python爬网站
㈠ 如何用python爬取一个网站的评论数据
假如一个商品全部评论数据为20w+ 默认好评15w+ 这15w+的默认好评就会不显示出来。那么我们可以爬取的数据就只剩下5w+ 接下来 我们就分别爬取全部好评 好评 中评 差评 追加评价 但是就算这些数据加起来 也仍然不足5w+ 上文的博主猜测可能有两点原因：
1.出现了数据造假，这个数字可能是刷出来的
2.真的有这么多的评论，但这时候系统可能只显示其中比较新的评论，而对比较旧的评论进行了存档。
在博主理论的基础上我也进行了很多相应的测试，就是说无论如何 我们最终都爬不到剩下的5w条数据 只能爬取一部分但这一部分数据也将近上千多条 如果有小伙伴能爬取下更多欢迎补充。
整体思路
全部评价 好评 中评 差评 追加评价的网址都是涉及到一定的参数的 只要修改网页的数据 在遍历页码 即可完成全部的爬取。
㈡ Python爬网页
1、网络爬虫基本原理
传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定
停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根
据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。
2、设计基本思路
正如你所说，先到微博登陆页面模拟登录，抓取页面，从页面中找出所有URL，选择满足要求的URL文本说明，模拟点击这些URL，重复上面的抓取动作，直到满足要求退出。
3、现有的项目
google project网站有一个项目叫做sinawler，就是专门的新浪微博爬虫，用来抓取微博内容。网站上不去，这个你懂的。不过可以网络一下“python编写的新浪微博爬虫（现在的登陆方法见新的一则微博）“，可以找到一个参考的源码，他是用python2写的。如果用python3写，其实可以使用urllib.request模拟构建一个带cookies的浏览器，省去对cookies的处理，代码可以更加简短。
4、此外
看下网络爬虫的网络，里面很多比较深入的内容，比如算法分析、策略体系，会大有帮助，从理论角度提升代码的技术层次。
㈢ python网络爬虫怎么学习
现行环境下，大数据与人工智能的重要依托还是庞大的数据和分析采集，类似于淘宝 京东 网络 腾讯级别的企业 能够通过数据可观的用户群体获取需要的数据，而一般企业可能就没有这种通过产品获取数据的能力和条件，想从事这方面的工作，需掌握以下知识：
1. 学习Python基础知识并实现基本的爬虫过程
一般获取数据的过程都是按照 发送请求-获得页面反馈-解析并且存储数据 这三个流程来实现的。这个过程其实就是模拟了一个人工浏览网页的过程。
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，我们可以按照requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
2.了解非结构化数据的存储
爬虫抓取的数据结构复杂 传统的结构化数据库可能并不是特别适合我们使用。我们前期推荐使用MongoDB 就可以。
3. 掌握一些常用的反爬虫技巧
使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等处理方式即可以解决大部分网站的反爬虫策略。
4.了解分布式存储
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 这三种工具就可以了。
㈣ python爬虫可以爬哪些网站
理论上可以爬任何网站。
但是爬取内容时一定要慎重，有些底线不能触碰，否则很有可能真的爬进去！
㈤ 如何利用python爬取网页内容
利用python爬取网页内容需要用scrapy（爬虫框架），但是很简单，就三步
定义item类
开发spider类
开发pipeline
想学习更深的爬虫，可以用《疯狂python讲义》
㈥ Python爬虫如何避免爬取网站访问过于频繁
一. 关于爬虫
爬虫，是一种按照一定的规则自动地抓取互联网信息的程序。本质是利用程序获取对我们有利的数据。
反爬虫，从不是将爬虫完全杜绝；而是想办法将爬虫的访问量限制在一个可接纳的范围，不要让它过于频繁。
二. 提高爬虫效率的方法
协程。采用协程，让多个爬虫一起工作，可以大幅度提高效率。
多进程。使用CPU的多个核，使用几个核就能提高几倍。
多线程。将任务分成多个，并发（交替）的执行。
分布式爬虫。让多个设备去跑同一个项目，效率也能大幅提升。
打包技术。可以将python文件打包成可执行的exe文件，让其在后台执行即可。
其他。比如，使用网速好的网络等等。
三. 反爬虫的措施
限制请求头，即request header。解决方法：我们可以填写user-agent声明自己的身份，有时还要去填写origin和referer声明请求的来源。
限制登录，即不登录就不能访问。解决方法：我们可以使用cookies和session的知识去模拟登录。
复杂的交互，比如设置“验证码”来阻拦登录。这就比较难做，解决方法1：我们用Selenium去手动输入验证码；方法2：我们用一些图像处理的库自动识别验证码（tesserocr/pytesserart/pillow）。
ip限制。如果这个IP地址，爬取网站频次太高，那么服务器就会暂时封掉来自这个IP地址的请求。 解决方法：使用time.sleep()来对爬虫的速度进行限制，建立IP代理池或者使用IPIDEA避免IP被封禁。
㈦ python爬虫如何分析一个将要爬取的网站
首先，你去爬取一个网站，
你会清楚这个网站是属于什么类型的网站（新闻，论坛，贴吧等等）。
你会清楚你需要哪部分的数据。
你需要去想需要的数据你将如何编写表达式去解析。
你会碰到各种反爬措施，无非就是各种网络各种解决。当爬取成本高于数据成本，你会选择放弃。
你会利用你所学各种语言去解决你将要碰到的问题，利用各种语言的client组件去请求你想要爬取的URL，获取到HTML，利用正则，XPATH去解析你想要的数据，然后利用sql存储各类数据库。
㈧ 如何用Python爬虫抓取网页内容
首先,你要安装requests和BeautifulSoup4,然后执行如下代码.
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')
#标题
H1=soup.select('#artibodyTitle')[0].text
#来源
time_source=soup.select('.time-source')[0].text
#来源
origin=soup.select('#artibodyp')[0].text.strip()
#原标题
oriTitle=soup.select('#artibodyp')[1].text.strip()
#内容
raw_content=soup.select('#artibodyp')[2:19]
content=[]
forparagraphinraw_content:
content.append(paragraph.text.strip())
'@'.join(content)
#责任编辑
ae=soup.select('.article-editor')[0].text
这样就可以了