抓取网页数据(网站运营应该怎样抓取用户的注意力》工具和机器人网络抓取)
　　Web爬行是使用机器人从网站网页中提取内容和数据的过程
　　与仅复制屏幕上显示的像素的屏幕抓取不同，网络抓取提取底层HTML代码并使用它提取存储在数据库中的数据。然后，抓取工具可以将整个网站内容复制到其他地方
　　网络爬网用于依赖数据采集的各种数字服务。合法用例包括：
　　搜索引擎机器人抓取网站，分析其内容，然后对其进行排名
　　比价网站部署机器人，自动获取联盟卖家网站的价格和产品说明@
　　使用爬网工具从论坛和社交媒体中提取数据（例如，用于情感分析）
　　网络抓取也被用于非法目的，包括降低价格和窃取受版权保护的内容。被scraper攻击的在线实体可能遭受严重的经济损失，特别是如果它是一家强烈依赖竞争性定价模型或内容分发交易的企业。推荐阅读：网站operation如何吸引用户注意力
　　夹持工具和机器人
　　网络捕获工具是用于过滤数据库和提取信息的软件（即机器人）。使用了多种类型的机器人，其中许多可完全定制：
　　由于所有捕获机器人都有相同的目的——访问站点数据——因此很难区分合法机器人和恶意机器人
　　也就是说，有几个关键区别有助于区分两者
　　合法的机器人被确定为他们的目标组织。例如，Google机器人在其HTTP头中将自己标识为属于Google。相反，恶意机器人通过创建假的HTTP用户代理来模拟合法流量
　　合法的机器人遵循网站robots.txt文件，该文件列出了机器人可以访问的页面和无法访问的页面。另一方面，恶意爬网工具将在不考虑网站操作员许可的情况下爬网网站
　　运行网络爬虫机器人所需的资源如此巨大，以至于合法的爬虫机器人运营商在服务器上投入巨资来处理大量提取的数据
　　缺乏这种预算的罪犯经常使用僵尸网络——地理上分散的计算机，感染同一个恶意软件，并从一个中心位置控制它。个人僵尸网络计算机所有者不知道他们的参与。受感染系统的综合能力使罪犯能够捕获许多不同的病毒网站. 推荐阅读：网站描述百度没有捕获它的原因
　　恶意网页抓取示例
　　在未经网站owner许可提取数据时，网络爬网被认为是恶意的。两个最常见的用例是价格捕获和内容盗窃
　　抢夺价格
　　在价格捕获中，犯罪分子通常使用僵尸网络启动捕获机器人来检查竞争对手的商业数据库。目标是获取定价信息，削弱竞争对手，促进销售
　　攻击通常发生在产品易于比较且价格在购买决策中起重要作用的行业。价格爬行的受害者可能包括旅行社、售票员和在线电子产品供应商
　　例如，以相对一致的价格销售类似产品的智能手机电子贸易商往往成为目标。为了保持竞争力，他们有动机提供尽可能最好的价格，因为客户通常选择成本最低的产品。为了获得优势，供应商可以使用机器人不断捕获竞争对手的网站，并立即相应地更新其价格
　　对于肇事者，成功获取价格可能会导致他们的报价在对比网站中突出显示-客户将其用于研究和购买。同时，被捕获的网站经常遭受客户和收入损失
　　内容捕获
　　内容抓取包括对给定站点的大规模内容盗窃。典型的目标包括在线产品目录和依靠数字内容推动的业务网站. 对于这些企业来说，内容抓取攻击可能是毁灭性的
　　例如，在线本地企业目录在构建其数据库内容方面投入了大量的时间、金钱和精力。刮削可能会导致它完全被释放到野外进行垃圾邮件活动或转售给竞争对手。任何这些事件都可能影响企业的底线及其日常运营
　　以下摘自Craigslist提交的投诉，详细介绍了其在内容捕获方面的经验。它强调了这种做法的破坏性：
　　“[内容捕获服务]每天向Craigslist发送大量数字机器人，复制和下载数百万Craigslist用户的广告全文。[该服务]然后通过其所谓的“数据源”不分青红皂白地向这些被盗的列表提供信息“--给任何想将其用于任何目的的公司。其中一些“客户”每月为这些内容支付高达20000美元的费用。。。"
　　根据该索赔，捕获的数据用于垃圾邮件和电子邮件欺诈以及其他活动：
　　“[被告]然后从数据库中获取Craigslist用户的联系信息，并每天向Craigslist服务器获取的地址发送数千封电子邮件。。。[message]在垃圾邮件正文中收录误导性的主题行和内容，以诱使Craigslist用户从Craigslist服务切换到[defender's]服务……”
　　网络爬网保护
　　恶意爬虫程序变得越来越复杂，这使得一些常见的安全措施变得无效。例如，无头浏览器机器人可以伪装成人类，因为它们在大多数缓解方案的雷达下飞行
　　为了对抗恶意机器人操作员的进步，Imperva使用了复杂的流量分析。它确保进入网站的所有流量，无论是人类还是机器人，都是完全合法的
　　该过程涉及因素的交叉验证，包括：
　　HTML指纹–过滤过程从对HTML标题的细粒度检查开始。这些可以提供关于访问者是人类还是机器人、恶意还是安全的线索。将标题签名与收录1000多万个已知变体的不断更新的数据库进行比较
　　IP声誉–我们从针对客户的所有攻击中采集IP数据。从用于攻击的IP地址进行访问是可疑的，更可能受到进一步审查
　　行为分析——跟踪访客与网站的互动方式可以揭示异常行为模式，如可疑的攻击性请求率和不合逻辑的浏览模式。这有助于识别伪装成成年访客的机器人
　　增量挑战-我们使用一系列挑战，包括cookie支持和JavaScript执行，来过滤机器人并最小化误报。作为最后手段，验证代码挑战可以消除试图伪装成成人的机器人。建议阅读：网站异常抓取的原因是什么 查看全部

　　抓取网页数据(利用sort_values对count列进行排序取前3的思路)
　　抓取文章链接并在本地保存流量
　　 1 #coding=utf-8
2 import requests as req
3 import re
4 import urllib
5 from bs4 import BeautifulSoup
6 import sys
7 import codecs
8 import time
9
10
11 r=req.get('https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000',
12 headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.94 Safari/537.36'})
13 content=r.text
