python抓取网页数据(Python非常适合架构架构组成管理器：管理待爬取的url)
　　前言
　　Python 非常适合开发网络爬虫，原因如下：
　　1、抓取网页本身的接口
　　相比其他静态编程语言，如java、c#、c++、python，爬取网页文档的界面更加简洁；与 perl、shell 等其他动态脚本语言相比，python 的 urllib2 包提供了对 web 文档更完整的访问。API。（当然红宝石也是不错的选择）
　　另外，爬取网页有时需要模拟浏览器的行为，很多网站被屏蔽用于生硬的爬虫爬取。这就是我们需要模拟用户代理的行为来构造适当的请求的地方，例如模拟用户登录，模拟会话/cookie存储和设置。python中有非常好的第三方包可以帮助你，比如Requests，mechanize
　　2、网页抓取后的处理
　　抓取的网页通常需要进行处理，比如过滤html标签、提取文本等。Python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，可以用极短的代码完成大部分文档处理。
　　其实很多语言和工具都可以做到以上功能，但是python可以做到最快最干净。
　　人生苦短，你需要python。
　　PS：python2.x 和 python3.x 很不一样。本文只讨论python3.x的爬虫实现方法。
　　爬虫架构
　　架构组成
　　
　　URL管理器：管理待爬取的url集合和已爬取的url集合，并将待爬取的url发送给网页下载器。
　　网页下载器（urllib）：抓取url对应的网页，存储为字符串，发送给网页解析器。
　　网页解析器（BeautifulSoup）：解析出有价值的数据，存储起来，补充url给URL管理器。
　　运行进程
　　
　　网址管理器
　　基本技能
　　将新的 url 添加到要抓取的 url 集中。
　　判断要添加的url是否在容器中（包括要爬取的url集合和爬取的url集合）。
　　获取要爬取的url。
　　判断是否有需要抓取的url。
　　将爬取的 URL 从待爬取的 URL 集合中移动到已爬取的 URL 集合中。
　　储存方法
　　1、内存（python内存）
　　要爬取的url集合：set()
　　抓取的url集合：set()
　　2、关系型数据库（mysql）
　　网址（网址，is_crawled）
　　3、缓存（redis）
　　要爬取的url集合：set
　　爬取的 url 集合：set
　　由于缓存数据库的高性能，大型互联网公司一般将 URL 存储在缓存数据库中。小公司一般将 URL 存储在内存中，如果要永久存储，请将其存储在关系数据库中。
　　网页下载器 (urllib)
　　将url对应的网页下载到本地，保存为文件或字符串。
　　基本方法
　　新建一个baidu.py，内容如下：
　　
　　在命令行执行python baidu.py，打印出得到的页面。
　　构造请求
　　上面的代码可以修改为：
　　
　　携带参数
　　新建一个baidu2.py，内容如下：
　　
　　使用 Fiddler 监听数据
　　我们想看看我们的请求是否真的携带参数，所以我们需要使用fiddler。
　　打开fiddler后，无意中发现上面的代码会报错504，不管是baidu.py还是baidu2.py。
　　
　　虽然python报错，但是在fiddler中，我们可以看到请求信息，里面确实携带了参数。
　　
　　查资料发现以前的python版本不支持代理环境下访问https。但是，最新版本应该支持它。那么，最简​​单的方法就是更改使用http协议进行爬取的url，例如，将其替换为 . 结果还是报错，但是变成了400错误。
　　
　　然而，然而，然而。. . 神的转折点出现了！！！
　　当我将 url 替换为 时，请求成功！没错，就是在 URL 后面多加了一个斜杠 /。同理，改成，请求也成功了！神奇！！！
　　添加处理器
　　
　　
　　Web 解析器 (BeautifulSoup)
　　从网页中提取有价值的数据和新的 url 列表。
　　解析器选择
　　为了实现解析器，可以选择使用正则表达式、html.parser、BeautifulSoup、lxml等，这里我们选择BeautifulSoup。
　　其中，正则表达式基于模糊匹配，而其他三个基于DOM结构化解析。
　　美丽汤
　　安装测试
　　1、要安装，在命令行执行pip install beautifulsoup4。
　　2、测试
　　进口bs4
　　打印(bs4)
　　使用说明
　　
　　基本用法
　　1、创建 BeautifulSoup 对象
　　
　　2、访问节点
　　
　　3、指定标签、类或id
　　
　　4、从文档中找到所有标签的链接
　　
　　出现了警告。根据提示，我们可以在创建 BeautifulSoup 对象时指定解析器。
　　汤 = BeautifulSoup(html_doc,'html.parser')
　　5、从文档中获取所有文本内容
　　打印（soup.get_text（））
　　6、正则匹配
　　link_node = soup.find("a',href=pile(r"til"))
　　打印（链接节点）
　　后记
　　python爬虫的基础知识就够了。接下来，在实战中学习更高级的知识。
　　结尾。 查看全部

　　python抓取网页数据(
Python中获取整个页面的代码：运行结果实例扩展详解)
　　如何在python中获取整个网页的源代码
　　更新时间：2020年8月3日07:54:00 转载：Ly
　　在这篇文章中，小编整理了python获取整个网页源代码的方法。需要的朋友可以参考一下。
　　1、Python中获取整个页面的代码：
　　
import requests
res = requests.get('https://blog.csdn.net/yirexiao/article/details/79092355')
res.encoding = 'utf-8'
print(res.text)
　　2、运行结果
　　
　　实例扩展：
　　
from bs4 import BeautifulSoup
import time,re,urllib2
t=time.time()
websiteurls={}
def scanpage(url):
websiteurl=url
t=time.time()
n=0
html=urllib2.urlopen(websiteurl).read()
soup=BeautifulSoup(html)
pageurls=[]
Upageurls={}
pageurls=soup.find_all("a",href=True)
for links in pageurls:
if websiteurl in links.get("href") and links.get("href") not in Upageurls and links.get("href") not in websiteurls:
Upageurls[links.get("href")]=0
for links in Upageurls.keys():
try:
urllib2.urlopen(links).getcode()
except:
print "connect failed"
else:
t2=time.time()
Upageurls[links]=urllib2.urlopen(links).getcode()
print n,
print links,
print Upageurls[links]
t1=time.time()
print t1-t2
n+=1
print ("total is "+repr(n)+" links")
print time.time()-t
scanpage(http://news.163.com/)
　　这是关于python获取整个网页源代码的方法文章的介绍。更多关于python如何获取整个页面的内容，请搜索德牛网之前的文章或继续浏览下方的相关文章，希望大家多多支持德牛网未来！ 查看全部

　　python抓取网页数据(这是Coursera上南京大学的《用Python玩转数据》的综合应用)
　　这是Coursera在南京大学的“用Python玩数据”的综合应用。本文是一篇学习笔记，总结了所学内容。
　　课上虽然给出了代码，但是无法运行代码，解决这些坑需要一定的时间。
　　程序分为三部分，一是抓取雅虎财经的成份股数据，二是根据数据生成GUI图形界面，然后根据图形界面的选择生成相应的报表. 具体表述如下：
　　
　　一、创建图形界面
　　这部分不是现在的重点，所以粗略介绍一下
　　首先创建一个StockFrame类，该类与图形界面相关，收录多个功能。图形界面上的所有操作都是内部定义的。
　　内部基本分为绘制图形界面、加载数据、选择操作、点击操作等。
　　本文的图形界面主要包括状态栏、文本框、列表框、按钮等元素，UI界面的代码制作相对容易
　　本文是用wxpython做的，还有其他的图形界面库。如果你有这个要求，你可以了解更多。
　　二、获取雅虎财经数据
　　这部分花了我一定的时间。类中的代码不能使用。由于雅虎财经采用动态加载，无法直接从静态页面读取数据。后来在知乎上的一个回答中看到了解决方法，具体地址忘记采集了，应该可以搜索到。
　　另外，我们需要的数据需要正则表达式来解析，课堂上的正则表达式不能用，所以花了两个晚上学习正则表达式，基本可以应付获取需要的数据。
　　数据获取代码如下
<p>#采用自动化工具驱动谷歌浏览器
driver = webdriver.Chrome()
driver.get(&#39;https://finance.yahoo.com/quote/%5EDJA&#39;)
#找到并自动点击Components项
element = driver.find_element_by_link_text(&#39;Components&#39;)
webdriver.ActionChains(driver).click(element).perform()
time.sleep(5)
#转码
dStr = driver.page_source.encode(&#39;utf-8&#39;)
#正则表达式获取成分股中所需要的参数
m = re.findall(r&#39; 查看全部

