python爬取信息

㈠ python可以爬取个人信息吗

只能爬取公示出来的信息，不能爬取未公示的信息

㈡ 如何入门 Python 爬虫

链接：https://pan..com/s/1wMgTx-M-Ea9y1IYn-UTZaA

课程简介

毕业不知如何就业？工作效率低经常挨骂？很多次想学编程都没有学会？

Python 实战：四周实现爬虫系统，无需编程基础，二十八天掌握一项谋生技能。

带你学到如何从网上批量获得几十万数据，如何处理海量大数据，数据可视化及网站制作。

课程目录

开始之前，魔力手册 for 实战学员预习

第一周：学会爬取网页信息

第二周：学会爬取大规模数据

第三周：数据统计与分析

第四周：搭建 Django 数据可视化网站

......

㈢ python爬虫一般都爬什么信息

python爬虫一般都爬什么信息？
一般说爬虫的时候，大部分程序员潜意识里都会联想为Python爬虫，为什么会这样，我觉得有两个原因：
1.Python生态极其丰富，诸如Request、Beautiful Soup、Scrapy、PySpider等第三方库实在强大
2.Python语法简洁易上手，分分钟就能写出一个爬虫（有人吐槽Python慢，但是爬虫的瓶颈和语言关系不大）
爬虫是一个程序，这个程序的目的就是为了抓取万维网信息资源，比如你日常使用的谷歌等搜索引擎，搜索结果就全都依赖爬虫来定时获取
看上述搜索结果，除了wiki相关介绍外，爬虫有关的搜索结果全都带上了Python，前人说Python爬虫，现在看来果然诚不欺我～
爬虫的目标对象也很丰富，不论是文字、图片、视频，任何结构化非结构化的数据爬虫都可以爬取，爬虫经过发展，也衍生出了各种爬虫类型：
● 通用网络爬虫：爬取对象从一些种子 URL 扩充到整个 Web，搜索引擎干的就是这些事
● 垂直网络爬虫：针对特定领域主题进行爬取，比如专门爬取小说目录以及章节的垂直爬虫
● 增量网络爬虫：对已经抓取的网页进行实时更新
● 深层网络爬虫：爬取一些需要用户提交关键词才能获得的 Web 页面
不想说这些大方向的概念，让我们以一个获取网页内容为例，从爬虫技术本身出发，来说说网页爬虫，步骤如下：
模拟请求网页资源
从HTML提取目标元素
数据持久化
相关推荐：《Python教程》以上就是小编分享的关于python爬虫一般都爬什么信息的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

㈣ python可以爬取什么数据

一、爬取我们所需要的一线链接
channel_extract.py
这里的一线链接也就是我们所说的大类链接：
from bs4 import BeautifulSoupimport requests

start_url = 'http://lz.ganji.com/wu/'host_url = 'http://lz.ganji.com/'def get_channel_urls(url):
wb_data = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(wb_data.text, 'lxml')
links = soup.select('.fenlei > dt > a') #print(links)
for link in links:
page_url = host_url + link.get('href')
print(page_url)#get_channel_urls(start_url)channel_urls = '''
http://lz.ganji.com/jiaju/
http://lz.ganji.com/rironghuo/
http://lz.ganji.com/shouji/
http://lz.ganji.com/bangong/
http://lz.ganji.com/nongyongpin/
http://lz.ganji.com/jiadian/
http://lz.ganji.com/ershoubijibendiannao/
http://lz.ganji.com/ruanjiantushu/
http://lz.ganji.com/yingyouyunfu/
http://lz.ganji.com/diannao/
http://lz.ganji.com/xianlipin/
http://lz.ganji.com/fushixiaobaxuemao/
http://lz.ganji.com/meironghuazhuang/
http://lz.ganji.com/shuma/
http://lz.ganji.com/laonianyongpin/
http://lz.ganji.com/xuniwupin/
'''

那么拿我爬取的58同城为例就是爬取了二手市场所有品类的链接，也就是我说的大类链接；
找到这些链接的共同特征，用函数将其输出，并作为多行文本储存起来。
二、获取我们所需要的详情页面的链接和详情信息
page_parsing.py
1、说说我们的数据库：
先看代码：
#引入库文件from bs4 import BeautifulSoupimport requestsimport pymongo #python操作MongoDB的库import reimport time#链接和建立数据库client = pymongo.MongoClient('localhost', 27017)
ceshi = client['ceshi'] #建ceshi数据库ganji_url_list = ceshi['ganji_url_list'] #建立表文件ganji_url_info = ceshi['ganji_url_info']123456789101112

