从网页抓取数据(web旧方案日志：,改了机制,模拟登录机制)
　　前言网
　　旧计划日志
　　2015年，微信网页版的限制还没有那么严格。当时的主要思路是用微信网页版，然后用requests来模拟登录，代码
　　然后继续访问类似如下的界面爬取信息：
　　('')
　　当时为了让爬虫的多实例运行，我用的是Celery框架（现在觉得是智障，跑多实例后启动程序N次就好了。。。跌倒了），因为这是一个模拟登录，所以我写了另一个。设置复杂的东西生成二维码，然后获取登录URL。具体模拟登录原理请参考这条微信-删除-好友。另外，相关的Celery Task中写的逻辑过于复杂，一个请求在一个任务中被打断。线路重连机制，模拟登录机制，解析列表，解析文章等。另外，由于网页版微信有非常复杂的同步机制，有时候如果连不上手动重新登录很麻烦直接掉了。
　　未来网页版微信将不再能够获取密钥（2016年开始），此方案将被废弃。.
　　新计划
　　经领导提醒，改了结构。项目总体结构如下：
　　
　　微信爬虫架构图
　　更新
　　生成key的方法是编写按钮向导的脚本不断生成文章列表URL然后不断点击，使用squid作为代理获取带key的url（squid需要配置ssl-bump 透明代理）
　　超过 查看全部

　　从网页抓取数据(三种抓取网页数据的方法-2.Beautiful)
　　下面我们将介绍三种抓取网页数据的方法，首先是正则表达式，然后是流行的 BeautifulSoup 模块，最后是强大的 lxml 模块。
　　1. 正则表达式
　　如果您是正则表达式的新手，或者需要一些提示，请查看正则表达式 HOWTO 以获得完整的介绍。
　　当我们使用正则表达式抓取国家/地区数据时，我们首先尝试匹配元素的内容，如下所示：
　　>>> import re
>>> import urllib2
>>> url = 'http://example.webscraping.com/view/United-Kingdom-239' >>> html = urllib2.urlopen(url).read() >>> re.findall('(.*?)', html) ['/places/static/images/flags/gb.png', '244,820 square kilometres', '62,348,447', 'GB', 'United Kingdom', 'London', 'EU', '.uk', 'GBP', 'Pound', '44', '@# #@@|@## #@@|@@# #@@|@@## #@@|@#@ #@@|@@#@ #@@|GIR0AA', '^(([A-Z]\\d{2}[A-Z]{2})|([A-Z]\\d{3}[A-Z]{2})|([A-Z]{2}\\d{2}[A-Z]{2})|([A-Z]{2}\\d{3}[A-Z]{2})|([A-Z]\\d[A-Z]\\d[A-Z]{2})|([A-Z]{2}\\d[A-Z]\\d[A-Z]{2})|(GIR0AA))$', 'en-GB,cy-GB,gd', 'IE '] >>>
　　从以上结果可以看出，标签用于多个国家属性。要隔离 area 属性，我们只需选择其中的第二个元素，如下所示：
　　>>> re.findall('(.*?)', html)[1]
'244,820 square kilometres'
　　虽然这个方案现在可用，但如果页面发生变化，它很可能会失败。例如，该表已更改为删除第二行中的土地面积数据。如果我们现在只抓取数据，我们可以忽略这种未来可能发生的变化。但是，如果我们以后想再次获取这些数据，我们需要一个更健壮的解决方案，尽可能避免这种布局更改的影响。为了使正则表达式更加健壮，我们也可以添加它的父元素。由于元素具有 ID 属性，因此它应该是唯一的。
　　>>> re.findall('Area: (.*?)', html) ['244,820 square kilometres']
　　这个迭代版本看起来好一点，但是网页更新还有很多其他的方式也会让这个正则表达式不令人满意。例如，将双引号更改为单引号，在标签之间添加额外的空格，或者更改 area_label 等。下面是一个尝试支持这些可能性的改进版本。
　　>>> re.findall('.*?>> from bs4 import BeautifulSoup
>>> broken_html = 'AreaPopulation' >>> # parse the HTML >>> soup = BeautifulSoup(broken_html, 'html.parser') >>> fixed_html = soup.prettify() >>> print fixed_html Area Population
　　从上面的执行结果可以看出，Beautiful Soup 能够正确解析缺失的引号并关闭标签。现在我们可以使用 find() 和 find_all() 方法来定位我们需要的元素。
　　>>> ul = soup.find('ul', attrs={'class':'country'})
>>> ul.find('li') # return just the first match
AreaPopulation >>> ul.find_all('li') # return all matches [AreaPopulation, Population]
　　注意：由于不同版本的Python内置库的容错能力存在差异，处理结果可能与上述不同。详情请参阅： 。想知道所有的方法和参数，可以参考 Beautiful Soup 的官方文档
　　以下是使用此方法提取样本国家地区数据的完整代码。
　　>>> from bs4 import BeautifulSoup
>>> import urllib2 >>> url = 'http://example.webscraping.com/view/United-Kingdom-239' >>> html = urllib2.urlopen(url).read() >>> # locate the area row >>> tr = soup.find(attrs={'id':'places_area__row'}) >>> # locate the area tag >>> td = tr.find(attrs={'class':'w2p_fw'}) >>> area = td.text # extract the text from this tag >>> print area 244,820 square kilometres
　　此代码虽然比正则表达式代码更复杂，但更易于构建和理解。此外，布局中的一些小变化，例如额外的空白和制表符属性，我们不再需要担心它了。
　　3. Lxml
　　Lxml 是基于 XML 解析库 libxml2 的 Python 包装器。这个模块是用C语言编写的，解析速度比Beautiful Soup快，但是安装过程比较复杂。最新安装说明可以参考。**
　　与 Beautiful Soup 一样，使用 lxml 模块的第一步是将可能无效的 HTML 解析为统一格式。以下是使用此模块解析不完整 HTML 的示例：
　　>>> import lxml.html
>>> broken_html = 'AreaPopulation' >>> # parse the HTML >>> tree = lxml.html.fromstring(broken_html) >>> fixed_html = lxml.html.tostring(tree, pretty_print=True) >>> print fixed_html Area Population
　　同样，lxml 正确解析属性周围缺少的引号并关闭标签，但模块不会添加和标签。
　　解析输入后，进入选择元素的步骤。此时，lxml 有几种不同的方法，例如类似于 Beautiful Soup 的 XPath 选择器和 find() 方法。但是，将来我们会使用 CSS 选择器，因为它们更简洁，可以在解析动态内容时重复使用。此外，一些有 jQuery 选择器经验的读者会更熟悉它。
　　以下是使用 lxml 的 CSS 选择器提取区域数据的示例代码：
　　>>> import urllib2
>>> import lxml.html
>>> url = 'http://example.webscraping.com/view/United-Kingdom-239' >>> html = urllib2.urlopen(url).read() >>> tree = lxml.html.fromstring(html) >>> td = tree.cssselect('tr#places_area__row > td.w2p_fw')[0] # *行代码 >>> area = td.text_content() >>> print area 244,820 square kilometres
　　*行代码会先找到ID为places_area__row的表格行元素，然后选择类为w2p_fw的表格数据子标签。
　　CSS 选择器表示用于选择元素的模式。以下是一些常用选择器的示例：
　　选择所有标签: *
选择 标签: a
选择所有 class="link" 的元素: .link
选择 class="link" 的 标签: a.link 选择 id="home" 的 标签: a#home 选择父元素为 标签的所有 子标签: a > span 选择 标签内部的所有 标签: a span 选择 title 属性为"Home"的所有 标签: a[title=Home]
　　W3C 在
　　Lxml 已经实现了大部分 CSS3 属性，其不支持的功能可以在：.
　　注意：lxml 的内部实现实际上将 CSS 选择器转换为等效的 XPath 选择器。
　　4. 性能比较
　　在下面的代码中，每个爬虫会执行1000次，每次执行都会检查爬取结果是否正确，然后打印总时间。
　　# -*- coding: utf-8 -*-
import csv
import time
import urllib2
import re import timeit from bs4 import BeautifulSoup import lxml.html FIELDS = ('area', 'population', 'iso', 'country', 'capital', 'continent', 'tld', 'currency_code', 'currency_name', 'phone', 'postal_code_format', 'postal_code_regex', 'languages', 'neighbours') def regex_scraper(html): results = {} for field in FIELDS: results[field] = re.search('.*?(.*?)'.format(field), html).groups()[0] return results def beautiful_soup_scraper(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') results = {} for field in FIELDS: results[field] = soup.find('table').find('tr', id='places_{}__row'.format(field)).find('td', class_='w2p_fw').text return results def lxml_scraper(html): tree = lxml.html.fromstring(html) results = {} for field in FIELDS: results[field] = tree.cssselect('table > tr#places_{}__row > td.w2p_fw'.format(field))[0].text_content() return results def main(): times = {} html = urllib2.urlopen('http://example.webscraping.com/view/United-Kingdom-239').read() NUM_ITERATIONS = 1000 # number of times to test each scraper for name, scraper in ('Regular expressions', regex_scraper), ('Beautiful Soup', beautiful_soup_scraper), ('Lxml', lxml_scraper): times[name] = [] # record start time of scrape start = time.time() for i in range(NUM_ITERATIONS): if scraper == regex_scraper: # the regular expression module will cache results # so need to purge this cache for meaningful timings re.purge() # *行代码 result = scraper(html) # check scraped result is as expected assert(result['area'] == '244,820 square kilometres') times[name].append(time.time() - start) # record end time of scrape and output the total end = time.time() print '{}: {:.2f} seconds'.format(name, end - start) writer = csv.writer(open('times.csv', 'w')) header = sorted(times.keys()) writer.writerow(header) for row in zip(*[times[scraper] for scraper in header]): writer.writerow(row) if __name__ == '__main__': main()
　　请注意，我们在 * 行代码中调用了 re.purge() 方法。默认情况下，正则表达式会缓存搜索结果，公平起见，我们需要使用这种方法来清除缓存。
　　这是在我的计算机上运行脚本的结果：
　　
　　由于硬件条件的不同，不同计算机的执行结果也会有一定的差异。但是，每种方法之间的相对差异应该具有可比性。从结果可以看出，Beautiful Soup 在爬取我们的示例网页时比其他两种方法慢 7 倍以上。事实上，这个结果是意料之中的，因为 lxml 和 regex 模块是用 C 编写的，而 Beautiful Soup 是用纯 Python 编写的。一个有趣的事实是 lxml 的性能与正则表达式差不多。由于 lxml 必须在搜索元素之前将输入解析为内部格式，因此会产生额外的开销。当捕获同一个网页的多个特征时，这种初始解析的开销会降低，lxml 会更有竞争力。所以，
　　5. 总结
　　三种网页抓取方式的优缺点：
　　抓取方式 性能 使用难度 安装难度
　　正则表达式
　　快的
　　困难
　　简单（内置模块）
　　美丽的汤
　　慢的
　　简单的
　　简单（纯 Python）
　　lxml
　　快的
　　简单的
　　比较困难
　　如果您的爬虫的瓶颈是下载页面，而不是提取数据，那么使用较慢的方法（如 Beautiful Soup）不是问题。正则表达式在一次性提取中非常有用，除了可以避免解析整个网页的开销，如果只需要抓取少量数据并想避免额外的依赖，那么正则表达式可能更适合. 但是，一般来说，lxml 是抓取数据的最佳选择，因为它不仅速度更快，而且功能更多，而正则表达式和 Beautiful Soup 仅在某些特定场景下才有用。 查看全部

　　从网页抓取数据(什么是网络抓取，它有什么帮助呢？(一))
　　一些网站可能收录大量有价值的数据，比如股票价格、产品详情、体育统计、公司联系方式等等。
　　如果要访问此信息，您必须使用站点使用的任何格式，或者手动将信息复制并粘贴到新文档中。这个过程称为网页抓取或数据抓取。那么什么是网络抓取，它有什么帮助呢？
　　通过下面的 文章 一路寻找答案！
　　什么是网页抓取？
　　网页抓取是从 网站 中提取数据。采集此信息并将其导出为对用户更有用的格式（电子表格或 API）。
　　
　　网页抓取是从 网站 中提取数据
　　虽然网页抓取可以手动完成，但在大多数情况下，提取网页数据时首选自动化工具，因为它们成本更低且运行速度更快。
　　但在大多数情况下，网页抓取并不是一项简单的任务。网站形式多，形式多，所以网络爬虫的功能和特点各不相同。
　　网络爬虫如何工作？
　　自动网络爬虫的工作方式相当简单但非常复杂。毕竟，网站 是为人而非机器而构建的。
　　首先，网络爬虫将在提取数据之前提供一个或多个要加载的 URL。然后爬虫将加载相关页面的整个 HTML 代码。更高级的爬虫会渲染整个 网站，包括 CSS 和 Javascript 元素。
　　然后爬虫将在运行项目之前提取页面上的所有数据或用户选择的特定数据。
　　理想情况下，用户将经历从页面中选择他们想要的特定数据的过程。例如，您可能想提取亚马逊产品页面进行定价和设计，但您不一定关心产品评论。
　　最后，网络爬虫会将所有采集到的数据输出为对用户更有用的格式。
　　大多数网络爬虫会将数据导出为 CSV 或 Excel 电子表格，而更高级的爬虫将支持其他格式，例如 JSON，可以在 API 中使用。
　　网络爬虫是做什么用的？
　　
　　你可以用网络抓取做的事情清单几乎是无穷无尽的
　　此时，或许你可以想出一些不同的方式来使用网络爬虫。以下是一些最常见的用途：
　　将股票价格提取到应用程序 API 从黄页中提取数据以生成潜在客户 从商店定位器工具中提取数据以创建营业地点列表 从亚马逊或 eBay 等中提取产品数据 网站 用于竞争对手分析 网站之前提取< @网站数据 购物时提取产品详细信息进行比较 提取财务数据进行市场研究
　　你可以用网络抓取做的事情几乎是无穷无尽的。归根结底，您可以如何处理采集到的数据并确定其价值取决于您自己。 查看全部

　　从网页抓取数据(本文讨论如何使用BeautifulSoup库从HTML页面中提取内容)
　　简介
　　本文讨论了如何使用 Beautiful Soup 库从 HTML 页面中提取内容。提取后，我们将使用 Beautiful Soup 将其转换为 Python 列表或字典。
　　为了使网络抓取在 Python 中工作，我们将执行三个基本步骤：
　　使用 requests 库提取 HTML 内容。
　　分析 HTML 结构并识别收录内容的标签。
　　使用 Beautiful Soup 提取标签并将数据放入 Python 列表中。
　　安装库
　　首先安装我们需要的库。 requests 库可以从 网站 获取 HTML 内容。 Beautiful Soup 解析 HTML 并将其转换为 Python 对象。 Python 3 需要安装以下两个库：
　　[root@localhost ~]# pip3 install requests beautifulsoup4
　　提取html
　　本文爬取了本网站的技术页面。如果您转到该页面，您将看到一个 文章 列表，其中收录标题、摘录和发布日期。我们的目标是创建一个收录该信息的文章列表。
　　技术页面的完整网址是：
　　https://notes.ayushsharma.in/technology
　　我们可以使用请求从这个页面获取 HTML 内容：
　　#!/usr/bin/python3
import requests
url = 'https://notes.ayushsharma.in/technology'
data = requests.get(url)
print(data.text)
　　可变数据将收录页面的 HTML 源代码。
　　从 HTML 中提取内容
　　为了从数据中提取我们的数据，我们需要确定哪些标签有我们需要的内容。
　　如果您浏览 HTML，您会在顶部附近找到此部分：
　　



Using variables in Jekyll to define custom content
I recently discovered that Jekyll's config.yml can be used to define custom
variables for reusing content. I feel like I've been living under a rock all this time. But to err over and
over again is human.