14 #print(content)
15 soup=BeautifulSoup(content,'html.parser')
16
17 #下面2行内容解决UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 63-64问题,但是加了后print就打印不出来了，需要查原因
18 reload(sys)
19 sys.setdefaultencoding('utf-8')
20
21 i=0
22 for tag in soup.find_all(re.compile(r'^a{1}'),{'class':'x-wiki-index-item'}):
23 i=i+1
24 if i%3==0:
25 time.sleep(30)
26 name=tag.get_text()
27 href='https://www.liaoxuefeng.com'+tag['href']
28 req2=req.get(href,headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.94 Safari/537.36'})
29 time.sleep(3)
30 soup2=BeautifulSoup(req2.text,'html.parser')
31 count=soup2.find_all('div',{'class':'x-wiki-info'})
32 try:
33 co=count[0].find('span').get_text()
34 co=co[7:]
35 except IndexError as e:
36 co='0'
37 with open('E:/sg_articles.xlsx', 'a+') as f:
38 f.write(codecs.BOM_UTF8)#解决写入csv后乱码问题
39 f.write(name+','+href+','+co+'\n')
40 '''
41 睡眠是因为网页访问过多就会报503 Service Unavailable for Bot网站超过了iis限制造成的由于2003的操作系统在提示IIS过多时并非像2000系统提示“链接人数过多”
42 http://www.51testing.com/html/ ... .html --数据可视化
43 http://www.cnblogs.com/xxoome/p/5880693.html --python引入模块时import与from ... import的区别
44 https://www.cnblogs.com/amou/p/9184614.html --讲解几种爬取网页的匹配方式
45 https://www.cnblogs.com/yinheyi/p/6043571.html --python基本语法
46 '''
　　上述代码的思想是：首先获取主网页，然后遍历主网页上的文章链接，请求这些链接进入子网页，从而获取子网页中span标签保存的流量
　　
　　接下来，打开本地文件，pandas用于数据分析，然后pyechart用于图形
　　 1 #coding=utf-8
2 from pyecharts import Bar
3 import pandas as pd
4
5 p=pd.read_excel('E:\sg_articles.xls',names=["title","href","count"])
6 a=p.sort_values(by='count',ascending=False)[0:3]
7 title=a['title']
8 count=a['count']
9 bar=Bar("点击量TOP3", title_pos='center', title_top='18', width=800, height=400)
10 bar.add("", title, count, is_convert=True, xaxis_min=10, yaxis_rotate=30, yaxis_label_textsize=10, is_yaxis_boundarygap=True, yaxis_interval=0,
11 is_label_show=True, is_legend_show=False, label_pos='right',is_yaxis_inverse=True, is_splitline_show=False)
12 bar.render("E:\点击量TOP3.html")
　　最终结果
　　
　　同时，有许多问题需要理解的朋友回答：
　　1.xlsx格式保存在第一段代码中，保存后打开时实际上已损坏。使用XML打开时没有问题，保存为XLS格式后打开时也没有问题
　　2.太多访问者将报告错误。我使用睡眠，但事实上，访客断断续续地阅读数值。为什么有些人不能读取值
　　3.using sort_uu值对count列进行排序并取前3位。这将自动排除excel表格的第一行。我不知道为什么
　　我觉得我需要加强后面的力量1）pandas数据处理方法，如分组和排序
　　2）正则表达式提取
　　3）pyecharts图形绘制
　　4）网页反爬网等情况下的虚拟IP设置
　　记录我的Python学习路径，让我们一起工作~~ 查看全部

　　抓取网页数据(下拉下滑栏时会发送一个新异步发送URL(图)
)
　　常见的动态数据是当我们拉下滑动条时可以动态加载到网页上的新数据。例如，网站：
　　我们继续拉动滑动条，新数据将不断加载。但网页的URL保持不变。但事实上，当我们下拉时，浏览器将发送一个新的异步请求来获取这些新数据，但新的异步请求的URL不会显示在浏览器上。因此，获取网页中动态数据的关键是获取异步发送URL并找出其格式规律
　　获取异步发送的URL
　　在chrome上打开网页–&gt；右键单击查看–&gt；单击网络–&gt；单击XHR–&gt；用于加载动态数据的下拉页面–&gt；获取发送的请求–&gt；获取请求头的请求URL信息
　　
　　通过以上步骤，我们得到了异步请求的URL。通过分析，我们可以发现异步请求URL之间的区别在于“page=XX”部分。如果我们想要抓取10个动态数据，我们需要10个URL，其中页面的值从1到10不等。下面给出了完整的爬行代码。爬行原理与之前相同，只是URL是异步请求的URL