2、判断页面结构是否和我们想要的页面结构相匹配，比如有时候会有404页面；
3、从页面中提取我们想要的链接，也就是每个详情页面的链接；
这里我们要说的是一个方法就是:
item_link = link.get('href').split('?')[0]12

这里的这个link什么类型的，这个get方法又是什么鬼？
后来我发现了这个类型是
<class 'bs4.element.Tab>1

如果我们想要单独获取某个属性，可以这样，例如我们获取它的 class 叫什么
print soup.p['class']
#['title']12

还可以这样，利用get方法，传入属性的名称，二者是等价的
print soup.p.get('class')#['title']12

下面我来贴上代码：
#爬取所有商品的详情页面链接：def get_type_links(channel, num):
list_view = '{0}o{1}/'.format(channel, str(num)) #print(list_view)
wb_data = requests.get(list_view)
soup = BeautifulSoup(wb_data.text, 'lxml')
linkOn = soup.select('.pageBox') #判断是否为我们所需页面的标志；
#如果爬下来的select链接为这样：div.pageBox > ul > li:nth-child(1) > a > span 这里的:nth-child(1)要删掉
#print(linkOn)
if linkOn:
link = soup.select('.zz > .zz-til > a')
link_2 = soup.select('.js-item > a')
link = link + link_2 #print(len(link))
for linkc in link:
linkc = linkc.get('href')
ganji_url_list.insert_one({'url': linkc})
print(linkc) else:

4、爬取详情页中我们所需要的信息
我来贴一段代码：
#爬取赶集网详情页链接：def get_url_info_ganji(url):
time.sleep(1)
wb_data = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(wb_data.text, 'lxml') try:
title = soup.select('head > title')[0].text
timec = soup.select('.pr-5')[0].text.strip()
type = soup.select('.det-infor > li > span > a')[0].text
price = soup.select('.det-infor > li > i')[0].text
place = soup.select('.det-infor > li > a')[1:]
placeb = [] for placec in place:
placeb.append(placec.text)
tag = soup.select('.second-dt-bewrite > ul > li')[0].text
tag = ''.join(tag.split()) #print(time.split())
data = { 'url' : url, 'title' : title, 'time' : timec.split(), 'type' : type, 'price' : price, 'place' : placeb, 'new' : tag
}
ganji_url_info.insert_one(data) #向数据库中插入一条数据；
print(data) except IndexError: 21222324252627282930

四、我们的主函数怎么写？
main.py
看代码：
#先从别的文件中引入函数和数据：from multiprocessing import Poolfrom page_parsing import get_type_links,get_url_info_ganji,ganji_url_listfrom channel_extract import channel_urls#爬取所有链接的函数：def get_all_links_from(channel):
for i in range(1,100):
get_type_links(channel,i)#后执行这个函数用来爬取所有详情页的文件：if __name__ == '__main__':# pool = Pool()# # pool = Pool()# pool.map(get_url_info_ganji, [url['url'] for url in ganji_url_list.find()])# pool.close()# pool.join()#先执行下面的这个函数，用来爬取所有的链接：if __name__ == '__main__':
pool = Pool()
pool = Pool()
pool.map(get_all_links_from,channel_urls.split())
pool.close()
pool.join()

五、计数程序
count.py
用来显示爬取数据的数目；
import timefrom page_parsing import ganji_url_list,ganji_url_infowhile True: # print(ganji_url_list.find().count())
# time.sleep(5)
print(ganji_url_info.find().count())
time.sleep(5)

㈤ python 怎样爬去网页的内容

用python爬取网页信息的话，需要学习几个模块，urllib，urllib2，urllib3，requests，httplib等等模块，还要学习re模块（也就是正则表达式）。根据不同的场景使用不同的模块来高效快速的解决问题。

