网络爬虫

Python 与 网络爬虫 文章目录 Python 与 网络爬虫 爬虫的基本原理 获取网页 提取信息 保存数据 自动化程序 爬虫实践 -- 抓取电影排行 目标 准备 分析 设计 实现 调试 完成 Ajax 数据爬取 Ajax 简介 发送请求 解析内容 渲染网页 Ajax 分析方法 Python 模拟 Ajax 请求 本文由 CDFMLR 原创，收录于个人主页 https://clownote.github.io ，并同时发布到 CSDN。本人不保证 CSDN 排版正确，敬请访问 clownote 以获得良好的阅读体验。 爬虫的基本原理 爬虫是 获取 网页并 提取 和 保存 信息的 自动化程序 。 可以说，我们能在浏览器中看到的一切内容，都可以通过爬虫得到（包括那些由JavaScript渲染出来的网页）。 爬虫主要解决以下几个问题： 获取网页 构造一个请求并发送给服务器，然后接收到响应并将其解析出来。 我们可以用urllib、 requests 等库来帮助我们实现 HTTP请求操作，请求和响应都可以用类库提供的数据结构来表示，得到响应之后只需要解析数据结构中的 Body 部分即可，即得到网页的源代码。 提取信息 分析网页源代码，从中提取我们想要的数据。 最通用的方法是采用 正则表达式 提取，这是一个万能的方法，但是在构造正则表达式时比较复杂且容易出错。 使用 Beautiful

“The website is the API” beautiful soup库的安装 升级pip的命令： python -m pip install --upgrade pip 以管理员身份打开命令行 安装beautiful soup库的命令： pip install beautiful soup4 安装小测 https://python123.io/ws/demo.html 如何熬成一锅汤？只需三行代码 1、from bs4（库的简写） import BeautifulSoup(一个类) 2、soup= BeautifulSoup (r.text,“html.parser”)(HTMLParser是Python内置的专门用来解析HTML的模块) 3、print(soup.prettify()) BeautifulSoup库的基本元素 BeautifulSoup库是解析、便历、维护“标签树”的功能库。 navigablestring可以跨越多个标签层次 无论是否标签当中存在属性都会返回一个字典类型 判断返回的string是否为注释部分，可根据string的类型来判断 基于bs4库的html内容便历方法 contents()方法返回字典列表 儿子节点不仅包含标签节点还包含字符串节点 html标签的父亲是自己，soup的父亲为空 import requests from bs4

写在前面的话 ：最近博主在学习网络爬虫的相关技术（基于 Python 语言），作为一个学习的总结，打算用博客记录下来，也希望和大家分享一下自己在学习过程中的点点滴滴，话不多说，让我们马上开始吧 一、爬虫基本简介 什么是网络爬虫，这里先引用一下 百度百科 上的解析： 网络爬虫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 说起网络爬虫，人们常常会用这样一个比喻：如果把互联网比喻成一张网，那么网络爬虫就可以认为是一个在网上爬来爬去的小虫子，它通过网页的链接地址来寻找网页，通过特定的搜索算法来确定路线，通常从网站的某一个页面开始，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网页都抓取完为止 二、爬虫基本原理 下面的图片很好的展现了一般网络爬虫的基本过程，下面让我们来详细解释一下这张图片的含义吧 1、发送请求 爬虫的第一个步骤就是对起始 URL 发送请求，以获取其返回的响应 值得注意的是，发送请求实质上是指发送请求报文的过程 请求报文 包括以下四个方面：请求行、请求头、空行和请求体 但是，往往在使用 Python 相关的网络请求库发送请求时，只需关注某些特殊的部分即可，而非完整的请求报文，下面我们将以粗体的形式标识出我们需要特别关注的部分 （1）请求行 请求行由请求方法、请求 URL 和 HTTP 协议版本