　　from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import time
url = 'https://knewone.com/discover?page='
def get_page(url,data=None):
wb_data = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(wb_data.text,'lxml')
imgs = soup.select('a.cover-inner > img')
titles = soup.select('section.content > h4 > a')
links = soup.select('section.content > h4 > a')
if data==None:
for img,title,link in zip(imgs,titles,links):
data = {
'img':img.get('src'),
'title':title.get('title'),
'link':link.get('href')
}
print(data)
def get_more_pages(start,end):
for one in range(start,end):
get_page(url+str(one))
time.sleep(2)
get_more_pages(1,10) 查看全部

　　抓取网页数据(如何使用ExcelAPI网络函数库抓取JSON格式的网页数据？)
　　excel 2013之后的版本提供WebService和filterxml功能，可用于网页数据捕获，但只能捕获XML格式的数据。现在许多网站的网页或接口返回HTML或JSON数据，那么如何准确地捕获这些数据呢？今天，笔者将以捕捉豆瓣书的基本信息为例，介绍如何使用Excel API网络函数库捕捉JSON格式的网页数据。第一步是找到豆瓣书的基本信息页面。步骤2：安装excel API网络函数库。步骤3：使用函数获取JSON数据
　　excel 2013之后的版本提供WebService和filterxml功能，可用于网页数据捕获，但只能捕获XML格式的数据。现在许多网站的网页或接口返回HTML或JSON数据，那么如何准确地捕获这些数据呢
　　今天，笔者将以捕捉豆瓣书的基本信息为例，介绍如何使用Excel API网络函数库捕捉JSON格式的网页数据
　　第一步是找到豆瓣书的基本信息页面
　　豆瓣图书信息网站是9787111529385，网站上的最后一串数字是该书的ISBN号
　　在Firefox浏览器中，此URL将返回以下信息：标准JSON格式、蓝色字体的属性名称和红色字体的相应属性值
　　
　　步骤2：安装excel API网络函数库
　　访问Excel API网络函数库官网，根据帮助文件安装函数库
　　步骤3：使用函数获取JSON数据
　　首先，使用函数getjsonsource（URL，“UTF-8”）返回JSON原创数据
　　
　　然后，使用函数getjsonbypropertyname（json_source，property_name）返回书籍的基本信息
　　
　　使用getjsonsource（）函数可以一次性获取所有数据，然后根据需要获取数据。这样做的目的是提高捕获速度。毕竟，访问网页需要时间 查看全部

　　抓取网页数据(ai：如何做简单搜索的数据格式和怎么获取？)
　　抓取网页数据，你需要知道数据格式和怎么获取，比如常见的：网址，时间戳，url...，txt文件，pdf文件，xml文件...，你还要知道你要提取的指标是什么，怎么做数据匹配等等。我对做简单搜索的一些想法：首先搜索很多数据库，比如：sqldatabase，它不是一个结构化的东西，没办法去搜索数据中有没有规律的东西；但是它特别快，因为是一条记录执行一次，你只需要记住规律：数据库指标，这个数据库指标应该是个什么特点，根据特点提取指标关键字，然后把指标匹配上去，不就可以写程序了嘛？再然后就是排序，把数据划分区间，几个不同的划分区间下去搜索，可以在区间内进行规律检索，也可以取距离最近的那些数据进行检索，这样，所谓得十万加的问题其实就是最有规律的那些数据来检索的问题，这样的问题对应的本质是不是就是逻辑编程啊？我对这一块感兴趣，希望交流一下，谢谢了。
　　怎么找来看，这个范围很广，你需要根据每个情况找出一个有一定逻辑的地方；我们也是一路摸索过来，走过的弯路也不少，自己认为还是有点东西；如果你想找到问题背后的这种东西，做为我们ai的一环，可以给你提供些知识。每个基础问题背后的东西，我们都是结合工作中的案例来了解，也是分专题来讲的，内容也不少，你可以找些来看看。
　　所以回答一下，搜索的话其实很好理解，感兴趣就学，做个案例去试试；至于数据的获取与转换方面，我们以后还有很多课程可以教你用ai来解决你的问题，比如现在正在进行直播，快来吧！请搜索微信公众号“”。 查看全部

　　抓取网页数据(Python中正则表达式的3种抓取其中数据的改进版本方法
)
　　3 种捕获数据的方法。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
　　如果你不熟悉正则表达式或者需要一些提示，那么你可以查看完整的介绍。即使你用过其他编程语言的正则表达式，我还是建议你一步一步复习Python中正则表达式的编写。
　　因为每一章都可能构建或使用前几章的内容，所以建议你遵循类似于本书代码库的文件结构。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，请注意其他章节的所有导入操作都需要更改（例如以下代码中的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”，如果我们只想抓取国家（或地区）的面积，只能选择第二个匹配元素，如下图所示。
　　>>> re.findall('(.*?)', html)[1]
'244,820 square kilometres'
　　虽然现在可以使用这个计划，但是如果页面发生变化，该计划很可能会失败。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。为了让正则表达式更加明确，我们还可以添加它的父元素“，因为这个元素有一个ID属性，所以它应该是唯一的。
　　>>> 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，将双引号改为单引号，在`labels 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('''.*?(.*?)''', html)
['244,820 square kilometres']
　　这个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`tag 中添加title 属性，或者为tr 和td` 元素修改其CSS 类或ID。
　　从这个例子中可以看出，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，而且很容易在网页更新后出现问题。幸运的是，还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
　　美汤
　　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，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需要修改其标签打开和关闭状态。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。下面我们来看看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（详见2.2.3 部分），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


　　此时使用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&标签使其成为完整的HTML文档。当你使用 lxml 时，你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
　　虽然这段代码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
　　它是一个基于 libxml2 构建的 Python 库，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。
　　和 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。下面是使用该模块解析同样不完整的 HTML 的示例。
　　>>> from lxml.html import fromstring, tostring
>>> broken_html = 'AreaPopulation
'
>>> tree = fromstring(broken_html) # parse the HTML
>>> fixed_html = tostring(tree, pretty_print=True)
>>> print(fixed_html)
Area
Population
　　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
　　通过代码树上的cssselect方法，我们可以使用CSS语法来选择表中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，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：《Writing Web Crawlers in Python (2nd Edition)》
　　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
　　
　　为 Python 3.6 版本编写。
　　提供示例完整源代码和示例网站构建源代码，确保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复现性。
　　互联网上有许多有用的数据，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，网络抓取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更复杂的爬虫。
　　借助 PyQt 和 Selenium，您可以决定何时以及如何从依赖 JavaScript 的 网站 抓取数据，并更好地了解如何在受 CAPTCHA 保护的复杂 网站 上提交表单。本书还讲解了如何使用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。
　　 查看全部

　　抓取网页数据(
Python中正则表达式的3种抓取其中数据的方法（上）)
　　
　　3 种捕获数据的方法。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
　　如果你不熟悉正则表达式或者需要一些提示，那么你可以查看完整的介绍。即使你用过其他编程语言的正则表达式，我还是建议你一步一步复习Python中正则表达式的编写。
　　因为每一章都可能构建或使用前几章的内容，所以建议你遵循类似于本书代码库的文件结构。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，请注意其他章节的所有导入操作都需要更改（例如以下代码中的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 = &#39;http://example.python-scraping ... 39%3B
>>> html = download(url)
>>> re.findall(r&#39;(.*?)&#39;, html)
[&#39;<img />
&#39;,
&#39;244,820 square kilometres&#39;,
&#39;62,348,447&#39;,
&#39;GB&#39;,
&#39;United Kingdom&#39;,
&#39;London&#39;,
&#39;<a>EU</a>
&#39;,
&#39;.uk&#39;,
&#39;GBP&#39;,
&#39;Pound&#39;,
&#39;44&#39;,
&#39;@# #@@|@## #@@|@@# #@@|@@## #@@|@#@ #@@|@@#@ #@@|GIR0AA&#39;,
&#39;^(([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))$&#39;,
&#39;en-GB,cy-GB,gd&#39;,
&#39;<a>IE </a>
&#39;]
　　从上面的结果可以看出，多个国家（或地区）属性使用了``标签。如果我们只想捕获国家（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(&#39;(.*?)&#39;, html)[1]
&#39;244,820 square kilometres&#39;
　　虽然现在可以使用这个计划，但是如果页面发生变化，该计划很可能会失败。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，所以它应该是唯一的。
　　
>>> re.findall(&#39;Area:
(.*?)&#39;, html)
[&#39;244,820 square kilometres&#39;]
　　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，将双引号改为单引号，在`labels 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(&#39;&#39;&#39;.*?(.*?)&#39;&#39;&#39;, html)
[&#39;244,820 square kilometres&#39;]
　　这个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`tag 中添加title 属性，或者为tr 和td` 元素修改其CSS 类或ID。
　　从这个例子中可以看出，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，而且很容易在网页更新后出现问题。幸运的是，还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
　　美汤
　　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，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需要修改其标签打开和关闭状态。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。下面我们来看看Beautiful Soup是如何处理的。
　　
>>> from bs4 import BeautifulSoup
>>> from pprint import pprint
>>> broken_html = &#39;AreaPopulation
&#39;
>>> # parse the HTML
>>> soup = BeautifulSoup(broken_html, &#39;html.parser&#39;)
>>> 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（详见2.2.3 部分），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, &#39;html5lib&#39;)
>>> fixed_html = soup.prettify()
>>> pprint(fixed_html)


Area


Population


　　此时使用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&标签使其成为完整的HTML文档。当你使用 lxml 时，你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(&#39;ul&#39;, attrs={&#39;class&#39;:&#39;country_or_district&#39;})
>>> ul.find(&#39;li&#39;) # returns just the first match
Area
>>> ul.find_all(&#39;li&#39;) # 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 = &#39;http://example.python-scraping ... 39%3B
>>> html = download(url)
>>> soup = BeautifulSoup(html)
>>> # locate the area row
>>> tr = soup.find(attrs={&#39;id&#39;:&#39;places_area__row&#39;})
>>> td = tr.find(attrs={&#39;class&#39;:&#39;w2p_fw&#39;}) # locate the data element
>>> area = td.text # extract the text from the data element
>>> print(area)
244,820 square kilometres
　　虽然这段代码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
　　它是一个基于 libxml2 构建的 Python 库，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。
　　和 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。下面是使用该模块解析同样不完整的 HTML 的示例。
　　
>>> from lxml.html import fromstring, tostring
>>> broken_html = &#39;AreaPopulation
&#39;
>>> tree = fromstring(broken_html) # parse the HTML
>>> fixed_html = tostring(tree, pretty_print=True)
>>> print(fixed_html)
Area
Population
　　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(&#39;tr#places_area__row > td.w2p_fw&#39;)[0]
>>> area = td.text_content()
>>> print(area)
244,820 square kilometres
　　通过代码树上的cssselect方法，我们可以使用CSS语法来选择表中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，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。 查看全部

　　抓取网页数据(抓取网页数据的思路有好，抓取抓取数据思路
)
　　抓取网页数据的思路很多，一般有：直接代码请求http、模拟浏览器请求数据（一般需要登录验证）、控制浏览器实现数据抓取等，本文不考虑复杂情况，并放了一个读取简单网页数据的小例子：
　　目标数据
　　将所有这些玩家的超链接保存在 ittf网站 上。
　　
　　数据请求
　　我真的很喜欢符合人类思维的库，比如请求。如果想直接获取网页文字，可以一句话搞定：
　　doc = requests.get(url).text
　　解析html获取数据
　　以beautifulsoup为例，包括获取标签、链接、按照html层次遍历等方法。请参阅此处以供参考。以下代码段从 ittf网站 获取到指定页面上指定位置的链接。
　　url = 'http://www.ittf.com/ittf_ranking/WR_Table_3_A2.asp?Age_category_1=&Age_category_2=&Age_category_3=&Age_category_4=&Age_category_5=&Category=100W&Cont=&Country=&Gender=W&Month1=4&Year1=2015&s_Player_Name=&Formv_WR_Table_3_Page='+str(page)
doc = requests.get(url).text
soup = BeautifulSoup(doc)
atags = soup.find_all('a')
rank_link_pre = 'http://www.ittf.com/ittf_ranking/'
mlfile = open(linkfile,'a')
for atag in atags:
#print atag
if atag!=None and atag.get('href') != None:
if "WR_Table_3_A2_Details.asp" in atag['href']:
link = rank_link_pre + atag['href']
links.append(link)
mlfile.write(link+'\n')
print 'fetch link: '+link
mlfile.close() 查看全部

　　抓取网页数据(字典批量获取数据打印的默认编码()(图))
　　然后在第三步中，我们更改了默认编码。这取决于您要抓取的网页的编码格式。如果不改，可能会出现乱码或者一些你没见过的字符。
　　在第五步中，我们将抓取的网络内容的前 50 个字符分配给内容供以后查看。由于网页内容太多，无法一次全部打印出来，我们决定将部分内容切片输出
　　最后一步，我们把刚刚保存的部分内容打印出来
　　上一步只是为了提前熟悉爬取数据的步骤。接下来我们将通过列表字典批量获取数据，然后保存为文件
　　首先定义一个字典来存放我们要爬取的页面的网址
　　urls_dict = {
&#39;特克斯博客&#39;: &#39;http://www.susmote.com/&#39;,
&#39;百度&#39;: &#39;http://www.baidu.com&#39;,
&#39;xyz&#39;: &#39;www.susmote.com&#39;,
&#39;特克斯博客歌单区1&#39;: &#39;https://www.susmote.com/?cate=13&#39;,
&#39;特克斯博客歌单区2&#39;: &#39;https://www.susmote.com/?cate=13&#39;
}
　　然后我们定义了一个列表，里面也存储了被抓取页面的网址
　　urls_lst = [
(&#39;特克斯博客&#39;, &#39;http://www.susmote.com/&#39;),
(&#39;百度&#39;, &#39;http://www.baidu.com&#39;),
(&#39;xyz&#39;, &#39;www.susmote.com&#39;),
(&#39;特克斯博客歌单区1&#39;, &#39;https://www.susmote.com/?cate=13&#39;),
(&#39;特克斯博客歌单区2&#39;, &#39;https://www.susmote.com/?cate=13&#39;)
]
　　那我们先用字典来抓取
　　代码如下：
　　# 利用字典抓取
crawled_urls_for_dict = set()
for ind, name in enumerate(urls_dict.keys()):
name_url = urls_dict[name]
if name_url in crawled_urls_for_dict:
print(ind, name, "已经抓取过了.")
else:
try:
resp = requests.get(name_url)
except Exception as e:
print(ind, name, ":", str(e)[0:50])
continue
resp.encoding = "utf8"
content = resp.text
crawled_urls_for_dict.add(name_url)
with open("bydict_" + name + ".html", &#39;w&#39;, encoding=&#39;utf8&#39;) as f:
f.write(content)
print("抓取完成 : {} {}, 内容长度为{}".format(ind, name, len(content)))
　　先定义一个空集合，保存我们抓取过数据的URL，避免重复抓取
　　后面我们会通过for循环和枚举遍历每个字典的key和value，并将每个爬取到的URL存储到我们开头定义的集合crawled_urls_for_dict中
　　然后我们判断要爬取的URL是否已经保存在集合中，如果存在则输出已经被爬取。
　　如果没有，请继续进行以下操作。这里我们使用try except语句打印出错误异常，以防止程序出错影响程序的整体运行，从而保证程序可以完整运行
　　那无非就是我之前说的，改变编码格式，暂时保存内容
　　只是最后我们创建了一个文件来保存抓取的网页文件。我不会详细解释这一点。无非是加了一个后缀。
　　后面会打印我们抓取到的网页地址
　　for u in crawled_urls_for_dict:
print(u)
　　然后我们用列表来抓取数据
　　代码如下
　　# 利用列表抓取
crawled_urls_for_list = set()
for ind, tup in enumerate(urls_lst):
name = tup[0]
name_url = tup[1]
if name_url in crawled_urls_for_list:
print(ind, name, "已经抓取过了.")
else:
try:
resp = requests.get(name_url)
except Exception as e:
print(ind, name, ":", str(e)[0:50])
continue
resp.encoding = "utf8"
content = resp.text
crawled_urls_for_list.add(name_url)
with open(&#39;bylist_&#39; + name + ".html", "w", encoding=&#39;utf8&#39;) as f:
f.write(content)
print("抓取完成:{} {}, 内容长度为{}".format(ind, name, len(content)))
　　原理和之前的词典一样，就不多说了。
　　注意这是一个嵌套列表，遍历时注意
　　最后一样
　　for u in crawled_urls_for_list:
print(u)
　　打印捕获的数据
　　运行结果如下图
　　susmotedeMacBook-Air:FirstDatamining susmote$ python main.py
抓取完成 : 0 特克斯博客, 内容长度为26793
抓取完成 : 1 百度, 内容长度为2287
2 xyz : Invalid URL &#39;www.susmote.com&#39;: No schema supplied.
抓取完成 : 3 特克斯博客歌单区1, 内容长度为21728
4 特克斯博客歌单区2 已经抓取过了.
http://www.susmote.com/
http://www.baidu.com
https://www.susmote.com/?cate=13
------------------------------------------------------------
抓取完成:0 特克斯博客, 内容长度为26793
抓取完成:1 百度, 内容长度为2287
2 xyz : Invalid URL &#39;www.susmote.com&#39;: No schema supplied.
