python爬虫实例
❶ python新手关于爬虫的简单例子
# coding:utf-8
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import os
url = 'http://www..com'
r = requests.get(url)
demo = r.text # 服务器返回响应
soup = BeautifulSoup(demo, "html.parser")
"""
demo 表示被解析的html格式的内容
html.parser表示解析用的解析器
"""
# 输出响应的html对象
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()格式化显示输出
xxx.writelines(str(mi))
xxx.write("\n")
xxx.close()
执行完毕 D盘下 temp 目录的 mii.txt文件会得到爬取到的所有链接。
❷ python异步爬虫例子
gevent是一个python的并发库，它为各种并发和网络相关的任务提供了整洁的API。
gevent中用到的主要模式是greenlet，它是以C扩展模块形式接入Python的轻量级协程。 greenlet全部运行在主程序操作系统进程的内部，但它们被协作式地调度。
实战
通过用gevent把异步访问得到的数据提取出来。
在有道词典搜索框输入“hello”按回车。观察数据请求情况观察有道的url构建。
❸ 如何入门 python 爬虫
从爬虫必要的几个基本需求来讲：
1.抓取
py的urllib不一定去用，但是要学，如果还没用过的话。
比较好的替代品有requests等第三方更人性化、成熟的库，如果pyer不了解各种库，那就白学了。
抓取最基本就是拉网页回来。
如果深入做下去，会发现要面对不同的网页要求，比如有认证的，不同文件格式、编码处理，各种奇怪的url合规化处理、重复抓取问题、cookies跟随问题、多线程多进程抓取、多节点抓取、抓取调度、资源压缩等一系列问题。
所以第一步就是拉网页回来，慢慢会发现各种问题待优化。
2.存储
抓回来一般会用一定策略存下来，而不是直接分析，个人觉得更好的架构应该是把分析和抓取分离，更加松散，每个环节出了问题能够隔离另外一个环节可能出现的问题，好排查也好更新发布。
那么存文件系统、SQLorNOSQL数据库、内存数据库，如何去存就是这个环节的重点。
可以选择存文件系统开始，然后以一定规则命名。
3.分析
对网页进行文本分析，提取链接也好，提取正文也好，总之看的需求，但是一定要做的就是分析链接了。
可以用认为最快最优的办法，比如正则表达式。
然后将分析后的结果应用与其他环节：）
4.展示
要是做了一堆事情，一点展示输出都没有，如何展现价值。
所以找到好的展示组件，去show出肌肉也是关键。
如果为了做个站去写爬虫，抑或要分析某个东西的数据，都不要忘了这个环节，更好地把结果展示出来给别人感受。
❹ 如何用python写爬虫 知乎
学习
基本的爬虫工作原理
基本的http抓取工具，scrapy
Bloom Filter: Bloom Filters by Example
如果需要大规模网页抓取，你需要学习分布式爬虫的概念。其实没那么玄乎，你只要学会怎样维护一个所有集群机器能够有效分享的分布式队列就好。最简单的实现是python-rq: https://github.com/nvie/rq
rq和Scrapy的结合：darkrho/scrapy-redis · GitHub
后续处理，网页析取(grangier/python-goose · GitHub)，存储(Mongodb)
❺ 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。
❻ python爬虫什么教程最好
可以看这个教程：网页链接
此教程 通过三个爬虫案例来使学员认识Scrapy框架、了解Scrapy的架构、熟悉Scrapy各模块。
此教程的大致内容：
1、Scrapy的简介。
主要知识点：Scrapy的架构和运作流程。
2、搭建开发环境：
主要知识点：Windows及Linux环境下Scrapy的安装。
3、Scrapy Shell以及Scrapy Selectors的使用。
4、使用Scrapy完成网站信息的爬取。
主要知识点：创建Scrapy项目(scrapy startproject)、定义提取的结构化数据(Item)、编写爬取网站的Spider并提取出结构化数据(Item)、编写Item Pipelines来存储提取到的Item(即结构化数据)。
❼ python新手求助 关于爬虫的简单例子
#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())
如果要替换段落的内容而不是段落元素本身，可以设置.string属性。
sp.find(itemprop='someprop').string = t
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用户回答回答于 2018-07-26
问题取决于你搜索标准的方式，尝试更改以下代码：
print(sp.replace(sp.find(itemprop="someprop").text,t))
对此：
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 # 服务器返回响应
soup = BeautifulSoup(demo, "html.parser")
"""
demo 表示被解析的html格式的内容
html.parser表示解析用的解析器
"""
# 输出响应的html对象
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()格式化显示输出
# xxx.writelines(str(mi))
xxx.writelines(ab)
xxx.close()