　　python抓取网页数据(
[TOC]Python爬虫基础简介Python爬取爬取基础
)
　　
　　[目录]
　　Python爬虫基础知识
　　介绍
　　在Python爬虫爬取的网页信息中，HTML是网站的主要结构，CSS是网页的外观细节，JavaScript是页面处理动作，通过分析HTML文本提取信息。
　　了解网页
　　以 Python 中文网站 homepage() 为例，抓取中国旅游网首页的第一条信息（标题和链接），数据以明文形式出现在源代码中。在Python中文网站首页，按快捷键【Ctrl+U】打开源码页面，如图：
　　
　　了解网页结构
　　网页一般由三部分组成，分别是HTML（超文本标记语言）、CSS（层叠样式表）和JScript（主动脚本语言）。
　　HTML
　　HTML是整个网页的结构，相当于整个网站的框架。带有“&lt;”、“&gt;”的符号是HTML标签，标签是成对的。
　　常用标签如下：
　　
　　CSS
　　CSS表示样式，图1中的第13行&lt;style type="text/css"&gt;表示下面引用了一个CSS，其中定义了外观。
　　脚本
　　JScript 表示函数。交互内容和各种特效在JScript中，在网站中描述了各种功能。
　　如果用人体来类比，HTML 就是人体骨骼，定义了人的嘴巴、眼睛、耳朵等应该长在哪里。CSS是一个人的外貌细节，比如嘴巴是什么样子，眼睛是双眼皮还是单眼皮，眼睛是大是小，皮肤是黑是白等等。JScript代表了人类的技能，比如如跳舞、唱歌或演奏乐器。
　　Python爬虫基本原理
　　介绍
　　网页请求的过程分为两部分：Request（请求）和Response（响应）。Python爬虫模拟这种行为，通过请求获取网页信息。
　　网页请求的过程分为两部分：
　　请求（request）：每一个展示给用户的网页都必须经过这一步，也就是向服务器发送一个访问请求。
　　响应（response）：服务器收到用户的请求后，会验证请求的有效性，然后将响应的内容发送给用户（客户端）。客户端接收到服务端响应的内容并显示出来，这是我们所熟悉的。网页请求，如图。
　　
　　请求网页有两种方式：
　　GET：最常用的方法，一般用于获取或查询资源信息，也是大多数网站使用的方法，响应速度快。
　　POST：相比GET方式，多了表单上传参数的功能，所以除了查询信息，还可以修改信息。
　　因此，在编写爬虫之前，首先要确定将请求发送给谁以及如何发送。
　　获取请求和发布请求
　　介绍
　　GET：最常用的方法，一般用于获取或查询资源信息，也是大多数网站使用的方法，响应速度快。POST：相比GET方式，多了表单上传参数的功能，所以除了查询信息，还可以修改信息。
　　使用 GET 方法获取数据
　　请求对象为，请求方式为GET（源码中所有数据请求方式均为GET）[1]
　　确定好请求对象和方法后，在 PyCharm 中输入如下代码：
　　import requests #导入requests包url = &#39;http://www.cntour.cn/&#39;strhtml = requests.get(url) #Get方式获取网页数据print(strhtml.text)
　　用于加载库的语句是 import + library name。上述过程中，加载requests库的语句为：import requests。
　　通过 GET 获取数据，需要调用 requests 库中的 get 方法。方法是在请求后输入英文句点，如下图：
　　requests.get
　　将获取到的数据存放在strhtml变量中，代码如下：
　　strhtml = request.get(url)
　　这时候strhtml是一个URL对象，代表了整个网页，但是此时只需要网页中的源码。以下语句代表网页的源代码：
　　strhtml.text
　　使用 POST 方法抓取数据
　　准备
　　一、进入有道翻译网站：进入有道翻译页面。
　　按快捷键F12，进入开发者模式，点击网络，此时内容为空
　　
　　在有道翻译中输入“我爱中国”，点击“翻译”按钮
　　
　　在开发者模式下，点击“Network”按钮，然后点击“XHR”按钮来查找翻译数据
　　
　　点击Headers，发现请求数据的方法是POST。
　　在找到数据在哪里以及如何请求它之后，就该开始编写爬虫了。
　　爬行
　　首先，复制Headers中的url，赋值给url，代码如下：
　　url = &#39;http://fanyi.youdao.com/transl ... 39%3B
　　POST 请求中获取数据的方式与 GET 不同。POST 请求数据必须使用请求标头构造。
　　Form Data中的请求参数如图15所示：
　　
　　复制它并构建一个新字典：
　　From_data={&#39;i&#39;:&#39;我愛中國&#39;,&#39;from&#39;:&#39;zh-CHS&#39;,&#39;to&#39;:&#39;en&#39;,&#39;smartresult&#39;:&#39;dict&#39;,&#39;client&#39;:&#39;fanyideskweb&#39;,&#39;salt&#39;:&#39;15477056211258&#39;,&#39;sign&#39;:&#39;b3589f32c38bc9e3876a570b8a992604&#39;,&#39;ts&#39;:&#39;1547705621125&#39;,&#39;bv&#39;:&#39;b33a2f3f9d09bde064c9275bcb33d94e&#39;,&#39;doctype&#39;:&#39;json&#39;,&#39;version&#39;:&#39;2.1&#39;,&#39;keyfrom&#39;:&#39;fanyi.web&#39;,&#39;action&#39;:&#39;FY_BY_REALTIME&#39;,&#39;typoResult&#39;:&#39;false&#39;}
　　接下来使用requests.post方法请求表单数据，代码如下：
　　import requests #导入requests包response = requests.post(url,data=payload)
　　将字符串格式的数据转换成JSON格式的数据，根据数据结构提取数据，并打印出翻译结果。代码如下：
　　使用requests.post方法抓取有道翻译结果的完整代码如下：
　　import requests #导入requests包import jsondef get_translate_date(word=None): url = &#39;http://fanyi.youdao.com/transl ... 39%3B From_data={&#39;i&#39;:word,&#39;from&#39;:&#39;zh-CHS&#39;,&#39;to&#39;:&#39;en&#39;,&#39;smartresult&#39;:&#39;dict&#39;,&#39;client&#39;:&#39;fanyideskweb&#39;,&#39;salt&#39;:&#39;15477056211258&#39;,&#39;sign&#39;:&#39;b3589f32c38bc9e3876a570b8a992604&#39;,&#39;ts&#39;:&#39;1547705621125&#39;,&#39;bv&#39;:&#39;b33a2f3f9d09bde064c9275bcb33d94e&#39;,&#39;doctype&#39;:&#39;json&#39;,&#39;version&#39;:&#39;2.1&#39;,&#39;keyfrom&#39;:&#39;fanyi.web&#39;,&#39;action&#39;:&#39;FY_BY_REALTIME&#39;,&#39;typoResult&#39;:&#39;false&#39;} #请求表单数据 response = requests.post(url,data=From_data) #将Json格式字符串转字典 content = json.loads(response.text) print(content) #打印翻译后的数据 #print(content[&#39;translateResult&#39;][0][0][&#39;tgt&#39;])if __name__==&#39;__main__&#39;: get_translate_date(&#39;我爱中国&#39;)
　　用 Beautiful Soup 解析网页
　　介绍
　　Beautiful Soup 是一个 Python 库，其主要功能是从网页中抓取数据。
　　网页的源代码已经可以通过requests库获取，接下来就是从源代码中查找并提取数据。Beautiful Soup 是一个 Python 库，其主要功能是从网页中抓取数据。Beautiful Soup 已经移植到 bs4 库，也就是说在导入 Beautiful Soup 时需要安装 bs4 库。
　　
　　安装完bs4库后，需要安装lxml库。如果我们不安装 lxml 库，将使用 Python 默认解析器。虽然 Beautiful Soup 同时支持 Python 标准库中的 HTML 解析器和一些第三方解析器，但是 lxml 库更强大更快，所以我推荐安装 lxml 库。
　　安装完Python第三方库后，输入以下代码，开启美汤之旅：
　　import requests #导入requests包from bs4 import BeautifulSoupurl=&#39;http://www.cntour.cn/&#39;strhtml=requests.get(url)soup=BeautifulSoup(strhtml.text,&#39;lxml&#39;)data = soup.select(&#39;#main>div>div.mtop.firstMod.clearfix>div.centerBox>ul.newsList>li>a&#39;)print(data)
　　
　　Beautiful Soup 库可以轻松解析网页信息，它集成在 bs4 库中，需要时可以从 bs4 库中调用。其表达式如下：
　　from bs4 import BeautifulSoup
　　首先将 HTML 文档转换为 Unicode 编码格式，然后 Beautiful Soup 选择最合适的解析器来解析这个文档，这里指定了 lxml 解析器进行解析。解析后将复杂的 HTML 文档转换为树形结构，每个节点都是一个 Python 对象。这里将解析后的文档存放在新创建的变量soup中，代码如下：
　　soup=BeautifulSoup(strhtml.text,&#39;lxml&#39;)
　　接下来，使用select（选择器）来定位数据。定位数据时，需要使用浏览器的开发者模式，将鼠标光标停留在对应的数据位置并单击鼠标右键，然后在快捷菜单中选择“检查”命令。
　　
　　然后浏览器右侧会弹出开发者界面，右侧突出显示的代码（见图19（b））对应左侧突出显示的数据文本（见图19（a））。右击右侧突出显示的数据，在弹出的快捷菜单中选择“复制”➔“复制选择器”命令，自动复制路径。
　　
　　将路径粘贴到文档中，代码如下：
　　#main > div > div.mtop.firstMod.clearfix > div.centerBox > ul.newsList > li:nth-child(1) > a
　　由于这个路径是第一个选择的路径，而且我们需要获取所有的标题，所以删除li:nth-child(1)中冒号后面的部分（包括冒号），代码如下：
　　#main > div > div.mtop.firstMod.clearfix > div.centerBox > ul.newsList > li > a
　　使用soup.select引用这个路径，代码如下：
　　data = soup.select(&#39;#main > div > div.mtop.firstMod.clearfix > div.centerBox > ul.newsList > li > a&#39;)
　　data 是提取的内容。
　　参考
　　[1]、请求方式为GET（源码中所有数据请求方式均为GET）：、请求方式为GET（源码中所有数据请求方式均为GET）
　　结尾
　　时间在事物的变迁中流逝，春花如梦，流水不见踪影，最想做的事却没有去做，都是人生的遗憾。生活需要深思熟虑和冲动。
　　
　　
　　 查看全部

　　python抓取网页数据(历史消息界面将屏幕向上滑动每次都可以加载10条历史)
　　在移动端安装证书并设置好IP代理后，点击一个微信公众号文章（这里使用这个公众号）
　　
　　从图中可以看出，阅读、重看、点赞的url是./mp/getappmsgext（提示：如果没有这个链接，可以刷新右上角的文章角），然后再看一下request请求需要什么
　　
　　
　　你只需要一个 文章 url、user-agent、cookie 和 body，四个基本数据。别看下面正文中的 20 或 30 个数据，它们实际上很吓人。只需要其中的7个，即__biz、mid、idx、sn这四个参数是获取公众号文章内容的基石，可以在文章url获取。其他三个参数的数据分别固定is_only_read = 1, is_temp_url = 0, appmsg_type = 9。getappmsgext请求中的appmsg_token是一个时间敏感参数。
　　分析完链接就可以写代码了
　　import html
import requests
import utils
from urllib.parse import urlsplit
class Articles(object):
"""文章信息"""
def __init__(self， appmsg_token， cookie):
# 具有时效性
self.appmsg_token = appmsg_token

self.headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML， like Gecko) Version/4.0Chrome/57.0.2987.132 MQQBrowser/6.2 Mobile"，
"Cookie": cookie
}