Aug 2021



　　每篇文章 文章都会在整个页面中重复此操作。我们可以看到.card-title有文章标题，.card-text有摘录，.card-footer类下的小标签有发布日期。
　　让我们用 Beautiful Soup 提取这些。
　　#!/usr/bin/python3
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from pprint import pprint
url = 'https://notes.ayushsharma.in/technology'
data = requests.get(url)
my_data = []
html = BeautifulSoup(data.text, 'html.parser')
articles = html.select('a.post-card')
for article in articles:
title = article.select('.card-title')[0].get_text()
excerpt = article.select('.card-text')[0].get_text()
pub_date = article.select('.card-footer small')[0].get_text()
my_data.append({"title": title, "excerpt": excerpt, "pub_date": pub_date})
pprint(my_data)
　　上面的代码提取出文章 并将它们放入my_data 变量中。我正在使用 pprint 打印输出。
　　总结
　　我们可以将其作为 JSON 返回到另一个应用程序，或者将其转换为具有自定义样式的 HTML。这就是Linux应该学习的方式 查看全部

　　从网页抓取数据(想了解页面生命周期详解的相关知识和一些实例欢迎阅读)
　　想了解页面生命周期详解吗？在本文中，我将讲解页面生命周期的相关知识和一些代码示例。欢迎阅读和指正。我们先把重点放在：生命周期下面一起学习。
　　是 Microsoft .Net 战略的一个组成部分。与之前的Asp相比，有了很大的发展，引入了很多新的机制。本文将对页面的生命周期进行初步介绍，以指导您更好更灵活的操作。当获取网页的请求（由用户提交或通过超链接提交）被发送到 Web 服务器时，该页面会运行从创建到完成的一系列事件。当我们尝试构建页面时，这个执行周期是没有必要考虑的，只会自找麻烦。但是，如果操作得当，页面的执行周期可以成为一种有效且强大的工具。许多编写页面和用户控件的开发人员发现了解正在发生的事情和时间很有帮助。下面我给大家介绍一下从页面创建到处理完成的十个事件。它还向您展示了如何将自己的代码添加到这些事件中以达到预期的效果。
　　一。初始化对象
　　页面的控件（以及页面本身）最初应该被正确初始化。通过在 C# 文件的构造函数中声明所有对象（如 1） 页面所示），了解要创建的对象数量及其类型。一旦你在构造函数中声明了所有对象，你就可以通过继承类、方法、事件或属性来传递访问它们。但是，如果您的某些对象是在 Aspx 文件中指定的某些控件，则这些控件根本没有属性。同时通过代码访问它们会产生一些意想不到的错误，因为这些 Control 实例不是按一定的顺序创建的（如果它们是一起创建的）。您也可以通过 OnInit 覆盖初始化事件。
　　二。导入 Viewstate 数据
　　在初始化事件之后，所有控件只能通过它们的 ID 引用来访问（因为还没有相应的 DOM 可以使用）。在 LoadViewState 事件中，所有控件都将获得它们的第一个属性：Viewstate 属性。这个属性最终会返回给服务器来判断页面是已经被用户访问过还是正在被用户访问。Viewstate 属性存储为名称/值对字符串，并收录控件的文本和值等信息。此属性存储在请求页面时传递的隐藏控件的 value 属性中。与Asp3.0 的维护和判断页面状态的方式相比，这种方法有了很大的进步。也可以重载LoadViewState事件函数来设置相应控件的值。
　　三。使用 LoadPostData 处理回发数据
　　在页面创建的这个阶段，服务器处理页面上的控件提交的表单数据（称为回发数据）。当页面提交表单时，框架会对每个提交数据的控件执行一个 IPostBackDataHandler 接口操作。页面然后执行 LoadPostData 事件来解析页面以找到每个已执行 IpostBackDataHandler 接口操作的控件，并使用适当的回发数据更新这些控件的状态。它通过将 NameValue 集中的“名称/值”对与每个控件的唯一 ID 匹配来实现这一点。因此，每个控件在页面上必须具有唯一的 ID。不可能有多个控件共享一个 ID。甚至一些用户定义的控制框架也会给他们自己的唯一ID。
　　四。导入对象
　　对象在 Load 事件中实例化。首次将所有对象布局在 DOM 页面中（中文称为控制树），可以通过代码或相对位置进行引用。这样，对象就可以很方便的从客户端获取Html中的宽度、高度、值、可见性等属性。当然，设置控件属性等操作发生在Load事件中。这个过程是整个生命周期中最重要的，也是最重要的。您可以通过调用 OnLoad 来重载 Load 事件
　　五。引发PostBackChanged 事件
　　如上所述，此事件发生在所有控件都执行了 IPostBackDataHandler 接口操作并使用正确的回发数据更新之后。在这个过程中，每个控件都被分配一个布尔值来标记该控件是否已经被更新。然后只需在整个页面上查找任何已更新的控件并执行 RaisePostDataChanged 事件操作。但是这个事件只有在所有控件都被更新并且Load事件完成之后才会发生。这可确保在回发数据更新另一个控件之前，不会在 RaisePostDataChanged 事件中手动更改一个控件。
　　六。处理客户端 PostBack 事件
　　当服务器端回发数据引发的事件完成后，产生回发数据的对象执行RaisePostBackEvent事件操作。但是，在某些情况下，控件状态的更改会导致其将表单返回到服务器，或者用户单击提交按钮会导致表单返回到服务器。在这种情况下，应该有相应的处理代码来体现面向对象（OOP）编程的事件驱动原则。由于呈现给浏览器的数据的准确性要求，RaisePostBackEvent 事件在一系列回发事件中最后发生。
　　在调用执行函数后不应更新回发期间更改的控件。也就是说，由于预期事件而更改的任何数据都应反映在最终页面上。您可以修改 RaisePostBackEvent 函数以满足您的要求
　　七。预渲染对象
　　可以更改对象并保存更改的最后时刻是此步骤 - 预渲染对象。这允许您在此步骤中对控件的属性、控件树结构等进行最终更改。甚至不要考虑对其进行任何更改，因为它不影响数据库调用和视图状态更新。在这一步之后对对象的所有修改最终都会被确定为不保存到页面的视图状态中。您可以使用 OnPreRender 覆盖此步骤。
　　八。保存视图状态
　　在对页面控件进行所有修改后保存视图状态。对象的状态数据仍然保存在隐藏控件中，呈现给Html的对象状态数据也是从这里获取的。在 SaveViewState 事件中，它的值可以保存到 viewstate 对象中，但是此时不能修改页面上的控件。您可以使用 SaveViewState 覆盖此步骤
　　九。渲染为 Html
　　Render 事件在使用 HTML 创建输出到浏览器的页面时发生。在 Render 事件期间，页面调用其中的对象以将它们呈现为 Html。然后，用户的浏览器可以以 Html 的形式访问该页面。当Render事件重载时，开发者可以编写自定义的Html代码，使原来生成的Html失效，按照新的Html组织页面。Render 方法将 HtmlTextWriter 对象作为参数，并使用它在浏览器上将 Html 显示为网页。此时仍然可以进行一些修改，但它们只是客户端的一些更改。您可以覆盖 Render 事件
　　十。销毁对象
　　渲染到 Html 完成后，应销毁所有对象。在 Dispose 事件中，您应该销毁创建页面时创建的所有对象。此时所有处理都已完成，因此销毁任何剩余的对象都不会产生错误，包括页面对象。您可以覆盖 Dispose 事件
　　全文摘要
　　这些是页面生命周期中的十个事件。每次我们请求一个页面时，我们都会经历相同的过程：从初始化对象到销毁对象。通过了解页面内部的运行机制，相信大家在编写和调试代码的时候会更加自如。
　　相关文章 查看全部

　　从网页抓取数据(具体数据请求的方法：Dwzb分为如下部分两种查看网页源代码)
　　有关如何请求数据的详细信息，请参阅：
　　ajax动态加载网页抓取
　　
　　dwzb
　　统计学学生
　　25 人点赞文章
　　AJAX 是一种无需重新加载整个网页即可更新部分网页的技术。
　　比如打开这个页面，先不要移动，观察右边滚动条的长度，然后当你把滚动条拉到底的时候，滚动条变短了，也就是页面变长了，也就是说，有些数据是这个时候加载的。这个过程是动态加载的，基于ajax技术。我们可以看到，当拉动滚动条时，页面上的数据增加了，但是 URL 并没有改变。它不会像翻页那样将数据存储到另一个网页。现在让我们解释如何爬取这种网页。
　　本文分为以下几个部分
　　查看网页源代码的两种方式
　　首先需要声明的是，在使用浏览器时，两种查看网页源代码的方式是不同的。这里我们使用chrome浏览器来说明。
　　首先是右键检查，在 element 中查看网页的源代码，这种模式具有折叠和选择的功能，对于我们找到位置抓取信息非常有帮助。这里的源码就是我们面前当前显示的页面对应的源码。
　　二是右键-查看网页源代码，是网页真正的源代码，请求网页得到的源代码（r.text）与此如出一辙。
　　大多数情况下，这两个位置显示的源代码完全相同，但有时也存在差异。例如，在当前的动态加载示例中，当我拉下滚轮时，会重新加载新数据。这部分数据会出现在“检查”的源代码中，但不会出现在“查看页面源代码”中。. 后者是这个URL的原创源代码，不会被后面执行的JS程序改变，而“check”中的源代码和当前页面是一样的，是执行了一些JS代码后重新生成的源代码. 代码。
　　有时会发生两个位置的源代码几乎相同，但在一些小标签属性或某个值上存在差异。在解析网页时，我们经常会根据“check”中的源代码来进行解析。当我们觉得解析代码没有问题，但又找不到什么（或有什么不对）时，可以考虑去“查看网页源代码”。那个页面，是不是有一个小地方的区别。
　　比如拿一个链家二手房的页面，看这里的“税费”，你先刷新页面观察这个位置，你会发现它会先加载13.8，然后变成 45.@ >
　　
　　两种方式查看源码都会发现勾选是45，查看页面源码是13.8不变。所以，如果你想爬这个网站，不做任何处理，你会得到13.8，这是链家故意给你的假数据。
　　言归正传，如果我们要捕获这个网页的数据，如果我们像以前一样只提取r.text来解析网页，我们只能得到一开始加载的数据，如何才能将所有数据捕获到稍后加载这就是我们要在这里讨论的内容。
　　分析网页请求
　　我们在页面中右键--勾选，选择network，选择XHR，将左侧网页的滚动条拖到底部加载新数据，可以看到network中出现了一个新文件
　　
　　这些是你拖动时浏览器对网页的新请求，加载的数据就是从这个请求中获取的。也就是说，我们可以在这些新加载的文件中找到我们想要的数据。根据经验数据，它存在于第一个URL中。点击这个网址，可以看到如下图（读者可以点击其他网址，会发现其他文件对我们抓取数据没有帮助）
　　
　　preview 指示此 URL 的内容是什么。从上图可以看出，这是json格式的数据。我们可以展开每一项来看看里面有什么信息。
　　
　　可以看到我们想要的关于文章的所有信息都在这里了，有些字段没有显示在网页上。对于这部分信息，我们只能根据里面的键值对名称来猜测这个字段是什么。意思是。
　　接下来我们可以请求这个URL获取数据，在headers中可以查看到URL
　　
　　从json中提取信息会比解析网页容易很多，所以以后如果遇到爬虫任务，首先检查网页请求中是否有类似的文件。.
　　一般这种json文件在XHR中很容易找到，但不排除有时需要全部找到这样的文件。
　　
　　请求的文件通常非常大。没有方向的时候，只能一个一个的点击，但也不麻烦。每个网址都关注预览。json格式的数据就像刚才一样，其实很明显。
　　接下来，让我们编写代码来抓取数据。
　　抓取一页数据
　　现在假设我们只想要文章这个标题，我们只需要在XHR中请求那个URL，然后像字典一样处理得到的内容，代码如下
　　import requests
headers = {'cookie':'', # 传入你的cookies
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36'}
def get_page():
r = requests.get('https://www.csdn.net/api/articles?type=more&category=home&shown_offset=0',
headers = headers)
d = r.json()
articles = d['articles']
for article in articles:
yield article['title']
for i in get_page():
print(i)
　　其中r.json是将json格式的字符串转换成python对象，这里是转换成字典。（读者可以尝试调用r.text，发现是json字符串，可以用json模块中的json.loads转换成字典对象，但是requests中提供的.json()使用起来更方便）
　　注意：如果您不使用cookies，您将无法获得主页上显示的数据。因此，即使您没有登录，也可以复制 cookie。
　　接下来让我们获取所有数据。
　　页面更新策略
　　当我们再次拉下页面时，我们会发现加载了一个新的 URL。
　　
　　看它的headers，惊讶的发现和上一个一模一样，再看它的request header，也差不多，所以我们可以尝试连续两次请求这个页面，看看有没有我们得到不同的数据——真正不同的数据。
　　所以我们可以设置一个爬取策略：一直访问这个URL，直到获取不到数据为止。
　　我们连续请求20次，代码如下
　　import requests
headers = {'cookie':'', # 传入你的cookies
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36'}
def get_page():
r = requests.get('https://www.csdn.net/api/articles?type=more&category=home&shown_offset=0',
headers = headers)
d = r.json()
articles = d['articles']
print(len(articles)) # 每次看抓取到了多少信息
for article in articles:
yield article['title']
def get_pages():
for i in range(20):
yield from get_page()
l = list(get_pages())
len(l) # 看总共抓了多少条
　　这段代码的结果是，在20个请求中，前15次获取到10条数据，后5次没有获取到数据，说明我们只能获取到150条信息。
　　这时候我们再看浏览器，会发现滚动条不会加载新的数据，刷新网页就会得到这个界面。
　　
　　这意味着你的爬虫已经用尽了这个cookie，浏览器无法使用这个cookie获取数据，需要一段时间才能发出请求。
　　其他例子
　　ajax加载的页面的爬取是类似的，可能只是不同网站每个加载URL的设计不同。让我们再举一些例子
　　知乎live，它也是用鼠标下拉页面加载新数据，我们会怀疑是ajax加载的。同理可以找到如下文件
　　
　　可以看到比CSDN多了一个字段分页，显示本页是否为最后一页，下一页的链接是什么。这样我们只需要像上图那样下拉一次就可以得到页面，然后请求页面，获取数据和下一页的url，然后请求下一页，获取数据并获取下一页，并通过判断is_end结束循环。
　　换句话说，我们可以查看当前 URL 和下一个 URL 之间是否存在模式，并通过构造 URL 进行循环。
　　如果读者没有尝试过，他可能会怀疑这里的下一页是否真的是下一页的数据。然后可以多次下拉网页，看后面的网址是不是前面的下一个。
　　知乎live 这种形式的 ajax 加载内容和 URL 设计应该是最常见的。我们可以看到它的URL其实就是知乎的API（看那个URL的域名），也就是我们浏览网页的时候，页面就是请求API得到的数据。API可以理解为一个数据接口，通过请求这个URL就可以得到对应的数据，那么这个URL就是一个接口。本专栏后面会写一篇文章文章来介绍API。
　　2.豆瓣电影
　　
　　点击上面的标签：电影、热门、最新、豆瓣高分等。每次点击都会发现浏览器中显示的网址没有变化，包括点击下面的点翻页，网址有没变，也就是说这里的数据可能是用ajax加载的，看下检查网络的XHR
　　
　　发现数据确实是用ajax加载的，我们只需要请求这个URL就可以获取数据。
　　这时候我们选择最新和豆瓣高分标签，可以看到XHR中加载了一个新文件，如下图
　　
　　只要我们分析这些文件的URL的规律性，我们就可以在这个窗口中抓取所有标签的电影数据。 查看全部