　　我们可以把互联网比作一张大网，而爬虫（网络爬虫）便是网上爬行的蜘蛛。把网的节点比作一个个网页，爬虫爬到这里就相当于访问了该页面，获取了其信息。可以把节点间的连线比作网页与网页间的链接关系，这样蜘蛛通过一个节点后，可以顺着节点连线继续爬行到达下一个节点，即通过一个网页继续获取后续的网页，这样整个网的节点便可以被蜘蛛全部爬行到，网站的数据就可以被爬行下来。 一、爬虫概述 简单来说，爬虫就是获取网页并提取和保存信息的自动化程序。下面介绍爬虫的基本流程： 1.获取网页 爬虫首先要做的工作就是获取网页，就是获取网页的源代码。源代码李包含了网页的部分有用信息，所以只要把源代码获取下来，就可以从中提取到想要的信息了。 爬虫通过 请求和响应 来获取网页，向网站的服务器发送一个请求，返回的响应体便是网页源代码。所以，最关键的部分就是构造一个请求并发送给服务器，然后接受到响应并将其解析出来。 2.提取信息 获取网页源代码后，接下来就是分析网页源代码，从中提取我们想要的数据。 由于网页的结构由一定的规则，所以可以根据一些网页节点属性、CSS选择器或XPath来提取网页信息的库。 提取信息是爬虫非常重要的部分，它可以使杂乱的数据变得条理清晰，以便我们后续处理和分析。 3.保存数据 提取信息后，我们一般会将提取到的数据保存到一些地方以便后续使用。这里保存形式多样，可以简单保存为TXT文本或JSON文本

下载地址： 网盘下载 本书采用简洁强大的Python语言，介绍了网络数据采集，并为采集新式网络中的各种数据类型提供了全面的指导。第一部分重点介绍网络数据采集的基本原理：如何用Python从网络服务器请求信息，如何对服务器的响应进行基本处理，以及如何以自动化手段与网站进行交互。第二部分介绍如何用网络爬虫测试网站，自动化处理，以及如何通过更多的方式接入网络。 Ryan Mitchell 数据科学家、软件工程师，目前在波士顿LinkeDrive公司负责开发公司的API和数据分析工具。此前，曾在Abine公司构建网络爬虫和网络机器人。她经常做网络数据采集项目的咨询工作，主要面向金融和零售业。另著有Instant Web Scraping with Java。 下载地址： 网盘下载 来源： https://www.cnblogs.com/cf1774575641/p/9333553.html

Python网络爬虫与信息提取笔记01-Requests库入门 Python网络爬虫与信息提取笔记02-网络爬虫之“盗亦有道” Python网络爬虫与信息提取笔记03-Requests库网络爬虫实战（5个实例） Python网络爬虫与信息提取笔记04-Beautiful Soup库入门 Python网络爬虫与信息提取笔记05-信息组织与提取方法 本文索引： “中国大学排名定向爬虫”实例介绍 “中国大学排名定向爬虫”实例编写 “中国大学排名定向爬虫”实例优化 1、 “中国大学排名定向爬虫”实例介绍 这一篇我们就是进行实例的实验了，是一个关于大学排名的的爬虫练习，首先我们来介绍一下这个例子的情况，首先针对大学的排名数不胜数，大多数的野榜也没有什么说服力，这里我们采用上海交通大学设计几种不同的排名方法，网址为： http://www.zuihaodaxue.cn/zuihaodaxuepaiming2019.html ： 那么我们要做的就是用一段代码获取到这个排名并输出： 功能描述： 输入：大学排名URL链接 输出：大学排名信息的屏幕输出（排名，大学名称，总分） 技术路线：使用requests库和bs4库 定向爬虫：仅针对输入URL进行爬去，不扩展其他URL 因为我们这里先讲述静态网页的爬取方法，我们需要先确定这个网页页面是否为定向静态页面，我们在这个网页页面打开源代码

