python网页数据抓取(从网站上获取2018年100强企业的少数几个技术之一)
　　作为数据科学家，我的第一项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。这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100强企业的信息。使用脚本来自动化获取信息的过程，不仅可以节省人工整理的时间，还可以将所有企业数据组织在一个结构化的文件中，以便进一步分析和查询。
　　看版太长了：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。
　　准备好工作了
　　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爬虫，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 Top 100 Companies页面为例。右键单击表单并选择“检查”。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。
　　
　　
　　右击要查看的网页元素，选择“勾选”，可以看到具体的HTML元素内容
　　由于数据存储在表中，因此只需简单的几行代码就可以直接获取完整的信息。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获取完整数据。
　　在表格页面上，可以看到一个收录全部100条数据的表格，右击它，选择“检查”，就可以很容易的看到HTML表格的结构了。收录内容的表的主体在此标记中：
　　
　　每一行都在一个标签中，即我们不需要太复杂的代码，只需一个循环，我们就可以读取所有的表数据并保存在文件中。
　　注意：您也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）来发起请求并输出返回值。
　　
　　刷新页面后，更新Network选项卡的内容
　　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~
　　首先要做的是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。
　　
　　下一步，我们需要准备好需要爬取的目标网址。正如上面讨论的，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 并将其分配给变量：
　　
　　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
　　由于所有的内容都在表（标签）中，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，可以看到每行的结构是这样的：
　　
　　可以看到，表中一共有8列，分别是Rank（排名）、Company（公司）、Location（地址）、Year End（财政年度结束）、Annual Sales Rise（年度销售额增长）、Latest Sales（当年销售额）、Staff（员工人数）和 Comments（备注）。
　　这些就是我们需要的数据。
　　这种结构在整个网页中是一致的（但在其他网站上可能没有那么简单！），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，并存储它在一个变量中，方便以后写入csv或json文件。
　　循环遍历所有元素并将它们存储在变量中
　　在Python中，如果要处理大量数据，需要写入文件，list对象就非常有用。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，例如网页和描述。请仔细查看上面打印的汤变量数据-否。在数据的第二行第二列，不仅有公司名称，还有公司网址和简要说明。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。
　　循环读取数据的方法：
　　
　　因为数据的第一行是html表的表头，我们可以不看就跳过。因为header使用了标签，没有标签，所以我们简单地查询标签中的数据，丢弃空值。
　　接下来，我们读取数据的内容并将其分配给变量：
　　
　　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，去掉多余的字符，导出需要的数据。
　　数据清洗
　　如果我们将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，可以发现里面还包括一​​些备注等需要清除的字符。
　　
　　我们要将公司变量的内容拆分为两部分：公司名称和描述。这可以在几行代码中完成。看一下对应的html代码，你会发现这个cell里面还有一个元素，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。我们以后会用到！
　　
　　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，这样变量中就只剩下描述了.
　　为了删除 sales 变量中多余的字符，我们使用了一次 strip 方法。
　　
　　我们要保存的最后一件事是公司的链接网站。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，表单中有指向公司 网站 的链接。
　　
　　检查公司详细信息页面上表格中的链接
　　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：
　　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。所以我们可以在表格的最后一行找到元素。
　　
　　同样，也有可能最后一行没有链接。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存储在变量中后（仍在循环体中），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，我们只需要几行简单的代码即可将列表对象保存为文件。
　　
　　最后，让我们运行这段python代码。如果一切顺利，您会发现目录中出现一个收录 100 行数据的 csv 文件。您可以使用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：
　　如果有什么不清楚的，请在下方留言，我会尽力解答！
　　附：本文所有代码
　　祝你的爬虫之旅有个美好的开始！
　　原作：Kerry Parker 编译：欧莎转载请保留此信息）
　　编译源：/data-science-skills-web-scraping-using-python-d1a85ef607ed
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　　python网页数据抓取(STM32获取cookie的验证方法及使用方法)
　　注：以下代码已在python3.8环境下验证运行，可直接复制粘贴
　　import requests
requests.packages.urllib3.disable_warnings()
url = "https://www.baidu.com"
Hostreferer = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.102 Safari/537.36'
}
html = requests.get(url, headers=Hostreferer, verify=False)
#第一种方法
if html.status_code == 200:
print(html.cookies)
#第二种方法
for cookie in html.cookies:
print(str(cookie.name)+"="+str(cookie.value))
　　以下是解释：
　　1.requests是我们需要获取cookies的python模块包，安装python运行环境后无需单独安装即可调用
　　2.requests.packages.urllib3.disable_warnings() 用于消除部分网站会报错
　　3.url =""，这里填写网站我们要获取cookie的地址
　　4.html = requests.get(url, headers=Hostreferer, verify=False)
　　这句话是标准的cookies获取方式
　　hostreferer 是浏​​览器的头文件，适用于所有浏览器，verify=False 表示不需要严格的验证方法
　　后两种方法中，方法一是在网站返回正常响应200后输出所有cookie信息
　　方法二是选择性输出cookie中name和value字段的cookie信息
　　这里是谷歌浏览器查看cookie信息的方法，运行上述python代码即可验证。 查看全部

　　python网页数据抓取(如何使用Python爬取股票数据和实现数据接口？|网易财经)
　　本文文章主要介绍如何使用Python爬取股票数据并实现数据接口。
　　1.定期获取和解析数据
　　2.将数据存储到MongoDB
　　3.缓存数据到Redis
　　4.配置Nginx和数据接口
　　源码下载地址：
　　1.定期获取和解析数据
　　这次我们爬取的对象是网易财经的股票板块。我们先来分析一下链接。根据链接的格式，我们拼接了股票代码，年份和季度：
　　url = "http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_" + key + ".html?year=" + year + "&season=" + season
　　拼接好链接后，使用requests库获取页面内容：
　　requests.get(url)
self.parse_pager(content.content, item["code"])
　　考虑到网络请求可能会失败，我们设置了请求失败时的多次重请求（最多8次）。如果多次请求后请求仍然失败，则将请求的相关内容存储在error_logs中：
<p># 请求失败后重新请求(最多8次)
max_try = 8
for tries in range(max_try):
try:
content = requests.get(url)
self.parse_pager(content.content, item["code"])
break
except Exception:
if tries 查看全部

　　python网页数据抓取(区别于上篇动态网页抓取，这里介绍另一种方法)
　　与之前的动态网页抓取不同，这里还有一种方法，就是使用浏览器渲染引擎。在显示网页时直接使用浏览器解析 HTML，应用 CSS 样式并执行 JavaScript 语句。
　　该方法会在抓取过程中打开浏览器加载网页，自动操作浏览器浏览各种网页，顺便抓取数据。通俗点讲，就是利用浏览器渲染的方式，把爬取的动态网页变成爬取的静态网页。
　　我们可以使用 Python 的 Selenium 库来模拟浏览器来完成爬取。Selenium 是一种用于 Web 应用程序测试的工具。Selenium 测试直接在浏览器中运行，浏览器自动按照脚本代码进行点击、输入、打开、验证等操作，就像真实用户在操作一样。
　　模拟浏览器通过 Selenium 爬行。最常用的是火狐，所以下面的解释也以火狐为例。运行前需要安装火狐浏览器。
　　以《Python Web Crawler：从入门到实践》一书作者的个人博客评论为例。网址：
　　运行以下代码时，一定要注意你的网络是否畅通。如果网络不好，浏览器无法正常打开网页及其评论数据，可能会导致抓取失败。
　　1）找到评论的HTML代码标签。使用Chrome打开文章页面，右击页面，打开“检查”选项。目标评论数据。这里的评论数据就是浏览器渲染出来的数据位置，如图：
　　
　　2）尝试获取评论数据。在原打开页面的代码数据上，我们可以使用如下代码获取第一条评论数据。在下面的代码中，driver.find_element_by_css_selector 使用CSS选择器查找元素，并找到class为'reply-content'的div元素；find_element_by_tag_name 搜索元素的标签，即查找注释中的 p 元素。最后输出p元素中的text text。
　　相关代码1：
　　from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.firefox.firefox_binary import FirefoxBinary
caps=webdriver.DesiredCapabilities().FIREFOX
caps["marionette"]=True
binary=FirefoxBinary(r'E:\软件安装目录\装机必备软件\Mozilla Firefox\firefox.exe') #把上述地址改成你电脑中Firefox程序的地址
driver=webdriver.Firefox(firefox_binary=binary,capabilities=caps)
driver.get("http://www.santostang.com/2017 ... 6quot;)
#page=driver.find_element_by_xpath(".//html")
driver.switch_to.frame(driver.find_element_by_css_selector("iframe[title='livere']"))
comment=driver.find_element_by_css_selector('div.reply-content-wrapper') #此处参数字段也可以是'div.reply-content'，具体字段视具体网页div包含关系而定
content=comment.find_element_by_tag_name('p')
print(content.text)
#driver.page_source
　　输出：
　　在JS 里面也找不到https://api.gentie.163.com/products/ 哪位大神帮忙解答下。谢谢。
　　代码分析：
　　1）caps=webdriver.DesiredCapabilities().FIREFOX
　　
　　
　　可以看到，上面代码中的caps["marionette"]=True被注释掉了，代码还是可以正常运行的。
　　2）binary=FirefoxBinary(r'E:\软件安装目录\安装必备软件\Mozilla Firefox\firefox.exe')
　　
　　3）driver=webdriver.Firefox(firefox_binary=binary,capabilities=caps)
　　构建 webdriver 类。
　　您还可以构建其他类型的 webdriver 类。
　　
　　
　　4）driver.get("")
　　
　　5）driver.switch_to.frame(driver.find_element_by_css_selector("iframe[title='livere']"))
　　
　　
　　6）comment=driver.find_element_by_css_selector('div.reply-content-wrapper')
　　
　　7）content=comment.find_element_by_tag_name('p')
　　
　　更多代码含义和使用规则请参考官网API和导航：
　　8）关于driver.switch_to.frame(driver.find_element_by_css_selector("iframe[title='livere']"))中的frame定位和标题内容。
　　您可以在代码中添加 driver.page_source 并注释掉 driver.switch_to.frame(driver.find_element_by_css_selector("iframe[title='livere']"))。可以在输出内容中找到（如果输出比较乱，很难找到相关内容，可以复制粘贴成文本文件，用Notepad++打开，软件有前面对应的显示功能和背面标签）：
　　（这里只截取相关内容的结尾）
　　
　　如果使用driver.switch_to.frame(driver.find_element_by_css_selector("iframe[title='livere']"))，然后使用driver.page_source进行相关输出，就会发现上面没有iframe标签，证明我们有了框架分析完成后，就可以进行相关定位，得到元素了。
　　我们上面只得到了一条评论，如果你想得到所有的评论，使用循环来得到所有的评论。
　　相关代码2：
　　from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.firefox.firefox_binary import FirefoxBinary
caps=webdriver.DesiredCapabilities().FIREFOX
caps["marionette"]=True
binary=FirefoxBinary(r'E:\软件安装目录\装机必备软件\Mozilla Firefox\firefox.exe')
driver=webdriver.Firefox(firefox_binary=binary,capabilities=caps)
driver.get("http://www.santostang.com/2017 ... 6quot;)
#page=driver.find_element_by_xpath(".//html")
driver.switch_to.frame(driver.find_element_by_css_selector("iframe[title='livere']"))
comments=driver.find_elements_by_css_selector('div.reply-content')
for eachcomment in comments:
content=eachcomment.find_element_by_tag_name('p')
print(content.text)
#driver.page_source
　　输出：
　　在JS 里面也找不到https://api.gentie.163.com/products/ 哪位大神帮忙解答下。谢谢。
@先生姓张 原来要按照这里的操作才行。。。
在JS 里面也找不到https://api.gentie.163.com/products/ 哪位大神帮忙解答下。谢谢。
@先生姓张 这是网易云上面的一个连接地址，那个服务器都关闭了
在JS 里面也找不到https://api.gentie.163.com/products/ 哪位大神帮忙解答下。谢谢。
测试
为什么我用代码打开的文章只有两条评论，本来是有46条的，有大神知道怎么回事吗？
菜鸟一只，求学习群
lalala1
我来试一试
我来试一试
应该点JS，然后看里面的Preview或者Response，里面响应的是Ajax的内容，然后如果去爬网站的评论的话，点开js那个请求后点Headers -->在General里面拷贝 RequestURL 就可以了
　　注意代码2中，代码1中的comment=driver.find_element_by_css_selector('div.reply-content-wrapper')改为comments=driver.find_elements_by_css_selector('div.reply-content')
　　添加元素
　　
　　以上获得的所有评论数据均属于网页的正常访问。网页渲染完成后，所有获得的评论都没有点击“查看更多”加载尚未渲染的评论。 查看全部

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　　简介 从网页中提取信息的需求正在迅速增加，其重要性也越来越明显。每隔几周，我自己就想从网页中提取一些信息。例如，上周我们考虑建立各种在线数据科学课程的受欢迎程度和意见的索引。我们不仅需要寻找新的课程，还要抓取课程的评论，总结并建立一些指标。
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　　python网页数据抓取(【小编】内容挺不错的使用方法和参考代码（一）)
　　今天给大家分享一篇关于Python微医注册网医生数据采集的文章。我觉得内容挺好的。现在我把它分享给你。有很好的参考价值。有需要的朋友，跟着小编一起来看看吧。酒吧
　　1. 写在前面
　　今天要爬取的那个网站叫做WeDoctor网站，地址是，我们将通过python3爬虫爬取这个URL，然后将数据存入CSV，为后面的分析教程做准备。本文主要使用的库是pyppeteer和pyquery
　　首先找到医生列表页面
　　全国/全部/无限/p5
　　本页显示75952条数据。实际测试中，翻到第38页时，无法加载数据。视觉上，后台程序没有返回数据，但为了学习，我们忍了。
　　
　　2. 页面网址
　　全国/全部/无限/p1
　　全国/全部/无限/p2
　　...
　　全国/全部/无限制/p38
　　数据超过38页，体积不是很大。我们只需要选择一个库来抓取它。对于这个博客，我发现了一个不受欢迎的库。
　　在使用pyppeteer的过程中，发现材料那么少，很尴尬。而且，官方文档写得不好。有兴趣的朋友可以自行查看。这个库的安装也在下面的网址中。
　　最简单的使用方法也是官方文档里简单写的，如下，可以直接将网页另存为图片。
　　 import asyncio from pyppeteer import launch async def main(): browser = await launch() # 运行一个无头的浏览器 page = await browser.newPage() # 打开一个选项卡 await page.goto('http://www.baidu.com') # 加载一个页面 await page.screenshot({'path': 'baidu.png-600'}) # 把网页生成截图 await browser.close() asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main()) # 异步
　　下面我整理了一些参考代码，大家可以参考一下。
　　 browser = await launch(headless=False) # 可以打开浏览器 await page.click('#login_user') # 点击一个按钮 await page.type('#login_user', 'admin') # 输入内容 await page.click('#password') await page.type('#password', '123456') await page.click('#login-submit') await page.waitForNavigation() # 设置浏览器窗口大小 await page.setViewport({ 'width': 1350, 'height': 850 }) content = await page.content() # 获取网页内容 cookies = await page.cookies() # 获取网页cookies
　　3. 抓取页面
　　运行以下代码，可以看到控制台不断打印网页的源代码，只要拿到源代码，就可以进行后续的分析和保存数据。如果出现控件不输出任何东西的情况，那么请把下面的
　　await launch(headless=True) 修改为 await launch(headless=False)
　　 import asyncio from pyppeteer import launch class DoctorSpider(object): async def main(self, num): try: browser = await launch(headless=True) page = await browser.newPage() print(f"正在爬取第 {num} 页面") await page.goto("https://www.guahao.com/expert/all/全国/all/不限/p{}".format(num)) content = await page.content() print(content) except Exception as e: print(e.args) finally: num += 1 await browser.close() await self.main(num) def run(self): loop = asyncio.get_event_loop() asyncio.get_event_loop().run_until_complete(self.main(1)) if __name__ == '__main__': doctor = DoctorSpider() doctor.run()
　　4. 分析数据
　　解析的数据使用 pyquery。这个库在之前的博客中已经使用过，可以直接应用到案例中。结果数据通过pandas保存到CSV文件中。
　　 import asyncio from pyppeteer import launch from pyquery import PyQuery as pq import pandas as pd # 保存csv文件 class DoctorSpider(object): def __init__(self): self._data = list() async def main(self,num): try: browser = await launch(headless=True) page = await browser.newPage() print(f"正在爬取第 {num} 页面") await page.goto("https://www.guahao.com/expert/all/全国/all/不限/p{}".format(num)) content = await page.content() self.parse_html(content) print("正在存储数据....") data = pd.DataFrame(self._data) data.to_csv("微医数据.csv", encoding='utf_8_sig') except Exception as e: print(e.args) finally: num+=1 await browser.close() await self.main(num) def parse_html(self,content): doc = pq(content) items = doc(".g-doctor-item").items() for item in items: #doctor_name = item.find(".seo-anchor-text").text() name_level = item.find(".g-doc-baseinfo>dl>dt").text() # 姓名和级别 department = item.find(".g-doc-baseinfo>dl>dd>p:eq(0)").text() # 科室 address = item.find(".g-doc-baseinfo>dl>dd>p:eq(1)").text() # 医院地址 star = item.find(".star-count em").text() # 评分 inquisition = item.find(".star-count i").text() # 问诊量 expert_team = item.find(".expert-team").text() # 专家团队 service_price_img = item.find(".service-name:eq(0)>.fee").text() service_price_video = item.find(".service-name:eq(1)>.fee").text() one_data = { "name": name_level.split(" ")[0], "level": name_level.split(" ")[1], "department": department, "address": address, "star": star, "inquisition": inquisition, "expert_team": expert_team, "service_price_img": service_price_img, "service_price_video": service_price_video } self._data.append(one_data) def run(self): loop = asyncio.get_event_loop() asyncio.get_event_loop().run_until_complete(self.main(1)) if __name__ == '__main__': doctor = DoctorSpider() doctor.run()
　　综上所述，这个库不是很好用。可能我之前没有仔细研究过。感觉很正常。可以多试一下，看看整体效率是否可以提高。
　　资料清单：
　　
　　总结
　　以上是Python WeDoctor注册网医生数据抓取的详细内容，更多请关注其他相关html中文网站文章！ 查看全部

　　python网页数据抓取(想要入门Python爬虫，首先需要解决四个问题：什么是爬虫)
　　在当今社会，互联网上充满了有用的数据。我们只需要耐心观察，加上一些技术手段，就能得到很多有价值的数据。这里的“技术手段”是指网络爬虫。今天小编就给大家分享一个爬虫的基础知识和入门教程：
　　什么是爬虫？
　　网络爬虫，也叫Web数据采集，是指通过编程向Web服务器请求数据（HTML形式），然后解析HTML，提取出需要的数据。
　　要开始使用 Python 爬虫，首先需要解决四个问题：
　　1.熟悉python编程
　　2.了解HTML
　　3.了解网络爬虫的基本原理
　　4.学习使用python爬虫库
　　1、熟悉python编程
　　爬虫初期，初学者不需要学习python类、多线程、模块等稍有难度的内容。我们要做的就是找适合初学者的教材或者网上教程，花十多天时间，可以有三到四点了解python的基础，这时候就可以玩爬虫了！
　　2、为什么你需要了解 HTML
　　HTML 是一种标记语言，用于创建嵌入文本和图像等数据的网页，这些数据可以被浏览器读取并呈现为我们看到的网页。这就是为什么我们先抓取HTML，然后解析数据，因为数据隐藏在HTML中。
　　初学者学习HTML并不难。因为它不是一种编程语言。您只需要熟悉其标记规则即可。HTML 标记收录几个关键部分，例如标签（及其属性）、基于字符的数据类型、字符引用和实体引用。
　　HTML标签是最常见的标签，通常成对出现，例如
　　和 H1&gt;。在成对出现的标签中，第一个标签是开始标签，第二个标签是结束标签。两个标签之间是元素的内容（文本、图像等）。例如，一些标签没有内容并且是空元素。
　　下面是一个经典的 Hello World 程序示例：
　　HTML 文档由嵌套的 HTML 元素组成。例如，它们由括在尖括号中的 HTML 标记表示
　　. 通常，一个元素由一对标签表示：“开始标签”
　　和“结束标签”p&gt;。如果元素收录文本内容，请将其放在这些标签之间。
　　3、了解python网络爬虫的基本原理
　　在编写python搜索器程序时，只需要执行以下两个操作：发送GET请求获取HTML；解析 HTML 以获取数据。对于这两件事，python有相应的库来帮你做，你只需要知道如何使用它们。
　　4、 使用python库抓取百度首页标题
　　首先，发送HTML数据请求，可以使用python内置库urllib，它有urlopen函数，可以根据url获取HTML文件。这里，尝试获取百度主页看看效果：
　　部分截取输出HTML内容
　　让我们看看真正的百度主页的html是什么样子的。如果您使用的是谷歌Chrome浏览器，请在百度首页打开“设置”&gt;“更多工具”&gt;“开发者工具”，点击元素，您将看到：
　　在 Google Chrome 浏览器中查看 HTML
　　对比一下，你就会知道你刚刚通过python程序得到的HTML和网页是一样的！
　　获取到HTML后，下一步就是解析HTML，因为需要的文字、图片和视频都隐藏在HTML中，所以需要通过某种方式提取出需要的数据。
　　Python 还提供了许多强大的库来帮助您解析 HTML。这里使用了著名的 Python 库 BeautifulSoup 作为解析上面得到的 HTML 的工具。
　　BeautifulSoup 是一个需要安装和使用的第三方库。在命令行使用pip安装：
　　BeautifulSoup 将 HTML 内容转换为结构化内容，您只需要从结构化标签中提取数据：
　　比如我想获取百度首页的标题“点一下百度我就知道了”，怎么办？
　　标题周围有两个标签，一个是一级标签
　　, 另一个是二级标签，所以只需要从标签中取出信息即可。
　　看看结果：
　　完成此操作后，成功提取了百度首页的标题。
　　本文以抓取百度首页标题为例，讲解python爬虫的基本原理以及相关python库的使用。这是比较基础的爬虫知识。房子是一层一层盖起来的，知识是一点一滴学来的。刚接触python的朋友想学习python爬虫需要打好基础。他们也可以自己学习视频资料和实践课程。 查看全部

　　python网页数据抓取(Python数据分析（python+mongodb）(python)(组图))
　　阿里云&gt;云栖社区&gt;主题图&gt;P&gt;python3爬取网页数据库
　　
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　　当前话题：python3抓取网页数据库并添加到采集夹
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　　云数据库产品概述
　　
　　
　　作者：阿里云官网
　　云数据库是稳定、可靠、可弹性扩展的在线数据库服务产品的总称。可以轻松运维全球90%以上主流开源和商业数据库（MySQL、SQL Server、Redis等），同时为PolarDB提供6倍以上的开源数据库性能和开源数据库的价格，以及自主研发的具有数百TB数据实时计算能力的HybridDB，对于数据库，也有容灾、备份、恢复、监控、迁移的一整套解决方案。
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　　Python3捕捉尴尬不讲理的姐妹们
　　
　　
　　作者：异步社区 20133人浏览评论：03年前
　　点击关注异步书籍，顶公众号与你分享IT好书、技术干货、职场知识。重要提示1：本文列出的程序基于Python3.6，低于Python3.6。它可能无法运行。重要提示2：抓拍到的网站内容可能随时更改，需要及时跟进节目。重要的
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　　Python数据捕获分析（python+mongodb）
　　
　　
　　作者：jamesjoshuasss699 人浏览评论：04年前
　　分享一些干货！！！Python数据捕获分析编程模块：requests, lxml, pymongo, time, BeautifulSoup 首先获取所有商品的分类网址：1 def step(): 2 try: 3 headers = {4. . . . . 5}
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　　使用Python爬虫抓取免费代理IP
　　
　　
　　作者：小技术专家 2872人浏览评论：03年前
　　不知道大家有没有遇到过“访问频率太高”之类的网站提示。我们需要等待一段时间或输入验证码才能解锁，但此后仍会出现这种情况。出现这种现象的原因是我们要爬取的网页采取了反爬取措施。比如某个ip单位时间请求一个网页的次数过多，服务器就会拒绝服务。情况就是这样。
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　　Python selenium 自动化网络爬虫
　　
　　
　　作者：jamesjoshuasss1546 人浏览评论：03年前
　　（开心每一天~ ---昆虫瘾君子）直接进入正题---Python selenium自动控制浏览器抓取网页的数据，包括按钮点击、页面跳转、搜索框输入、页面信息值数据存储， mongodb自动id识别等1、先介绍Python selen
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　　初学者指南 | 使用 Python 抓取网页
　　
　　
　　作者：小轩峰柴金2425人浏览评论：04年前
　　简介 从网页中提取信息的需求正在迅速增加，其重要性也越来越明显。每隔几周，我自己就想从网页中提取一些信息。例如，上周我们考虑建立各种在线数据科学课程的受欢迎程度和意见的索引。我们不仅需要寻找新的课程，还要抓取课程的评论，总结并建立一些指标。
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　　教你用Python抓取QQ音乐数据（第三弹）
　　
　　
　　作者：python进阶387人浏览评论：01年前
　　【一、项目目标】通过教大家如何使用Python抓取QQ音乐数据（第一枪），我们实现了指定页数的歌曲的歌名、专辑名、播放链接指定歌手的单曲排名。通过教大家如何使用Python抓取QQ音乐数据（第二弹），我们实现了获取音乐指定歌曲的歌词和指令的能力。
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　　教你用Python抓取QQ音乐数据（第三弹）
　　
　　
　　作者：pythonAdvanced 397人浏览评论：01年前
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　　教你用Python抓取QQ音乐数据（第一弹）
　　
　　
　　作者：pythonAdvanced 688人浏览评论：01年前
　　[一、 项目目标] 获取指定歌手单曲排名指定页数的歌曲名、专辑名、播放链接。由浅入深，循序渐进，非常适合刚入门的同学。[二、需要的库] 主要涉及的库有：requests, json, openpyxl [三、项目实现] 1.了解音乐
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　　python网页数据抓取(Python探索之创建二叉树Python搜索路径、浅谈python中的区别)
　　Python数据捕获分析
　　编程模块：requests、lxml、pymongo、time、BeautifulSoup
　　首先获取所有产品的类别 URL：
　　 def step(): try: headers = { 。。。。。 } r = requests.get(url,headers,timeout=30) html = r.content soup = BeautifulSoup(html,"lxml") url = soup.find_all(正则表达式) for i in url: url2 = i.find_all('a') for j in url2: step1url =url + j['href'] print step1url step2(step1url) except Exception,e: print e
　　我们在对产品进行分类时，需要判断我们访问的地址是一个产品还是另一个分类的产品地址（所以我们需要判断我们访问的地址是否收录if判断标志）：
　　 def step2(step1url): try: headers = { 。。。。 } r = requests.get(step1url,headers,timeout=30) html = r.content soup = BeautifulSoup(html,"lxml") a = soup.find('div',id='divTbl') if a: url = soup.find_all('td',class_='S-ITabs') for i in url: classifyurl = i.find_all('a') for j in classifyurl: step2url = url + j['href'] #print step2url step3(step2url) else: postdata(step1url)
　　当我们的if判断为true时，我们将获取第二页的类别URL（第一步），否则我们将执行postdata函数来抓取网页的产品地址！
　　 def producturl(url): try: p1url = doc.xpath(正则表达式) for i in xrange(1,len(p1url) + 1): p2url = doc.xpath(正则表达式) if len(p2url) > 0: producturl = url + p2url[0].get('href') count = db[table].find({'url':producturl}).count() if count 1: td = i.find_all('td') key=td[0].get_text().strip().replace(',','') val=td[1].get_text().replace(u'\u20ac','').strip() if key and val: cost[key] = val if cost: dt['cost'] = cost dt['currency'] = 'EUR' #quantity d = soup.find("input",id="ItemQuantity") if d: dt['quantity'] = d['value'] #specs e = soup.find("div",class_="row parameter-container") if e: key1 = [] val1= [] for k in e.find_all('dt'): key = k.get_text().strip().strip('.') if key: key1.append(key) for i in e.find_all('dd'): val = i.get_text().strip() if val: val1.append(val) specs = dict(zip(key1,val1)) if specs: dt['specs'] = specs print dt if dt: db[table].update({'sn':sn},{'$set':dt}) print str(sn) + ' insert successfully' time.sleep(3) else: error(str(sn) + '\t' + url) except Exception,e: error(str(sn) + '\t' + url) print "Don't data!"
　　最后运行所有程序，对数值数据进行分析处理并存入数据库！
　　以上就是本文详细介绍python+mongodb数据捕获的全部内容，希望对大家有所帮助。有兴趣的朋友可以继续参考本站：创建二叉树的Python探索、修改Python搜索路径的Python探索、浅谈python中copy和deepcopy的区别等，如有问题欢迎留言讨论一起。
　　以上就是python+mongodb数据捕获的详细介绍。更多详情请关注其他相关html中文网站文章！ 查看全部

　　python网页数据抓取(利用selenium的子模块webdriver的html内容解决的问题)
　　文章目的
　　我们在使用Python爬取网页数据时，经常会用到urllib模块，它通过调用urllib模块的urlopen(url)方法返回网页对象，并使用read()方法获取网页的html内容url，然后使用 BeautifulSoup 抓取某个 Label 内容，结合正则表达式过滤。但是，你用 urllib.urlopen(url).read() 得到的只是网页的静态html内容，还有很多动态数据（比如访问量网站，当前在线人数，微博上的点赞数等）不收录在静态html中，比如我想在这个bbs网站中抓取当前每个版块的在线数，静态html网页不收录它（不信，请查看页面源码，只有简单的一行）。
　　解决方案
　　我试过用网上提到的浏览器自带的开发者工具（一般是F12上弹出相应网页的开发者工具）来查看网上动态数据的趋势，但这需要从很多网址中寻找线索。个人觉得太麻烦。另外，查看器查看的html内容也收录动态数据，但是有几个问题：如何实时获取查看器的html内容？如何将查看器的html导入python程序？因此，使用查看器的html内容的方法也不符合爬虫的要求。
　　偶然发现了selenium模块，发现这个模块可以很方便的根据url加载页面获取session，找到当前session对应的tag。本文将使用 selenium webdriver 模块来获取这些动态生成的内容，尤其是一些重要的动态数据。事实上，selenium 模块的功能不仅限于抓取网页。它是网络自动化测试的常用模块。它在 Ruby 和 Java 中被广泛使用。Python虽然使用的相对较少，但它也是一个非常简单、高效、易用的自动化测试。模块。通过使用selenium的子模块webdriver解决动态数据的捕获问题，你也可以对selenium有一个基本的了解，为进一步学习自动化测试打下基础。
　　实现流程运行环境
　　我在windows 7系统上安装了Python2.7版本，使用的是Python(X,Y)的IDE，安装的Python库没有自带selenium，直接在Python程序中导入selenium会提示没有这样的模块，在联网状态下，cmd直接输入pip install selenium，系统会找到Python的安装目录，直接下载解压安装这个模块。终端提示完成后，可以查看C:\Python27\Lib\site-packages目录下是否有selenium模块。这个目录取决于你安装 Python 的路径。如果有 selenium 和 selenium-2.47.3.dist-info 两个文件夹，则可以在 Python 程序中加载模块。
　　使用 webdriver 捕获动态数据
　　1.首先导入webdriver子模块
　　从硒导入网络驱动程序
　　2.获取浏览器会话，浏览器可以使用火狐、Chrome、IE等，这里以火狐为例
　　浏览器 = webdriver.Firefox()
　　3.加载页面并在URL中指定有效字符串
　　browser.get(url)
　　4. 获取到session对象后，为了定位元素，webdriver提供了一系列的元素定位方法。常用的方法有以下几种：
　　ID
　　姓名
　　班级名称
　　关联
　　文本
　　部分的
　　关联
　　文本
　　标签
　　姓名
　　路径
　　css选择器
　　比如通过id定位，返回一个所有元素组成的列表，lis=borwser.find_elements_by_id_name('kw'')
　　按类名定位，lis=find_elements_by_class_name('title_1')
　　更详细的定位方法请参考《博客园-昆虫大师》大神的selenium webdriver(python)教程第三章-定位方法（第一版可百度文库阅读，第二版从一开始就收费&gt;- 查看全部

　　python网页数据抓取(基于HTML标签来匹配肯定不合适的数据匹配方法来实现)
　　数据匹配
　　首先研究最关键的数据捕获。从各种形式的数据中“提取”内容。
　　当然还要依靠我们强大的正则表达式工具（个人觉得基于DOM树的分析很麻烦，很不灵活）
　　分析了几个BOKECC页面，总结如下：
　　1. 每个页面都有一定的差异，可能是基于不同的版本。HTML 写的很随意，基于 HTML 标签的匹配肯定是不合适的。
　　2. 页面有动态内容，需要分析模拟AJAX来请求。
　　在基于HTML源代码的数据爬取中，如果单纯想基于HTML标签进行挖掘，正确率肯定是很低的。仍然需要回归基础，挖掘人们的想法。
　　所以我大多使用基于页面视觉（如文本，或区域）的匹配方法。过滤掉一些不太重要的 HTML 标签。然后进行数据匹配。
　　这里用到了python的re模块。
　　首先，我写了几个程序进行测试。我测试了 网站 的 20 个不同的页面，它们基本上都能正确捕获。
　　接下来说说AJAX的内容。
　　为什么动态内容需要模拟 AJAX 请求？
　　因为您使用 HTTP 流来获取网页的内容，所以没有动态类型的内容。（比如div标签为空），但是当你以浏览器的形式访问时，可以看到数据。这是因为浏览器的javascript引擎执行其中的JS代码异步请求数据并动态打印在上级页面上。
　　网页界面
　　每个节点都需要暴露WEB界面。在上一篇文章的设计中，我提到了SOAP协议。在实际实现中，我们在本系统中仍然使用基于HTTP GET的接口。（编码相对简单，:D）。为了方便部署，体现python中一切都那么简单的原则，我没有使用apache等知名的web服务器，而是python的BaseHTTPServer模块。重载do_GET方法来实现我们WEB界面的暴露。
　　为什么WEB界面需要同时设计同步和异步返回？由于我们的分布式节点是基于任务形式的，我们的节点任务逻辑反馈包括2个步骤：
　　1. 确认任务接收
　　2. 任务完成回调
　　这样，控制器的程序就很容易写了：给所有节点发送任务，同时加上任务号，节点同步后反馈接收任务，等待，如果有节点任务回调，节点认为空闲，然后分配任务。. . （当然，实际情况可能是每个节点运行在多个线程中，节点或者控制器也可以维护一个任务队列和线程池）
　　如何实现异步？
　　起线程。（当然你也可以管理线程池，这里我不太在意）
　　数据库操作
　　没什么好说的，我这里用的MYSQL就是直接SQL语句。简单明了。
　　如何部署？
　　由于我只需要在WINDOWS平台上部署，所以我使用py2exe作为EXE包发布。
　　如果要实现自动化部署，也很简单。自己在每个节点上写一个“后门”，就可以统一调度所有机器的后门。（控制它的下载和重启） 查看全部

　　python网页数据抓取(Python內建使用urllib.request获取网页urllib是什么意思？
)
　　1. 使用 urllib.request 获取网页
　　urllib 是 Python 中的内置 HTTP 库。使用 urllib，您可以通过非常简单的步骤高效地使用 采集 数据；配合Beautiful等HTML解析库，可以为采集网络数据编写大型爬虫；
　　注：示例代码采用Python3编写；urllib 是 Python2 中 urllib 和 urllib2 的组合，Python2 中的 urllib2 对应于 Python3 中的 urllib.request
　　简单的例子：
　　
　　2. 伪造请求头信息
　　有时爬虫发起的请求会被服务器拒绝。这时，爬虫需要伪装成人类用户的浏览器。这通常是通过伪造请求头信息来实现的，例如：
　　
　　3. 伪造的请求体
　　爬取一些网站时，需要POST数据到服务器，然后需要伪造请求体；
　　为了实现有道词典的在线翻译脚本，在Chrome中打开开发工具，在Network下找到方法为POST的请求。观察数据，可以发现请求体中的'i'是需要翻译的URL编码内容，因此可以伪造请求体，如：
　　
　　您还可以使用 add_header() 方法来伪造请求头，例如：
　　
　　4. 使用代理IP
　　为了避免爬虫过于频繁导致IP被封的问题采集，可以使用代理IP，例如：
　　
　　注意：使用爬虫过于频繁地访问目标站点会占用大量服务器资源。大型分布式爬虫可以爬取一个站点甚至对该站点发起DDOS攻击；因此，在使用爬虫爬取数据时，应合理安排爬取的频率和时间；如：服务器比较空闲时（如清晨）进行爬取，完成一个爬取任务后暂停一段时间等；
　　5. 检测网页的编码方式
　　虽然大部分网页都是用UTF-8编码的，但有时你会遇到使用其他编码方式的网页，所以必须了解网页的编码方式才能正确解码抓取到的页面；
　　Chardet是python的第三方模块，使用chardet可以自动检测网页的编码方式；
　　安装chardet：pip install charest
　　用：
　　
　　6. 获取重定向链接
　　有时网页的某个页面需要根据原创URL跳转一次甚至多次才能最终到达目的页面，因此需要正确处理跳转；
　　通过requests模块的head()函数获取跳转链接的URL，如
　　 查看全部

　　python网页数据抓取(使用Python网络爬虫首先需要了解一下什么是HTTP的请求)
　　要使用 Python 网络爬虫，首先需要了解什么是 HTTP，因为这与 Python 爬虫的基本原理密切相关。正是围绕着这些底层逻辑，Python爬虫才能一步步进行。
　　HTTP的全称是Hyper Text Transfer Protocol，中文称为Hypertext Transfer Protocol。它用于将超文本数据从网络传输到本地浏览器。它也是 Internet 上使用最广泛的网络传输协议。
　　请求和响应
　　当我们在浏览器中输入 URL 并按 Enter 键时，浏览器会向 网站 所在的服务器发送请求。服务器收到请求后，会解析处理，然后返回浏览器对应的响应。收录页面源代码等内容，我们在浏览器上看到的内容经过浏览器解析后呈现出来。这整个过程就是 HTTP 请求和响应。
　　请求方法 有两种常见的请求方法：GET 和 POST。两者的主要区别在于GET请求的内容会反映在URL中，POST请求的内容会反映在表单中。因此，当涉及到一些敏感或私密的信息时，例如用户名和密码，我们使用POST请求来传递信息。.
　　响应状态码 请求完成后，客户端会收到服务器返回的响应状态。常见的响应状态码包括 200（来自服务器的正常响应）、404（未找到页面）、500（服务器内部发生错误）等。
　　2.网页
　　爬取的时候，我们通过网页源代码和响应中得到的JSON数据提取需要的信息和数据，所以需要了解网页的基本结构。一个网页基本上由以下三部分组成：
　　HTML，全称Hyper Text Marked Language，中文称为Hypertext Marked Language，用于表达网页呈现的内容，如文字、图片、视频等，相当于一个网页的骨架。
　　JavaScript，简称JS，是一种可以为页面添加实时、动态、交互功能的脚本语言，相当于一个网页的肌肉。
　　CSS，全称Cascading Style Sheets，中文叫Cascading Style Sheets。它对网页进行布局和装饰，使网页美观大方，相当于网页的皮肤。
　　3.基本原则
　　Python爬虫的基本原理其实是围绕HTTP和网页结构展开的：首先请求网页，然后解析提取信息，最后存储信息。
　　1) 请求
　　Python经常用来请求的第三方库有requests和selenium，内置库也可以使用urllib。
　　requests 是用 Python 编写的，基于 urllib，使用 Apache2 许可的开源协议的 HTTP 库。与urllib库相比，requests库更方便，可以为我们节省很多工作，所以我们倾向于使用requests来请求网页。
　　Selenium 是一个 Web 应用的自动化测试工具，它可以驱动浏览器执行特定的动作，例如输入、点击、下拉等，就像真实用户在操作一样，常用于爬虫解决 JavaScript 渲染问题。Selenium 可以支持多种浏览器，如 Chrome、Firefox、Edge 等，在通过 selenium 使用这些浏览器之前，需要配置相关的浏览器驱动：
　　ChromeDriver：Chrome 浏览器驱动程序
　　GeckoDriver：火狐浏览器驱动
　　PhantomJS：没有界面和脚本编程的 WebKit 浏览器引擎
　　2)解析和提取
　　Python用来解析和提取信息的第三方库包括BeautifulSoup、lxml、pyquery等。
　　每个库可以使用不同的方法来提取数据：
　　BeautifulSoup：方法选择器 find() 和 find_all() 或 CSS 选择器
　　lxml：XPath
　　pyquery：CSS 选择器
　　此外，您还可以使用正则表达式来提取您想要的信息。有了它，字符串检索、替换和匹配就是一切。
　　3)存储
　　提取数据后，将数据存储起来。最简单的数据可以保存为文本文件，如TXT文本、CSV文件、Excel文件、JSON文件等，也可以保存为二进制数据，如图片、音频、视频等，也可以保存到数据库中，如关系型数据库MySQL、非关系型数据库MongoDB、Redis等。
　　如果要将数据存储为 CSV 文件、Excel 文件和 JSON 文件，则需要使用 csv 库、openpyxl 库和 json 库。
　　4.静态网页抓取
　　了解了爬虫的基本原理之后，就可以抓取网页了，其中静态网页是最容易操作的。
　　抓取静态网页，我们可以选择requests来请求获取网页的源代码，然后使用BeautifulSoup进行解析提取，最后选择合适的存储方式。
　　5.动态网页抓取
　　有时在使用请求爬取网页时，会发现爬取的内容和浏览器显示的不一样。在浏览器中可以看到要爬取的内容，但是爬取后的结果却不是。它与网页是静态的还是动态的有关。
　　静态网页是相对于动态网页而言的。它们是指没有后端数据库、没有程序、没有交互的网页。动态网页是基本的html语法规范与Java、VB、VC等高级编程语言、数据库编程等技术的融合，以实现网站托管网页的高效、动态、交互的内容和风格。页。
　　两者的区别在于：
　　随着静态网页html代码的生成，页面的内容和显示效果基本不会发生变化——除非页面代码被修改。
　　虽然动态网页的页面代码没有改变，但显示的内容会随着时间、环境或数据库操作的结果而变化。
　　1)阿贾克斯
　　Ajax 不是一种编程语言，而是一种使用 JavaScript 与服务器交换数据并更新部分网页内容而无需重新加载整个页面的技术。
　　由于使用Ajax技术的网页中的信息是通过JavaScript脚本语言动态生成的，使用requests-BeautifulSoup的静态页面爬取方法无法抓取到数据。我们可以通过以下两种方式抓取Ajax数据：
　　在浏览器开发者工具中搜索Network-XHR/JS栏目找到存储数据的动态页面，使用requests请求网页，然后使用json()方法将获取到的数据进行转换提取。
　　使用selenium命令浏览器直接抓取数据（或者通过selenium获取渲染完成的网页源码，然后使用BeautifulSoup解析提取数据）。
　　2)Cookie 和会话
　　Cookie 是为了识别用户的身份以进行 Session 跟踪而存储在用户本地终端上的数据（通常是加密的），由用户的客户端计算机临时或永久存储。
　　会话称为“会话”，存储特定用户会话所需的属性和配置信息。
　　在很多情况下，您需要登录才能在页面上查看更多信息。因此，面对此类网页时，需要先模拟登录，才能进一步抓取网页。当我们模拟登录时，客户端会生成一个cookie并发送给服务器。因为Cookie中存储了SessionID信息，服务器可以根据Cookie确定对应的SessionID，进而找到会话。如果当前会话有效，服务器会判断用户已经登录并返回请求的页面信息，以便进一步抓取网页。
　　6.APP抓取
　　除了web端，Python也可以抓取APP数据，但这需要一个抓包工具，比如Fiddler。
　　与网页端相比，APP数据爬取其实更容易，反爬虫也没有那么强。大多数返回的数据类型是json。
　　7.多协程
　　我们在做爬虫项目的时候，如果要爬取的数据很多，因为程序是一行一行的执行，爬取的速度会很慢。多协程可以解决这个问题。
　　使用多协程，我们可以同时执行多个任务。其实在使用多协程的时候，如果一个任务在执行过程中遇到等待，它会先执行其他任务，等待结束后又回来继续执行之前的任务。因为这个进程切换的非常快，看起来就像是同时执行了多个任务。如果用计算机的概念来解释，这其实是异步的。
　　我们可以使用gevent库实现多协程，使用Queue()创建队列，spawn()创建任务，最后joinall()执行任务。
　　8.爬虫框架
　　当遇到比较大的需求时，为了方便管理和扩展，我们可以使用爬虫框架来实现数据爬取。
　　有了爬虫框架，我们就不用一一组织整个爬虫流程，只需要关心爬虫的核心逻辑，大大提高了开发效率，节省了大量时间。爬虫框架有很多，比如Scrapy、PySpider等。
　　9.分布式爬虫
　　爬虫框架的使用大大提高了开发效率，但这些框架都是运行在同一台主机上的。如果多台主机可以一起爬取，那么爬取效率会进一步提高。将多台主机组合在一起完成一个爬虫任务，就是分布式爬虫。
　　10.反爬虫机制及对策
　　为了防止爬虫开发者过度爬取造成网站的负担或恶意爬取数据，很多网站都会设置反爬虫机制。所以我们在抓取网站的数据时，可以通过查看网站的robots.txt，了解哪些网站是允许爬取的，哪些是不允许爬取的。
　　有4种常见的爬取机制：
　　①请求头校验：请求头校验是最常见的反爬虫机制。许多 网站 会在 Headers 中检测 user-agent，一些 网站 还会检测 origin 和 referer。对付这种反爬虫机制，可以给爬虫添加请求头，在浏览器中以字典的形式添加相应的值。
　　②Cookie限制：部分网站会使用cookies来跟踪您的访问过程，如果发现爬虫的异常行为，会中断爬虫的访问。对于处理cookie限制的反爬虫，一般可以先获取网站 cookie，然后将cookie发送到服务器。您可以手动添加它或使用 Session 机制。但是，对于一些网站需要用户浏览页面生成cookie的情况，比如点击按钮，可以使用selenium-PhantomJS请求网页并获取cookie。
　　③IP访问频率限制：有的网站会检查用户行为，判断同一IP是否在短时间内多次请求页面。如果这个频率超过某个阈值，网站通常会提示爬虫并要求输入验证码，或者直接屏蔽IP拒绝服务。针对这种情况，可以使用IP代理方式绕过反爬虫，如代理池维护、付费代理、ADSL拨号代理等。
　　④验证码限制：很多网站在登录时需要输入验证码，常见的有：图文验证码、捷喜滑动验证码、tap验证码和网格验证码。
　　图文验证码：需要OCR技术，可以使用Python的第三方库tesserocr来完成。
　　极端滑动验证码：需要Selenium通过模拟人类行为来完成验证。
　　点击验证码：需要在使用selenium的基础上借助第三方验证码服务平台解决。
　　工哥验证码：需要使用selenium和模板匹配的方法。 查看全部

　　python网页数据抓取(《PythonSocket编程技巧总结》及Python简单实现网页内容抓取功能)
　　本文文章主要介绍了Python对网页内容抓取功能的简单实现，并结合示例表单，分析了Python基于urllib模块的网页请求、内容阅读等相关操作技巧。有需要的朋友可以参考以下
　　本文中的例子描述了Python爬取网页内容功能的简单实现。分享给大家，供大家参考，如下：
　　使用模块：
　　 import urllib2 import urllib
　　常见爬取示例：
　　 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import urllib2 url = 'http://www.baidu.com' #创建request对象 request = urllib2.Request(url) #发送请求，获取结果 try: response = urllib2.urlopen(request) except BaseException, err: print err exit() #获取状态码，如果是200表示获取成功 code = response.getcode() print code #读取内容 if 200 == code: content = response.read() print content
　　获取获取实例的请求：
　　 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import urllib2 import urllib #urllib2使用GET方式的请求 url = 'http://www.baidu.com/s' values = {'wd' : '车云'} # 必须编码 data = urllib.urlencode(values) url = url + '?' + data print url #url == http://www.baidu.com/s?wd=%E8%BD%A6%E4%BA%91 #创建request对象 request = urllib2.Request(url) #发送请求，获取结果 try: response = urllib2.urlopen(request) except BaseException, err: print err exit() #获取状态码，如果是200表示获取成功 code = response.getcode() print code #读取内容 if 200 == code: content = response.read() print content
　　更多Python相关内容请参考本站专题：《Python Socket编程技巧总结》、《Python正则表达式使用总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧》总结》、《Python字符串操作技巧总结》、《Python入门及进阶经典教程》、《Python文件和目录操作技巧总结》
　　希望这篇文章对你的 Python 编程有所帮助。
　　以上是Python中简单实现网页内容爬取功能示例的详细内容。更多详情请关注其他相关html中文网站文章！ 查看全部

　　python网页数据抓取(
Web抓取Web站点使用描述描述，和Requestslxml)
　　HTML 抓取
　　
　　网页抓取
　　网站是用 HTML 描述的，这意味着每个网页都是一个结构化的文档。有时在保持其结构的同时从中获取数据很有用。网站并不总是以易于处理的格式（例如 CSV 或 JSON）提供其数据。
　　现在是网络抢占该领域的时候了。网页抓取是使用计算机程序采集网页数据并将其组织成所需格式的做法，同时保留其结构。
　　lxml 和请求
　　lxml 是一个漂亮的扩展库，用于快速解析 XML 和 HTML 文档，即使处理的标签非常混乱。我们还将使用 Requests 模块来替换内置的 urllib2 模块，因为它更快且更具可读性。您可以使用 pip install lxml 和 pip install requests 命令安装这两个模块。
　　让我们从以下导入开始：
　　from lxml import html
import requests
　　接下来我们将使用 requests.get 从网页中获取我们的数据，使用 html 模块解析它，并将结果保存到树中。
　　page = requests.get(&#39;http://econpy.pythonanywhere.c ... %2339;)
tree = html.fromstring(page.text)
　　tree 现在将整个 HTML 文件收录成一个优雅的树状结构，我们可以使用两种方法来访问：XPath 和 CSS 选择器。在本例中，我们将选择前者。
　　XPath 是一种在结构化文档（如 HTML 或 XML）中定位信息的方法。有关 XPath 的详细介绍，请参阅 W3Schools。
　　有很多工具可以获取元素的 XPath，例如 Firefox 的 FireBug 或 Chrome 的 Inspector。如果您使用 Chrome，您可以右键单击该元素，选择“检查元素”，突出显示此代码，再次右键单击，然后选择“复制 XPath”。
　　经过快速分析，我们看到页面上的数据存储在两个元素中，一个是标题为'buyer-name'的div，另一个是类为'item-price'的span：
　　Carson Busses
$29.95
　　知道了这一点，我们就可以创建正确的 XPath 查询并使用 lxml 的 xpath 函数，如下所示：
　　#这将创建buyers的列表：
buyers = tree.xpath(&#39;//div[@title="buyer-name"]/text()&#39;)
#这将创建prices的列表：
prices = tree.xpath(&#39;//span[@class="item-price"]/text()&#39;)
　　让我们看看我们得到了什么：
　　print &#39;Buyers: &#39;, buyers
print &#39;Prices: &#39;, prices
　　Buyers: [&#39;Carson Busses&#39;, &#39;Earl E. Byrd&#39;, &#39;Patty Cakes&#39;,
&#39;Derri Anne Connecticut&#39;, &#39;Moe Dess&#39;, &#39;Leda Doggslife&#39;, &#39;Dan Druff&#39;,
&#39;Al Fresco&#39;, &#39;Ido Hoe&#39;, &#39;Howie Kisses&#39;, &#39;Len Lease&#39;, &#39;Phil Meup&#39;,
&#39;Ira Pent&#39;, &#39;Ben D. Rules&#39;, &#39;Ave Sectomy&#39;, &#39;Gary Shattire&#39;,
&#39;Bobbi Soks&#39;, &#39;Sheila Takya&#39;, &#39;Rose Tattoo&#39;, &#39;Moe Tell&#39;]
Prices: [&#39;$29.95&#39;, &#39;$8.37&#39;, &#39;$15.26&#39;, &#39;$19.25&#39;, &#39;$19.25&#39;,
&#39;$13.99&#39;, &#39;$31.57&#39;, &#39;$8.49&#39;, &#39;$14.47&#39;, &#39;$15.86&#39;, &#39;$11.11&#39;,
&#39;$15.98&#39;, &#39;$16.27&#39;, &#39;$7.50&#39;, &#39;$50.85&#39;, &#39;$14.26&#39;, &#39;$5.68&#39;,
&#39;$15.00&#39;, &#39;$114.07&#39;, &#39;$10.09&#39;]
　　恭喜！我们已经成功通过lxml和Request从一个网页中抓取了我们想要的所有数据。我们以列表的形式将它们存储在内存中。现在我们可以用它做各种很酷的事情：我们可以用 Python 分析它，或者我们可以将它保存为文件并与世界分享。
　　我们可以考虑一些更酷的想法：修改此脚本以遍历本示例中数据集中的剩余页面，或者使用多个线程重写此应用程序以提高其速度。 查看全部

　　python网页数据抓取(Python使用xslt提取网页数据的方法-Python即时网络爬虫)
　　本文文章主要详细介绍了使用xslt通过Python提取网页数据的方法。有一定的参考价值，感兴趣的朋友可以参考。
　　1、简介
　　在Python网络爬虫内容提取器一文中，我们详细讲解了核心组件：可插拔内容提取器类gsExtractor。本文记录了在确定gsExtractor技术路线过程中所做的编程实验。这是第一部分。使用xslt一次性提取静态网页内容并将其转换为xml格式的实验。
　　2、使用lxml库提取网页内容
　　lxml是python的一个可以快速灵活处理XML的库。它支持 XML 路径语言 (XPath) 和可扩展样式表语言转换 (XSLT)，并实现了通用的 ElementTree API。
　　这两天在python中测试了通过xslt提取网页内容，记录如下：
　　2.1、 抓取目标
　　假设你想在吉首官网提取旧版论坛的帖子标题和回复数，如下图，提取整个列表并保存为xml格式
　　
　　2.2、 源码1：只抓取当前页面，结果会在控制台显示
　　Python的优点是可以用少量的代码解决一个问题。请注意，以下代码看起来很长。其实python函数调用并不多。大空间由 xslt 脚本占用。在这段代码中， just 只是一个长字符串。至于为什么选择 xslt 而不是离散的 xpath 或者抓正则表达式，请参考《Python Instant Web Crawler 项目启动说明》。我们希望通过这种架构，将程序员的时间节省一半以上。
　　可以复制运行如下代码（windows10下测试，python3.2）：
　　 from urllib import request from lxml import etree url="http://www.gooseeker.com/cn/forum/7" conn = request.urlopen(url) doc = etree.HTML(conn.read()) xslt_root = etree.XML("""\ """) transform = etree.XSLT(xslt_root) result_tree = transform(doc) print(result_tree)
　　源代码可以从本文末尾的GitHub源下载。
　　2.3、 抓取结果
　　捕获的结果如下：
　　
　　2.4、 源码2：翻页抓取，并将结果保存到文件
　　我们对2.2的代码做了进一步的修改，增加了翻页、抓取和保存结果文件的功能，代码如下：
<p> from urllib import request from lxml import etree import time xslt_root = etree.XML("""\ """) baseurl = "http://www.gooseeker.com/cn/forum/7" basefilebegin = "jsk_bbs_" basefileend = ".xml" count = 1 while (count 查看全部

　　python网页数据抓取(
通用的爬虫技术框架流程为系统的抓取流程介绍)
　　
　　使用python查找数据，主要使用爬虫技术。
　　一般爬虫技术框架流程为：
　　爬虫系统首先从互联网页面中仔细选择一部分网页，将这些网页的链接地址作为种子URL，将这些种子放入URL队列中进行爬取。
　　抓取URL队列依次读取，通过DNS解析URL，将链接地址转换为网站服务器对应的IP地址。
　　然后把它和网页的相对路径名交给网页下载器，网页下载器负责页面的下载。
　　对于本地下载的网页，一方面存储在页面库中，等待索引等后续处理；另一方面，将下载网页的 URL 放入抓取队列中，这个团队
　　该栏记录了爬虫系统下载过的网页的URL，避免系统重复爬取。
　　对于新下载的网页，提取其中收录的所有链接信息，并在下载的URL队列中查看。如果发现该链接没有被抓取，则放置待抓取
　　URL 队列的末尾。该网址对应的网页会在后续的爬取时间表中下载。
　　这样就形成了一个循环，直到待爬取的URL队列为空，表示爬虫系统能够爬取的所有网页都已经爬取完毕，一个完整的爬取过程到此结束。时间。
　　可以概括为以下5个部分：
　　1、 已下载网页组合：爬虫已从网上下载到网页集合进行本地索引。
　　2、过期网页组合：由于网页数量多，爬虫爬完一轮需要很长时间。在爬取过程中，很多下载的网页可能已经更新，导致
　　导致过期。这是因为互联网网页处于不断动态变化的过程中，所以很容易产生本地网页内容与真实互联网的不一致。
　　3、待下载网页集合：URL队列中待抓取的网页，这些网页即将被爬虫下载。
　　4、 已知网页集合：这些网页没有被爬虫下载，也没有出现在待抓取的URL队列中。
　　页面，它们总是可以通过链接关系找到的，稍后会被爬虫抓取和索引。
　　5、未知网页集合：部分网页无法被爬虫抓取，这部分网页构成了未知网页的组合。事实上，这部分网页所占的比例很高。
　　通过爬虫技术，我们可以很容易地从互联网上找到我们想要的数据。建议学习《python教程》。 查看全部

　　python网页数据抓取(爬虫网络请求方式：urllib、requests(框架)、pyspider
)
　　爬虫网络请求方法：urllib、requests、scrapy（框架）、pyspider（框架）爬虫数据提取方法：正则表达式、bs4、lxml、xpath、css
　　Python网络爬虫的四种选择器总结（正则表达式、BS4、Xpath、CSS）
　　如果你的爬虫的瓶颈是下载网页而不是提取数据，那么使用较慢的方法（比如BeautifulSoup）不是问题。如果你只需要抓取少量数据，又想避免额外的依赖，那么正则表达式可能更合适。
　　一般情况下，lxml（该模块可以实现xpath和css）是爬取数据的最佳选择，因为这种方式快速且健壮，而正则表达式和BeautifulSoup只在某些场景下有用。
　　
　　1、获取网页
2、解析数据
---------------------------------------------------------------------------------
import requests
from lxml import etree
headers = {&#39;User-Agent&#39;:&#39;Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.97 Safari/537.36&#39;}
r = requests.get(&#39;https://www.zhihu.com/question ... 39%3B,headers=headers)
s = etree.HTML(r.text)
# 获取问题内容
q_content = s.xpath(&#39;//*[@class="QuestionHeader-title"]/text()&#39;)[0]
# 获取关注数和浏览量，这两个属性一样
q_number = s.xpath(&#39;//*[@class="NumberBoard-itemValue"]/text()&#39;)
concern_num = q_number[0]
browing_num = q_number[1]
# 打印
print(&#39;问题:&#39;,q_content,&#39;\n&#39;,&#39;关注数:&#39;,concern_num,&#39;\n&#39;,&#39;浏览量:&#39;,browing_num)
----------------------------------------------------------------------------
问题: 行人重识别（re-ID）与跟踪（tracking）有什么区别？
关注数: 535
浏览量: 68,555 查看全部

　　python网页数据抓取(Excel和python的异同点，你知道几个？（上）)
　　大家好~
　　Excel和python是目前比较流行的两种数据分析处理工具，两者有很多共同点，也有很大的不同。
　　今天我们就来看看爬取网页数据。两者有什么相同点和不同点。
　　
　　上图为证监会相关信息。我们需要提取其中的表格数据，分别使用Excel和python。
　　电子表格
　　Excel 提供了两种获取网页数据的方法。第一个是 data-self-网站 函数，第二个是 Power Query。
　　方法一
　　首先点击【数据】—【来自网站】，如下图：
　　
　　在弹出的界面中，输入爬取的URL后，点击“Go”，然后点击“Import”。
　　
　　程序运行几秒钟后（需要一定的时间），网页数据被捕获到Excel中。
　　不太理想的是，这种方法 Excel 捕获了网页上的所有文本，包括不相关的数据。下图中上方的文字需要手动删除。
　　
　　方法二
　　Power Query 自带 Excel2016 及以上版本。低于 16 的版本需要手动下载和安装 Power Query。
　　点击【数据】-【新建查询】-【来自其他来源】-【来自网页】，在弹出的界面中输入网址，点击确定。
　　
　　然后将网页上的表格加载到Power Query中，双击表格0，点击“关闭并上传”，将完整的数据表格加载到Excel表格中。
　　
　　这种方法与第一种方法不同：
　　第一种方法直接将网页内容以文本形式复制到Excel中。第二种方法是使用动态链接方法。如果原创网页表格的值发生变化，只需刷新查询，Excel中的数据也会相应刷新。不需要采集两次，而且在效率方面，第二种方法比第一种方法要好。
　　Python
　　从铺天盖地的广告中，我们可以看出Python目前的流行程度。作为一种编程语言，它比Java、C、C++等其他语言要简单得多，也更容易上手。此外，语言兼容性也非常高。，代码简洁优雅。
　　如果使用python爬取上述网页，只需要三行代码，如下图所示：
　　
　　没有BS4、xpath等网页解析方法。Pandas 提供了 read_html 的功能，可以直接获取网页数据。
　　与Excel相比，python的优势在于它的效率和方便。
　　多页数据采集
　　以上只限于抓取一个网页、单表的数据，那么如何获取多页的数据呢？
　　下图中共有50页翻页。万一都被抓了怎么办？
　　
　　在得到它之前，我们需要对网页进行简单的分析，也就是找出每个网页之间的规则：
　　
　　观察前几个网页，我们可以发现每次翻页的唯一区别就是数字标签，在上图中用红色数字标记。
　　明确规则后，使用循环依次抓取50页数据。
　　
　　与抓取单个网页不同，这里增加了一个for循环，同时增加了程序的运行时间。可以发现python爬取50个页面需要0.36分钟（约21秒）。其实Excel Power Query也支持多页数据的获取，但是效率极低，耗时长。这里就不展示了，有兴趣的朋友可以自行研究。
　　概括
　　不同的软件，不同的使用场景，可以说python在爬取网页方面的优势大于Excel，但Excel的灵活性不如python。你怎么认为？ 查看全部

　　python网页数据抓取(python网页数据抓取1.基本介绍-上海怡健医学)
　　python网页数据抓取1.基本介绍python是一门语言，它的前身是n=1的解释型语言，后来经过了长时间的发展,python语言已经彻底的变成了一种可以直接运行在pc端的高级语言了。它不同于java和c++那样，其特点是：1.提供了丰富的解释器，通过简单的命令就可以将一段代码翻译成相应的机器码2.写出的代码形式比较简单，代码较为结构化，编码细节方面也有所限制3.它具有丰富的库和高效的交互式环境这一点是其他语言都不具备的。
　　后来，发展到现在，python语言已经发展为一门通用性极强，深受开发者喜爱的编程语言，逐渐成为一种可以用于web开发的完整的解决方案。2.数据爬取数据获取一般可以通过，爬虫工具，爬虫框架，文本文件，字典等等方式。只要爬虫工具能爬取的数据都可以直接用python来爬取。例如你使用爬虫工具requests爬取数据，可以直接获取网页原始数据，按照html语言，逐行解析这段数据。
　　不会框架的话，可以看下我的项目，爬取了好多国内自媒体平台的数据，包括知乎，bilibili，公众号等等。可以直接下载也可以通过爬虫框架imagej或者pandas，获取文本数据，进行读取处理。或者直接使用爬虫字典。传送门：总结：需要将自己的目标网站做好爬取，熟悉爬虫原理，掌握原始数据情况下的网页解析。
　　找到方便爬取的工具，掌握工具使用。数据能自动存储是件很好的事情。3.数据可视化分析数据可视化主要分为两个部分，图表和可视化数据。图表主要是通过python绘制，可视化数据需要从内容，字段以及数据间的关系等方面去入手，常见的可视化有散点图，雷达图，桑比图，雷达图等。总结：学习原始数据爬取及设计爬取逻辑，开发爬虫框架与工具，掌握数据可视化原理。
　　4.数据分析首先需要从大量的数据中分析出数据之间的关系，然后通过分析来得出一个结论。常见的可视化有yahoo关联图，饼图，各种可视化。例如：yahoo关联图：importpandasaspdimportnumpyasnp#导入数据集，获取数据集信息dataframe=pd.read_csv('table.csv')()index=np.array(['a1','a2','a3','a4','a5','a6','a7','a8','a9','b1','b2','b3','b4','b5','b6','b7','b8','b9','c1','c2','c3','c4','c5','c6','c7','c8','c9','d1','d2','d3','d4','d5','d6',。 查看全部