网页爬虫抓取百度图片(Python入门网络爬虫之精华版()Python学习网络)

　　网页爬虫抓取百度图片(Python入门网络爬虫之精华版()Python学习网络)

　　Python入门网络爬虫的精髓

　　Python入门网络爬虫的本质 Python学习网络爬虫主要分为爬取、分析、存储3大部分。另外，比较常用的爬虫框架Scrapy，这里最后也有详细介绍。首先，我将我总结的相关文章罗列出来。这些涵盖了网络爬虫入门所需的基本概念和技巧：宁哥的小站—网络爬虫。当我们在浏览器中输入一个 URL 并按 Enter 时，后台会发生什么？比如你打字，就会看到宁小站的首页。简单来说，这个过程发生了以下四个步骤： 找到域名对应的IP地址。向IP对应的服务器发送请求。服务器响应请求并将网页内容发回。浏览器解析网页的内容。网络爬虫要做的，简单来说就是实现浏览器的功能。通过指定url，数据直接返回给用户，无需手动操作浏览器一步步获取。这一步爬取，你想清楚获取什么内容？是HTML源代码，还是Json格式的字符串等等。1. 最基本的爬取大多数情况下是get请求，即直接从对方服务器获取数据。首先Python自带了两个模块，urllib和urllib2，基本可以满足一般的页面爬取。另外requests也是一个很有用的包，类似的还有httplib2等。要求：

　　data = {'data1':'XXXXX','data2':'XXXXX'} 请求：数据是字典，jsonimport requestsresponse = requests.get(url=url, params=data) Urllib2：数据是stringimport urllib，urllib2data = urllib .urlencode(data)full_url = url+'?'+dataresponse = urllib2.urlopen(full_url) 相关参考：网易新闻排名回顾参考项目：网络爬虫最基本的爬虫：抓取网易新闻排名列表2. 处理登录情况2.1 表单登录的使用是post请求，即先将表单数据发送到服务器，服务器再将返回的cookie存储在本地。data = {'data1':'XXXXX','data2':'XXXXX'} 请求：数据是字典，jsonimport requestsresponse = requests.post(url=url, data=data) Urllib2：

　　因此，当需要验证码时，可以使用带有验证码登录的cookie来解决问题。import requestsrequests_session = requests.session() response = requests_session.post(url=url_login, data=data) 如果有验证码，此时使用 response = requests_session.post(url=url_login, data=data) 是不行的，应该做如下： response_captcha = requests_session.get(url=url_login, cookies=cookies) response1 = requests.get(url_login) # 未登录 response2 = requests_session.get(url_login) # 登录了，因为我得到了响应 Cookie 之前！response3 = requests_session.get(url_results) # 登录了，因为之前拿到了Response Cookie！相关参考：网络爬虫-验证码登录参考项目：网络爬虫用户名密码和验证码登录：

　　这种情况下，最好的办法就是维护一个代理IP池。网上有很多免费的代理IP。好坏参差不齐，通过筛选就能找到能用的。在“频繁点击”的情况下，我们也可以通过限制爬虫访问网站的频率来避免被网站封禁。proxies = {'http':':XXXX'}请求：import requestsresponse = requests.get(url=url, proxies=proxies)Urllib2：import urllib2proxy_support = urllib2.ProxyHandler(proxies)opener = urllib2.build_opener(proxy_support, urllib2.HTTPHandler)urllib2.install_opener(opener) # 安装opener，然后调用urlopen()会使用安装的opener对象 response = urllib2.urlopen ( url)3.2 时间设置的适用性：频率限制。

　　在这种情况下，添加 User-Agent 以指示您正在通过浏览器访问。有时还会检查你是否带了Referer信息，检查你的Referer是否合法，一般会添加Referer。headers = {'User-Agent':'XXXXX'} # 伪装成浏览器访问，适用于拒绝抓取的网站 headers = {'Referer':'XXXXX'} headers = {'User-Agent':'XXXXX' , 'Referer':'XXXXX'}Requests: response = requests.get(url=url, headers=headers)Urllib2: import urllib, urllib2req = urllib2.Request(url=url, headers=headers)response = urllib 2.urlopen(req)4. 关于断开和重新连接就不多说了。def multi_session(session, *arg):retryTimes = 20 而 retryTimes>0:try:return session.post(*arg)except:print'.',