　　从网页抓取数据(
soup：如何用一些有用的数据抓取一个网页数据？)
　　
　　作者 | 托比·奥拉博德
　　翻译 | 三菩提
　　规划 | 凌敏
　　不久前，我在LearnML 子论坛上看到了一个帖子。楼主在这篇文章中提到，他的机器学习项目需要抓取网络数据。很多人在回复中给出了自己的方法，主要是学习BeautifulSoup和Selenium的使用方法。
　　我在一些数据科学项目中使用了 BeautifulSoup 和 Selenium。在本文中，我将向您展示如何使用一些有用的数据抓取网页并将其转换为 pandas 数据结构（DataFrame）。
　　为什么要将其转换为数据结构？这是因为大多数机器学习库都可以处理 pandas 数据结构并以最少的修改来编辑您的模型。
　　首先，我们将在 Wikipedia 上找到一个表以转换为数据结构。我抓取的这张表显示了维基百科上浏览次数最多的运动员数据。
　　
　　很多工作都是通过 HTML 树来获取我们需要的表格。
　　
　　通过 request 和 regex 库，我们开始使用 BeautifulSoup。
　　从 bs4 导入 BeautifulSoup
　　导入请求
　　进口重新
　　将熊猫导入为 pd
　　接下来，我们将从网页中提取 HTML 代码：
　　website_url = requests.get(').text
　　汤 = BeautifulSoup(website_url, 'lxml')
　　打印（汤。美化（））
　　免责声明
　　联系维基百科
　　从语料库中采集所有表格，我们有一个小的表面积要搜索。
　　wiki_tables = soup.find_all('table', class_='wikitable')
　　wiki_tables
　　因为有很多表，所以需要一种过滤它们的方法。
　　据我们所知，克里斯蒂亚诺·罗纳尔多（又名葡萄牙足球运动员克里斯蒂亚诺·罗纳尔多）有一个锚标签，这在几张桌子中可能是独一无二的。
　　
　　使用 Cristiano Ronaldo 文本，我们可以过滤那些由锚点标记的表格。此外，我们还发现了一些收录此锚标记的父元素。
　　链接= []
　　对于 wiki_tables 中的表：
　　_table = table.find('a', string=pile('Cristiano Ronaldo'))
　　如果不是_table：
　　继续
　　打印（_table）
　　_parent = _table.parent
　　打印（_父）
　　links.append(_parent)
　　克里斯蒂亚诺·罗纳尔多
　　克里斯蒂亚诺·罗纳尔多
　　克里斯蒂亚诺·罗纳尔多
　　克里斯蒂亚诺·罗纳尔多
　　克里斯蒂亚诺·罗纳尔多
　　克里斯蒂亚诺·罗纳尔多
　　父元素仅显示单元格。
　　这是一个带有浏览器 Web 开发工具的单元。
　　
　　parent_lst = []
　　对于链接中的锚点：
　　_ = anchor.find_parents('tbody')
　　打印（_）
　　parent_lst.append(_)
　　使用 tbody，我们可以返回收录先前锚标记的其他表。
　　为了进一步过滤，我们可以在下表中的不同标题下进行搜索：
　　对于 parent_lst 中的 i：
　　打印(i[0].find('tr'))
　　tr>
　　秩*
　　页
　　百万浏览量
　　秩
　　页
　　百万浏览量
　　秩
　　页
　　运动
　　百万浏览量
　　第三个看起来很像我们需要的表格。
　　接下来，我们开始创建必要的逻辑来提取和清理我们需要的细节。
　　sports_table = parent_lst[2]
　　完成行 = []
　　对于我在 sports_table 中：
　　行 = i.find_all('tr')
　　print('\n--------行--------\n')
　　打印（行）
　　对于行中的行：
　　细胞 = row.find_all('td')
　　print('\n--------细胞--------\n')
　　打印（单元格）
　　如果不是细胞：
　　继续
　　rank = cells[0].text.strip('\n')
　　page_name = 单元格[1].find('a').text
　　运动 = 细胞[2].find('a').text
　　视图 = 单元格[3].text.strip('\n')
　　print('\n--------干净--------\n')
　　打印（排名）
　　打印（页面名称）
　　打印（运动）
　　打印（视图）
　　complete_row.append（[排名，页面名称，运动，视图]）
　　对于我在 complete_row：
　　打印（一）
　　分解它：
　　sports_table = parent_lst[2]
　　完成行 = []
　　接下来，我们从上面的列表中选择第三个元素。这是我们需要的表。
　　接下来创建一个空列表来存储每一行​​的详细信息。遍历表时，设置一个循环来遍历表中的每一行并将其保存到 rows 变量。
　　对于我在 sports_table 中：
　　行 = i.find_all('tr')
　　print('\n--------行--------\n')
　　打印（行）
　　
　　对于行中的行：
　　细胞 = row.find_all('td')
　　print('\n--------细胞--------\n')
　　打印（单元格）
　　创建嵌套循环。遍历前一个循环中保存的每一行。在遍历这些单元格时，我们将每个单元格保存在一个新变量中。
　　
　　如果不是细胞：
　　继续
　　这段简短的代码让我们在从单元格中提取文本时避免出现空单元格并防止错误。
　　rank = cells[0].text.strip('\n')
　　page_name = 单元格[1].find('a').text
　　运动 = 细胞[2].find('a').text
　　视图 = 单元格[3].text.strip('\n')
　　在这里，我们将各种单元格清理为纯文本。清除的值保存在其列名下的变量中。
　　print('\n--------干净--------\n')
　　打印（排名）
　　打印（页面名称）
　　打印（运动）
　　打印（视图）
　　complete_row.append（[排名，页面名称，运动，视图]）
　　在这里，我们将这些值添加到行列表中。然后输出清理后的值。
　　- - - -细胞 - - - -
　　[13
　　, 康纳·麦格雷戈
　　， 混合武术
　　, 43
　　]
　　- - - -干净的 - - - -
　　13
　　康纳麦格雷戈
　　混合武术
　　43
　　以下将其转换为数据结构：
　　headers = ['Rank', 'Name', 'Sport', 'Views Mil']
　　df = pd.DataFrame(complete_row, columns=headers)
　　df
　　
　　现在，您拥有可以在机器学习项目中使用的 pandas 数据结构。您可以使用自己喜欢的库来拟合模型数据。
　　关于作者：
　　Tobi Olabode 对技术感兴趣，目前专注于机器学习。
　　原文链接：
　　网页链接
　　
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　　从网页抓取数据(
捕获异常时应的异常写法：捕获父类的父类异常)
　　from urllib import request,error
try:
#此处访问了一个不存在的网页
response = request.urlopen('https://cuiqingcai.com/indea.html')
except error.HTTPError as e:
print(e.reason)
print(e.code)
print(e.headers)
　　
　　2）因为URLError类是HTTPError的父类，所以在捕获异常的时候，应该选择先捕获子类的异常，再捕获父类的异常。它是这样写的：
　　from urllib import request,error
try:
response = request.urlopen('https://cuiqingcai.com/indea.html')
#先捕获子类异常
except error.HTTPError as e:
print(e.reason)
print(e.code)
print(e.headers)
#后捕获父类异常
except error.URLError as e:
print(e.reason)
#用else来处理正常的逻辑
else:
print("Request Successfully")
　　上面的案例是一个很好的异常处理格式。
　　3）有时，reason 属性返回的不一定是字符串，而是对象。
　　import socket
import urllib.request
import urllib.error
try:
response = urllib.request.urlopen('https://www.baidu.com',timeout=0.01)
except urllib.error.URLError as e:
print(type(e.reason))
if isinstance(e.reason,socket.timeout):
print('Time Out')
　　
　　设置超时时间0.01秒，强制抛出超时异常。从运行结果可以看出，reason属性的类型是socket.timeout类，所以可以使用isinstance()方法判断其类型，进行更细致的针对性处理。
　　解析模块
　　urllib 库中的 parse 模块定义了处理 URL 的标准接口，例如提取、合并和链接 URL 的各个部分。支持以下协议的URL处理：file、ftp、gopher、hdl、http、https、imap、mailto、mms、news、prospero、rsync、rtsp、rtspu、sftp、sip、sips、snews、svn、svn+shh ，远程登录，wais。
　　1. urlparse()
　　urlparse() 方法可以实现 URL 的识别和分割。API使用如下：
　　urllib.parse.urlparse(urlstring,scheme='',allow_fragments=True)
　　其中，urlstring参数为必填项，其余可选。
　　urlparse()方法的返回结果是一个ParseResult类型的对象，它收录6部分，分别是scheme（协议）、netloc（域名）、path（访问路径）、params（参数）、query（查询条件，一般使用 GET 类型的 URL），片段（锚点）。通用 URL 将由这 6 个部分组成。
　　1）urlparse() 方法的基本用法，用于解析 URL。
　　from urllib.parse import urlparse
result = urlparse('http://www.baidu.com/index.htm ... %2339;)
print(type(result))
print(result)
　　
　　2）如果指定了scheme参数并且URL中不收录scheme参数，解析时会使用scheme参数指定的协议。
　　from urllib.parse import urlparse
result = urlparse('www.baidu.com/index.html;user?id=5#comment',scheme='http')
print(result)
　　
　　由于URL中不收录scheme，而协议是通过scheme参数指定的，从运行结果可以看出解析时使用的是scheme指定的协议，但是由于URL中没有指定scheme，解析的 netloc 为空。
　　3） 如果URL中收录scheme，同时指定了scheme参数，解析时默认使用URL中的scheme。
　　from urllib.parse import urlparse
result = urlparse('http://www.baidu.com/index.htm ... 39%3B,scheme='https')
print(result)
　　
　　从运行结果可以看出，URL中的scheme是用来解析的。
　　4）如果 allow_fragments 为 False，则 URL 中收录的片段将被解析为路径、参数或查询的一部分。
　　from urllib.parse import urlparse
result = urlparse('http://www.baidu.com/index.htm ... 39%3B,allow_fragments=False)
print(result)
　　
　　可以看出，fragment被解析为query的一部分，fragment为空。如果 URL 不收录参数和查询：
　　from urllib.parse import urlparse
result = urlparse('http://www.baidu.com/index.htm ... 39%3B,allow_fragments=False)
print(result)
　　
　　可以看出，当URL不收录params和query时，fragment被解析为路径的一部分，fragment为空。
　　5）urlparse()的返回结果ParseResult实际上是一个元组，可以通过索引顺序或者属性名来获取。
　　from urllib.parse import urlparse
result = urlparse('http://www.baidu.com/index.html#comment',allow_fragments=False)
#打印：http http www.baidu.com www.baidu.com
print(result.scheme,result[0],result.netloc,result[1])
　　2. urlunparse()
　　urlparse() 的相反方法是 urlunparse()，用于构造 URL。接收到的参数是一个可迭代的对象（如列表、元组等），长度必须为6，否则会抛出参数数量不足或过多的问题。
　　from urllib.parse import urlunparse
data = ['http','www.baidu.com','index.html','user','a=6','comment']
#打印：http://www.baidu.com/index.html;user?a=6#comment
print(urlunparse(data));
　　3. urlsplit( )
　　urlsplit()方法和urlparse()方法类似，只是urlsplit()方法不单独解析params部分，而是解析成path部分。
　　from urllib.parse import urlsplit
result = urlsplit('http://www.baidu.com/index.htm ... %2339;)
#打印：SplitResult(scheme='http', netloc='www.baidu.com', path='/index.html;user', query='id=5', fragment='comment')
print(result)
　　它返回一个SplitResult类型的对象，它实际上是一个元组类型，所以你可以使用属性来获取值，也可以使用索引来获取它。
　　from urllib.parse import urlsplit
result = urlsplit('http://www.baidu.com/index.htm ... %2339;)
#打印：http
print(result.scheme)
#打印：http
print(result[0])
　　4. urlunsplit()
　　urlsplit() 的相反方法是 urlunsplit()，它用于构造 URL。接收到的参数是一个可迭代对象（如列表、元组等），长度必须为5，否则会抛出参数数量不足或过多的问题。
　　from urllib.parse import urlunsplit
data = ['http','www.baidu.com','index.html','a=6','comment']
#打印：http://www.baidu.com/index.html?a=6#comment
print(urlunsplit(data))
　　5. urljoin( )
　　除了使用 urlunparse( ) 和 urlunsplit( ) 方法构造 URL 之外，您还可以使用 urljoin( ) 方法构造 URL。使用urljoin()方法时，提供一个base_url（base URL）作为第一个参数，新的URL作为第二个参数，该方法会分析base_url中的scheme、netloc和path这三个内容URL的缺失部分补充，最后补充后的网址。
　　from urllib.parse import urljoin
print(urljoin('http://www.baidu.com','FAQ.html'))
print(urljoin('http://www.baidu.com','https://cuiqingcai.com/FAQ.html'))
print(urljoin('http://www.baidu.com/about.html','https://cuiqingcai.com/FAQ.html'))
print(urljoin('http://www.baidu.com/about.html','https://cuiqingcai.com/FAQ.html?question=2'))
print(urljoin('http://www.baidu.com/about.html','https://cuiqingcai.com/index.php'))
print(urljoin('http://www.baidu.com','?category=2#comment'))
print(urljoin('www.baidu.com','?category=2#comment'))
print(urljoin('www.baidu.com#comment','?category=2'))
　　
　　可以发现base_url提供了三种内容scheme，netloc和path。如果新网址中不存在这三项，则进行补充；如果它们已经存在于新 URL 中，它们将不会被替换。base_url 中的参数、查询和片段不起作用。
　　6. urlcode( )
　　urlencode() 方法在构造请求参数时使用。
　　1）在GET请求方法中构造请求参数。
　　from urllib.parse import urlencode
params = {
'name':'germey',
'age':22
}
base_url = 'http://www.baidu.com?'
url = base_url+urlencode(params)
#打印：http://www.baidu.com?name=germey&age=22
print(url)
　　2）在POST请求方法中构造请求参数。
　　import urllib.request
from urllib.parse import urlencode
params = {
'name':'germey',
'age':22
}
data = bytes(urlencode(params),encoding='utf-8')
response = urllib.request.urlopen('http://httpbin.org/post',data=data)
print(response.read())
　　7. parse_qs( )
　　parse_qs() 方法可以将表示参数的字符串转换回字典。
　　from urllib.parse import parse_qs
query = 'name=germey&age=22'
#打印：{'name': ['germey'], 'age': ['22']}
print(parse_qs(query))
　　8. parse_qsl( )
　　类似于 parse_qs() 方法，它将表示参数的字符串转换为元组列表。
　　from urllib.parse import parse_qsl
query = 'name=germey&age=22'
#打印：[('name', 'germey'), ('age', '22')]
print(parse_qsl(query))
　　返回的结果是一个列表，列表中的每个元素都是一个元组，元组的第一个内容是参数名，第二个内容是参数值。
　　9. 引用()
　　quote() 方法可以将内容转换为 URL 编码格式。URL中有中文参数时，会造成乱码。在这种情况下，您可以使用 quote() 方法将其转换为 URL 编码。
　　from urllib.parse import quote
keyword = '你好'
url = 'https://www.baidu.com/s?wd='+quote(keyword)
#打印：https://www.baidu.com/s?wd=%E4%BD%A0%E5%A5%BD
print(url)
　　10. 取消引用（）
　　unquote() 对应于 quote() 方法，可以解码 URL 编码的字符串。
　　from urllib.parse import unquote
url = 'https://www.baidu.com/s%3Fwd%3 ... 39%3B
#打印：https://www.baidu.com/s?wd=你好
print(unquote(url))
　　机器人解析器模块
　　使用urllib库中的robotparser模块，可以实现对网站Robots协议的解析。
　　1. 机器人协议
　　Robots 协议也称为爬虫协议和机器人协议。它的全称是Robots Exclusion Protocol，用来告诉爬虫和搜索引擎哪些页面可以爬取，哪些页面不能爬取。它通常是一个名为 robots.txt 的文本文件，通常放在 网站 的根目录下。搜索爬虫访问站点时，首先会检查站点根目录下是否存在robots.txt文件。如果存在，则搜索爬虫将根据其中定义的爬取范围进行爬取；如果没有找到该文件，搜索爬虫将访问所有可直接访问的页面。
　　1）robots.txt 文件示例 1、所有爬虫都不能爬取任何页面，但是公共目录可以爬取。
　　User-agent:*
Disallow:/
Allow:/public/
　　2）robots.txt 文件示例 2. 禁止爬虫爬取任何目录。
　　User-agent:*
Disallow:/
　　3）robots.txt 文件示例 3. 允许爬虫爬取任何页面。
　　User-agent:*
Disallow:
　　4）robots.txt 文件示例。只允许名为 WebCrawler 的爬虫爬取任何页面，不允许其他爬虫爬取任何页面。
　　User-agent:WebCrawler
Disallow:
User-agent:*
Disallow:/
　　2. 爬虫名称
　　爬虫有名字，常用的搜索爬虫名字和对应的网站。
　　爬虫名称属于网站
　　百度蜘蛛
　　百度
　　谷歌机器人
　　谷歌
　　360蜘蛛
　　360搜索
　　游道机器人
　　有道
　　ia_archiver
　　亚历克萨
　　小型摩托车
　　阿尔塔维斯塔
　　3. 使用机器人解析模块
　　robotsparse模块提供了一个RobotFileParser类，可以根据网站的robots.txt文件判断爬虫是否有权限爬取这个网页。这个类使用简单，在构造函数中传入robots.txt的链接即可。
　　urllib.robotparser.RobotFileParser(url='')
　　url 参数是可选的。如果构造时没有传入url，也可以通过set_url()方法设置。RobotFileParser类的常用方法如下：
　　1）判断简书的某些网页是否可以爬取。
　　from urllib.robotparser import RobotFileParser
rp = RobotFileParser()
#设置robots.txt文件的路径
rp.set_url('https://www.jianshu.com/')
#执行读取分析操作
rp.read()
#判断是否可爬
print(rp.can_fetch('*','https://www.jianshu.com/p/b67554025d7d'))
print(rp.can_fetch('*','https://www.jianshu.com/search ... %2339;))
　　
　　2）使用 parse() 方法执行读取和解析操作。
　　from urllib.robotparser import RobotFileParser
from urllib.request import urlopen
rp = RobotFileParser()
#通过urlopen()直接打开百度的robots.txt文件并交给RobotFileParser进行分析
rp.parse(urlopen('https://www.baidu.com/robots.txt').read().decode('utf-8').split('\n'))
#判断是否可爬
print(rp.can_fetch('*','https://www.baidu.com/p/b67554025d7d'))
print(rp.can_fetch('*','https://www.baidu/search%3Fq%3 ... %2339;))
　　有时，判断是否可以爬取时返回False，或者爬虫运行时出现403拒绝服务。发送请求时，在请求头中设置 User-Agent 和 Host 可能会返回 True。 查看全部