4.2 爬虫的编写 爬虫的思路我们上面已经讲过了，先完成url的管理，我们单独将他作为一个类 文件保存在lib/core/UrlManager.py。 #!/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- class UrlManager(object): def __init__(self): self.new_urls = set() self.old_urls = set() def add_new_url(self, url): if url is None: return if url not in self.new_urls and url not in self.old_urls: self.new_urls.add(url) def add_new_urls(self, urls): if urls is None or len(urls) == 0: return for url in urls: self.add_new_url(url) def has_new_url(self): return len(self.new_urls) != 0 def get_new_url(self): new_url = self.new_urls.pop() self.old_urls.add(new_url) return new

网络爬虫之数据解析 XPath与lxml库 XPath基本语法 使用方式 注意事项 BeautifulSoup4库 正则表达式和re模块 解析工具对比 XPath与lxml库 XPath基本语法 1、选取结点 2、谓语 3、通配符 使用方式 XPath使用方式： 使用 // 获取整个页面当中的元素，然后写标签名，然后再写谓语进行提取 # 使用lxml库解析HTML代码： # 1、解析HTML字符串 html = etree . HTML ( text ) # 2、解析HTML文件 # 指定解析器，默认为XML解析器 parser = etree . HTMLParser ( encoding = 'utf-8' ) html = etree . parse ( "index.html" , parser = parser ) # 1、获取所有tr标签 trs = html . xpath ( "//tr" ) # 2、获取第二个tr标签 trs = html . xpath ( "//tr[2]" ) # 3、获取所有class等于even的tr标签 trs = html . xpath ( "//tr[@class='even']" ) # 4、获取所有a标签的href属性 a = html . xpath ( "//a/@href" ) 注意事项 BeautifulSoup4库

Python爬虫（三）——Robots协议 Robots协议全称为Robots Exclusion Standard，网络爬虫排除标准。它的作用是告知网络爬虫哪些可以抓取哪些不可以。通常被放在网站根目录下的robots.txt。 注：并不是所有网站都有Robots协议，如果没有默认为内容都可以爬取。 基本语法 #*代表所有，/代表根目录 User-agent:* Disallow:/ User-agent 限制的User-agent Disallow 不允许访问的目录 使用 自动或人工识别robots.tst，再进行内容爬取。 你也可以不遵守robots.txt，但会产生风险。只有当你的程序不会对服务器产生威胁或者行为类似人类的时候可以不遵守robots.txt。这时候你获取的资源不能用于商业用途。 来源： CSDN 作者： 等等，还有一个bug 链接： https://blog.csdn.net/qq_18543557/article/details/104141557

根据We Are Social和Hootsuite的2018年全球数字新报告，全球互联网用户数量刚刚超过40亿，比2017年增长7％。人们正在以前所未有的速度转向互联网，我们在互联网上做的很多行为产生了大量的“用户数据”，比如评论，微博，购买记录等等。这一点也不奇怪，互联网目前是分析市场趋势，监视竞争对手或者获取销售线索的最佳场所，数据采集以及分析能力已成为驱动业务决策的关键技能。 而网络爬虫则是 数据采集的主要方法 。 下面具体为大家介绍网络爬虫，以及作用有哪些？如何构建？ 一、什么是网络爬虫？ 网络爬虫是一种互联网机器人，它通过爬取互联网上网站的内容来工作。 它是用计算机语言编写的程序或脚本，用于自动从Internet上获取任何信息或数据。机器人扫描并抓取每个所需页面上的某些信息，直到处理完所有能正常打开的页面。 网络爬虫大致有4种类型的结构： 通用网络爬虫、聚焦网络爬虫、增量式网络爬虫、深层网络爬虫 。 1、通用Web爬虫 通用网络爬虫所爬取的目标数据是巨大的，并且爬行的范围也是非常大的，正是由于其爬取的数据是海量数据，故而对于这类爬虫来说，其爬取的性能要求是非常高的。 主要应用于大型搜索引擎中，有非常高的应用价值。 或者应用于大型数据提供商。 2、聚焦网络爬虫 聚焦网络爬虫是按照预先定义好的主题有选择地进行网页爬取的一种爬虫