python爬虫 | 易学教程

怎么来爬取代理服务器ip地址？

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由于我之前要搞去转盘网( http://www.quzhuanpan.com )，为了避免度娘禁爬虫，所以必须要先爬取一定的代理，现在将爬取代理的代码分享给大家。数据库的话这里我就不分享了，可以看看sql的插入过程自己建就可以。代码： #coding:utf-8 import json import urllib, urllib2 import datetime import time from Queue import Queue from bs4 import BeautifulSoup import MySQLdb as mdb DB_HOST = '127.0.0.1' DB_USER = 'root' DB_PASS = 'root' ID=0 ST=50 uk='3758096603' classify="nn" proxy = {u'http':u'222.39.64.13:8118'} class ProxyServer: def __init__(self): self.dbconn = mdb.connect(DB_HOST, DB_USER, DB_PASS, 'ebook', charset='utf8') self.dbconn.autocommit(False) self.next_proxy_set = set() self.chance=0

Python爬虫案例演示：Python多线程、多进程、协程

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很多时候我们写了一个爬虫，实现了需求后会发现了很多值得改进的地方，其中很重要的一点就是爬取速度。本文就通过代码讲解如何使用多进程、多线程、协程来提升爬取速度。注意：我们不深入介绍理论和原理，一切都在代码中。二、同步首先我们写一个简化的爬虫，对各个功能细分，有意识进行函数式编程。下面代码的目的是访问300次百度页面并返回状态码，其中 parse_1 函数可以设定循环次数，每次循环将当前循环数（从0开始）和url传入 parse_2 函数。 import requestsdef parse_1(): url = 'https://www.baidu.com' for i in range(300): parse_2(url)def parse_2(url): response = requests.get(url) print(response.status_code)if __name__ == '__main__': parse_1() 性能的消耗主要在IO请求中，当单进程单线程模式下请求URL时必然会引起等待示例代码就是典型的串行逻辑， parse_1 将url和循环数传递给 parse_2 ， parse_2 请求并返回状态码后 parse_1 继续迭代一次，重复之前步骤三、多线程因为CPU在执行程序时每个时间刻度上只会存在一个线程

一个简单的开源PHP爬虫框架『Phpfetcher』

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一个简单的开源PHP爬虫框架『Phpfetcher』 5.00 / 5 5 1 / 5 2 / 5 3 / 5 4 / 5 5 / 5 1 vote, 5.00 avg. rating ( 98 % score) 转载请注明：吹水小镇 | reetsee.com 原文链接地址： http://blog.reetsee.com/archives/366 好久不见了！我终于又写一篇日志了，本来有很多流水帐想发但是感觉没营养，就作罢了。今天我主要分享一个简单的PHP爬虫框架，名字叫： Phpfetcher 项目的地址是： https://github.com/fanfank/phpfetcher 这个框架的作者是：reetsee.xu，即吹水。把整个项目下载下来后，在Linux下的终端直接执行 demo文件夹下的single_page.php 即可看到效果。不过在执行demo文件前，先设置一下你的终端编码为UTF-8以免显示乱码： export.UTF-8 ———————————————————————————————— 0 背景背景是这样的目前吹水新闻（ http://news.reetsee.com ）下的内容全部由Python的爬虫抓取，使用的框架是Python的 Scrapy ，而吹水新闻目前是运行在 BAE （百度应用引擎）下的，每个月还需要交钱

25 -2 正则爬虫例子

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一、导入库 import re from urllib.request import urlopen # 内置的包来获取网页的源代码字符串 urlopen 来获取网页的源代码字符串 res = urlopen('https://www.cnblogs.com/zhuangdd/p/12644081.html') print(res.read().decode('utf-8')) —————————————————————————————— <!DOCTYPE html> <html lang="zh-cn"> <head> <meta charset="utf-8" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" /> <meta name="referrer" content="origin" /> <meta property="og:description" content="帮助学习的工具 http://tool.chinaz.com/regex/ 字符组 []在一个字符的位置上能出现的内容[1bc] 是一个范围[0-9][A-Z][a-z] 匹配三个字符[abc0-9]" /> <meta http-equiv="Cache-Control" content="no

Python爬虫小实例：爬高校排名

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程序来源：中国大学MOOC网《网络爬虫与信息提取课程》。程序目的：获取大学排名网页内容，并格式化输出。读懂以下程序需提前了解requests库和BeautifulSoup库，在《网络爬虫与信息提取课程》有提供相关知识。 from bs4 import BeautifulSoup import bs4 import requests def getHTMLText(url): try: r = requests.get(url) # 得到的r是一个包含服务器资源的Response对象 r.raise_for_status() # 如果状态码不是200，则抛出异常 r.encoding = r.apparent_encoding return r.text except: return '' def fillUnivList(ulist, html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 解析html文档的内容 for tr in soup.find('tbody').children: # 循环遍历'tbody'标签中的所有儿子标签或字符串 if isinstance(tr, bs4.element.Tag): # 如果是标签 tds = tr('td') # 找到该标签下的所有'td'标签，返回形式为列表

第一次写python爬虫

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花了4天终于把写完了把国内的几个漏洞平台爬完了，第一次写py,之前一直都在说学习，然后这周任务是把国内的漏洞信息爬取一下。花了1天学PY，剩下的1天一个。期间学习到了很多。总结如下： ==================================================================== ===================================================================================================== 期间用了几个不错的类库: urllib2 re chardet sys bs4 BeautifulSoup requests json 比如获取某个标签beautifulsoup，find/findAll/find_all 获取标签的内容XXX.contents[i] 还有AJAX的爬虫：requests.post()期间用了这个方法和别的来爬的时候需要POST，但是一直是GET，纠结了一个晚上，最后问了腾讯某小伙伴解决了问题只要是data=xxx 都会使用urlencode编码，所以一直是GET 返回的是JSON，如果用字符串处理的话相当麻烦，问了长亭的朋友，推荐用了Json的类库（爬AJAX的时候最好设置个头） result=requests.post(url

Scrapy爬取女神照片

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使用Scrapy趴一趴美女图 Scrapy，Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。 Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等，最新版本又提供了web2.0爬虫的支持。 Scratch，是抓取的意思，这个Python的爬虫框架叫Scrapy，大概也是这个意思吧，就叫它：小刮刮吧。 Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下： Scrapy主要包括了以下组件：引擎(Scrapy) 用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心) 调度器(Scheduler) 用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址下载器(Downloader) 用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的) 爬虫(Spiders) 爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)

Python-爬虫介绍

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网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。通俗地讲，我们把互联网比作一张大蜘蛛网，每个站点资源比作蜘蛛网上的一个结点，爬虫就像一只蜘蛛，按照设计好的路线和规则在这张蜘蛛网上找到目标结点，获取资源。为什么使用爬虫爬虫技术主要可以帮助我们做两类事情：一类是数据获取需求，主要针对特定规则下的大数据量的信息获取；另一类是自动化需求，主要应用在类似信息聚合、搜索等方面。爬虫的分类从爬取对象来看，爬虫可以分为通用爬虫和聚焦爬虫两类。通用网络爬虫又称全网爬虫（Scalable Web Crawler），爬行对象从一些种子 URL 扩充到整个 Web，主要为搜索引擎和大型 Web 服务提供商采集数据。这类网络爬虫的爬取范围和数量巨大，对于爬行速度和存储空间要求较高，对于爬行页面的顺序要求相对较低。例如我们常见的百度和谷歌搜索。我们输入关键词，它们会从全网去找关键词相关的网页，并且按照一定的顺序呈现给我们。聚焦网络爬虫（Focused Crawler），是指选择性地爬取那些与预先定义好的主题相关页面的网络爬虫。和通用网络爬虫相比，聚焦爬虫只需要爬取特定的网页，爬取的广度会小很多。例如我们需要爬取东方财富网的基金数据，我们只需要针对东方财富网的页面制定规则爬取就行。通俗地讲，通用爬虫就类似于一只蜘蛛，需要寻找特定的食物

web-magic + Xpath Java程序员

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大学毕业一年收获还是满满的！手动滑稽今天呢，来记录一个爬虫项目，用的web-magic实现，不说Java和Python那个更强，只看那个代价更小，与现在我而言自然是Java喽！同时呢magic也是参考了Scrapy框架的。先把git地址掏出来： https://gitee.com/xxxx/magicFetch.git(留言给地址) 言归正传，先说爬虫需要什么：　　1、明确要做的事情：爬虫，爬哪个网站。　　2、从哪里开始：爬虫的入口（启停配）Spider 　　3、接下来便是如何进行爬取和爬取结果的处理。详细：　　如何启动，如何配置，如何停止：　　Spider.create(new Getxgluo()) .thread(10) //线程，magic是支持多线程的 .addUrl(t) //t:要爬取的网站URL .addPipeline(new MyPipeline()) //添加一个对爬取结果的处理操作类--输出到console .addPipeline(new MyFilePipeline()) //再添加一个对爬取结果的处理操作类--输出到文件 .run(); //爬虫诞生，去吧皮卡丘，把我想要的拿回来.　　　　靓仔，你没猜错，create方法是静态的，所以可以用类名直接调用，run方法就是入口，该方法执行的时候爬虫就启动了。　

【Python3 爬虫】U28_多线程爬取斗图啦的表情包

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目录 1.需求描述 2.实战代码 2.1 单线程爬取 2.2 多线程版 1.需求描述爬取斗图啦网站，地址为： https://www.doutula.com/photo/list/ ，网站截图如下：现在需要按页爬取前2页的表情包，那么接下来直接上代码吧。 2.实战代码 2.1 单线程爬取 from urllib import request import requests from lxml import etree import re import os HEADERS= { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36' } def parse_url(url): response = requests.get(url, headers=HEADERS) text = response.text html_str = etree.HTML(text) imgs = html_str.xpath('//div[@class="page-content text-center"]//a/img[@class!="gif"]') for img in imgs: img

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