　　从网页抓取数据(
近30天Python第三方库下载量居然高达2亿！小编查了查)
　　
　　
　　前言
　　最近有读者分享了一个网站，可以用来查看Python第三方库的信息，包括库的介绍版本、近30天的总下载量、pip下载量过去 30 天：
　　
　　我搜索了资料。Python语言的第三方库超过12万个，几乎涵盖了信息技术的所有领域。
　　小编自己安装第三方库的时候，用pip基本可以解决，但是有时候有些库不能用pip安装，所以我下载whl文件安装。
　　小编下载的whl文件都是从下面的网站下载的，比较全，包括很多库，基本都能找到需要的库：
　　~gohlke/pythonlibs/
　　
　　从这个网站爬取所有库名，爬取该库过去30天的下载量，并描述简要信息。
　　虽然很多库不知道自己是做什么的，也没有使用过，但是可以根据数据分析出哪些流行的第三方库，描述一下介绍涉及到哪个方向。
　　数据采集
　　先从第三方库网站爬取所有库名，然后爬取各个库近30天的下载量，描述信息，最后保存数据。整个逻辑并不难。完整的源码在文末获取：
　　
　　
　　可视化
　　近30天下载量降序排序，第三方库下载量最高高达2亿！
　　小编查了一下，这个库是web开发相关的库：
　　
　　
　　我们通过词云图直接看近30天第三方库下载量的主要分布：
　　
　　上面提到的botocore是一个web相关的库，boto3也是。
　　setuptools 是 pip 安装的必备模块。大概率是环境有问题，无法安装包，所以我先下载这个。
　　然后就可以看到爬虫熟悉的urllib3和requests这两个库了。近年来，爬虫逐渐进入大众视野，引起了很多人的兴趣。
　　还有pandas、numpy数据处理库、机器学习、大数据最热门词汇。这两个库更常用于 Python 中的数据处理和清洗。
　　其他库我就不多说了。第三方库太多了。从那网站到采集再到1700多个库名，通过所有的描述信息，看看哪些方向涉及的最多。：
　　
　　io，文件读写文件数据流，貌似会涉及很多模块。
　　image、img 图像图像、绘制图表、图像处理等的各种库，现在有很多，比如典型的matplotlib、PIL、seaborn、pyecharts等。可视化数据，图像数据处理也是一个比较热门的方向。
　　数据可以让人联想到数据时代。Python在处理采集数据方面有一定优势，所以爬虫相关的请求、urllib3、数据相关的pandas、numpy的下载量都比较高。
　　. . . . . .
　　2022年了，祝你新年快乐，找到你感兴趣的方向，一路前行~
　　感兴趣的读者可以继续探索探索。
　　源码获取
　　扫描下方二维码，在公众号对话框回复关键词“包”即可获取
　　结尾
　　读者交流群已成立，找我并备注“交流”，即可加入我们~
　　听说“看”的人更好看~
　　关注小编~小编给大家分享爬虫、数据分析和可视化的内容~ 查看全部

　　从网页抓取数据(本发明公开了一种的访问策略基于IP级的网页)
　　摘要：本发明公开了一种在网站中从多个不同IP的服务器抓取网页的方法和系统。本发明首先为客户端的网页抓取任务分配目标网站服务器IP。网页抓取任务包括要抓取的网页的网页地址；礼貌的访问条件；如果满足，则使用该IP与服务器建立连接，并从服务器抓取该网页地址的网页。本发明的访问策略基于IP级别，更容易控制采集工作线程礼貌地访问网站；通过缓存DNS，同时使用多个IP，优先分配最快的IP，极大地提高了网页抓取效率；当目标 网站
　　抽象的：
　　申请人：
　　申请人：UNIV PEKING FOUNDER GROUP CO; 北京大学；北京方正电子有限公司
　　地址：北京市海淀区成府路100871号*******（隐藏）
　　发明人（设计师）：
　　发明人：李向军；于晓明；杨建武；吴新丽
　　主要分类号：H04L29/08(2006.01)I
　　分类号： 查看全部