self.data = {
"is_only_read": "1"，
"is_temp_url": "0"，
"appmsg_type": "9"，
}
def read_like_nums(self， article_url):
"""获取数据"""
appmsgstat = self.get_appmsgext(article_url)["appmsgstat"]
return appmsgstat["read_num"]， appmsgstat["old_like_num"]， appmsgstat["like_num"]
def get_params(self， article_url):
"""
获取到文章url上的请求参数
:param article_url: 文章 url
:return:
"""
# url转义处理
article_url = html.unescape(article_url)
"""获取文章链接的参数"""
url_params = utils.str_to_dict(urlsplit(article_url).query， "&"， "=")
return url_params
def get_appmsgext(self， article_url):
"""
请求阅读数
:param article_url: 文章 url
:return:
"""
url_params = self.get_params(article_url)
appmsgext_url = "https://mp. weixin.qq.com/mp/getappmsgext?appmsg_token={}&x5=0".format(self.appmsg_token)
self.data.update(url_params)
appmsgext_json = requests.post(
appmsgext_url， headers=self.headers， data=self.data).json()
if "appmsgstat" not in appmsgext_json.keys():
raise Exception(appmsgext_json)
return appmsgext_json
if __name__ == &#39;__main__&#39;:
info = Articles(&#39;1068_XQoMoGGBYG8Tf8k23jfdBr2H_LNekAAlDDUe2aG13TN2fer8xOSMyrLV6s-yWESt8qg5I2fJr1r9n5Y5&#39;， &#39;rewardsn=; wxtokenkey=777; wxuin=1681274216; devicetype=android-29; version=27001037; lang=zh_CN; pass_ticket=H9Osk2CMhrlH34mQ3w2PLv/RAVoiDxweAdyGh/Woa1qwGy2jGATJ6hhg7syTQ9nk; wap_sid2=COjq2KEGEnBPTHRVOHlYV2U4dnRqaWZqRXBqaWl3Xy1saXVWYllIVjAzdlM1VkNDNHgxeWpHOG9pckdkREMwTFEwYmNWMl9FZWtRU3pRRnhDS0pyV1BaZUVMWXN1ZWN0WnZ6aHFXdVBnbVhTY21BYnBSUXNCQUFBMLLAjfgFOA1AAQ==&#39;)
a， b，c = info.read_like_nums(&#39;http://mp. weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NDk2MzQyNg==&mid=2247486254&idx=1&sn=c3a47f4bf72b1ca85c99190597e0c190&chksm=fbdad3a3ccad5ab55f6ef1f4d5b8f97887b4a344c67f9186d5802a209693de582aac6429a91c&scene=27#wechat_redirect&#39;)
print(a， b， c)
　　样本结果
　　# 阅读数 点赞数 再看数
1561 23 18
　　动态获取cookies和appmsg_token
　　appmsg_token 是一个时间敏感的参数，需要像 cookie 一样改变。当这两个参数过期时，需要从抓包工具（MitmProxy）到代码中ctrl+C和ctrl+V，非常麻烦。
　　MitmProxy 可以使用命令行界面 mitmdumvp 运行 Python 代码来监控抓取的链接。如果 /mp/getappmsgext 被捕获，它将被保存在本地文件中并退出捕获
　　mitmdump 命令
　　# -s 运行的python脚本, -w 将截取的内容保持到文件
mitmdump -s write_cookie.py -w outfile mp.weixin.qq.com/mp/getappmsgext
　　监控脚本
　　import urllib
import sys
from mitmproxy import http
# command: mitmdump -s write_cookie.py -w outfile mp.weixin.qq.com/mp/getappmsgext
class WriterCookie:
"""
mitmproxy的监听脚本，写入cookie和url到文件
"""
def __init__(self， outfile: str) -> None:
self.f = open(outfile， "w")
def response(self， flow: http.HTTPFlow) -> None:
"""
完整的response响应
:param flow: flow实例，
"""
# 获取url
url = urllib.parse.unquote(flow.request.url)
# 将url和cookie写入文件
if "mp. weixin.qq.com/mp/getappmsgext" in url:
self.f.write(url + &#39;\n&#39;)
self.f.write(str(flow.request.cookies))
self.f.close()
# 退出
exit()
# 第四个命令中的参数
addons = [WriterCookie(sys.argv[4])]
　　监控脚本写好后，编写启动命令和解析url和cookie文件的模块
　　import re
import os
class ReadCookie(object):
"""
启动write_cookie.py 和 解析cookie文件，
"""
def __init__(self， outfile):
self.outfile = outfile
def parse_cookie(self):
"""
解析cookie
:return: appmsg_token， biz， cookie_str·
"""
f = open(self.outfile)
lines = f.readlines()
appmsg_token_string = re.findall("appmsg_token.+?&"， lines[0])
biz_string = re.findall(&#39;__biz.+?&&#39;， lines[0])
appmsg_token = appmsg_token_string[0].split("=")[1][:-1]
biz = biz_string[0].split("__biz=")[1][:-1]
cookie_str = &#39;; &#39;.join(lines[1][15:-2].split(&#39;]， [&#39;)).replace(&#39;\&#39;&#39;，&#39;&#39;).replace(&#39;， &#39;， &#39;=&#39;)
return appmsg_token， biz， cookie_str
def write_cookie(self):
"""
启动 write_cookie。py
:return:
"""
#当前文件路径
path = os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0]
# mitmdump -s 执行脚本 -w 保存到文件 本命令
command = "mitmdump -s {}/write_cookie.py -w {} mp.weixin.qq.com/mp/getappmsgext".format(
path， self.outfile)
os.system(command)
if __name__ == &#39;__main__&#39;:
rc = ReadCookie(&#39;cookie.txt&#39;)
rc.write_cookie()
appmsg_token， biz， cookie_str = rc.parse_cookie()
print("appmsg_token：" + appmsg_token ， "\nbiz：" + biz， "\ncookie："+cookie_str)
　　样本结果
　　
　　解析cookie.txt文件内容后
　　appmsg_token：1068_av3JWyDn2XCS2fwFj3ICCnwArRb2kU4Y5Y5m9Z9NkWoCOszl3a-YHFfBkAguUlYQJi2dWo83AQT4FsNK
biz：MzU1NDk2MzQyNg==
cookie：rewardsn=; wxtokenkey=777; wxuin=1681274216; devicetype=android-29; version=27001037; lang=zh_CN; pass_ticket=H9Osk2CMhrlH34mQ3w2PLv/RAVoiDxweAdyGh/Woa1qwGy2jGATJ6hhg7syTQ9nk; wap_sid2=COjq2KEGEnBPTHRVOHlYV2U4dnRqaWZqRXBqaWktTHpUSEJnTTdhU0hVZTEtZXpZZEY4a3lNY29zc0VZeEFvLS01YmJRRnQ5eFRmR2dOY29nUWdKSTRVWG13WE1obGs1blhQcVh0V18tRnBSRnVlc1VhOHNCQUFBMPeIjfgFOA1AAQ==
　　ReadCookie模块可以自动获取appmsg_token和cookies，作为参数传递给Articles模块，这样就可以解放双手，永远不用复制粘贴appmsg_token和cookies，只需要在appmsg_token过期时刷新公众号文章就是这样它，省心省时间
　　批量提取
　　在公众号历史消息界面向上滑动屏幕，每次可加载10条历史消息。盲目猜测，这个翻页就是批量抓取的请求链接。使用MitmProxy的WEBUI界面在Response面板中找到，找到一个为/mp /profile_ext?action=getmsg&amp;__biz=MzU1NDk2MzQyNg==&amp;f=json&amp;offset=10&amp;count=10…的链接，其response返回值有多个文章 headers，然后看这个链接有offset=10&amp;count=10参数，一看就是页面偏移量和每页显示的bar条数，就这样
　　
　　链接中比较重要的参数有：__biz、offset、pass_ticket、appmsg_token，这些数据可以在cookie和appmsg_token中获取。
　　# utils.py
# 工具模块，将字符串变成字典
def str_to_dict(s， join_symbol="\n"， split_symbol=":"):
s_list = s.split(join_symbol)
data = dict()
for item in s_list:
item = item.strip()
if item:
k， v = item.split(split_symbol， 1)
data[k] = v.strip()
return data
　　import os
import requests
import json
import urllib3
import utils
class WxCrawler(object):
"""翻页内容抓取"""
urllib3.disable_warnings()
def __init__(self， appmsg_token， biz， cookie， begin_page_index = 0， end_page_index = 100):
# 起始页数
self.begin_page_index = begin_page_index
# 结束页数
self.end_page_index = end_page_index
# 抓了多少条了
self.num = 1
self.appmsg_token = appmsg_token
self.biz = biz
self.headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML， like Gecko) Version/4.0Chrome/57.0.2987.132 MQQBrowser/6.2 Mobile"，
"Cookie": cookie
}
self.cookie = cookie
def article_list(self， context):
articles = json.loads(context).get(&#39;general_msg_list&#39;)
return json.loads(articles)
def run(self):
# 翻页地址
page_url = "https://mp. weixin.qq.com/mp/profile_ext?action=getmsg&__biz={}&f=json&offset={}&count=10&is_ok=1&scene=&uin=777&key=777&pass_ticket={}&wxtoken=&appmsg_token=" + self.appmsg_token + "&x5=0f=json"
# 将 cookie 字典化
wx_dict = utils.str_to_dict(self.cookie， join_symbol=&#39;; &#39;， split_symbol=&#39;=&#39;)
# 请求地址
response = requests.get(page_url.format(self.biz， self.begin_page_index * 10， wx_dict[&#39;pass_ticket&#39;])， headers=self.headers， verify=False)
# 将文章列表字典化
articles = self.article_list(response.text)
for a in articles[&#39;list&#39;]:
# 公众号中主条
if &#39;app_msg_ext_info&#39; in a.keys() and &#39;&#39; != a.get(&#39;app_msg_ext_info&#39;).get(&#39;content_url&#39;， &#39;&#39;):
print(str(self.num) + "条"， a.get(&#39;app_msg_ext_info&#39;).get(&#39;title&#39;)， a.get(&#39;app_msg_ext_info&#39;).get(&#39;content_url&#39;))
# 公众号中副条
if &#39;app_msg_ext_info&#39; in a.keys():
for m in a.get(&#39;app_msg_ext_info&#39;).get(&#39;multi_app_msg_item_list&#39;， []):
print(str(self.num) + "条"， m.get(&#39;title&#39;)， a.get(&#39;content_url&#39;))
self.num = self.num + 1
self.is_exit_or_continue()
# 递归调用
self.run()
def is_exit_or_continue(self):
self.begin_page_index = self.begin_page_index + 1
if self.begin_page_index > self.end_page_index:
os.exit()
　　最后使用自动cookie启动程序并刷新公众号文章
　　from read_cookie import ReadCookie
from wxCrawler import WxCrawler
"""程序启动类"""ss
if __name__ == &#39;__main__&#39;:
cookie = ReadCookie(&#39;E:/python/cookie.txt&#39;)
cookie.write_cookie()
appmsg_token， biz， cookie_str = cookie.parse_cookie()
wx = WxCrawler(appmsg_token， biz， cookie_str)
wx.run()
　　样本结果
　　
　　总结
　　这篇文章虽然可能有点头条党，但是并没有完全自动抓取数据，需要人为刷新公众号文章。希望大家不要介意。 查看全部

