网络爬虫

以上为页面结构 import pandas as pd import requests as rq from bs4 import BeautifulSoup url="http://tieba.baidu.com/hottopic/browse/topicList?res_type=1" def res_caputure(): try: res = rq.get(url,timeout=30) res.raise_for_status() res.encoding = res.apparent_encoding return res.text except: return "发生异常,响应码为{}".format(res.status_code) if __name__ == "__main__": r = res_caputure() soup = BeautifulSoup(r) a = soup.select('a[target]') p = soup.select('span') soup_p=[] soup_a=[] s=input("输入要查看百度贴吧话题热议榜单的条数(直接回车默认为10条,最高为30):") if s=='': s=10 else: s=int(s) for k in range(3,s*2+3,2): soup_p.append(p[k]

心血来潮，想研究下爬虫，爬点小说。 通过百度选择了个小说网站，随便找了一本小书http://www.23us.so/files/article/html/13/13655/index.html 一、分析html规则 思路是获取小说章节目录，循环目录，抓取所有章节中的内容，拼到txt文本中。最后形成完本小说。 1、获取小说章节目录 通过分析，我在标注的地方获取小说名字及章节目录。 <meta name="keywords" content="无疆,无疆最新章节,无疆全文阅读"/>// 获取小说名字 <table cellspacing="1" cellpadding="0" bgcolor="#E4E4E4" id="at">// 所有的章节都在这个table中。 下面是利用正则，获取名字与目录。 // 获取小说名字 Match ma_name = Regex.Match(html, @"<meta name=""keywords"".+content=""(.+)""/>"); string name = ma_name.Groups[1].Value.ToString().Split(',')[0]; // 获取章节目录 Regex reg_mulu = new Regex(@"<table cellspacing=""1"" cellpadding=""0"" bgcolor=

互联网时代下，作为数据分析的核心，爬虫从作为一个新兴技术到目前应用于众多行业，已经走了很长的道路。互联网上有很多丰富的信息可以被抓取并转换成有价值的数据集，然后用于不同的行业。除了一些公司提供的一些官方公开数据集之外，我们应该在哪里获取数据呢？其实，我们可以建立一个网路爬虫去抓取网页上的数据。 网络爬虫的基本结构及工作流程 网络爬虫是捜索引擎抓取系统的重要组成部分。爬虫的主要目的是将互联网上的网页下载到本地形成一个或联网内容的镜像备份。 一个通用的网络爬虫的框架如图所示： 网络爬虫的基本工作流程如下： 1、首先选取一部分精心挑选的种子URL； 2、将这些URL放入待抓取URL队列； 3、从待抓取URL队列中取出待抓取在URL，解析DNS，并且得到主机的ip，并将URL对应的网页下载下来，存储进已下载网页库中。此外，将这些URL放进已抓取URL队列。 4、分析已抓取URL队列中的URL，分析其中的其他URL，并且将URL放入待抓取URL队列，从而进入下一个循环。 创建网络爬虫的主要步骤 要建立一个网络爬虫，一个必须做的步骤是下载网页。这并不容易，因为应该考虑很多因素，比如如何更好地利用本地带宽，如何优化DNS查询以及如何通过合理分配Web请求来释放服务器中的流量。 在我们获取网页后，HTML页面复杂性分析随之而来。事实上，我们无法直接获得所有的HTML网页

一、什么是Python3网络爬虫？ 定义： 网络爬虫（Web Spider），又被称为网页蜘蛛，是一种按照一定的规则，自动地抓取网站信息的程序或者脚本。 简介： 网络蜘蛛是一个很形象的名字。如果把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页，从 网站某一个页面开始，读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一直循环下去，直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。 爬虫流程： ①先由urllib的request打开Url得到网页html文档 ②浏览器打开网页源代码分析元素节点 ③通过Beautiful Soup或则正则表达式提取想要的数据 ④存储数据到本地磁盘或数据库（抓取，分析，存储） 二、 爬虫的必备技能 在讲解爬虫内容之前，我们需要先学习一项写爬虫的必备技能： 审查元素（如果已掌握，可跳过此部分内容）。 1、 审查元素 在浏览器的地址栏输入URL地址，在网页处右键单击，找到检查。(不同浏览器的叫法不同，Chrome浏览器叫做检查，Firefox浏览器叫做查看元素，但是功能都是相同的) 我们可以看到，右侧出现了一大推代码，这些代码就叫做HTML。什么是HTML？举个容易理解的例子： 我们的基因决定了我们的原始容貌，服务器返回的HTML决定了网站的原始容貌。 2 、简单实例

摘要：随着大数据时代的到来，数据已经渗透导生活和工作的各个领域，“网络爬虫”在大数据时代是一种不可或缺的高效获取海量数据的重要工具。 爬虫作为一种计算机技术就决定了它的中立性，因此爬虫本身在法律上是不被禁止的，但是利用爬虫技术获取数据这一行为是具有违法甚至犯罪的风险的。 1.网络爬虫和相关基本概念 1.1网络爬虫的概念 网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人）是一种按照一定的规则，自动的抓取万维网信息的程序或脚本。 1.2爬虫的产生背景 随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎（Search Engine），例如传统的搜索引擎Googel，百度和Yahoo！等，作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南，网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。 1.3网络爬虫的应用领域 搜索引擎、新闻聚合、社交应用、舆情监控、行业数据等。 1.4Robots协议 robots协议也叫robots.txt（统一小写）是一种存放于网站根目录下的ASCII编码的文本文件，它通常告诉网络搜索引擎的漫游器（又称网络蜘蛛）