　　从网页抓取数据(如何从数据中挖掘价值不同常见的网络数据抓取方法)
　　本文链接：/BAZHUAYUdata/article/details/101072022
　　互联网上有大量数据。如何捕捉这些零散的数据并存储在公司数据库中？如何从数据中挖掘价值，洞察市场发展方向，助力业务持续增长？
　　本文将分享几种常见的网络数据采集方法，并展示多个真实的数据应用实例，希望对大家有所帮助。
　　1. 内容聚合
　　对于大多数媒体网站来说，实时访问互联网上的大量信息/新闻是非常重要的。网络数据采集可以监控各种新闻门户网站和主流社交媒体，通过关键词搜索等方式实时获取更新数据。
　　使用内容聚合的另一个示例是业务组。例如，招标团队。借助网络数据采集，可以自动采集每次招标网站更新的、与业务相关的招标项目信息，以便及时跟进，快速发现商机。
　　2. 竞争对手监控
　　电子商务从业者需要时刻关注竞争对手的情况，调整自己的经营策略。网络数据采集可以实时监控竞争对手官网、店铺等网页的信息，包括产品更新、促销活动、客户评价等。
　　电子商务领域的竞争日趋激烈，挖掘细分市场是一条出路。网络数据采集将有助于通过产品细节挖掘细分市场，提高品牌知名度和交易量。同时，可以通过分析捕获的数据来合理定价产品。
　　3. 情绪分析
　　用户生成的文本内容是情感分析的基础。此类数据主要是评论、意见或投诉，通常在以消费者为中心的产品、服务或特定事件（例如音乐、电影和书籍）中生成。通过部署多个网络爬虫工具，您可以轻松地从不同的网站 获取所有这些信息。
　　4. 市场研究
　　几乎每家公司都需要进行市场调查。互联网上可以提供不同类型的数据，包括产品信息、标签、社交媒体或其他平台上的产品评论、新闻等。使用传统数据采集方法进行市场调查既费时又费钱任务。到目前为止，如果您需要采集大量数据进行市场调查，网络数据提取是最简单的方法。
　　5. 机器学习
　　与情感分析一样，可用的网络数据是机器学习的高质量材料。标记和提取内容以及从元数据字段和值中提取实体是自然语言处理的源头。类别和标签信息可用于完成统计标签或聚类系统。Web 数据捕获可以帮助您以更高效、更准确的方式获取数据。
　　网络数据采集工具和方法
　　到目前为止，从网页中提取数据的最佳方法是将数据抓取项目外包给 DaaS 提供商。拥有必要的专业知识和基础设施来捕获数据。这样，也可以完全免除网络爬虫的责任。
　　还有一种更简单的方式来完成项目——使用网络爬虫！我们在之前的博客中介绍了很多工具。所有工具都有其优点和缺点，它们在某些方面更适合不同的人。优采云 是为非程序员创建的，比任何其他网络数据抓取工具都更容易使用。通过浏览一些教程，你可以零基础轻松掌握。
　　网络爬虫最灵活的方法是编写自己的爬虫程序。大多数网页抓取工具都是用 Python 编写的，以进一步简化采集数据的过程。但是对于大多数人来说，编写爬虫并不容易。 查看全部

　　从网页抓取数据(是不是的博客-程序员宝宝_内存分布图C语言内存分布)
　　委派和工作中的事件有什么区别？_haozige888的博客程序员宝贝
　　一：背景讲故事 前几天，公司的一个女孩问我，活动和委托有什么区别？让我从心底叹息。小时候经常被面试官问到。现在我年纪大了，经常受到年轻一代的欢迎。好像逃不掉我的编码生涯之前是跑不掉的，但是奇怪的是，这个问题被问到的时候，发现很多人都用过：Event是一个特别委托来总结的，有意思吗？我想这句话可能来自于网上对面试问题的回答。我将尝试彻底总结它。二：活动真的是特约吗？猫捉老鼠的经典案例。想知道两者是什么关系吗？你必须先有一些基本的代码，
　　合并排序_zhangfuzhi123的博客-程序员分享
　　归并排序分为三个步骤，将两个已排序数组合并为一个已排序数组，将二维数组的元素压缩为一半，构造归并排序方法1、将两个已排序数组合并为一个已排序数组 public static int[] mergeArr(int[] arr1, int[] arr2) {int[] result=new int[arr1.length + arr2.length]; int startA...
　　C语言内存分布图_liuchunjie11的博客-程序员求
　　原C语言内存分布文章在此：一. 学习前先看一下ELF文件。ELF 分为三种：.o 可重定位文件（relocalble files）、可执行文件和共享库（shared library）。三种格式在结构上基本相同，但每种格式都不同。让我们从整体上看一下这 3 种格式...
　　Java多线程系列-《基础》08-join()_Laputa_Spring-程序员
　　小结本章我们将介绍Thread中的join()方法。涉及的内容包括：1.join()介绍2.join()源码分析（基于JDK1.7.0_40)3. join() 转载示例请注明出处：1. join() 介绍了join()在Thread.java中定义，join()的作用：让“主线程”等待“子线程”。 ..
　　删除二叉树（BST树）中的节点（3种情况的全解）_Zxn，天狼星荣耀之路
　　现在有一个二叉搜索树如下： 如果我们需要删除一个节点，并且删除后仍然满足二叉搜索树的数据排序策略。这时候的删除操作可以分为以下三种情况。以下情况1：节点没有左子树。如图：一棵没有左子树的二叉树，这种情况下如果删除节点，可以根据节点的位置分为三种处理方式。删除根节点如下：删除根节点也就是删除节点5，此时只需将根节点的指针指向其右子树节点即可。删除叶子节点如下图： 如果删除的节点是叶子节点
　　Android：JNI_Arthur__yan 博客程序员寻求的基本原理
　　在Android Framework中，上层Java和底层C/C++可以通过JNI有机结合。JNI 提供了一系列接口，允许 Java 类与其他编程语言（如 C/C++）编写的应用程序、模块和库一起使用。互动操作。通过JNI在Java代码中调用C函数的步骤如下：1.编写Java代码2.编译Java代码3.生成C语言头文件4.编写C代码< @5. 生成 C 共享库 6. 云 查看全部

　　从网页抓取数据(用脚本将获取信息上获取2018年100强企业的信息)
　　（点击上方公众号，快速关注，一起学习Python）
　　编译：Ou Shave
　　数据科学家的首要任务是进行网络爬虫。那时，我对使用代码从网站获取数据的技术一无所知。它恰好是最合乎逻辑和最简单的数据来源。经过几次尝试，网络爬行对我来说几乎是本能的。今天，它已成为我几乎每天都在使用的少数技术之一。
　　在今天的文章中，我会用几个简单的例子来给大家展示一下如何爬取一个网站——比如从Fast Track获取2018年排名前100的公司信息。使用脚本实现信息获取过程的自动化，不仅可以节省人工整理的时间，还可以将企业所有数据整理成结构化的文件，以便进一步分析查询。
　　看版本太长：如果你只是想要一个最基本的Python爬虫程序的示例代码，本文用到的所有代码都在GitHub()上，欢迎大家来取。
　　准备工作
　　每次你打算用 Python 做某事时，你问的第一个问题应该是：“我需要使用什么库”。
　　有几个不同的库可用于网络抓取，包括：
　　今天我们计划使用 Beautiful Soup 库。您只需要使用 pip（Python 包管理工具）即可轻松将其安装到您的计算机上：
　　
　　安装完成后，我们就可以开始了！
　　检查网页
　　为了确定要抓取网页的哪些元素，首先需要检查网页的结构。
　　以 Tech Track 前 100 名公司 (%3A//www.fasttrack.co.uk/league-tables/tech-track-100/league-table/) 为例。您可以右键单击表格并选择“考试”。在弹出的“开发者工具”中，我们可以看到页面上的每个元素以及其中收录的内容。
　　
　　
　　在要查看的网页元素上右击，选择“check”查看具体的HTML元素内容
　　由于数据是存放在表中的，所以只需要几行代码就可以直接得到完整的信息。如果您想自己练习抓取网页内容，这是一个很好的例子。但请记住，实际情况往往并非如此简单。
　　在此示例中，所有 100 个结果都收录在同一页面上，并由标签分隔成行。但是，在实际的爬取过程中，很多数据往往分布在多个不同的页面上。您需要调整每个页面显示的结果总数或遍历所有页面以捕获完整数据。
　　在表格页面，可以看到一个收录全部100条数据的表格，右键点击选择“检查”，可以很容易的看到HTML表格的结构。收录内容的表格的主体在这个标签中：
　　
　　每一行都在一个标签中，也就是我们不需要太复杂的代码，只要一个循环，就可以读取所有的表数据并保存到文件中。
　　注意：您还可以通过检查当前页面是否发送了HTTP GET请求并获取该请求的返回值来获取页面显示的信息。因为 HTTP GET 请求往往可以返回结构化数据，例如 JSON 或 XML 格式的数据，以方便后续处理。您可以在开发者工具中点击Network类别（如果需要，您只能查看XHR标签的内容）。这时候可以刷新页面，这样页面上加载的所有请求和返回的内容都会在Network中列出。此外，您还可以使用某种REST客户端（例如Insomnia）发起请求并输出返回值。
　　
　　刷新页面后，更新Network标签的内容
　　使用 Beautiful Soup 库处理网页的 HTML 内容
　　熟悉了网页的结构，了解了需要爬取的内容后，我们终于拿起代码开始工作了~
　　首先要导入代码中需要用到的各个模块。我们上面已经提到过 BeautifulSoup，这个模块可以帮助我们处理 HTML 结构。下一个要导入的模块是urllib，负责连接目标地址，获取网页内容。最后，我们需要能够将数据写入CSV文件并保存在本地硬盘上，因此我们需要导入csv库。当然，这不是唯一的选择。如果要将数据保存为json文件，则需要相应地导入json库。
　　
　　接下来，我们需要准备需要爬取的目标网址。如上所述，这个页面已经收录了我们需要的所有内容，所以我们只需要复制完整的 URL 并将其赋值给变量即可：
　　
　　接下来我们可以使用urllib连接这个URL，将内容保存在page变量中，然后使用BeautifulSoup对页面进行处理，并将处理结果保存在soup变量中：
　　
　　这时候可以尝试打印soup变量，看看处理后的html数据是什么样子的：
　　
　　如果变量内容为空或者返回一些错误信息，则表示可能无法正确获取网页数据。您可能需要在 urllib.error() 模块中使用一些错误捕获代码来查找可能的问题。
　　查找 HTML 元素
　　由于所有内容都在表格中（
　　tag)，我们可以在soup对象中搜索需要的表，然后使用find_all方法遍历表中的每一行数据。
　　如果您尝试打印出所有行，则应该有 101 行-100 行内容，加上一个标题。
　　
　　看看打印出来的内容，如果没有问题，我们可以用一个循环来获取所有的数据。
　　如果打印出soup对象的前2行，可以看到每一行的结构是这样的：
　　
　　如您所见，该表共有 8 列，分别为 Rank、Company、Location、Year End、Annual Sales Rise、Latest Sales（今年的销售额）、Staff（员工人数）和 Comments（备注）。
　　这些是我们需要的数据。
　　这个结构在整个网页中是一致的（但在其他网站上可能没有这么简单！），所以我们可以再次使用find_all方法通过搜索元素逐行提取数据，就是存储在变量中，以后可以写入 csv 或 json 文件。
　　遍历所有元素并将它们存储在变量中
　　在Python中，如果需要处理大量数据，需要写入文件，list对象非常有用。我们可以先声明一个空的列表，填入初始的header（供以后在CSV文件中使用），后面的数据只需要调用list对象的append方法即可。
　　
　　这将打印出我们刚刚添加到列表对象行中的第一行标题。
　　您可能会注意到，我输入的标题中的列名称比网页上的表格多几个，例如网页和说明。请仔细看上面打印的汤变量数据——在数据的第二行第二列，不仅有公司名称，还有公司网站和简要说明。所以我们需要这些额外的列来存储这些数据。
　　接下来，我们遍历所有 100 行数据，提取内容，并将其保存到列表中。
　　如何循环读取数据：
　　
　　因为第一行数据是html表格的表头，我们可以跳过阅读。因为header使用了标签，没有使用标签，所以我们简单的查询标签中的数据，丢弃空值。
　　接下来，我们读取数据的内容并赋值给变量：
　　
　　如上代码所示，我们将8列的内容依次存入8个变量中。当然，有些数据的内容需要清理，去除多余的字符，导出需要的数据。
　　数据清洗
　　如果我们把company变量的内容打印出来，可以发现它不仅收录了公司名称，还收录了include和description。如果我们把sales变量的内容打印出来，可以发现里面还有一些备注等需要清除的字符。
　　
　　我们想把公司变量的内容分成两部分，公司名称和描述。这可以在几行代码中完成。再看一下对应的html代码，你会发现这个单元格里还有一个元素，里面只有公司名。此外，还有一个链接元素，其中收录指向公司详细信息页面的链接。以后会用到！
　　
　　为了区分公司名称和描述这两个字段，我们然后使用find方法读取元素中的内容，然后删除或替换公司变量中对应的内容，这样就只有描述了留在变量中。
　　要删除sales变量中多余的字符，我们可以使用一次strip方法。
　　
　　我们最不想保存的是公司的 网站 链接。如上所述，在第二列中有一个指向公司详细信息页面的链接。每个公司的详细信息页面上都有一个表格。在大多数情况下，表格中有一个到公司的链接网站。
　　
　　在公司详细信息页面上查看表格中的链接
　　为了抓取每个表中的 URL 并将其保存在变量中，我们需要执行以下步骤：
　　在原来的快速通道页面，找到您需要访问的公司详细信息页面的链接。
　　发起指向公司详细信息页面链接的请求
　　使用 Beautifulsoup 处理得到的 html 数据
　　找到您需要的链接元素
　　如上图所示，看了几个公司详情页，你会发现公司的网址基本都在表格的最后一行。所以我们可以找到表格最后一行的元素。
　　
　　同理，最后一行可能没有链接。所以我们添加了一个 try...except 语句，如果找不到 URL，则将该变量设置为 None。在我们将所有需要的数据都存储在变量中之后（还在循环体中），我们可以将所有变量整合到一个列表中，然后将这个列表附加到我们上面初始化的行对象的末尾。
　　
　　在上面代码的最后，我们在循环体完成后打印了行的内容，以便您在将数据写入文件之前再次检查。
　　写入外部文件
　　最后，我们将上面得到的数据写入外部文件，方便后续的分析处理。在 Python 中，我们只需要简单的几行代码就可以将列表对象保存为文件。
　　
　　最后，让我们运行这个python代码。如果一切顺利，您会在目录中找到一个收录 100 行数据的 csv 文件。你可以用python轻松阅读和处理它。
　　总结
　　在这个简单的 Python 教程中，我们采取了以下步骤来抓取网页内容：
　　连接并获取网页内容
　　使用 BeautifulSoup 处理获取的 html 数据
　　循环搜索soup对象中需要的html元素
　　进行简单的数据清理
　　将数据写入csv文件
　　如果有什么不明白的，请在下方留言，我会尽力解答！
　　附件：本文所有代码()
　　祝您的爬虫之旅有一个好的开始！
　　编译源：
　　（完）
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　　专注“Python事物”，做全栈开发工程师
　　
　　
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　　从网页抓取数据(从哪些地方对网站日志进行分析与诊断的诊断呢？)
　　作为SEO人员，如果不分析和诊断网站日志，那是可悲的。日志分析其实就是对搜索引擎蜘蛛的日常爬行痕迹进行正确的数据诊断，从而进行合理的优化。那么，我们应该在哪里分析和诊断网站日志？
　　1、搜索引擎蜘蛛的访问
　　搜索引擎访问网站的次数间接反映了网站的权重。为了增加搜索引擎蜘蛛的访问量，站长需要在服务器性能和外链层面进行构建。 ,网站结构、链接入口等路径分析优化。
　　2、搜索引擎蜘蛛花费的总时间
　　搜索引擎蜘蛛的停留时间与网站的结构、服务器响应时间、网站的代码、网站的内容更新等密切相关
　　3、在搜索引擎蜘蛛中爬行
　　其实搜索引擎蜘蛛的停留时间与网站、网站或者内容更新、服务器设置的结构密切相关，因为搜索引擎蜘蛛的抓取量是密切相关的与网站的收录的数量直接相关，蜘蛛爬行的数量越大，网站的收录也会越多。
　　4、搜索引擎蜘蛛的单次访问
　　如果搜索引擎蜘蛛一次抓取更多的网页，说明网站的内容更有价值，网站的结构更有利于搜索引擎蜘蛛的抓取.
　　
　　5、搜索引擎蜘蛛单页抓取停留时间
　　搜索引擎蜘蛛的单页抓取时间与网站页面的抓取速度、页面内容、页面图片大小、页面代码的简洁性等密切相关，为了提高页面加载速度，减少蜘蛛单页的停留时间，从而增加蜘蛛的总抓取量，增加网站收录以增加网站的整体流量@>.
　　6、网站页面抓取
　　一般情况下，搜索引擎蜘蛛在网站停留的时间有限，网站结构的布局很好，为重要页面建立合理的规划，降低重复爬取率页面，为了将蜘蛛引入其他页面，从而增加网站收录的数量。
　　7、网页状态码
　　定期清除页面死链接，促进蜘蛛顺利抓取整个页面，从而提高网页的抓取率。
　　8、网站目录结构爬取
　　一般来说，蜘蛛的主要爬取目录会与网站的key列保持一致，以提高网站重要列收录、weight和关键词 ，我们需要从外链和内链层面调整优化方案。当遇到不需要收录或者不需要爬取的列时，我们需要使用robots标签来提醒蜘蛛不要爬取。
　　只有不断分析诊断网站的日志，我们才能知道我们发布的外链是否有效，我们购买的空间是否稳定，蜘蛛喜欢或不喜欢哪些页面，我们有哪些内容需要更新等等——系列优化结果。 查看全部

