POST提交任意的數據到你自己的程序。

一般的HTML表單,data需要編碼成標准形式。然後做為data參數傳到Request對象。

編碼工作使用urllib的函數而非urllib2。

我們新建一個文件urllib2_test03.py來感受一下:

import urllib
import urllib2
url = 'http://www.someserver.com/register.cgi'
values = {'name' : 'WHY',
'location' : 'SDU',
'language' : 'Python' }
data = urllib.urlencode(values) # 編碼工作
req = urllib2.Request(url, data) # 發送請求同時傳data表單
response = urllib2.urlopen(req) #接受反饋的信息
the_page = response.read() #讀取反饋的內容

如果沒有傳送data參數,urllib2使用GET方式的請求。

GET和POST請求的不同之處是POST請求通常有"副作用",

它們會由於某種途徑改變系統狀態(例如提交成堆垃圾到你的門口)。

Data同樣可以通過在Get請求的URL本身上面編碼來傳送。

import urllib2
import urllib
data = {}
data['name'] = 'WHY'
data['location'] = 'SDU'
data['language'] = 'Python'
url_values = urllib.urlencode(data)
print url_values
name=Somebody+Here&language=Python&location=Northampton
url = 'http://www.example.com/example.cgi'
full_url = url + '?' + url_values
data = urllib2.open(full_url)

這樣就實現了Data數據的Get傳送。

2.設置Headers到http請求

有一些站點不喜歡被程序(非人為訪問)訪問,或者發送不同版本的內容到不同的瀏覽器。

默認的urllib2把自己作為「Python-urllib/x.y」(x和y是Python主版本和次版本號,例如Python-urllib/2.7),

這個身份可能會讓站點迷惑,或者乾脆不工作。

瀏覽器確認自己身份是通過User-Agent頭,當你創建了一個請求對象,你可以給他一個包含頭數據的字典。

下面的例子發送跟上面一樣的內容,但把自身模擬成Internet Explorer。

(多謝大家的提醒,現在這個Demo已經不可用了,不過原理還是那樣的)。

import urllib
import urllib2
url = 'http://www.someserver.com/cgi-bin/register.cgi'
user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)'
values = {'name' : 'WHY',
'location' : 'SDU',
'language' : 'Python' }
headers = { 'User-Agent' : user_agent }
data = urllib.urlencode(values)
req = urllib2.Request(url, data, headers)
response = urllib2.urlopen(req)
the_page = response.read()

以上就是python利用urllib2通過指定的URL抓取網頁內容的全部內容,非常簡單吧,希望對大家能有所幫助。

Ⅹ Python爬蟲是什麼

為自動提取網頁的程序,它為搜索引擎從萬維網上下載網頁。

網路爬蟲為一個自動提取網頁的程序,它為搜索引擎從萬維網上下載網頁,是搜索引擎的重要組成。傳統爬蟲從一個或若干初始網頁的URL開始,獲得初始網頁上的URL,在抓取網頁的過程中,不斷從當前頁面上抽取新的URL放入隊列,直到滿足系統的一定停止條件。

將根據一定的搜索策略從隊列中選擇下一步要抓取的網頁URL,並重復上述過程,直到達到系統的某一條件時停止。另外,所有被爬蟲抓取的網頁將會被系統存貯,進行一定的分析、過濾,並建立索引,以便之後的查詢和檢索。

(10)python網頁爬蟲擴展閱讀:

網路爬蟲的相關要求規定:

1、由Python標准庫提供了系統管理、網路通信、文本處理、資料庫介面、圖形系統、XML處理等額外的功能。

2、按照網頁內容目錄層次深淺來爬行頁面,處於較淺目錄層次的頁面首先被爬行。 當同一層次中的頁面爬行完畢後,爬蟲再深入下一層繼續爬行。

3、文本處理,包含文本格式化、正則表達式匹配、文本差異計算與合並、Unicode支持,二進制數據處理等功能。

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