　　python抓取网页数据(
爬虫分析网页2.对网页发送请求，获取响应3.提取解析
)
　　
　　
　　
　　相信很多朋友还是喜欢买基金的，今天正好有时间给大家送个基金。虽然不可能致富，但对理财还是有帮助的。代码放在下面。
　　
　　爬虫大体思路：
　　1.分析网页
　　2.向网页发送请求并获得响应
　　3.提取解析数据
　　4.保存数据
　　Python版本：3.6.5
import requests
import time
import csv
import re
　　分析网页
　　其实这个网站的网页数据并没有太多的反爬，就是网页需要构造一个params的参数，里面收录翻页的数据和时间戳数据。这些是动态的，你需要如何自己做呢？指定它，如图所示：
　　
　　经过上面的分析，你可以向链接发送请求，但是这个网站和其他地方不同。他返回给你的不是html源码，也不是json数据，而是字符数据。如图所示：
　　
　　我们可以看到这些不同的html和json数据，所以我们需要使用正则表达式来过滤和提取。经过上面的分析，我的大致思路是先爬取一页数据，使用正则抽取成功爬取一页数据，然后再做一个循环爬取多页数据。
　　
　　代码部分：
　　构建请求所需的参数
　　###
###Python学习交流Q群：906715085####
def get_params(self):
"""
构建params参数的方法
:return:
"""
params = {
"t": "1",
"lx": "1",
"letter": "",
"gsid": "",
"text": "",
"sort": "zdf,desc",
"page": f"{str(self.page)},200",
"dt": str(self.TIMESTRF),
"atfc": "",
"onlySale": "0",
}
return params
　　如上所述，dt参数是一个不规则的时间戳，那我们该怎么办呢？思路是用time模块先提取出真正的当前时间戳，然后用int()强制成整数，再乘以1000，就可以得到这个不规则的时间戳。构造的时候可以把这个时间戳转换成str()。
　　发送请求，获取响应数据
　　def parse_url(self, url):
"""
发送请求，获取响应数据的方法
:param url:
:return:
"""
params = self.get_params()
response = requests.get(url, headers=self.headers, params=params)
if response.status_code == 200:
return response.content.decode()
　　提取数据
　　def get_data(self, data_str):
"""
提取基金数据的方法
:param data_str:
:return:
"""
str_data = re.findall('var db=.*,datas:(.*),count:.*}', data_str, re.S)[0]
data_list = eval(str_data)
for data in data_list:
yield {
'基金代码': data[0],
'基金简称': data[1],
'单位净值': data[3],
'累计净值': data[4],
'日增长值': data[6],
'日增长率': data[7],
'手续费': data[17]
}
　　
　　实现方案的完整思路
　　def run(self):
"""
实现主要逻辑思路
:return:
"""
with open('./jjData.csv', 'a', encoding='utf-8-sig', newline="") as csvfile:
fieldnames = ['基金代码', '基金简称', '单位净值', '累计净值', '日增长值', '日增长率', '手续费']
write_dict = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
write_dict.writeheader()
# 1，发送请求，获取响应数据
data_str = self.parse_url(self.API_URL)
# 2，提取数据
fund_data_list = self.get_data(data_str)
for fund_data in fund_data_list:
print(fund_data)
# 3，保存数据
write_dict.writerow(fund_data)
　　显示结果
　　
　　结尾
　　最后，这里没有更多了。不明白的可以关注视频再学习。本文文章到此结束。喜欢的朋友可以点赞，不明白的朋友可以评论。
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　　python抓取网页数据(爬虫分析网页2.对网页发送请求，获取响应3.提取解析
)
　　相信很多朋友还是喜欢买基金的，今天正好有时间给大家送个基金。虽然不可能致富，但对理财还是有帮助的。代码放在下面。
　　
　　爬虫大体思路：
　　1.分析网页
　　2.向网页发送请求并获得响应
　　3.提取解析数据
　　4.保存数据
　　Python版本：3.6.5
import requests
import time
import csv
import re
　　分析网页
　　其实这个网站的网页数据并没有太多的反爬，就是网页需要构造一个params的参数，里面收录翻页的数据和时间戳数据。这些是动态的，你需要如何自己做呢？指定它，如图所示：
　　
　　经过上面的分析，你可以向链接发送请求，但是这个网站和其他地方不同。他返回给你的不是html源码，也不是json数据，而是字符数据。如图所示：
　　
　　我们可以看到这些不同的html和json数据，所以我们需要使用正则表达式来过滤和提取。经过上面的分析，我的大致思路是先爬取一页数据，使用正则抽取成功爬取一页数据，然后再做一个循环爬取多页数据。
　　
　　代码部分：
　　构建请求所需的参数
　　###
###Python学习交流Q群：906715085####
def get_params(self):
"""
构建params参数的方法
:return:
"""
params = {
"t": "1",
"lx": "1",
"letter": "",
"gsid": "",
"text": "",
"sort": "zdf,desc",
"page": f"{str(self.page)},200",
"dt": str(self.TIMESTRF),
"atfc": "",
"onlySale": "0",
}
return params
　　上面提到的dt参数是一个不规则的时间戳，那我们该怎么办呢？思路是用time模块先提取出真正的当前时间戳，然后用int()强制成整数，再乘以1000，就可以得到这个不规则的时间戳。构造的时候可以把这个时间戳转换成str()。
　　int(time.time()) * 1000
　　发送请求，获取响应数据
　　def parse_url(self, url):
"""
发送请求，获取响应数据的方法
:param url:
:return:
"""
params = self.get_params()
response = requests.get(url, headers=self.headers, params=params)
if response.status_code == 200:
return response.content.decode()
　　提取数据
　　def get_data(self, data_str):
"""
提取基金数据的方法
:param data_str:
:return:
"""
str_data = re.findall('var db=.*,datas:(.*),count:.*}', data_str, re.S)[0]
data_list = eval(str_data)
for data in data_list:
yield {
'基金代码': data[0],
'基金简称': data[1],
'单位净值': data[3],
'累计净值': data[4],
'日增长值': data[6],
'日增长率': data[7],
'手续费': data[17]
}
　　
　　实现方案的完整思路
　　def run(self):
"""
实现主要逻辑思路
:return:
"""
with open('./jjData.csv', 'a', encoding='utf-8-sig', newline="") as csvfile:
fieldnames = ['基金代码', '基金简称', '单位净值', '累计净值', '日增长值', '日增长率', '手续费']
write_dict = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
write_dict.writeheader()
# 1，发送请求，获取响应数据
data_str = self.parse_url(self.API_URL)
# 2，提取数据
fund_data_list = self.get_data(data_str)
for fund_data in fund_data_list:
print(fund_data)
# 3，保存数据
write_dict.writerow(fund_data)
　　显示结果
　　
　　结尾
　　最后，这里没有更多了。不明白的可以关注视频再学习。本文文章到此结束。喜欢的可以点赞，不明白的可以评论留言。
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　　python抓取网页数据(2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准gt(组图))
　　2019独角兽企业招聘Python工程师标准&gt;&gt;&gt;
　　
　　0.1 爬网
　　本文将说明三种爬取网络数据的方法：正则表达式、BeautifulSoup 和 lxml。
　　使用此代码来抓取整个网页。
　　import requests
def download(url, num_retries=2, user_agent=&#39;wswp&#39;, proxies=None):
&#39;&#39;&#39;下载一个指定的URL并返回网页内容
参数：
url(str): URL
关键字参数：
user_agent(str):用户代理（默认值：wswp）
proxies（dict）： 代理（字典）: 键：‘http’&#39;https&#39;
值：字符串（‘http(s)://IP’）
num_retries(int):如果有5xx错误就重试（默认：2）
#5xx服务器错误，表示服务器无法完成明显有效的请求。
#https://zh.wikipedia.org/wiki/ ... %2581
&#39;&#39;&#39;
print(&#39;==========================================&#39;)
print(&#39;Downloading:&#39;, url)
headers = {&#39;User-Agent&#39;: user_agent} #头部设置，默认头部有时候会被网页反扒而出错
try:
resp = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies) #简单粗暴，.get(url)
html = resp.text #获取网页内容，字符串形式
if resp.status_code >= 400: #异常处理，4xx客户端错误 返回None
print(&#39;Download error:&#39;, resp.text)
html = None
if num_retries and 500 tr#places_area__row > td.w2p_fw&#39; )[0].text_content()
#lxml_xpath
tree.xpath(&#39;//tr[@id="places_area__row"]/td[@class="w2p_fw"]&#39; )[0].text_content()
　　Chrome浏览器可以轻松复制各种表情：
　　复制格式
　　通过上面的下载功能和不同的表达方式，我们可以通过三种不同的方式抓取数据。
　　1.不同方式爬取数据1.1 正则表达式爬取网页
　　正则表达式在python或其他语言中有很好的应用。它使用简单的规定符号来表达不同的字符串组合形式，简洁高效。学习正则表达式很有必要。Python 内置正则表达式，无需额外安装。
　　import re
targets = (&#39;area&#39;, &#39;population&#39;, &#39;iso&#39;, &#39;country&#39;, &#39;capital&#39;, &#39;continent&#39;,
&#39;tld&#39;, &#39;currency_code&#39;, &#39;currency_name&#39;, &#39;phone&#39;, &#39;postal_code_format&#39;,
&#39;postal_code_regex&#39;, &#39;languages&#39;, &#39;neighbours&#39;)
def re_scraper(html):
results = {}
for target in targets:
results[target] = re.search(r&#39;.*?(.*?)&#39;
% target, html).groups()[0]
return results
　　1.2BeautifulSoup 抓取数据
　　代码显示如下：
　　from bs4 import BeautifulSoup
targets = (&#39;area&#39;, &#39;population&#39;, &#39;iso&#39;, &#39;country&#39;, &#39;capital&#39;, &#39;continent&#39;,
&#39;tld&#39;, &#39;currency_code&#39;, &#39;currency_name&#39;, &#39;phone&#39;, &#39;postal_code_format&#39;,
&#39;postal_code_regex&#39;, &#39;languages&#39;, &#39;neighbours&#39;)
def bs_scraper(html):
soup = BeautifulSoup(html, &#39;html.parser&#39;)
results = {}
for target in targets:
results[target] = soup.find(&#39;table&#39;).find(&#39;tr&#39;, id=&#39;places_%s__row&#39; % target) \
.find(&#39;td&#39;, class_="w2p_fw").text
return results
　　1.3 lxml捕获数据
　　from lxml.html import fromstring
def lxml_scraper(html):
tree = fromstring(html)
results = {}
for target in targets:
results[target] = tree.cssselect(&#39;table > tr#places_%s__row > td.w2p_fw&#39; % target)[0].text_content()
return results
def lxml_xpath_scraper(html):
tree = fromstring(html)
results = {}
for target in targets:
results[target] = tree.xpath(&#39;//tr[@id="places_%s__row"]/td[@class="w2p_fw"]&#39; % target)[0].text_content()
return results
　　1.4 运行结果
　　scrapers = [(&#39;re&#39;, re_scraper), (&#39;bs&#39;,bs_scraper), (&#39;lxml&#39;, lxml_scraper), (&#39;lxml_xpath&#39;,lxml_xpath_scraper)]
html = download(&#39;http://example.webscraping.com ... %2339;)
for name, scraper in scrapers:
print(name,"=================================================================")
result = scraper(html)
print(result)
　　==========================================
Downloading: http://example.webscraping.com ... ia-14
re =================================================================
{&#39;area&#39;: &#39;7,686,850 square kilometres&#39;, &#39;population&#39;: &#39;21,515,754&#39;, &#39;iso&#39;: &#39;AU&#39;, &#39;country&#39;: &#39;Australia&#39;, &#39;capital&#39;: &#39;Canberra&#39;, &#39;continent&#39;: &#39;OC&#39;, &#39;tld&#39;: &#39;.au&#39;, &#39;currency_code&#39;: &#39;AUD&#39;, &#39;currency_name&#39;: &#39;Dollar&#39;, &#39;phone&#39;: &#39;61&#39;, &#39;postal_code_format&#39;: &#39;####&#39;, &#39;postal_code_regex&#39;: &#39;^(\\d{4})$&#39;, &#39;languages&#39;: &#39;en-AU&#39;, &#39;neighbours&#39;: &#39; &#39;}
bs =================================================================
{&#39;area&#39;: &#39;7,686,850 square kilometres&#39;, &#39;population&#39;: &#39;21,515,754&#39;, &#39;iso&#39;: &#39;AU&#39;, &#39;country&#39;: &#39;Australia&#39;, &#39;capital&#39;: &#39;Canberra&#39;, &#39;continent&#39;: &#39;OC&#39;, &#39;tld&#39;: &#39;.au&#39;, &#39;currency_code&#39;: &#39;AUD&#39;, &#39;currency_name&#39;: &#39;Dollar&#39;, &#39;phone&#39;: &#39;61&#39;, &#39;postal_code_format&#39;: &#39;####&#39;, &#39;postal_code_regex&#39;: &#39;^(\\d{4})$&#39;, &#39;languages&#39;: &#39;en-AU&#39;, &#39;neighbours&#39;: &#39; &#39;}
lxml =================================================================
{&#39;area&#39;: &#39;7,686,850 square kilometres&#39;, &#39;population&#39;: &#39;21,515,754&#39;, &#39;iso&#39;: &#39;AU&#39;, &#39;country&#39;: &#39;Australia&#39;, &#39;capital&#39;: &#39;Canberra&#39;, &#39;continent&#39;: &#39;OC&#39;, &#39;tld&#39;: &#39;.au&#39;, &#39;currency_code&#39;: &#39;AUD&#39;, &#39;currency_name&#39;: &#39;Dollar&#39;, &#39;phone&#39;: &#39;61&#39;, &#39;postal_code_format&#39;: &#39;####&#39;, &#39;postal_code_regex&#39;: &#39;^(\\d{4})$&#39;, &#39;languages&#39;: &#39;en-AU&#39;, &#39;neighbours&#39;: &#39; &#39;}
lxml_xpath =================================================================
{&#39;area&#39;: &#39;7,686,850 square kilometres&#39;, &#39;population&#39;: &#39;21,515,754&#39;, &#39;iso&#39;: &#39;AU&#39;, &#39;country&#39;: &#39;Australia&#39;, &#39;capital&#39;: &#39;Canberra&#39;, &#39;continent&#39;: &#39;OC&#39;, &#39;tld&#39;: &#39;.au&#39;, &#39;currency_code&#39;: &#39;AUD&#39;, &#39;currency_name&#39;: &#39;Dollar&#39;, &#39;phone&#39;: &#39;61&#39;, &#39;postal_code_format&#39;: &#39;####&#39;, &#39;postal_code_regex&#39;: &#39;^(\\d{4})$&#39;, &#39;languages&#39;: &#39;en-AU&#39;, &#39;neighbours&#39;: &#39; &#39;}
　　从结果可以看出，正则表达式在某些地方返回了额外的元素，而不是纯文本。这是因为这些地方的网页结构与其他地方不同，所以正则表达式不能完全覆盖相同的内容，例如某些地方的链接和图片。并且 BeautifulSoup 和 lxml 具有提取文本的特殊功能，因此不会出现类似的错误。
　　既然有三种不同的爬取方式，那有什么区别呢？申请情况如何？如何选择？
　　······················································································
　　转载于： 查看全部