　　从网页抓取数据(如何应对数据匮乏的问题？最简单的方法在这里)
　　作者|LAKSHAY ARORA编译|弗林源|analyticsvidhya
　　概述介绍
　　我们的数据太少，无法构建机器学习模型。我们需要更多数据！
　　如果这句话听起来很熟悉，那么您并不孤单！希望得到更多的数据来训练我们的机器学习模型是一直困扰着人们的问题。我们无法获得可以直接在数据科学项目中使用的 Excel 或 .csv 文件，对吗？
　　那么，如何解决数据稀缺的问题？
　　实现这一目标的最有效和最简单的方法之一是通过网络抓取。我个人认为网络抓取是一种非常有用的技术，可以从多个 网站 采集数据。现在，一些 网站 还为您可能想要使用的许多不同类型的数据提供 API，例如推文或 LinkedIn 帖子。
　　
　　但有时您可能需要从不提供特定 API 的 网站 采集数据。这是网页抓取功能派上用场的地方。作为数据科学家，您可以编写一个简单的 Python 脚本并提取您需要的数据。
　　因此，在本文中，我们将学习网页抓取的不同组件，然后直接学习 Python 以了解如何使用流行且高效的 BeautifulSoup 库执行网页抓取。
　　我们还为本文创建了一个免费课程：
　　请注意，网络抓取受许多准则和规则的约束。并不是每一个网站都允许用户抓取内容，所以有一定的法律限制。在尝试此操作之前，请确保您已阅读 网站 的 网站 条款和条件。
　　内容
　　3 个流行的 Python 网络爬虫工具和库
　　网页抓取组件
　　CrawlParse 和 TransformStore
　　从网页中抓取 URL 和电子邮件 ID
　　抓取图片
　　页面加载时获取数据
　　3 个流行的 Python 网络爬虫工具和库
　　您将在 Python 中遇到多个用于网页抓取的库和框架。以下是三种用于高效完成任务的流行工具：
　　美汤
　　Scrapy
　　硒
　　网页抓取组件
　　这是对构成网络爬行的三个主要组件的出色描述：
　　
　　让我们详细了解这些组件。我们将使用 goibibo网站 来抓取酒店的详细信息，例如酒店名称和每个房间的价格，以实现这一点：
　　
　　注意：请始终遵循目标网站的robots.txt文件，也称为robots排除协议。这可以告诉网络机器人不要抓取哪些页面。
　　
　　因此，我们可以从目标 URL 中抓取数据。我们很高兴编写我们的网络机器人脚本。开始吧！
　　第 1 步：爬行（爬行）
　　网络爬虫的第一步是导航到目标网站并下载网页的源代码。我们将使用请求库来做到这一点。 http.client 和 urlib2 是另外两个用于发出请求和下载源代码的库。
　　下载网页源代码后，我们需要过滤需要的内容：
　　"""
Web Scraping - Beautiful Soup
"""
# importing required libraries
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
# target URL to scrap
url = "https://www.goibibo.com/hotels ... ot%3B
# headers
headers = {
'User-Agent': "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/77.0.3865.90 Safari/537.36"
}
# send request to download the data
response = requests.request("GET", url, headers=headers)
# parse the downloaded data
data = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
print(data)
　　第 2 步：解析和转换（Parse and Transform）
　　网页抓取的下一步是将此数据解析为 HTML 解析器。为此，我们将使用 BeautifulSoup 库。现在，如果您注意到我们的着陆页，就像大多数页面一样，特定酒店的详细信息在不同的卡片上。
　　因此，下一步将是从完整的源代码中过滤卡片数据。接下来，我们将选择卡片，然后单击“检查元素”选项以获取该特定卡片的源代码。您将获得以下内容：
　　
　　所有卡片的类名都是一样的。我们可以通过传递标签名称和属性（例如标签）来获取这些卡片的列表。名称如下：
　　# find all the sections with specifiedd class name
cards_data = data.find_all('div', attrs={'class', 'width100 fl htlListSeo hotel-tile-srp-container hotel-tile-srp-container-template new-htl-design-tile-main-block'})
# total number of cards
print('Total Number of Cards Found : ', len(cards_data))
# source code of hotel cards
for card in cards_data:
print(card)
　　
　　我们从网页的完整源代码中过滤掉了卡片数据，这里的每张卡片都收录有关单个酒店的信息。仅选择酒店名称，执行“检查元素”步骤，并对房价执行相同操作：
　　
　　现在，对于每张卡，我们必须找到上面的酒店名称，这些名称只能来自
　　从标签中提取。这是因为每张卡片和费率只有一个标签、标签和类别名称：
　　# extract the hotel name and price per room
for card in cards_data:
# get the hotel name
hotel_name = card.find('p')
# get the room price
room_price = card.find('li', attrs={'class': 'htl-tile-discount-prc'})
print(hotel_name.text, room_price.text)
　　
　　第 3 步：存储（存储数据）
　　最后一步是将提取的数据存储在 CSV 文件中。在这里，对于每张卡片，我们将提取酒店名称和价格并将其存储在 Python 字典中。然后，我们最终将其添加到列表中。
　　接下来，让我们继续将此列表转换为 Pandas 数据框，因为它允许我们将数据框转换为 CSV 或 JSON 文件：
　　# create a list to store the data
scraped_data = []
for card in cards_data:
# initialize the dictionary
card_details = {}
# get the hotel name
hotel_name = card.find('p')
# get the room price
room_price = card.find('li', attrs={'class': 'htl-tile-discount-prc'})
# add data to the dictionary
card_details['hotel_name'] = hotel_name.text
card_details['room_price'] = room_price.text
# append the scraped data to the list
scraped_data.append(card_details)
# create a data frame from the list of dictionaries
dataFrame = pd.DataFrame.from_dict(scraped_data)
# save the scraped data as CSV file
dataFrame.to_csv('hotels_data.csv', index=False)
　　
　　恭喜！我们已经成功创建了一个基本的网络爬虫。我希望您尝试这些步骤并尝试获取更多数据，例如酒店的类别和地址。现在，让我们看看如何在页面加载时执行一些常见任务，例如抓取网址、电子邮件 ID、图片和抓取数据。
　　从网页中获取 URL 和电子邮件 ID
　　我们尝试使用网络抓取来抓取的两个最常见特征是 网站URL 和电子邮件 ID。我相信你参与过一个需要大量电子邮件 ID 提取的项目或挑战。那么，让我们看看如何在 Python 中抓取这些内容。
　　使用网络浏览器的控制台 查看全部

　　从网页抓取数据(从网页抓取数据可以是简单的开发方式，推荐airflow+go方式)
　　从网页抓取数据可以是简单的开发方式，推荐airflow+go方式。方式主要有三个：网页抓取——html代码，worker写java。go程序——golang。数据存储——数据库。
　　感谢邀请。我也有个大二的学弟说想做app，好像什么都不缺，所以，个人觉得要结合好实践来选择什么语言的好，比如，可以尝试语言+go；可以尝试语言+java；当然，三个都差不多，需要工具链。实际上选择什么语言都没问题，毕竟这是互联网行业，从后端看，都是在go或java中选择即可。
　　数据存储如果你不知道你的数据要存储在哪的话，那是需要考虑的。数据库、各种数据库客户端都是可以考虑的方向。当然，不可忽略你现在的需求，即建立一个不同网站的数据结构，然后可以进行对应的地方添加各种功能。至于你说的课程设计，一般会建议你要用最简单的语言来实现数据库，原因很简单，不会太复杂。另外提醒你一下，三门语言其实都可以，如果你做前端不需要后端开发的话，可以考虑单纯从前端角度看。
　　从中我得出一个结论，确实是你从你的角度来看，觉得java和go比较适合，但，这不意味着你从java和go中选，只是因为看你更看重哪一方面了。不过如果想从事这个行业，两个都应该学好。 查看全部

　　从网页抓取数据(Python中正则表达式的3种抓取其中数据的方法（上）)
　　3种获取数据的方法。首先是正则表达式，然后是流行的 BeautifulSoup 模块，最后是强大的 lxml 模块。
　　1 正则表达式
　　如果您不熟悉正则表达式，或者需要一些提示，那么您可以查看完整的介绍。即使你已经使用过其他编程语言中的正则表达式，我仍然建议你一步一步复习 Python 中正则表达式的编写。
　　由于每一章都可能构建或使用前几章的内容，建议大家按照与本书代码库类似的文件结构进行配置。所有代码都可以从代码库的代码目录运行，这样导入才能正常进行。如果要创建不同的结构，请注意所有其他章节的导入操作都需要更改（例如从以下代码中的chp1.advanced_link_crawler）。
　　当我们使用正则表达式抓取一个国家（或地区）的面积数据时，首先需要尝试匹配``元素中的内容，如下图。
　　>>> import re
>>> from chp1.advanced_link_crawler import download
>>> url = 'http://example.python-scraping.com/view/UnitedKingdom-239'
>>> html = download(url)
>>> re.findall(r'(.*?)', html)
['<img />
',
'244,820 square kilometres',
'62,348,447',
'GB',
'United Kingdom',
'London',
'<a>EU</a>
',
'.uk',
'GBP',
'Pound',
'44',
'@# #@@|@## #@@|@@# #@@|@@## #@@|@#@ #@@|@@#@ #@@|GIR0AA',
'^(([A-Z]d{2}[A-Z]{2})|([A-Z]d{3}[A-Z]{2})|([A-Z]{2}d{2} [A-Z]{
2})|([A-Z]{2}d{3}[A-Z]{2})|([A-Z]d[A-Z]d[A-Z]{2}) |([A-Z]{2}d[A-Z]
d[A-Z]{2})|(GIR0AA))$',
'en-GB,cy-GB,gd',
'<a>IE </a>
']
　　从上面的结果可以看出，多个国家（或地区）属性都使用了``标签。如果我们只想捕获一个国家（或地区）的面积，我们可以只选择第二个匹配元素，如下图。
　　>>> re.findall('(.*?)', html)[1]
'244,820 square kilometres'
　　虽然现在可以使用这个方案，但是如果网页发生变化，该方案很可能会失败。例如，表发生了变化，删除了第二个匹配元素中的区域数据。如果我们现在只抓取数据，我们可以忽略这种可能的未来变化。但是，如果我们希望能够在未来的某个时刻再次捕获数据，我们需要提供更健壮的解决方案，以尽可能避免这种布局更改的影响。为了使正则表达式更加明确，我们还可以添加其父元素。因为这个元素有一个 ID 属性，它应该是唯一的。
　　>>> re.findall('Area:
(.*?)', html)
['244,820 square kilometres']
　　这个迭代版本看起来更好，但是还有很多其他的更新网页的方式，也会让正则表达式不尽人意。例如，将双引号更改为单引号、``在标签之间添加额外的空格或更改 area_label 等。以下是尝试支持这些可能性的改进版本。
　　>>> re.findall('''.*?(.*?)''', html)
['244,820 square kilometres']
　　这种正则表达式虽然更容易适应未来的变化，但存在构建困难、可读性差的问题。此外，还有许多其他细微的布局更改会使正则表达式不令人满意，例如在标签中添加标题属性，或者为 tr 和 td 元素修改其 CSS 类或 ID。
　　从这个例子可以看出，正则表达式为我们提供了一种快速抓取数据的方式，但是这种方式过于脆弱，在网页更新后容易出现问题。幸运的是，有更好的数据提取解决方案，例如我们将在本章中介绍的其他爬虫库。
　　2美汤
　　Beautiful Soup 是一个非常流行的 Python 库，可以解析网页并提供方便的界面来定位内容。如果您还没有安装该模块，您可以使用以下命令安装最新版本。
　　pip install beautifulsoup4
　　使用 Beautiful Soup 的第一步是将下载的 HTML 内容解析成一个 Soup 文档。由于很多网页没有好的HTML格式，Beautiful Soup需要修改其标签的开启和关闭状态。例如，在下面的简单网页列表中，存在属性值周围缺少引号和未关闭标签的问题。
　　
Area
Population
　　如果将 Population 列表项解析为 Area 列表项的子元素，而不是两个并排的列表项，我们在爬行时会得到错误的结果。我们来看看Beautiful Soup是如何处理的。
　　>>> from bs4 import BeautifulSoup
>>> from pprint import pprint
>>> broken_html = 'AreaPopulation
'
>>> # parse the HTML
>>> soup = BeautifulSoup(broken_html, 'html.parser')
>>> fixed_html = soup.prettify()
>>> pprint(fixed_html)