1.Beautiful Soup库的安装 Win平台: “以管理员身份运行”cmd执行 pip install beautifulsoup4 from bs4 import BeautifulSoup 导入以缩写bs4为库名 2.soup = BeautifulSoup('需要解析的html代码', 'html.parser解析器') 3.beautifulsoup库的基本元素 BeautifulSoup对应一个HTML/XML文档的全部内容 （1）Beautiful Soup库解析器 bs4的HTML解析器 BeautifulSoup(mk,'html.parser') 安装bs4库 lxml的HTML解析器 BeautifulSoup(mk,'lxml') pip install lxml lxml的XML解析器 BeautifulSoup(mk,'xml') pip install lxml html5lib的解析器 BeautifulSoup(mk,'html5lib') pip install html5lib （2）BeautifulSoup类的基本元素 Tag 标签，最基本的信息组织单元，分别用<>和</>标明开头和结尾 Name 标签的名字，<p>…</p>的名字是'p'，格式：<tag>.name Attributes 标签的属性，字典形式组织，格式：<tag>

一、读取网页 1、使用自带的 urllib模块 ： 引入自带的模块urllib 使用文件里面的urlopen模块 （1）发送的是get请求： from urllib.request import urlopen url='http://www.nnzhp.cn/archives/423' res=urlopen(url).read() #打开url，获取url的网页内容 发送的是get请求 print(res.decode()) #将结果返回的二进制类型转为字符串类型 （2）发送的是post请求： from urllib.parse import urlencode #由于不能直接传字典，要传二进制格式，所以导入该模块 url='http://api.nnzhp.cn/api/user/login' data={'username':'niuhanyang','passwd':'aA123456'} data=urlencode(data) #先将字典拼接成k-v格式 print(data) #结果：username=niuhanyang&passwd=aA123456 res=urlopen(url,data.encode()).read() #再将k-v格式转成二进制 print(res.decode()) #将返回的二进制转成字符串再返回 import json d=json

爬虫基础 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，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足系统的一定停止条件。 1、 通用爬虫 ： 通常指搜索引擎的爬虫（https://www.baidu.com） 2、 聚焦爬虫 ： 针对特定网站的爬虫 robots协议 通用爬虫并不是万物皆可爬，它也需要遵守规则。 在网站根目录下robots.txt文件中会指明爬虫可爬取的网页，当然这只是一个君子协议，并不是所有爬虫都遵循，一般只有大型的搜索引擎的爬虫才遵守。 在网页head中增加mate标签也可以 <meta name="robots" content="noindex,nofollow" /> 例如：https://www.taobao.com/robots.txt 采集策略 1. 深度优先遍历策略 (ABF CGHI DE) 2. 广度优先遍历策略 (ABCDE FG HI) 3. 大站优先策略 对于待抓取URL队列中的所有网页，根据所属的网站进行分类。对于待下载页面数多的网站，优先下载。这个策略也因此叫做大站优先策略。 清洗策略 如何获取解析爬来的数据 1，json格式的数据jsckson，jsonObject 2

一、网络爬虫 网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），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。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。简单来讲，它是一种可以在无需人类干预的情况下自动进行一系列web事务处理的软件程序。web爬虫是一种机器人，它们会递归地对各种信息性的web站点进行遍历，获取第一个web页面，然后获取那个页面指向的所有的web页面，依次类推。因特网搜索引擎使用爬虫在web上游荡，并把他们碰到的文档全部拉回来。然后对这些文档进行处理，形成一个可搜索的数据库。简单来说，网络爬虫就是搜索引擎访问你的网站进而收录你的网站的一种内容采集工具。 例如：百度的网络爬虫就叫做BaiduSpider。 二、网络爬虫基本原理 网络 < --- > 爬虫 < --- > 网页内容库 < --- > 索引程序 < --- > 索引库 < --- > 搜索引擎 < --- > 用户 三、爬虫程序需要注意的地方 1、链接提取以及相对链接的标准化 爬虫在web上移动的时候会不停的对HTML页面进行解析，它要对所解析的每个页面上的URL链 接进行分析，并将这些链接添加到需要爬行的页面列表中去 2、 避免环路的出现 web爬虫在web上爬行时，要特别小心不要陷入循环之中，至少有以下三个原因，环路对爬虫来说是有害的。

爬虫基础 有些网页是js动态生成的，有些则不是，被JS渲染过的页面内容获取可以通过浏览器的“开发者工具”功能寻找真正提供数据的页面，有时会有一定的难度。 import requests 网站地址 / robots . txt #可查看网站的爬虫协议 r = requests . get ( '网站地址' ) #填写网站地址 r . status_code #获取状态码 200则正常 printf ( r . text ) #输出获取的信息 request库官方文档 BeautifulSoup库官方文档 爬虫练习 @@@ 这部分的内容是节选自MOOC中南京大学的国家经典课程《用Python玩转数据》的实例 实例一 实例介绍： 从豆瓣读书上抽取某本书的前50条短评内容并计算评分（star）的平均值。 import requests , re , time from bs4 import BeautifulSoup count = 0 i = 0 s , count_s , count_del = 0 , 0 , 0 lst_stars = [ ] # http头信息 headers = { 'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome