网页爬虫抓取百度图片(详解Python网络爬虫功能的基本写法的相关内容吗？)

　　网页爬虫抓取百度图片(详解Python网络爬虫功能的基本写法的相关内容吗？)

　　想了解Python网络爬虫功能的基本写法吗？在本文中，我将讲解Python网络爬虫功能的相关知识和一些代码示例。欢迎阅读和指正。我们先来关注一下：Python网络爬虫，Python爬虫，一起来学习。

　　网络爬虫，或者Web Spider，是一个很形象的名字。互联网被比作蜘蛛网，那么蜘蛛就是在网上爬行的蜘蛛。

　　1. 网络爬虫的定义

　　网络蜘蛛通过它们的链接地址寻找网页。从网站的某个页面（通常是首页）开始，读取网页的内容，找到网页中的其他链接地址，然后通过这些链接地址找到下一个网页，以此类推以此类推，直到这个 网站 直到所有页面都被爬取为止。如果把整个互联网看成一个网站，那么网络蜘蛛就可以利用这个原理爬取互联网上的所有网页。这样一来，网络爬虫就是一个爬虫程序，一个爬取网页的程序。网络爬虫的基本操作是爬取网页。

　　2. 浏览网页的过程

　　爬取网页的过程其实和读者平时使用IE浏览器浏览网页的方式是一样的。假设您在浏览器的地址栏中输入此地址。

　　打开网页的过程其实就是浏览器作为浏览的“客户端”，向服务器端发送请求，将服务器端的文件“抓取”到本地，然后解释并显示出来。

　　HTML 是一种标记语言，它使用标签来标记内容并对其进行解析和区分。浏览器的作用就是解析得到的HTML代码，然后将原创代码转换成我们直接看到的网站页面。

　　3. 基于python的网络爬虫函数

　　1)。python获取html页面

　　其实最基本的抢站，两句话就够了：

import urllib2

content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read()

　　这样可以获取整个html文档，关键问题是我们可能需要从这个文档中获取我们需要的有用信息，而不是整个文档。这需要解析充满各种标签的html。

　　2)。python爬虫爬取页面后解析html方法

　　Python爬虫html解析库SGMLParser

　　Python 默认自带 HTMLParser 和 SGMLParser 等解析器。前者太难用了。我用 SGMLParser 写了一个示例程序：

import urllib2

from sgmllib import SGMLParser

class ListName(SGMLParser):

def __init__(self):

SGMLParser.__init__(self)

self.is_h4 = ""

self.name = []

def start_h4(self, attrs):

self.is_h4 = 1

def end_h4(self):

self.is_h4 = ""

def handle_data(self, text):

if self.is_h4 == 1:

self.name.append(text)

content = urllib2.urlopen('http://169it.com/xxx.htm').read()

listname = ListName()

listname.feed(content)

for item in listname.name:

print item.decode('gbk').encode('utf8')

　　很简单，这里定义了一个叫ListName的类，继承SGMLParser中的方法。使用变量 is_h4 作为标记来确定 html 文件中的 h4 标签。如果遇到 h4 标记，则将标记中的内容添加到 List 变量名称中。解释 start_h4() 和 end_h4() 函数，它们的原型在 SGMLParser

start_tagname(self, attrs)

end_tagname(self)

　　tagname是标签名，比如遇到的时候

　　，就会调用 start_pre，遇到

　　, end_pre 被调用。attrs 为标签的参数，以[(attribute, value), (attribute, value), ...]的形式返回。

　　python爬虫html解析库pyQuery

　　pyQuery 是 jQuery 在 python 中的实现。它可以用jQuery语法操作和解析HTML文档，非常方便。使用前需要安装，easy_install pyquery，或者Ubuntu下

sudo apt-get install python-pyquery

　　下面的例子：

from pyquery import PyQuery as pyq

doc=pyq(url=r'http://169it.com/xxx.html')

cts=doc('.market-cat')

for i in cts:

print '====',pyq(i).find('h4').text() ,'===='

for j in pyq(i).find('.sub'):

print pyq(j).text() ,

print '\n'

　　Python爬虫html解析库BeautifulSoup

　　令人头疼的一个问题是，大多数网页都没有完全按照标准编写，各种莫名其妙的错误让人很难找出是谁编写的网页。为了解决这个问题，我们可以选择著名的 BeautifulSoup 来解析 html 文档，它具有很好的容错性。

　　以上就是本文的全部内容。对Python网络爬虫功能的实现进行了详细的分析和介绍。希望对大家的学习有所帮助。

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