Area

Population


　　我们可以看到使用默认的 html.parser 无法正确解析 HTML。从前面的代码片段可以看出，由于使用了嵌套的li元素，可能会造成定位困难。幸运的是，我们还有其他解析器可供选择。我们可以安装LXML（2.2.将在第3节详细介绍），或者使用html5lib。要安装 html5lib，只需使用 pip。
　　pip install html5lib
　　现在，我们可以重复这段代码，只对解析器进行以下更改。
　　>>> soup = BeautifulSoup(broken_html, 'html5lib')
>>> fixed_html = soup.prettify()
>>> pprint(fixed_html)



Area


Population


　　至此，使用html5lib的BeautifulSoup已经能够正确解析缺失的属性引号和结束标签，并添加了&amp;标签，使其成为一个完整的HTML文档。当您使用 lxml 时，您可以看到类似的结果。
　　现在，我们可以使用 find() 和 find_all() 方法来定位我们需要的元素。
　　>>> ul = soup.find('ul', attrs={'class':'country_or_district'})
>>> ul.find('li') # returns just the first match
Area
>>> ul.find_all('li') # returns all matches
[Area
, Population
　　有关可用方法和参数的完整列表，请访问 Beautiful Soup 的官方文档。
　　以下是使用该方法提取样本网站中国家（或地区）面积数据的完整代码。
　　>>> from bs4 import BeautifulSoup
>>> url = 'http://example.python-scraping.com/places/view/United-Kingdom-239'
>>> html = download(url)
>>> soup = BeautifulSoup(html)
>>> # locate the area row
>>> tr = soup.find(attrs={'id':'places_area__row'})
>>> td = tr.find(attrs={'class':'w2p_fw'}) # locate the data element
>>> area = td.text # extract the text from the data element
>>> print(area)
244,820 square kilometres
　　这段代码虽然比正则表达式代码复杂，但更容易构建和理解。此外，我们不需要担心布局的微小变化，例如额外的空间和标签属性。我们也知道，即使页面收录不完整的 HTML，Beautiful Soup 也可以帮助我们组织页面，以便我们从非常不完整的 网站 代码中提取数据。
　　3Lxml
　　Lxml 是一个建立在 libxml2 之上的 Python 库，它是一个 XML 解析库。它是用C语言编写的，解析速度比Beautiful Soup更快，但安装过程比较复杂，尤其是在Windows下。您可以参考最新的安装说明。如果自己安装库有困难，也可以使用Anaconda来实现。
　　您可能不熟悉 Anaconda。它是一个由员工创建的包和环境管理器，专注于开源数据科学包。您可以根据其安装说明下载并安装 Anaconda。需要注意的是，使用 Anaconda 的快速安装会将你的 PYTHON_PATH 设置为 Conda 的 Python 安装位置。
　　与 Beautiful Soup 一样，使用 lxml 模块的第一步是将潜在的非法 HTML 解析为统一格式。以下是使用该模块解析相同不完整 HTML 的示例。
　　同理，lxml 也可以正确解析属性两边缺失的引号并关闭标签，但是模块没有添加额外的 and 标签。这些不是标准 XML 的要求，所以对于 lxml 来说，插入它们是没有必要的。
　　解析输入内容后，进入选择元素的步骤。这时候lxml有几种不同的方法，比如XPath选择器和类似于Beautiful Soup的find()方法。但是，在这个例子中，我们将使用 CSS 选择器，因为它更简洁，可以在第 5 章解析动态内容时重复使用。 一些读者可能已经熟悉了它们，因为他们有过 jQuery 选择器的经验，或者它们在前面的使用——结束 Web 应用程序开发。在本章的其余部分，我们将比较这些选择器与 XPath 的性能。要使用 CSS 选择器，您可能需要先安装 cssselect 库，如下所示。
　　pip install cssselect
　　现在，我们可以使用 lxml 的 CSS 选择器来提取示例页面中的区域数据。
　　>>> tree = fromstring(html)
>>> td = tree.cssselect('tr#places_area__row > td.w2p_fw')[0]
>>> area = td.text_content()
>>> print(area)
244,820 square kilometres
　　通过在代码树上使用cssselect方法，我们可以使用CSS语法选择表中ID为places_area__row的行元素，然后是w2p_fw类的子表数据标签。由于cssselect返回的是一个列表，所以我们需要获取第一个结果并调用text_content方法迭代所有子元素，并返回每个元素的相关文本。在这个例子中，虽然我们只有一个元素，但这个特征对于更复杂的提取例子非常有用。
　　本文摘自：《用Python编写Web爬虫（第2版）》
　　作者：【德国】凯瑟琳·贾穆尔（Katharine Jarmul）、【澳大利亚】理查德·劳森（Richard Lawson）
　　译者：李斌
　　
　　图片
　　它是为 Python 3.6 版本编写的。
　　提供完整源码和示例网站构建源代码，保证用户在本地成功重现爬取网站环境，保证网站的稳定性和可靠性以及代码运行结果的可用性再现性。
　　Internet 收录许多有用的数据，其中大部分是免费且可公开访问的。然而，这些数据并不容易使用。它们嵌入在网站的结构和样式中，提取时需要小心。作为一种采集和了解 Internet 上信息量的方法，Web 爬行技术正变得越来越有用。
　　本书是使用Python3.6的新特性爬取网络数据的入门指南。本书讲解了从静态网站中提取数据的方法，以及如何使用数据库和文件缓存技术来节省时间和管理服务器负载，然后介绍如何使用浏览器、爬虫和并发爬虫来开发一个更复杂的爬虫。
　　借助PyQt和Selenium，您可以决定何时以及如何依靠JavaScript从网站中抓取数据，更好地了解在受CAPTCHA保护的复杂网站上提交表单的方法。书中还讲解了如何使用Python包（如mechanize）进行自动化处理，如何使用Scrapy库创建基于类的爬虫，以及如何实现在真实网站上学到的爬虫技巧。
　　书末还涵盖了使用爬虫测试网站、远程爬虫技术、图像处理等相关主题。 查看全部

　　从网页抓取数据(Java的restful相关的框架和基础知识，你了解多少？)
　　从网页抓取数据用restfulwebapi实现比较简单，
　　请先关注我，谢谢。
　　访问返回数据，再解析。
　　因为你没有相关基础知识，
　　1、先了解下http协议，http头部有一些重要的字段，包括状态码、tcp的缓存头等。
　　2、了解下restful，restful来源于java，当然java的设计和web技术是截然不同的，java没有restful的设计思想，但是有设计技术也有java的restful相关的框架，最好是先看看java的restful，然后再学习python的restful。
　　3、关于爬虫。因为你是做应用层面，所以可以看看api或者web接口等，自己设计一个结构化的接口。
　　4、可以自己实践，比如用django和flask做一个快速的个人博客爬虫，这个是有难度的，但是把握着核心原理是可以做到的。
　　5、最后，你需要一个框架，如tornado和go的eventloop等，这个就需要一定编程基础了。建议从重视核心代码和接口，转而更加关注实践中的细节，这对你以后的发展有着重要的意义。 查看全部