　　python抓取网页数据(如何使用BeautifulSoup库从HTML页面中提取内容中执行？)
　　今天我们将讨论如何使用 BeautifulSoup 库从 HTML 页面中提取内容。提取后，我们将使用 BeautifulSoup 将其转换为 Python 列表或字典！
　　什么是网页抓取？
　　简短的回答是：并非每个 网站 都有用于获取内容的 API。您可能想从您最喜欢的厨师那里获取食谱网站 或从旅游博客中获取照片。如果没有 API，提取 HTML 或抓取可能是获取该内容的唯一方法。我将向您展示如何在 Python 中执行此操作。
　　注意：并不是所有的网站都喜欢刮，有的网站可能会明示禁止。请与 网站 的所有者确认可抓取性。
　　如何在Python中抓取网站？
　　为了使网络抓取在 Python 中工作，我们将执行 3 个基本步骤：
　　使用 requests 库来提取 HTML 内容。分析 HTML 结构并识别收录我们内容的标签。使用 BeautifulSoup 提取标签并将数据放入 Python 列表中。安装库
　　让我们首先安装我们需要的库。从 网站 请求 HTML 内容。 BeautifulSoup 解析 HTML 并将其转换为 Python 对象。要为 Python 3 安装这些，请运行：
　　pip3 install requests beautifulsoup4
　　提取 HTML
　　在这个例子中，我会选择抓取网站的技术部分。如果您访问此页面，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 Requests 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
　　要从接收到的 HTML 中提取我们的数据，我们需要确定哪些标签具有我们需要的内容。
　　如果您浏览 HTML，您会在顶部附近找到此部分：
　　HTML：
　　



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 摘录和 .card-footer > 小发布日期。
　　让我们使用 BeautifulSoup 提取这些。
　　Python：
　　以上代码将提取文章 并将它们放入my_data 变量中。我正在使用 pprint 来漂亮地打印输出，但您可以在自己的代码中跳过它。将上述代码保存在一个名为 fetch.py​​ 的文件中并运行：
　　python3 fetch.py
　　如果一切顺利，你应该会看到：
　　Python：
　　
[{'excerpt': "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.',
'pub_date': 'Aug 2021',
'title': 'Using variables in Jekyll to define custom content'},
{'excerpt': "In this article, I'll highlight some ideas for Jekyll "
'collections, blog category pages, responsive web-design, and '
'netlify.toml to make static website maintenance a breeze.',
'pub_date': 'Jul 2021',
'title': 'The evolution of ayushsharma.in: Jekyll, Bootstrap, Netlify, '
'static websites, and responsive design.'},
{'excerpt': "These are the top 5 lessons I've learned after 5 years of "
'Terraform-ing.',
'pub_date': 'Jul 2021',
'title': '5 key best practices for sane and usable Terraform setups'},
... (truncated)
　　就是这样！在 22 行代码中，我们用 Python 构建了一个网络爬虫。您可以在我的示例 repo 中找到源代码。
　　结论
　　使用 Python 列表中的 网站 内容，我们现在可以用它做一些很酷的事情。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。随意复制粘贴上面的代码并在您最喜欢的 网站 上进行试验。 查看全部

　　python抓取网页数据(学习一门新语言必要的两个步骤。(一)
)
　　首先，这不是教程文章，我才学了三天。把这三天学习中的收获分享给大家，为了启发他人，仅此而已，如有错误，请指出，我会认真观察并改正。
　　跟进：
　　首先，在我学习爬虫之前，我所有的编程经验都来自于我本科时学习的C语言以及后来从事的项目（本科和硕士）中低级编程的经验。所以在此之前我从来没有接触过C以外的高级语言和web编程的相关知识（我分不清Http和HTML的区别）。
　　我这样做有三个原因：
　　先说主要目的，就是解决问题。我想要实现的是获取特定up主的所有视频信息。为了完整记录我的学习过程，我在手机上的备忘录中写了我每天所做的工作总结，所以我接下来就以此为大纲。
　　第一天
　　第一天我做了什么？第一天的备忘录如下：
　　稍微想了一下python，就在B站写了一个爬取某up的所有视频数据的小工具。B站提供了api，所以很方便，只需要找所有视频的帮助即可。统计的结果很有意思，回来整理一下，写成文章，尝试使用requests，bs4和selenium这三个包。他们爬出来的html源码不一样。难道是因为requests只能爬取静态数据，selenium可以爬取动态数据吗？我觉得后者效率很低。我总结了一天的工作，深夜在床上睡觉。
　　稍微思考了一下python之后，我先搭建了一个python开发环境，用一些简单的程序尝试了python的语法规范。这是学习一门新语言所必需的两个步骤。搭建开发环境，可以参考王叔一老师的文章和视频：
　　/blog-377709-1102168.html
　　B站提供api。这里解释一下api是什么意思程序接口。api是为方便第三方程序开发者快速获取网站或程序的必要信息而建立的接口。进入B站的api界面，只需要访问以下链接
　　视频 av170001 的 api
　　进入视频av170001的api链接后，可以看到视频的一些基本信息如下：
　　{
"code":0,
"data":
{
"aid":170001,
"view":11748705,
"danmaku":556419,
"reply":69672,
"favorite":340343,
"coin":61905,
"share":297281,
"now_rank":0,
"his_rank":13,
"like":22064,
"no_reprint":0,
"copyright":2
},"
message":"0","ttl":1
}
　　比如播放数：11748705，评论数：69672，弹幕数：556419等。但是没有上传时间，这个我后面再说。也就是说，当知道视频的辅助时，可以通过api获取视频的各种信息。那么如果你得到了up主的所有视频的帮助，它就成为了问题的关键。当然，在第一天，先尝试解决一个简单的问题，然后是已知援助获得的视频评论数。
　　要解决这个简单的问题，需要用到两个python库，requests和BeautifulSoup。Requests 用于向网页发送请求，并获取网页的 html 源代码。先说一下什么是html源代码。如果现在按键盘的F12（多功能键盘上按Fn再按F12），跳出来的一系列代码就是html源码。BeautifulSoup的主要作用是获取html的源码被整合成可读的形式，BeautifulSoup 会帮助转换编码格式，让可能的汉字不会被识别为乱码，下面四个短句可以实现可读的html源码：
　　DOWNLOAD_URL = &#39;http://api.bilibili.com/archiv ... 39%3B + str
data = requests.get(DOWNLOAD_URL).content
soup = BeautifulSoup(data, "html.parser", from_encoding=&#39;utf-8&#39;)
text = soup.get_text()
　　此刻得到的文字就是打开的api链接中看到的文字。运行这四句话，我们可以看看结果：
　　
　　下一个问题就变成了，如果你在文本中回复后得到一串数字。这里我使用 python 中的 find() 函数。如果键入 text.find('reply')，则函数的返回值是回复的第一个字符 r 的位置。text是一个字符串结构，在python中也可以理解为一个字符列表，输入text[0]，你会发现输出的是文本字符串的第一个字符：'{'。如果'r'的位置是num_r，那么text[num_r] = 'r'，对应的text[num_r + 7] = '6'，也就是我们想要的数字的最高位。回复后号码的位置从 num_r + 7 开始，以逗号 ',' 结束。要查找逗号的位置，请使用 text.find(',"favorite"') 的返回值 num_f。在这种情况下，
　　
　　字符串位置与字符的关系
　　 查看全部