抓取完成:3 特克斯博客歌单区1, 内容长度为21728
4 特克斯博客歌单区2 已经抓取过了.
http://www.susmote.com/
http://www.baidu.com
https://www.susmote.com/?cate=13
　　文件目录变化如下
　　
　　用浏览器打开下图
　　Tex 博客
　　
　　百度网站
　　
　　到这里，简单的数据采集就结束了
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　　抓取网页数据(一天就能上线一个微信小程序，你准备好了吗？)
　　最近在研究微信小程序的云开发功能。云开发最大的好处就是不需要在前端搭建服务器，可以利用云能力写一个可以从头启动的微信小程序，免去购买服务器的成本，而且对于个人来说尝试从前台到后台练习微信小程序。发展还是不错的选择。一个微信小程序一天就能上线。
　　云开发的优势
　　云开发为开发者提供完整的云支持，弱化后端和运维的概念，无需搭建服务器，利用平台提供的API进行核心业务开发，实现快速上线和迭代同时，这种能力与开发者使用的云服务是相互兼容的，而不是相互排斥的。
　　云开发目前提供三个基本能力：
　　云功能：代码在云端运行，微信私有协议自然认证，开发者只需编写自己的业务逻辑代码数据库：可在小程序前端操作，可读写的JSON数据库云功能存储：在小程序前端直接上传/下载云文件，在云开发控制台中可视化管理
　　好了，我介绍了这么多关于云开发的知识，感性的同学可以去研究学习。官方文档地址：
　　网页内容抓取
　　小程序是回答问题，所以问题的来源是一个问题。网上搜了一下，一个贴一个贴一个主题是一种方式，但是这种重复的工作估计贴10次左右就放弃了。于是我想到了网络爬虫。把我之前学过的节点拿起来就行了。
　　所需工具：Cheerio。一个类似于服务器端 JQuery 的包。它主要用于分析和过滤捕获的内容。 Node 的 fs 模块。这是node自带的模块，用于读写文件。这里用来将解析后的数据写入json文件中。 Axios（非必需）。用于抓取网站 HTML 页面。因为我想要的数据是在网页上点击一个按钮后渲染出来的，所以不能直接访问这个网址。没办法，只好复制自己想要的内容，另存为字符串，解析字符串。
　　接下来可以使用npm init初始化一个node项目，一路回车生成package.json文件。
　　然后 npm install --save axios Cheerio 安装cheerio 和 axios 包。
　　关键是使用cheerio实现了类似jquery的功能。只需点击抓取的内容cheerio.load(quesitons)，然后就可以按照jquery的操作来获取dom，组装你想要的数据了。
　　最后使用fs.writeFile将数据保存到json文件中，大功告成。
　　具体代码如下：
　　让 axios = require(axios);
　　让cheerio = require(cheerio);
　　让 fs = require(fs);
　　//我的html结构大致如下，数据很多
　　const 问题 = `
　　`;
　　const $ =cheerio.load(questions);
　　var arr = [];
　　for (var i = 0; i
　　var obj = {};
　　obj.quesitons = $(#q + i).find(.question).text();
　　obj.A = $($(#q + i).find(.answer)[0]).text();
　　obj.B = $($(#q + i).find(.answer)[1]).text();
　　obj.C = $($(#q + i).find(.answer)[2]).text();
　　obj.D = $($(#q + i).find(.answer)[3]).text();
　　obj.index = i + 1;
　　obj.answer =
　　$($(#q + i).find(.answer)[0]).attr(value) == 1
　　: $($(#q + i).find(.answer)[1]).attr(value) == 1
　　: $($(#q + i).find(.answer)[2]).attr(value) == 1
　　: D;
　　arr.push(obj);
　　}
　　fs.writeFile(poem.json, JSON.stringify(arr), err => {
　　if (err) 抛出错误；
　　console.log(json文件已成功保存！);
　　});
　　保存为json后的文件格式如下，方便通过json文件上传到云服务器。
　　
　　注意事项
　　微信小程序云开发的数据库，需要注意上传json文件的数据格式。之前也提示过格式错误，后来发现JSON数据不是数组，而是类似于JSON Lines，即每个记录对象之间使用n分隔，而不是逗号。所以需要对node写的json文件做一点处理，才能上传成功。 查看全部