　　从网页抓取数据(
如何在大数据分析R语言中进行网络抓取的基础知识？)
　　
　　互联网已经成熟，可以用于您个人项目的数据集。有时，您很幸运，可以访问一个 API，您可以在其中直接使用大数据分析 R 语言来请求数据。有时，您不会走运，也无法从整洁的格式中获得。当出现这种情况时，我们就需要求助于网络爬虫，它是一种通过在网站的 HTML 代码中查找所需数据来获取要分析的数据的技术。
　　在本教程中，我们将介绍如何使用 R 语言进行网页抓取以进行大数据分析的基础知识。我们将从国家气象局网站上的天气预报中获取数据并将其转换为可用格式。
　　当我们找不到所需的数据时，网络抓取将提供机会，并为我们提供实际创建数据集所需的工具。并且因为我们使用大数据分析R语言进行网页抓取，如果我们使用的网站已经更新，我们只需再次运行代码即可获取更新后的数据集。
　　了解网络
　　在开始学习如何抓取网页之前，我们需要了解网页本身的结构。
　　从用户的角度来看，网页的文本、图像和链接以美观且易于阅读的方式组织起来。但是网页本身是用特定的编码语言编写的，然后由我们的网络浏览器解释。在做网页爬虫的时候，我们需要处理网页本身的实际内容：浏览器解释前面的代码。
　　用于构建网页的主要语言称为超文本标记语言（HTML）、级联样式表（CSS）和Javasc大数据分析R语言ipt。HTML 提供网页的实际结构和内容。CSS 提供网页的样式和外观，包括字体和颜色等详细信息。Javasc大数据分析R语言ipt提供网页功能。
　　在本教程中，我们将主要关注如何使用大数据分析 R 语言网页抓取来读取构成网页的 HTML 和 CSS。
　　HTML
　　与用于大数据分析的 R 语言不同，HTML 不是一种编程语言。相反，它被称为标记语言——它描述了网页的内容和结构。HTML 是使用标记来组织的，标记被符号包围。不同的标签执行不同的功能。许多标签将一起形成并收录
网页的内容。
　　最简单的 HTML 文档如下所示：
　　
　　虽然上面是一个有效的 HTML 文档，但它没有文本或其他内容。如果您将其另存为 .html 文件并使用 Web 浏览器打开它，您将看到一个空白页面。
　　请注意，html 这个词用方括号括起来表示它是一个标签。要向此 HTML 文档添加更多结构和文本，我们可以添加以下内容：
　　在这里，我们添加了 和 标签，为文档添加了更多结构。
　　标签是我们用来在 HTML 中指定段落文本的标签。
　　HTML 中有很多标签，但我们无法在本教程中涵盖所有标签。如果你有兴趣，你可以查看这个网站。最重要的一点是要知道标签具有特定的名称（html、body、p 等），以便它们可以在 HTML 文档中被识别。
　　请注意，每个标签都是“配对”的，这意味着每个标签都伴随着另一个名称相似的标签。也就是说，开始标签与指示 HTML 文档开始和结束的另一个标签配对。而且和一样。
　　意识到这一点很重要，因为它允许标签相互嵌套。嵌套在和标签中，嵌​​套在。这种嵌套使 HTML 具有“树状”结构：
　　使用大数据分析R语言进行网络爬虫时，这种树状结构会告诉我们如何找到某些标签，所以一定要记住这一点。如果一个标签与其他标签嵌套，则收录
的标签称为父标签，其中的每个标签称为“子标签”。如果父级中有多个子级，则这些子级标签统称为“兄弟级”。父母、孩子和兄弟姐妹的这些概念让我们了解标签的层次结构。
　　CSS
　　HTML 提供网页的内容和结构，而 CSS 提供有关网页样式的信息。没有 CSS，网页将变得非常简陋。这是一个没有 CSS 的简单 HTML 文档，演示了它。
　　当我们谈到风格时，我们指的是各种事物。样式可以指特定 HTML 元素的颜色或位置。与 HTML 一样，CSS 材料的范围如此之大，以至于我们无法涵盖该语言中所有可能的概念。如果您有兴趣，可以在这里了解更多信息。
　　在我们需要学习这两个概念之前，我们先深入了解大数据分析 R 语言网页抓取代码类和 IDS。
　　首先，让我们谈谈类。如果我们要创建一个网站，那么通常我们希望网站的相似元素看起来相同。例如，我们可能希望列表中的许多项目以与红色相同的颜色显示。
　　我们可以通过在文本的 HTML 标签的每一行中直接插入一些收录
颜色信息的 CSS 来实现，例如：
　　样式文章指出我们正在尝试应用CSS标签。在引号里面，我们看到了一个键值对“colo big data analysis R language: big data analysis R language ed”。Colo大数据分析R语言是指标记中文字的颜色，红色表示应该是一种颜色。
　　但是正如我们在上面看到的，我们已经多次重复这个键值对。这并不理想——如果我们想要改变文本的颜色，我们必须逐行改变每一行。
　　我们可以用类选择器替换它，而不是按样式在所有这些标签中重复此文本：
　　类选择，我们可以更好地展示这些标签在某种程度上是相关的。在单个 CSS 文件中，我们可以创建一个红色文本类并通过编写以下内容来定义其外观：
　　将这两个元素组合成一个网页会产生与第一组红色标签相同的效果，但它使我们可以更轻松地进行快速更改。
　　当然，在本教程中，我们感兴趣的是网页抓取，而不是构建网页。但是，我们在进行网页爬虫时，通常需要选择特定类别的 HTML 标签，因此我们需要了解 CSS 类是如何工作的。
　　同样，我们可能经常想要捕获由 id 标识的特定数据。CSS ID 用于为单个元素提供可识别的名称，就像类如何帮助定义元素类一样。
　　如果将 id 附加到 HTML 标签，我们在使用大数据分析 R 语言进行实际网络爬虫时可以更容易地识别标签。
　　如果您对类和 id 不太了解，请不要担心，当我们开始编写代码时，它会变得更加清晰。
　　有几个大数据分析 R 语言库旨在使用 HTML 和 CSS，并能够遍历它们以查找特定标签。我们将在本教程中使用的库是大数据分析 R 语言马甲。
　　大数据分析R语言马甲库
　　大数据分析R语言马甲库由传奇人物哈德利·威克姆（Hadley Wickham）维护，可以让用户轻松地从网页中抓取（“收获”）数据。
　　大数据分析 R 语言马甲是 tidyve 大数据分析 R 语言 se 库之一，因此它可以很好地与捆绑软件中收录
的其他库配合使用。大数据分析 R 语言背心的灵感来自 Python 网页抓取库 BeautifulSoup。（相关：o 你的 BeautifulSoup Python 教程。）
　　R语言爬取网页进行大数据分析
　　为了使用大数据分析R语言马甲库，我们首先需要安装它，并使用lib大数据分析R语言a大数据分析R语言y()函数将其导入。
　　为了开始解析网页，我们首先需要从收录
网页的计算机服务器请求数据。为了返老还童，大数据分析R语言ead_html()函数就是为这个目的服务的一个函数。
　　大数据分析R语言ead_html()接受Web U大数据分析R语言L作为参数。让我们从之前的简单的无 CSS 页面开始，了解该功能是如何工作的。
　　简单的
　　大数据分析 R 语言的 ead_html() 函数返回一个列表对象，其中收录
我们之前讨论的树结构。
　　假设我们要将单个标签中收录
的文本存储到一个变量中。为了访问这个文本，我们需要弄清楚如何定位这个特定的文本。这通常是 CSS 类和 ID 可以帮助我们的地方，因为优秀的开发人员通常会将 CSS 高度清晰地放在他们的网站上。
　　在这种情况下，我们没有这样的 CSS，但我们知道要访问的标记是页面上唯一的标记。为了捕获文本，我们需要使用 html_nodes() 和 html_text() 函数来搜索
　　标记和检索文本。以下代码执行此操作：
　　simple 变量已经收录
了我们想要抓取的 HTML，所以剩下的任务就是搜索需要的元素。由于我们使用的是tidyve大数据分析R语言se，所以可以将HTML传递给不同的函数。
　　我们需要将特定的 HTML 标签或 CSS 类传递给 html_nodes() 函数。我们需要标记，因此我们将字符“p”传递给函数。html_nodes() 也返回一个列表，但它返回 HTML 中具有给定特定 HTML 标记或 CSS 类/标识的所有节点。节点指的是树结构中的一个点。
　　拥有所有这些节点后，您可以将输出 html_nodes() 传递给 html_text() 函数。我们需要获取标签的实际文本，因此该功能可以帮助您解决这个问题。
　　这些功能共同构成了许多常见的 Web 抓取任务。通常，使用 R 语言（或任何其他语言）进行大数据分析的网页抓取可以归结为以下三个步骤：
　　一个。获取你要爬取的网页的HTML
　　湾 确定要读取页面的哪个部分，并找出需要选择哪个HTML/CSS
　　C。选择 HTML 并根据需要进行分析
　　登陆页面
　　对于本教程，我们将查看国家气象局的网站。假设我们有兴趣创建我们自己的天气应用程序。我们需要天气数据本身来填充它。
　　天气数据每天都会更新，因此我们会在需要时使用网络爬虫从 NWS 网站获取这些数据。
　　出于我们的目的，我们将从旧金山获取数据，但每个城市的网页看起来都一样，因此相同的步骤可用于任何其他城市。旧金山页面截图如下：
　　我们对每日天气预报和温度特别感兴趣。每日天气预报和夜间天气预报。现在我们已经确定了网页所需的部分，我们可以浏览 HTML 以查看需要选择哪些标签或类来捕获此特定数据。
　　使用Ch大数据分析R语言ome Devtools
　　值得庆幸的是，大多数现代浏览器都有一个工具，允许用户直接检查任何网页的 HTML 和 CSS。在Google Ch大数据分析R语言ome和Fi大数据分析R语言efox中，它们被称为开发者工具，在其他浏览器中的名称相似。对我们来说最有用的具体工具是Inspecto大数据分析R语言。
　　您可以在浏览器的右上角找到开发者工具。如果你使用的是Fi大数据分析R语言efox，应该可以看到开发者工具；如果您使用Ch大数据分析R语言ome，可以浏览查看-&gt;Mo大数据分析R语言e工具-&gt;开发大数据分析R语言工具。这将在您的浏览器窗口中打开开发者工具：
　　我们之前处理的 HTML 只是一个基本的知识，但是您将在浏览器中看到的大多数网页都非常复杂。如何在R语言中使用大数据分析进行网页抓取 rvest开发者工具将使我们更容易在HTML中选择要抓取和检查的网页的确切元素。
　　我们需要在天气页面的 HTML 中查看温度，因此我们将使用“检查”工具来查看这些元素。Inspect 工具将挑选出我们正在寻找的确切 HTML，因此我们不必自己查看它！
　　通过单击元素本身，我们可以看到以下 HTML 收录
7 天的预测。我们压缩了其中的一些以使其更具可读性：
　　使用我们学到的东西
　　现在我们已经确定了需要在网页中定位的具体 HTML 和 CSS，我们可以使用大数据分析 R 语言马甲来捕捉它。
　　从上面的 HTML 来看，每个温度似乎都收录
在类的 temp 中。拥有所有这些标签后，您可以从中提取文本。
　　使用这段代码，大数据分析R语言ecasts现在是低温和高温对应的字符串向量。
　　现在我们有了对R语言变量大数据分析感兴趣的实际数据，我们只需要进行一些常规的数据分析，将向量转换成需要的格式即可。例如：
　　下一步
　　大数据分析 R 语言马甲库使用与 tidyve 大数据分析 R 语言 se 库相同的技术，可以轻松执行网络爬虫。
　　本教程应为您提供启动小型网络抓取项目并开始探索更高级的网络抓取程序所需的工具。一些与网站抓取极其兼容的网站是体育网站，有股票价格的网站甚至新闻报道。 查看全部

　　从网页抓取数据(如何使用JavaScript.js开发网络抓取工具？(一))
　　您可以使用图灵完整的编程语言来开发 Web 爬虫。Java、PHP、Python、JavaScript、C/C++和C#等已经被用来编写网络爬虫。尽管如此，在开发网络抓取工具方面，某些语言比其他语言更受欢迎。JavaScript 不是一个流行的选择。近年来，由于网络抓取库的可用性，它作为一种用于开发网络抓取工具的语言的流行度正在上升。在本文中，我将向您展示如何使用 JavaScript 开发网页抓取工具。
　　Node.js-改变游戏规则
　　JavaScript 最初是为前端 Web 开发而开发的，其目标是为网页添加交互性和响应性。JavaScript 不能在浏览器之外运行。因此，您不能将其用于后端开发，因为您可以使用 Python、Java 和 C++ 之类的东西。那么，这意味着你需要精通两种语言才能进行前端和后端开发。但是，开发人员认为 JavaScript 是一种完整的编程语言，因此不应局限于浏览器环境。
　　这促使 Ryan Dahl 开发了 Node.js。Node.js 是一个基于 Chrome V8 JavaScript 引擎构建的 JavaScript 运行时环境。使用 Node.js，您可以编写代码并使其在 PC 和服务器上运行，就像 PHP、Java 和 Python 一样。现在，这导致许多开发人员将 JavaScript 作为一种完整的语言认真对待——并且为此开发了许多库和框架，以使使用 JavaScript 的编程后端变得容易。使用 Node.js，您现在可以用一种语言为前端和后端编写代码。
　　作为 JavaScript 开发人员，您可以使用 JavaScript 开发一个完整的网页抓取工具，并使用 Node.js 运行它。我将向您展示如何使用 JavaScript 和一些 Node.js 库编写网络爬虫程序。
　　安装和设置
　　与安装在每个现代浏览器中的 JavaScript 运行时不同，您需要安装 Node.js 才能使用它进行开发。您可以从 Node.js 官方 网站 安装 Node.js - Windows 用户的文件大小小于 20MB。安装好Node.js后，可以在命令行输入以下代码，查看是否安装成功。
　　节点
　　如果没有返回错误信息，则节点安装成功。您也可以通过在已安装程序列表中查找 Node.js 应用程序来确认。安装后，下一步是安装网页抓取所需的库/模块。对于本教程，我建议您在桌面上创建一个新文件夹并将其命名为 Web 抓取。然后启动命令提示符（MS-DOS/命令行）并使用以下命令导航到文件夹 。
　　cd desktop/web scraper
　　现在，让我们开始为网络爬虫安装 Node.js 包——不要关闭命令提示符。
　　Axios 模块是最重要的网页抓取库之一。它是一个 HTTP 客户端，就像浏览器一样，它可以发送 Web 请求并为您获取响应。您将使用它来下载要从中获取数据的页面。要安装 Axios，请使用以下代码。
　　npm install axios
　　Cheerio 是一个轻量级的库，您可以使用它来采集使用 Axios 下载的 HTML 页面的 DOM，以采集所需的数据。它的语法类似于 jQuery，因此如果您已经知道如何使用 jQuery，那么您就不会遇到问题。使用以下命令进行安装。
　　npm install request
　　如果您从静态页面抓取，上述库将完成这项工作。但是，当您要从页面中抓取的内容是动态生成的并且依赖 JavaScript 进行统一加载时，Axios 就没有用了，因为它只会在服务器发起请求时下载服务器发送给它的内容。对于依赖 JavaScript 事件加载内容的动态 网站，您将需要一个浏览器自动化工具来帮助您控制浏览器，以便加载所有内容，然后对其进行抓取。
　　npm install puppeteer
　　有关的：
　　从静态 网站 中抓取
　　在不考虑反爬系统的情况下，从静态网页爬取是最容易的。这是因为，对于静态网页，只需要使用HTTP客户端（Axios）来请求页面内容，网站的服务器会以HTML格式发回响应。然后就可以使用 Cheerio 来遍历 DOM 并爬取所需的数据。在下面的示例中，我使用 JavaScript 来抓取 h1 标签内的文本。在下面的代码中，我使用Axios下载整个页面，然后使用Cheerio采集和遍历DOM并抓取h1标签内的文本。
　　constaxios = require("axios")
const cheerio = require("cheerio")
async function fetchHTML(url) {
const{ data } = await axios.get(url)
  return cheerio.load(data)
}
const $ = await fetchHTML("https://example.com")
// Print the full HTML
console.log(`Site HTML: ${$.html()}\n\n`)
// Print some specific page content
console.log(`First h1 tag: ${$('h1').text()}`)
　　搜索新闻网站
　　动态网站 对网络爬虫工具提出了严峻的挑战。网上的网站最初是作为静态的网站开发的，几乎没有交互形式。对于这些网站，当你发送一个页面请求时，页面的所有内容都会加载到页面上，这是网络爬虫最容易爬取的模型。但是，随着动态网站的出现，互联网上的许多页面无法在这些页面上加载其内容。某些内容取决于 JavaScript 事件。如果这样取网站，则需要使用Puppeteer。
　　Puppeteer的作用是控制Chrome浏览器访问网站，触发一个会加载内容的JavaScript事件，然后在加载内容时抓取需要的数据。你可以用 Puppeteer 做很多事情。在下面的示例中，代码从 IMDb 中获取“Quick Five”电影的标题和摘要。您可以使用 Puppeteer 做更多事情；在此处阅读 Puppeteer 文档以了解有关其 API 和用法的更多信息。
　　const puppeteer = require("puppeteer");
async function collectData() {
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
  await page.goto
("https://www.imdb.com/title/tt1013752/");
const data = await page.evaluate(() => {
const title = document.querySelector(
      "#title-overview-widget >div.vital>
div.title_block> div >div.titleBar>
div.title_wrapper> h1"
).innerText;
const summary = document.querySelector(
      "#title-overview-widget >
div.plot_summary_wrapper>div.plot_summary>
div.summary_text"
).innerText;
    // This object will be stored in the data variable
    return {
      title,
      summary,
    };
  });
  await browser.close();
}
collectData();
　　反爬技术注意事项
　　看上面的代码，我没有使用技术绕过反机器人系统。这是因为本教程是简约的并且是概念证明。事实上，如果你自己开发网络爬虫，不考虑使用反爬虫系统，你的机器人会在数百次请求后被拦截。这是因为网站不想被抛弃，因为它不会给网站带来任何价值，反而会增加它的运营成本。因此，他们安装了反爬虫系统，以防止爬虫等形式的自动访问。
　　网站 最流行的反爬虫技术包括 IP 跟踪和拦截以及 Captcha 系统。一些 网站 还使用 cookie、本地存储和浏览器指纹来防止机器人流量。因此，我建议您阅读 Axion 文档以了解如何使用代理、更改用户代理字符串和其他标头以及旋转它们。有关如何转义块的更全面的 文章，请阅读我们的 文章。如何抢网站，永远不会被屏蔽。
　　结论
　　随着 Node.js 的发展，现在所有看不起 JavaScript 的人都应该知道 JavaScript 和其他编程语言一样。与过去不同的是，您现在可以使用 JavaScript 开发一个无需任何浏览器即可运行的网络爬虫，它会在 Node.js 的帮助下运行在服务器或本地 PC 上。借助JavaScript、Node.js、代理和反验证码系统，Node可以随意搜索任何你喜欢的网站。
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