　　python抓取网页数据(python爬虫的代理ip必不可少的收获与见解！(组图))
　　这几年，python的人气特别火爆！在大学期间，我也做了一些深入的研究。毕业后，我也尝试过用python作为我的职业方向。虽然我没有如愿成为一名 Python 工程师，但掌握 Python 也让我现在的工作和职业发展更有效率。便利。本期文章主要与大家分享我在python爬取方面的收获和感悟。
　　Python爬虫是最熟悉的python应用方式。因为python有丰富的第三方开发库，所以可以进行很多工作：比如web开发（django），应用程序开发（tkinter，wxpython，qt），数据统计和计算（numpy），图形和图像处理，深度学习、人工智能等。我一般用python爬虫（结合tkinter开发爬虫应用），用django开发一些小个人网站，django框架可以根据实体类自动生成管理端，大大提高了系统的开发效率，感兴趣的朋友可以试试。
　　一个成功的爬虫需要对应一个标准化的网站。爬虫主要是为了方便我们获取数据。如果目标系统的开发不规范，没有规则，很难用爬虫定制一套规则来爬取，而爬虫基本是定制的，需要针对不同的系统进行调整。
　　首先，如果你想做一个好的爬虫，一个好的代理IP是必不可少的
　　这里推荐一个适合爬虫的代理ip---代理云
　　爬虫小伙伴可以去获取免费代理IP试试
　　国产优质动态IP。限时2-10分钟，现在注册即可免费领取10000个代理IP
　　爬虫爬取数据的第一步是分析目标网站的技术和网站数据结构（通过前端源码），可以借助铬浏览器。目前python爬虫主要面对三种网站：
　　1.前后端分离网站
　　前端通过传参访问接口，后端返回json数据。对于这种网站，python可以模拟浏览器前端，发送参数然后接收数据，完成爬虫数据的目标。
　　2. 静态网站
　　通过python的第三方库（requests、urllib），下载源码，通过xpath，正则匹配数据
　　3.动态网站
　　如果采用第二种方式，下载的源码只是简单的html，源码中没有数据，因为这种动态的网站需要加载js，源码会有数据，对于这种类型的 网站 ，可以使用自动化测试工具 selenium
　　爬虫步骤：
　　1.分析网站技术和目标数据结构
　　2.根据第一步分析结构，选择对应的技术策略
　　3.爬取数据
　　4.提升性能，提升操作舒适度（结合客户端技术定制爬虫界面）
　　5.按需进行数据清洗
　　6.数据存储，存储到数据库，文档等。
　　防裂机制：
　　1. 当系统判断属于同一个ip的客户端有不间断的多次访问时，会拒绝访问这个ip
　　解决方法：动态代理，不断改变ip访问目标系统，或者从免费ip代理网站爬取ip，创建ip池，如果目标数据量不大，可以降低访问速度，避免反向挑选
　　2. 目标系统需要注册登录才能访问
　　解决方法：通过python的第三方库（Faker）生成假的登录名、密码、个人资料进行自动注册登录
　　3. 需要处理目标系统中目标数据页面的链接，才能进入目标数据页面进行访问
　　解决方法：目标网站的目标数据页链接无法正常访问。需要研究页面中的js脚本并处理链接。我个人使用搜狗浏览器爬取了微信账号文章。，我也遇到过这个问题，爬取的文章链接需要拼接到js脚本中才能得到正确的链接地址
　　从哪里获取目标数据：
　　通过xpath获取数据的位置，可以使用chrome浏览器调试功能获取对应数据的xpath路径
　　通过正则匹配
　　Python爬虫第三方常用库：
　　
　　抓取静态网页数据：
　　
　　抓取前后端分离系统的数据：
　　
　　抓取动态数据：
　　以下代码示例使用 Google 浏览器，使用 selenium 库，并将浏览器设置为无头模式。爬虫会配合浏览器在后台模拟人工操作。根据代码中定义的xpath地址，爬虫会在浏览器中找到对应的位置。操作，使用selenium爬取数据时，需要安装对应版本的浏览器驱动
　　
　　作为合法公民，爬虫只是一种技术。当我们使用它来爬取目标数据时，我们必须遵循一定的规则。每个 网站 的根目录下都会有一个 robots.txt（爬虫协议）文件，里面规定了可以访问哪些网页。在爬取公开信息和数据时，不会对目标系统造成严重破坏。因此，我们呼吁大家在使用各种技术开展工作的过程中，要遵守各种技术。规章制度规范，共同营造你我他文明的网络环境！
　　———————————————
　　版权声明：本文为CSDN博主“菜鸟阿杜”的原创文章，遵循CC4.0 BY-SA版权协议。转载请附上原文出处链接和本声明。
　　原文链接：python爬虫数据采集_rookie adu-CSDN博客_python数据采集代码 查看全部

　　python抓取网页数据(如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化)
　　前几天给大家分享了如何使用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化，使用Python网络爬虫抓取微信好友数量和微信男女比例好友，并使用Python网络爬虫抓取微信好友位置、省市分布及其可视化。感兴趣的朋友可以点击查看详情。内容不难。即使你是新手，也可以通过代码来抓取。今天小编就继续和大家分享如何使用Python网络爬虫抓取微信好友的签名并进行可视化展示。具体教程如下。
　　1、代码实现还是基于itchat库。关于这个神奇的库，在之前的文章中已经提到过，不再赘述。下图中代码的作用是实现签名抓取和数据提取。然后将捕获的数据写入本地文件。
　　
　　2、程序运行后，得到一个文本文件，如下图。
　　
　　第一行第一个签名是小编自己的，博学，审问，缜密，有洞察力，敬业。后续签名按照微信通讯录中名片的顺序呈现。朋友有微信签名会被抓取，没有签名则会被忽略。
　　3、 随机验证微信好友的签名。我们以小编的微信签名为例。她的签名是“得自在，失自在，自在，顺其自然，为之奋斗！” ，然后在TXT文件中搜索，可以看到它的签名确实存在，如下图所示。
　　
　　4、下一步是可视化这个文件的词云。继续写代码，如下图所示。
　　
　　代码的关键部分是需要底图和字体。底图编辑器使用 Luffy。小心使用带有白色底图的图片，否则词云可视化效果不佳。
　　
　　对于字体，您需要提前下载它们。可视化展示也可以参考这篇文章：如何使用Python词云和wordart可视化工具可视化朋友圈数据。
　　5、运行程序后，还需要扫码授权。程序运行如下图所示。
　　
　　红色代码部分在上一篇文章文章中已经详细说明，不再赘述。
　　6、之后，我们可以看到一个漂亮的词云图像显示在我们面前，如下图所示。
　　
　　根据词云的可视化效果，关键词：生命、努力、时间、我们、哈哈哈等词出现的频率更高。可以感觉到，我的微信朋友们的签名，基本都突出了积极、乐观、珍惜时间、努力工作的特点。
　　劝你吸收金袍，劝你珍惜青春。花可以折直，一定要折，不要等花空了才折断枝条。祝你周末愉快，人生苦短，我用Python~~ 查看全部

　　python抓取网页数据(Python学习之爬虫html代码：接下来的六个六.总结)
　　一.概览
　　最近在学习Python，对爬虫产生了浓厚的兴趣，于是开博客记录学习过程。
　　在使用中，我没有使用一些网络教程中的urllib2模块，而是直接使用了requests模块，感觉真的很简单。
　　我用爬虫爬取新浪新闻的相关内容
　　二.使用requests获取html代码
　　直接在这里打码
　　1import requests
2newsurl = "http"//news.sina.com.cn/china"
3res = requests.get(newsurl)
4print (res.text)
5
　　是乱码，检查编码方式
　　1print (res.encoding)#查看编码方式
2
　　要能够解析中文，需要使用“utf-8”编码格式
　　最后，使用 Python 请求链接的代码是：
　　1import requests
2newurl = &#x27;http://news.sina.com.cn/china/&#x27;
3res = requests.get(newurl)
4res.encoding = &#x27;utf-8&#x27;
5print(res.text)
6
　　三.使用 BeautifulSoup4 解析网页
　　这里，我有这个 html 代码：
　　1
2
3 Hello World
4 This is link1
5 This is\ link2
6
7
8
　　接下来，导入 BeautifulSoup4 库
　　1soup = BeautifulSoup(html_sample, &#x27;html.parser&#x27;) #剖析器为parser
2print (soup.text) #得到需要的文字
3
4#找出所有含有特定标签的html元素
5soup = BeautifulSoup(html_sample,&#x27;html.parser&#x27;)
6header = soup.select("h1")
7print (header) #回传Pythonlist
8print (header[0]) #去掉括号
9print (header[0].text) #取出文字
10
　　四.其他类似功能的实现
　　以上代码有以下注意事项：
　　a) id 前应加句点 (.)；应在类前添加井号 (#)
　　b) 在最后一段代码，需要判断字符串的长度是否为0，只需要解析长度不为0的字符串，其他的就省略了
　　五.网页内容爬取
　　1
2##取得内文页面
3import requests
4from bs4 import BeautifulSoup
5
6url = "http://news.sina.com.cn/c/nd/2 ... ot%3B
7res = requests.get(url)
8res.encoding = "utf-8"
9print (res.text)
10soup = BeautifulSoup(res.text, &#x27;html.parser&#x27;)
11
12
13
14#抓取标题
15soup.select("#artibodyTitle")[0].text
16
17
18#来源与时间
19soup.select(&#x27;.time-source&#x27;)[0]
20
21
22###使用contents:将资料列成不同list
23soup.select(&#x27;.time-sourse&#x27;)[0].contents[0].strip() #strip()进行相关字符串的删除
24
25
26##取得文章内容
27article = []
28for p in soup.select(&#x27;#artibody p&#x27;)[:-1]:
29 article.append(p.text.strip())
30" ".join(article)#段落部分用空格隔
31##相当于使用列表解析
32[p.text.strip() for p in soup.select("#antibody p")[:-1]]
33
34
35###取得编辑的名字
36editor = soup.select(&#x27;.article-editor&#x27;)[0].text.strip("zerenbianji")
37
38
39###取得评论数量
40soup.select("#commentCount1")
41## 找出评论出处
42
　　六.总结
　　这个爬虫是最基本的小爬虫，对入门很有帮助
　　继续学习 Python！ ！ 查看全部

　　python抓取网页数据(
Python,风车的网页垃圾文档似乎有点稀疏请给我一些建议)
　　使用 Python Windmill 进行网页抓取（如何准确地等待页面完全加载）
　　python网络抓取
　　使用 Python Windmill 进行 Web 抓取（如何准确地等待页面完全加载） forPageLoad 无法检查页面是否完全呈现在需要使用现有 DOM 重新加载页面的场景中，我使用 waits.forElement检测 DOM，以便脚本“确定”页面已加载。这有时会在页面加载之前检测到 DOM。在firefox中使用windmill测试客户端加载页面似乎需要很长时间。如果使用常规的 Firefox 浏览器加载相同的页面，可能需要 2 秒，但在测试客户端上可能需要 1 分钟。拖了这么久正常吗最后想知道风车的网页有没有更好的替代方案
　　我一直在玩风车来尝试一些网络抓取，但 API 正在等待。 forPageLoad 无法检查页面是否完全呈现
　　在需要使用现有 DOM 重新加载页面的场景中，我使用 waits.forElement 来检测 DOM，以便脚本“确定”页面是否已加载。这有时会在页面加载之前检测到 DOM
　　在 Firefox 中使用风车测试客户端加载页面似乎需要很长时间。如果使用常规的 Firefox 浏览器加载相同的页面，可能需要 2 秒，但在测试客户端上可能需要 1 分钟。需要这么长时间正常吗？
　　最后我想知道是否有更好的替代风车的网络垃圾邮件？文档似乎有点稀疏
　　请给我一些建议。谢谢：P
　　 client.waits.sleep(milliseconds=u'2000')
　　2 秒绝对停顿
　　将在后续行中等待，直到页面加载或 20 秒后，以先到达者为准。将其视为有时间限制的断言。如果页面在 20 秒内加载，则通过，否则失败
　　希望对你有帮助
　　TD
　　如何为带有 AJAX 请求的页面定义“页面加载”？第三点：清除常规firefox浏览器中的缓存并尝试加载页面。需要多少时间？可以作为替代使用，但它使用文档方法。我清除了缓存，它的加载速度仍然没有测试客户端那么慢。对我来说，一旦加载了 DOM 并且填充了组合框或其他内容，页面就会加载。我不确定带有 AJAX 请求的页面是什么意思。 查看全部

　　python抓取网页数据(抓取某个微博大V微博的评论数据应该怎么实现？)
　　【Part1-理论篇】
　　大家好，我是皮皮。
　　想想一个问题，如果我们要抓取一条微博大V微博的评论数据，该怎么做呢？最简单的方法是找到微博评论数据接口，然后更改参数获取最新数据并保存。首先，寻找微博api抓取评论的接口，如下图。
　　
　　但是很遗憾，这个界面的使用频率有限，被抓了几次就被封禁了。在它开始起飞之前，它很冷。
　　
　　接下来小编选择微博移动端网站，先登录，然后找到我们要抓取评论的微博，打开浏览器自带的流量分析工具，一直拉下评论，找到评论数据接口，如下图。
　　
　　然后点击“参数”选项卡，可以看到参数如下图所示：
　　
　　可以看到一共有4个参数，其中第二个参数1、是微博的id，就像一个人的身份证号，这个相当于微博的“身份证号”， max_id 是更改页码的参数，每次都必须更改。下一个 max_id 参数值在此请求的返回数据中。
　　
　　【Part2-实战】
　　有了上面的基础，我们开始用 Python 编写代码并实现它。
　　
　　1、先区分url，第一次不需要max_id，第二次需要第一次返回的max_id。
　　
　　2、请求时需要带上cookie数据。微博cookies的有效期比较长，足以捕捉一条微博的评论数据。cookie 数据可以从浏览器分析工具中找到。
　　
　　3、然后将返回的数据转换成json格式，提取评论内容、评论者昵称、评论时间等数据，输出结果如下图所示。
　　4、为了保存评论内容，我们需要将评论中的表达式去掉，使用正则表达式进行处理，如下图所示。
　　
　　5、 然后将内容保存为txt文件，使用简单的open函数实现，如下图所示。
　　
　　6、关键是通过这个接口最多只能返回16页的数据（每页20条）。网上也有报道说可以返回50页，但是界面不一样，返回的数据条数也不一样，所以我加了一个for循环，一步到位，遍历还是很厉害的，如下图所示。
　　
　　7、这里的函数名为job。为了总能取出最新的数据，我们可以使用 schedule 给程序添加定时功能，每隔 10 分钟或半小时抓取一次，如下图所示。
　　
　　8、对获取的数据进行去重，如下图所示。如果评论已经存在，就通过它，如果没有，就继续添加它。
　　
　　这项工作基本完成。
　　【第三部分——总结】
　　这种方法虽然没有捕捉到所有的数据，但在这种微博的约束下，也是一种比较有效的方法。 查看全部

　　python抓取网页数据(中国大学mooc免费课程的话应该都是大牛讲的)
　　python抓取网页数据，推荐信鸽数据集。python爬虫数据获取处理，推荐googlecolab，有免费代码。
　　googlecolab我们团队自己搞的，课程内容实际就是python爬虫，毕业设计时看过，爬的网站包括百度、网易、新浪都有。
　　中国大学mooc，也就是慕课网，里面有python，java，c等编程，需要学一门语言只要先看那个语言的基础课程，不需要太深入，稍微有些了解，那个时候python就懂一些了，基本的java就懂点了，然后可以看java，或者编程方面的书，花个半年时间，应该可以入门，写出小的程序，再学python就简单多了。
　　对于本科生的话，最合适的就是看慕课网这个网站吧，有免费的课程，同时也有许多付费的课程，
　　强烈推荐微信公众号---掘金，上面有很多程序员用的技术类书籍，而且有免费和付费两种，相比网上的资源，都是最新的，
　　中国大学mooc，免费课程的话应该都是大牛讲的（我找了一下，貌似慕课网和网易云课堂都有不少免费公开课，中国大学mooc貌似已经把个人开放的教程放了出来，感觉云课堂比较活跃一些）；收费课程就看自己需求了，我是学java的，我看慕课网付费课程一般是680元/15g的，足够用了；要是学做android，就看直播吧，我觉得大牛的课程都是去直播间的。 查看全部

　　python抓取网页数据(python抓取网页数据并输出到excel怎么实现？(一))
　　python抓取网页数据并输出到excel怎么实现？是否需要写http服务器？可以从什么角度来分析数据？
　　一、python抓取网页数据并输出到excel方法1：在urllib.urlopen方法中。网页中一般都存在一些域名，比如;localid=abc&initialid=8098，我们要做的就是利用urllib.urlopen方法来获取这些域名下的网页，爬取所有的urllib.urlopen方法返回一个包含要抓取网页全部内容的对象。以chrome浏览器为例，当你运行python程序时，发送一个get请求就会得到源代码。
　　比如以上这个网页：vardoc=webdriver。phantomjs();doc。write("http/1。1200ok\n");doc。write('
');doc。write('</br>');doc。write('<p>');doc。write('');doc。write('</br>');doc。write('');doc。</p>
　　write('');doc。write('</br>');doc。write('');你会看到以下的内容：。</p>
　　1、initialid=8098。
　　2、start_url=abc。这段内容就是抓取网页并输出的url，包含网页头部和内容，抓取完成之后可以删除这些。
　　2、partialsize=9020.这是你输出的内容和正常网页的内容大小，这个对象的大小是100字节，它等于css中max-width的百分比（根据页面的文件名来决定）。
　　3、urllib.urlopen的urlid=abc后面必须跟一个空格。
　　4、write()方法，用于写入内容和返回内容。write()方法分为两部分，第一部分是写入内容，每个urllib.urlopen方法都会返回一个值，指定一个格式：content-encoding=ascii。另一部分是返回内容，每个python对象都有一个urlid（包含一个所在网页的url编号），并且这个urlid必须来自同一个网页。
　　即所有urllib.urlopen方法写入的内容返回的url都是相同的，不管网页是内嵌文件还是外部文件。比如我们输出下面的内容：varsign=document.getelementsbytagname('content-encoding')[0];sign.write("geturl
");sign.write("</br>");content=sign.getelementsbytagname('content-encoding')[1];content.write("");varfindall=document.getelementsbytagname('findall')[0];findall.write("");findall.write("
");findall.write("</br>");content=findall.getelementsby。 查看全部

　　python抓取网页数据(
Python的安装到开发工具的简单介绍--Python安装下载
)
　　
　　基于大众对 Python 的炒作和欣赏，作为一名 Java 从业者，在阅读了 Python 书籍之后，我决定成为一名 Python 爱好者。
　　作为一个合格的脑残粉（题主ノ◕ω◕）ノ），为了我的线下开发，我会详细介绍Python安装到开发工具的简单介绍，写一个捕获天气信息数据并保存到数据库例子。（这个文章适合完全不懂Python的小白快速上手）
　　如果你有时间，强烈建议跟上，因为介绍真的很详细。
　　源码视频书练习题等资料可私信小编01获取
　　1、Python 安装
　　2、PyCharm(ide) 安装
　　3、获取天气信息
　　4、数据写入excel
　　5、数据写入数据库
　　1、Python 安装
　　下载Python：官网地址：选择下载然后选择你的电脑系统，编辑器是Windows系统，所以选择
　　
　　
　　
　　2、Pycharm 安装
　　下载PyCharm：官网地址：
　　
　　免费版可能会缺少一些功能，所以不推荐，所以这里我们选择下载企业版。
　　安装 PyCharm 后，*** 打开可能需要您输入您的电子邮件地址或输入激活码
　　获取免费激活码：
　　3、获取天气信息
　　我们计划采集的数据：杭州的天气信息，你可以先看看这个网站的杭州天气。
　　实现数据抓取的逻辑：使用python请求URL，会返回对应的HTML信息。我们解析 HTML 以获取我们需要的数据。（很简单的逻辑）
　　第 1 步：创建 Python 文件
　　
　　编写第一段 Python 代码
　　if __name__ == '__main__':  url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101210101.shtml'   print('my frist python file') 
　　此代码类似于 Java 中的 Main 方法。您可以直接右键单击并选择运行。
　　
　　第 2 步：请求 RUL
　　python的强大之处在于它拥有大量可以直接使用的模块（类似于Java jar包）。
　　我们需要安装一个请求模块：File - Setting - Product - Product Interpreter
　　
　　
　　单击如上所示的 + 号以安装 Python 模块。搜索
　　
　　顺便说一下，让我们安装一个 beautifulSoup4 和 pymysql 模块。beautifulSoup4 模块用于解析 HTML，可以将 HTML 字符串对象化。pymysql 模块用于连接 mysql 数据库。
　　
　　
　　安装好相关模块后，就可以愉快的敲代码了。
　　定义一个 getContent 方法：
　　# 导入相关联的包 import requests import time import random import socket import http.client import pymysql from bs4 import BeautifulSoup def getContent(url , data = None):  header={  'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',  'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, sdch',  'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8',  'Connection': 'keep-alive',  'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/43.0.235'  } # request 的请求头  timeout = random.choice(range(80, 180))  while True:  try:  rep = requests.get(url,headers = header,timeout = timeout) #请求url地址，获得返回 response 信息  rep.encoding = 'utf-8'  break  except socket.timeout as e: # 以下都是异常处理  print( '3:', e)  time.sleep(random.choice(range(8,15)))  except socket.error as e:  print( '4:', e)  time.sleep(random.choice(range(20, 60)))  except http.client.BadStatusLine as e:  print( '5:', e)  time.sleep(random.choice(range(30, 80)))  except http.client.IncompleteRead as e:  print( '6:', e)  time.sleep(random.choice(range(5, 15)))  print('request success')  return rep.text # 返回的 Html 全文 
　　在主方法调用中：
　　if __name__ == '__main__':  url ='http://www.weather.com.cn/weather/101210101.shtml'  html = getContent(url) # 调用获取网页信息  print('my frist python file') 
　　第三步：分析页面数据
　　定义一个 getData 方法：
　　def getData(html_text):  final = []  bs = BeautifulSoup(html_text, "html.parser") # 创建BeautifulSoup对象  body = bs.body #获取body  data = body.find('div',{'id': '7d'})  ul = data.find('ul')  li = ul.find_all('li')  for day in li:  temp = []  date = day.find('h1').string  temp.append(date) #添加日期  inf = day.find_all('p')  weather = inf[0].string #天气  temp.append(weather)  temperature_highest = inf[1].find('span').string #***温度  temperature_low = inf[1].find('i').string # ***温度  temp.append(temperature_low) 　　　　 temp.append(temperature_highest)  final.append(temp)  print('getDate success')  return final 
　　上面的解析其实是按照HTML的规则来解析的。你可以在开发者模式下打开杭州天气（F12），看看页面的元素分布。
　　
　　在主方法调用中：
　　if __name__ == '__main__':  url ='http://www.weather.com.cn/weather/101210101.shtml'  html = getContent(url) # 获取网页信息  result = getData(html) # 解析网页信息，拿到需要的数据  print('my frist python file') 
　　将数据写入excel
　　现在我们在 Python 中已经有了想要的数据，我们可以先将数据存储起来，比如将数据写入 csv。
　　定义一个 writeDate 方法：
　　import csv #导入包 def writeData(data, name):  with open(name, 'a', errors='ignore', newline='') as f:  f_csv = csv.writer(f)  f_csv.writerows(data)  print('write_csv success') 
　　在主方法调用中：
　　if __name__ == '__main__':  url ='http://www.weather.com.cn/weather/101210101.shtml'  html = getContent(url) # 获取网页信息  result = getData(html) # 解析网页信息，拿到需要的数据  writeData(result, 'D:/py_work/venv/Include/weather.csv') #数据写入到 csv文档中  print('my frist python file') 
　　执行后在指定路径下会多出一个weather.csv文件，可以打开查看。
　　
　　
　　这里最简单的数据采集——存储完成。
　　将数据写入数据库
　　因为数据一般存储在数据库中，所以我们以mysql数据库为例，尝试将数据写入我们的数据库。
　　创建 WEATHER 表的第一步：
　　创建表可以直接在mysql客户端进行，也可以在python中创建表。这里我们使用 python 创建一个 WEATHER 表。
　　定义一个createTable方法：（import pymysql之前已经导入过，如果没有需要导入包）
　　def createTable():  # 打开数据库连接  db = pymysql.connect("localhost", "zww", "960128", "test")  # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor  cursor = db.cursor()  # 使用 execute() 方法执行 SQL 查询  cursor.execute("SELECT VERSION()")  # 使用 fetchone() 方法获取单条数据.  data = cursor.fetchone()  print("Database version : %s " % data) # 显示数据库版本（可忽略，作为个栗子）  # 使用 execute() 方法执行 SQL，如果表存在则删除  cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS WEATHER")  # 使用预处理语句创建表  sql = """CREATE TABLE WEATHER (  w_id int(8) not null primary key auto_increment,   w_date varchar(20) NOT NULL ,  w_detail varchar(30),  w_temperature_low varchar(10),  w_temperature_high varchar(10)) DEFAULT CHARSET=utf8""" # 这里需要注意设置编码格式，不然中文数据无法插入  cursor.execute(sql)  # 关闭数据库连接  db.close() 　　print('create table success') 
　　在主方法调用中：
　　if __name__ == '__main__':  url ='http://www.weather.com.cn/weather/101210101.shtml'  html = getContent(url) # 获取网页信息  result = getData(html) # 解析网页信息，拿到需要的数据  writeData(result, 'D:/py_work/venv/Include/weather.csv') #数据写入到 csv文档中  createTable() #表创建一次就好了，注意  print('my frist python file') 
　　执行后，查看数据库，查看天气表是否创建成功。
　　
　　第二步，批量写入WEATHER表数据：
　　定义一个 insertData 方法：
　　def insert_data(datas):  # 打开数据库连接  db = pymysql.connect("localhost", "zww", "960128", "test")  # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor  cursor = db.cursor()  try:  # 批量插入数据  cursor.executemany('insert into WEATHER(w_id, w_date, w_detail, w_temperature_low, w_temperature_high) value(null, %s,%s,%s,%s)', datas)  # sql = "INSERT INTO WEATHER(w_id,   # w_date, w_detail, w_temperature)   # VALUES (null, '%s','%s','%s')" %   # (data[0], data[1], data[2])  # cursor.execute(sql) #单条数据写入  # 提交到数据库执行  db.commit()  except Exception as e:  print('插入时发生异常' + e)  # 如果发生错误则回滚  db.rollback()  # 关闭数据库连接  db.close() 
　　在主方法调用中：
　　if __name__ == '__main__':  url ='http://www.weather.com.cn/weather/101210101.shtml'  html = getContent(url) # 获取网页信息  result = getData(html) # 解析网页信息，拿到需要的数据  writeData(result, 'D:/py_work/venv/Include/weather.csv') #数据写入到 csv文档中  # createTable() #表创建一次就好了，注意  insertData(result) #批量写入数据  print('my frist python file') 
　　检查：执行完这条Python语句后，查看数据库是否有写入数据。如果有的话，你就完成了。
　　
　　在此处查看完整代码：
　　# 导入相关联的包 import requests import time import random import socket import http.client import pymysql from bs4 import BeautifulSoup import csv def getContent(url , data = None):  header={  'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',  'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, sdch',  'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8',  'Connection': 'keep-alive',  'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/43.0.235'  } # request 的请求头  timeout = random.choice(range(80, 180))  while True:  try:  rep = requests.get(url,headers = header,timeout = timeout) #请求url地址，获得返回 response 信息  rep.encoding = 'utf-8'  break  except socket.timeout as e: # 以下都是异常处理  print( '3:', e)  time.sleep(random.choice(range(8,15)))  except socket.error as e:  print( '4:', e)  time.sleep(random.choice(range(20, 60)))  except http.client.BadStatusLine as e:  print( '5:', e)  time.sleep(random.choice(range(30, 80)))  except http.client.IncompleteRead as e:  print( '6:', e)  time.sleep(random.choice(range(5, 15)))  print('request success')  return rep.text # 返回的 Html 全文 def getData(html_text):  final = []  bs = BeautifulSoup(html_text, "html.parser") # 创建BeautifulSoup对象  body = bs.body #获取body  data = body.find('div',{'id': '7d'})  ul = data.find('ul')  li = ul.find_all('li')  for day in li:  temp = []  date = day.find('h1').string  temp.append(date) #添加日期  inf = day.find_all('p')  weather = inf[0].string #天气  temp.append(weather)  temperature_highest = inf[1].find('span').string #***温度  temperature_low = inf[1].find('i').string # ***温度  temp.append(temperature_highest)  temp.append(temperature_low)  final.append(temp)  print('getDate success')  return final def writeData(data, name):  with open(name, 'a', errors='ignore', newline='') as f:  f_csv = csv.writer(f)  f_csv.writerows(data)  print('write_csv success') def createTable():  # 打开数据库连接  db = pymysql.connect("localhost", "zww", "960128", "test")  # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor  cursor = db.cursor()  # 使用 execute() 方法执行 SQL 查询  cursor.execute("SELECT VERSION()")  # 使用 fetchone() 方法获取单条数据.  data = cursor.fetchone()  print("Database version : %s " % data) # 显示数据库版本（可忽略，作为个栗子）  # 使用 execute() 方法执行 SQL，如果表存在则删除  cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS WEATHER")  # 使用预处理语句创建表  sql = """CREATE TABLE WEATHER (  w_id int(8) not null primary key auto_increment,   w_date varchar(20) NOT NULL ,  w_detail varchar(30),  w_temperature_low varchar(10),  w_temperature_high varchar(10)) DEFAULT CHARSET=utf8"""  cursor.execute(sql)  # 关闭数据库连接  db.close()  print('create table success') def insertData(datas):  # 打开数据库连接  db = pymysql.connect("localhost", "zww", "960128", "test")  # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor  cursor = db.cursor()  try:  # 批量插入数据  cursor.executemany('insert into WEATHER(w_id, w_date, w_detail, w_temperature_low, w_temperature_high) value(null, %s,%s,%s,%s)', datas)  # 提交到数据库执行  db.commit()  except Exception as e:  print('插入时发生异常' + e)  # 如果发生错误则回滚  db.rollback()  # 关闭数据库连接  db.close()  print('insert data success') if __name__ == '__main__':  url ='http://www.weather.com.cn/weather/101210101.shtml'  html = getContent(url) # 获取网页信息  result = getData(html) # 解析网页信息，拿到需要的数据  writeData(result, 'D:/py_work/venv/Include/weather.csv') #数据写入到 csv文档中  # createTable() #表创建一次就好了，注意  insertData(result) #批量写入数据  print('my frist python file')   查看全部

　　python抓取网页数据(环球网python爬取数据方法/步骤、方法、步骤以及步骤)
　　【摘要】当今世界充斥着各种各样的数据，python就是其中的重要组成部分。但是，要使其有用，我们需要将这些 Python 理论付诸实践。涉及很多有趣的过程，然后以某些方式使用它。一个这样的应用程序是 python 爬取数据。今天全球网校小编就和大家聊一聊python爬取数据。
　　方法/步骤
　　1、在爬取数据之前，需要下载安装两个东西，一个是urllib，一个是python-docx。
　　
　　2、然后在python编辑器中输入import选项，提供这两个库的服务。
　　
　　3、urllib主要负责抓取网页数据。简单爬取网页数据其实很简单。输入如图所示的命令，后跟一个链接。
　　
　　4、我已经抓到了，但不算数。必须阅读，否则无效。
　　
　　5、下一步是捕获代码。不转码是无法保存的。转码读取函数读取。然后只需标记一个随机的，例如 XA。
　　
　　6、 最后，再输入三个句子。第一句意思是新建一个空白word文档。
　　第二句的意思是在文档中添加正文段落，并导入变量XA捕捉到的东西。
　　第三句的意思是保存文档docx，括号中的名称。
　　
　　7、这是爬下来的源码。如果需要过滤，需要自己添加各种正则表达式。
　　以上是python爬取数据。可能在讲解完这个实际应用之后，大家的印象还是很模糊的，不如打开电脑，现在就上手试试吧！或许你会发现python应用给你带来的更多乐趣全球网校小编希望这些信息能对你有所帮助。 查看全部

　　python抓取网页数据(用Python写自动访问博客的功能，决定自己练习一下)
　　看到一篇博文，讲的是用Python写博客自动访问的功能。它的核心功能是抓取网页中的链接，类似于网络爬虫工具。由于我刚刚学习了 Python，所以我决定自己练习一下。我写了一些我一开始认为很简单的东西，但是花了很长时间才最终完成。看来纸上谈兵浅薄，勤练才是王道。虽然花了很多时间，但我觉得我收获了很多。
　　这段代码的知识点包括以下几点：
　　列表的使用；编写自定义全局函数；自定义类和继承类的编写；使用标准模块进行异常处理
　　请参阅下面的代码。
　　首先，导入使用的标准模块：
　　import html.parser as parser
import urllib.request
　　然后是分析网页中的 URL 的类定义：
　　 1 class MyHtmlParser(parser.HTMLParser):
2 def __init__(self, lst = None):
3 super().__init__() #这里容易漏掉导致出错
4 if not lst:
5 self.urls = []
6 else:
7 self.urls = lst
8
9 def handle_starttag(self, tag, attrs):
10 for attr, value in attrs:
11 if "http" in value and ".js" not in value \
12 and value not in self.urls:
13 self.urls.append(value)
14
15 def handle_startendtag(self, tag, attrs):
16 for attr, value in attrs:
17 if "http" in value and ".js" not in value \
18 and value not in self.urls:
19 self.urls.append(value)
　　解析网址功能：
　　1 def ParseUrlsInText(text, lst):
2 pars = MyHtmlParser(lst)
3 try:
4 pars.feed(text)
5 #添加异常处理，可能会遇到各种异常
6 except parser.HTMLParseError as ex:
7 print("parse failed.",ex)
　　最后是实现整个事情的函数：
　　 1 def VisitUrlsInPage(pageUrl):
2 url_list = [pageUrl]
3 for url in url_list:
4 try:
5 fh = urllib.request.urlopen(url)
6 data = fh.read()
7 ParseUrlsInText(str(data), url_list)
8 #这里是为了快速结束，去掉就变成小爬虫了
9 if len(url_list) >= 200:
10 break
11 except urllib.request.URLError:
12 print("Failed.")
13 continue
14 print("length: ", len(url_list))
15 for url in url_list:
16 print(url)
17
18
19 if __name__ == '__main__':
20 VisitUrlsInPage("http://www.cnblogs.com/jason-yang/")
　　异常处理和地址消除并不完善，在不同的网站运行进程中可能会出现一些小问题。 查看全部