python網站抓取
⑴ 如何利用python來爬取網頁視頻呢
前幾天寫了個爬蟲，用path、re、BeautifulSoup爬取的B站python視頻，但是這個爬蟲有有個缺陷，沒能獲取視頻的圖片信息，如果你去嘗試你會發現它根本就不在返回的結果裡面。今天就用分析Ajax的方法獲取到。
分析頁面
點一下搜索，這個url才會出現數爛神，或者點一下下一頁
然後就構造這歷知個請求就可以了。需要注意的是最後一個參數不能添加。
代碼實戰
代碼裡面有些解釋已經很清楚了，在這里再次復習一下
re.sub()
這個函數傳入五個參數，前三個是必須傳入的pattern,、repl、string
第一個是表示的是正則表達式中模式字元串
第二個是要被替換的字元串
第三個是文本字元串剩下兩個可選參數，一個是count一個是薯虧flag。
時間戳轉換成標准格式的時間第一種方法
第二種方法
綜上就是這次的全部內容，多加練習繼續加油！
⑵ 如何用python爬取網站數據
這里簡單介紹一下吧，以抓取網站靜態、動態2種數據為慧返拍例，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：
抓取網站靜態數據（數據在網頁源碼中）：以糗事網路網站數據為例
1.這里假設我們抓取的數據如下，主要包括用戶昵稱、內容、好笑數和評論數這4個欄位，如下：
對應的網頁源碼如下，包含我們所需要的數據：
2.對應網頁結構，主要代碼如下，很簡單，主要用到requests+BeautifulSoup，其中requests用於請求頁面，BeautifulSoup用於解析頁面：
程序運行截圖如下，已經成功爬取到數據：
抓取網站動態數據（數據不在網頁源碼中，json等文件中）：以人人貸網站數據為例
1.這里假設我們爬取的是債券數據，主要包括年利率世型、借款標題、期限、金額和進度這5個欄位信息，截圖如下：
打開網頁源碼中，可以發現數據不在網頁源碼中，按F12抓包分析時，才發現在一個json文件中，如下：
2.獲取到json文件的url後，我們就可以爬取對應數據了，這里使用的包與上面類似，因為是json文件，所以還用了json這個包（解析json），主要內容如下：
程序運行截圖如下，前羨已經成功抓取到數據：
至此，這里就介紹完了這2種數據的抓取，包括靜態數據和動態數據。總的來說，這2個示例不難，都是入門級別的爬蟲，網頁結構也比較簡單，最重要的還是要會進行抓包分析，對頁面進行分析提取，後期熟悉後，可以藉助scrapy這個框架進行數據的爬取，可以更方便一些，效率更高，當然，如果爬取的頁面比較復雜，像驗證碼、加密等，這時候就需要認真分析了，網上也有一些教程可供參考，感興趣的可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧。
⑶ 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
⑷ 如何用python抓取這個網頁的內容
如果包含動態內容可以考慮使用Selenium瀏覽器自動化測試框架，當然找人有償服務也可以
⑸ 如何用python爬取一個網站的評論數據
假如一個商品全部評論數據為20w+ 默認好評15w+ 這15w+的默認好評就會不顯示出來。那麼我們可以爬取的數據就只剩下5w+ 接下來 我們就分別爬取全部好評 好評 中評 差評 追加評價 但是就算這些數據加起來 也仍然不足5w+ 上文的博主猜測可能有兩點原因：
1.出現了數據造假，這個數字可能是刷出來的
2.真的有這么多的評論，但這時候系統可能只顯示其中比較新的評論，而對比較舊的評論進行了存檔。
在博主理論的基礎上我也進行了很多相應的測試，就是說無論如何 我們最終都爬不到剩下的5w條數據 只能爬取一部分但這一部分數據也將近上千多條 如果有小夥伴能爬取下更多歡迎補充。
整體思路
全部評價 好評 中評 差評 追加評價的網址都是涉及到一定的參數的 只要修改網頁的數據 在遍歷頁碼 即可完成全部的爬取。