　　5.多进程爬取这里是基于*敏*感*词*知识的并行爬取实验对比：Python多进程爬取和Java单线程和多线程爬取相关参考：多进程和多线程的比较Python和Java之间的计算方法6. 对于Ajax请求的处理，对于“加载更多”的情况，Ajax是用来传输大量数据的。它的工作原理是：从网页的url中加载网页的源代码后，JavaScript程序就会在浏览器中执行。这些程序将加载更多内容并“填充”网页。这就是为什么如果你直接去爬取页面本身的url，你将找不到页面的实际内容。这里，如果使用谷歌浏览器分析“请求”对应的链接（方法：右键→评论元素→网络→清除，点击“加载更多”，会出现对应的GET链接，找到类型text/html，点击即可查看get参数或者复制Request URL），循环过程。如果在“请求”之前有页面，则根据上一步的 URL 分析导出页面 1。以此类推，抓取Ajax地址的数据。对返回的json格式数据（str）进行正则匹配。在json格式数据中，需要将'\uxxxx'形式的unicode_escape编码转换为u'\uxxxx'的unicode编码。7. 自动化测试工具 SeleniumSelenium 是一个自动化测试工具。右键→查看元素→网络→清除，点击“加载更多”，会出现对应的GET链接，查找类型为text/html，点击查看获取参数或复制Request URL），循环过程。如果在“请求”之前有页面，则根据上一步的 URL 分析导出页面 1。以此类推，抓取Ajax地址的数据。对返回的json格式数据（str）进行正则匹配。在json格式数据中，需要将'\uxxxx'形式的unicode_escape编码转换为u'\uxxxx'的unicode编码。7. 自动化测试工具 SeleniumSelenium 是一个自动化测试工具。右键→查看元素→网络→清除，点击“加载更多”，会出现对应的GET链接，查找类型为text/html，点击查看获取参数或复制Request URL），循环过程。如果在“请求”之前有页面，则根据上一步的 URL 分析导出页面 1。以此类推，抓取Ajax地址的数据。对返回的json格式数据（str）进行正则匹配。在json格式数据中，需要将'\uxxxx'形式的unicode_escape编码转换为u'\uxxxx'的unicode编码。7. 自动化测试工具 SeleniumSelenium 是一个自动化测试工具。如果在“请求”之前有页面，则根据上一步的 URL 分析导出页面 1。以此类推，抓取Ajax地址的数据。对返回的json格式数据（str）进行正则匹配。在json格式数据中，需要将'\uxxxx'形式的unicode_escape编码转换为u'\uxxxx'的unicode编码。7. 自动化测试工具 SeleniumSelenium 是一个自动化测试工具。如果在“请求”之前有页面，则根据上一步的 URL 分析导出页面 1。以此类推，抓取Ajax地址的数据。对返回的json格式数据（str）进行正则匹配。在json格式数据中，需要将'\uxxxx'形式的unicode_escape编码转换为u'\uxxxx'的unicode编码。7. 自动化测试工具 SeleniumSelenium 是一个自动化测试工具。

　　它可以对浏览器进行操作，包括字符填充、鼠标点击、获取元素、页面切换等一系列操作。简而言之，Selenium 可以做浏览器可以做的一切。下面是使用selenium动态获取给定城市列表后去哪儿网票价信息的代码。参考项目：网络爬虫Selenium 使用代理登录：爬取去哪儿网站8. 验证码识别 对于有验证码的网站，我们有三种方法：使用代理和更新IP。使用cookie登录。识别码。前面已经讲过使用proxy和使用cookie登录了，再来说说验证码识别。可以使用开源的Tesseract-OCR系统下载和识别验证码图片，并将识别出的字符传送到履带系统进行模拟着陆。当然，验证码图片也可以上传到编码平台进行识别。如果不成功，您可以再次更新验证码标识，直到成功。参考项目：Captcha1爬取有两个需要注意的问题：如何监控一系列网站的更新状态，即如何进行增量爬取？海量数据如何实现分布式爬取？分析完爬取后，就是分析爬取的内容。你需要什么内容，从中提取相关内容。常见的分析工具有正则表达式、BeautifulSoup、lxml等。存储分析完我们需要什么后，下一步就是存储。验证码图片也可以上传到打码平台进行识别。如果不成功，您可以再次更新验证码标识，直到成功。参考项目：Captcha1爬取有两个需要注意的问题：如何监控一系列网站的更新状态，即如何进行增量爬取？海量数据如何实现分布式爬取？分析完爬取后，就是分析爬取的内容。你需要什么内容，从中提取相关内容。常见的分析工具有正则表达式、BeautifulSoup、lxml等。存储分析完我们需要什么后，下一步就是存储。验证码图片也可以上传到打码平台进行识别。如果不成功，您可以再次更新验证码标识，直到成功。参考项目：Captcha1爬取有两个需要注意的问题：如何监控一系列网站的更新状态，即如何进行增量爬取？海量数据如何实现分布式爬取？分析完爬取后，就是分析爬取的内容。你需要什么内容，从中提取相关内容。常见的分析工具有正则表达式、BeautifulSoup、lxml等。存储分析完我们需要什么后，下一步就是存储。您可以再次更新验证码标识，直到成功。参考项目：Captcha1爬取有两个需要注意的问题：如何监控一系列网站的更新状态，即如何进行增量爬取？海量数据如何实现分布式爬取？分析完爬取后，就是分析爬取的内容。你需要什么内容，从中提取相关内容。常见的分析工具有正则表达式、BeautifulSoup、lxml等。存储分析完我们需要什么后，下一步就是存储。您可以再次更新验证码标识，直到成功。参考项目：Captcha1爬取有两个需要注意的问题：如何监控一系列网站的更新状态，即如何进行增量爬取？海量数据如何实现分布式爬取？分析完爬取后，就是分析爬取的内容。你需要什么内容，从中提取相关内容。常见的分析工具有正则表达式、BeautifulSoup、lxml等。存储分析完我们需要什么后，下一步就是存储。如何进行增量爬取？海量数据如何实现分布式爬取？分析完爬取后，就是分析爬取的内容。你需要什么内容，从中提取相关内容。常见的分析工具有正则表达式、BeautifulSoup、lxml等。存储分析完我们需要什么后，下一步就是存储。如何进行增量爬取？海量数据如何实现分布式爬取？分析完爬取后，就是分析爬取的内容。你需要什么内容，从中提取相关内容。常见的分析工具有正则表达式、BeautifulSoup、lxml等。存储分析完我们需要什么后，下一步就是存储。

　　我们可以选择将其保存在文本文件中，或者保存在 MySQL 或 MongoDB 数据库中。存储中需要注意两个问题： 如何去重网页？内容以什么形式存储？ScrapyScrapy 是一个基于 Twisted 的开源 Python 爬虫框架，业界广泛使用。相关内容请参考基于Scrapy的网络爬虫构建。同时将本文介绍的微信搜索爬取的项目代码提供给大家，作为学习的参考。参考项目：使用Scrapy或Requests递归抓取微信搜索结果

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