python爬蟲實例
❶ python新手關於爬蟲的簡單例子
# coding:utf-8
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import os
url = 'http://www..com'
r = requests.get(url)
demo = r.text # 伺服器返回響應
soup = BeautifulSoup(demo, "html.parser")
"""
demo 表示被解析的html格式的內容
html.parser表示解析用的解析器
"""
# 輸出響應的html對象
ab = list()
with open("D:\\temp\\mii.txt","w+",encoding="utf-8") as xxx:
for mi in soup.find_all('a'):
# ab.append(mi.prettify()) # 使用prettify()格式化顯示輸出
xxx.writelines(str(mi))
xxx.write("\n")
xxx.close()
執行完畢 D盤下 temp 目錄的 mii.txt文件會得到爬取到的所有鏈接。
❷ python非同步爬蟲例子
gevent是一個python的並發庫，它為各種並發和網路相關的任務提供了整潔的API。
gevent中用到的主要模式是greenlet，它是以C擴展模塊形式接入Python的輕量級協程。 greenlet全部運行在主程序操作系統進程的內部，但它們被協作式地調度。
實戰
通過用gevent把非同步訪問得到的數據提取出來。
在有道詞典搜索框輸入「hello」按回車。觀察數據請求情況觀察有道的url構建。
❸ 如何入門 python 爬蟲
從爬蟲必要的幾個基本需求來講：
1.抓取
py的urllib不一定去用，但是要學，如果還沒用過的話。
比較好的替代品有requests等第三方更人性化、成熟的庫，如果pyer不了解各種庫，那就白學了。
抓取最基本就是拉網頁回來。
如果深入做下去，會發現要面對不同的網頁要求，比如有認證的，不同文件格式、編碼處理，各種奇怪的url合規化處理、重復抓取問題、cookies跟隨問題、多線程多進程抓取、多節點抓取、抓取調度、資源壓縮等一系列問題。
所以第一步就是拉網頁回來，慢慢會發現各種問題待優化。
2.存儲
抓回來一般會用一定策略存下來，而不是直接分析，個人覺得更好的架構應該是把分析和抓取分離，更加鬆散，每個環節出了問題能夠隔離另外一個環節可能出現的問題，好排查也好更新發布。
那麼存文件系統、SQLorNOSQL資料庫、內存資料庫，如何去存就是這個環節的重點。
可以選擇存文件系統開始，然後以一定規則命名。
3.分析
對網頁進行文本分析，提取鏈接也好，提取正文也好，總之看的需求，但是一定要做的就是分析鏈接了。
可以用認為最快最優的辦法，比如正則表達式。
然後將分析後的結果應用與其他環節：）
4.展示
要是做了一堆事情，一點展示輸出都沒有，如何展現價值。
所以找到好的展示組件，去show出肌肉也是關鍵。
如果為了做個站去寫爬蟲，抑或要分析某個東西的數據，都不要忘了這個環節，更好地把結果展示出來給別人感受。
❹ 如何用python寫爬蟲 知乎
學習
基本的爬蟲工作原理
基本的http抓取工具，scrapy
Bloom Filter: Bloom Filters by Example
如果需要大規模網頁抓取，你需要學習分布式爬蟲的概念。其實沒那麼玄乎，你只要學會怎樣維護一個所有集群機器能夠有效分享的分布式隊列就好。最簡單的實現是python-rq: https://github.com/nvie/rq
rq和Scrapy的結合：darkrho/scrapy-redis · GitHub
後續處理，網頁析取(grangier/python-goose · GitHub)，存儲(Mongodb)
❺ 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
一
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。
二
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。
三
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。
四
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。
五
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.
六
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。
❻ python爬蟲什麼教程最好
可以看這個教程：網頁鏈接
此教程 通過三個爬蟲案例來使學員認識Scrapy框架、了解Scrapy的架構、熟悉Scrapy各模塊。
此教程的大致內容：
1、Scrapy的簡介。
主要知識點：Scrapy的架構和運作流程。
2、搭建開發環境：
主要知識點：Windows及Linux環境下Scrapy的安裝。
3、Scrapy Shell以及Scrapy Selectors的使用。
4、使用Scrapy完成網站信息的爬取。
主要知識點：創建Scrapy項目(scrapy startproject)、定義提取的結構化數據(Item)、編寫爬取網站的Spider並提取出結構化數據(Item)、編寫Item Pipelines來存儲提取到的Item(即結構化數據)。
❼ python新手求助 關於爬蟲的簡單例子
#coding=utf-8
from bs4 import BeautifulSoup
with open('index.html', 'r') as file:
fcontent = file.read()
sp = BeautifulSoup(fcontent, 'html.parser')
t = 'new_text_for_replacement'
# replace the paragraph using `replace_with` method
sp.find(itemprop='someprop').replace_with(t)
# open another file for writing
with open('output.html', 'w') as fp:
# write the current soup content
fp.write(sp.prettify())
如果要替換段落的內容而不是段落元素本身，可以設置.string屬性。
sp.find(itemprop='someprop').string = t
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用戶回答回答於 2018-07-26
問題取決於你搜索標準的方式，嘗試更改以下代碼：
print(sp.replace(sp.find(itemprop="someprop").text,t))
對此：
print(sp.replace(sp.find({"itemprop":"someprop"}).text,t))
# coding:utf-8
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import os
url = 'https://'
r = requests.get(url)
demo = r.text # 伺服器返回響應
soup = BeautifulSoup(demo, "html.parser")
"""
demo 表示被解析的html格式的內容
html.parser表示解析用的解析器
"""
# 輸出響應的html對象
ab = list()
with open("D:\\temp\\mii.txt","w+",encoding="utf-8") as xxx:
for mi in soup.find_all('a'):
ab.append(mi.prettify()) # 使用prettify()格式化顯示輸出
# xxx.writelines(str(mi))
xxx.writelines(ab)
xxx.close()