最开始我建议你还是从最简单的urllib模块学起，比如爬新浪首页（声明：本代码只做学术研究，绝无攻击用意）：

这样就把新浪首页的源代码爬取到了，这是整个网页信息，如果你要提取你觉得有用的信息得学会使用字符串方法或者正则表达式了。

平时多看看网上的文章和教程，很快就能学会的。

补充一点：以上使用的环境是python2，在python3中，已经把urllib，urllib2，urllib3整合为一个包，而不再有这几个单词为名字的模块。

㈥ Python为什么叫爬虫

因为python的脚本特性和易于配置，对字符的处理也非常灵活，加上python有丰富的网络抓取模块，所以叫爬虫。

1、网络爬虫是指一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫，用python写一个搜索引擎，而搜索引擎就是一个复杂的爬虫，所以两者经常联系在一起。

2、Python主要有四大主要应用，分别是网络爬虫、网站开发、人工智能、自动化运维，它是一种全栈的开发语言，如果你能学好Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。

3、随着网络的迅速发展，传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南，但是这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，为了解决这些问题，定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。

㈦ python爬虫爬取不出信息

Python爬虫程序本身没有问题，但是却爬取不了数据主要原因如下：

1.对方有反爬程序
几乎所网站为了防止一些恶意抓取，会设置反爬程序，你会发现明明很多数据显示在浏览器上，但是却抓取不出来。
2.伪装方式没有绕过目标网站反爬
网站都有反爬虫机制，防止爬取数据，爬虫想要爬取数据，就需要隐藏自身的身份，伪装成用户的身份进行访问，如果没有伪装好，被检测到爬虫，也是被会限制的。比如请求头没有设置好，Cookie问题等等。
3.IP被限制
爬虫除了IP所有数据都可以伪装，当你的IP访问次数过多之后，就会被限制住，再也无法访问了。这个时候就需要带入ip代理池了。

㈧ python怎么爬取数据

根据你要抓取页面的源码字段来进行爬取。根据对应的源码找到你的需求数据，主要用到requests+BeautifulSoup，其中requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面。

㈨ 如何用python爬取js动态生成内容的页面

抓取js动态生成的内容的页面有两种基本的解决方案

1用dryscrape库动态抓取页面
js脚本是通过浏览器来执行并返回信息的，所以，抓取js执行后的页面，一个最直接的方式就是用python模拟浏览器的行为。WebKit 是一个开源的浏览器引擎，python提供了许多库可以调用这个引擎，dryscrape便是其中之一，它调用webkit引擎来处理包含js等的网页！

2 selenium web测试框架

selenium是一个web测试框架，它允许调用本地的浏览器引擎发送网页请求，所以，它同样可以实现抓取页面的要求。

㈩ Python爬虫可以爬取什么

Python爬虫可以爬取的东西有很多，Python爬虫怎么学？简单的分析下：

如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。

利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息，比如：

知乎：爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。

淘宝、京东：抓取商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。

安居客、链家：抓取房产买卖及租售信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。

拉勾网、智联：爬取各类职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。

雪球网：抓取雪球高回报用户的行为，对股票市场进行分析和预测。

爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。

掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。

对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……

但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。

在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。

1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

2.了解非结构化数据的存储

3.学习scrapy，搭建工程化爬虫

4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取

5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施

6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率

一

学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。

Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。

如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事网络、腾讯新闻等基本上都可以上手了。

当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。

二

了解非结构化数据的存储

爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。

开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。

当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。

三

学习 scrapy，搭建工程化的爬虫

掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。

scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。

学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。

四

学习数据库基础，应对大规模数据存储

爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。

MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。

因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。

五

掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施

当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。

遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。

往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了.

六

分布式爬虫，实现大规模并发采集

爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。

分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。

Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取，MongoDB 用于存储爬取的数据，Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务队列。

所以有些东西看起来很吓人，但其实分解开来，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现一些更加自动化的数据获取。

你看，这一条学习路径下来，你已然可以成为老司机了，非常的顺畅。所以在一开始的时候，尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际的项目（开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手），直接开始就好。

因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多么高深的数据库技术，高效的姿势就是从实际的项目中去学习这些零散的知识点，你能保证每次学到的都是最需要的那部分。

当然唯一麻烦的是，在具体的问题中，如何找到具体需要的那部分学习资源、如何筛选和甄别，是很多初学者面临的一个大问题。

以上就是我的回答，希望对你有所帮助，望采纳。