网络爬虫

随着互联网的迅速发展，网络数据资源呈爆发式增长，信息需求者如何从网络中提取信息变得更加重要。如今，有效地获取网络数据资源地方式，便是网络爬虫。网络爬虫又成为网络蜘蛛或者Web信息采集器，是一种按照指定规则，自动抓取或下载网络资源的计算机程序或自动化脚本。 网络爬虫狭义上的理解 ：利用标准网络协议(如HTTP、HTTPS等)，根据网络超链接和信息检索方法(如深度优先)遍历网络数据的软件程序。 网络爬虫功能上的理解 ：确定待采集的URL队列，获取每个URL对应的网页内容(如HTML和JSON等)，根据用户要求解析网页中的字段(如标题)，并存储解析得到的数据。 网络爬虫技术在搜索引擎中扮演者信息采集器的角色，是搜索引擎模块中的最基础不分。例如，我们常用的搜索引擎谷歌、百度、必应都采用网页爬虫技术采集海量的互联网数据。搜索引擎的大致结构分为如下几步。第一步，利用网络爬虫技术自动化地采集互联网中的网页信息。第二步，存储采集的信息。在存储过程中，往往需要检测重复内容，从而避免大量重复信息的采集；同时，网页之间的链接关系也需要存储，原因是链接关系可用来计算网页内容的重要性。第三步，数据预处理操作，即提取文字、分词、消除噪音以及链接关系计算等。第四步，对预处理的数据建立索引库，方便用户快速查找，常用的索引方法有后缀数组、签名文件和倒排文件。第五步，基于用户检索的内容(如用户输入的关键词)

文章目录 安装小测 爬取网页通用框架 遵守robots协议 京东商品页面的爬取 亚马逊商品，我的失败了 百度 360关键字提交 网络图片的爬取和存储 IP地址归属地的自动查询 pip install requests 安装小测 import requests r = requests . get ( "http://www.baidu.com" ) print ( r . status_code ) 爬取网页通用框架 #在我电脑上没实验成功 import requests def getHTMLText ( url ) : try : r = requests . get ( url , timeout = 30 ) r . raise_for_status ( ) r . encoding = r . apparent_encoding return r . text except : return "产生异常" if __name__ == "_main_" : url = "www.baidu.com" print ( getHTMLText ( url ) ) 遵守robots协议 京东商品页面的爬取 import requests url = "https://item.jd.com/100004815031.html" try : r = requests . get

大二学生，python小白，边学爬虫边学习python基础 使用教材：《python3网络爬虫开发实战》——崔庆才 首先贴出代码： import requests from requests.exceptions import RequestException import re import json import time def get_one_page(url): headers={ 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.117 Safari/537.36' } response=requests.get(url,headers=headers) if response.status_code==200: return response.text return None def parse_one_page(html): pattern=re.compile( '<dd>.*?board-index.*?>(.*?)</i>.*?data-src="(.*?)".*?name.*?a.*?>(.*?)</a>.*?star.*?>(.*?)</p>.*?releasetime.*?>(.*

Need 我们小组的研究课题是编写一个更快捷，更安全的爬虫软件，编写时会应用到学长的部分代码并在其基础上完善创新。 初步阅读了学长们的博客上面的几个版本的测试情况和源代码，发现学长们在实现基础功能的条件下，增加了一些附加功能，包括对广告的进一步的过滤，分类保存爬取到的文件，已经网页质量的初步判定功能。 经过和组员们的初步讨论，我们决定在以下方面进行改进和完善： 1.对网页质量进行更优化的判定： 学长们对于网页质量的判定并不够完善，可以新增一些判断条件。例如用户可能关心于网页产生和更新的时间，以及网页容量的大小。只根据关键字出现频率进行判定并不够理想 2.增强代码的实际可用性： 通过改善代码结构，提高代码效率，减少爬取所用时间，增强用户体验。 3.增加爬取网页类型，完善相关功能： 学长们最终实现的网页类型并不全面，并且还存在着一些bug。我们希望能够进一步优化完善这方面的内容。 Approach 1.增加对网页容量的分析以及网页相关时间信息的判定来进一步提高抓取页面的质量 除了关键字频率统计之外，进一步引入页面字符数和网页产生和更新时间等判断条件，综合进行排序，最终得出相对较好的抓取结果。 2.优化抓取算法和存取方式，提高代码效率 相关细节暂未确定。 3.增加可抓取的网页类型，并完善域名等方面的相关代码 通过对于学长相应代码的研读和改进，完善相应功能。 Benefit 1

头元素信息： <title>：文档标题，只有一个 <base>：默认链接 <link>：文档与外部资源关系，常用于链接样式表CSS <style>：样式 <meta>：元数据，页面描述，关键字，文档作者等 <script>：客户端脚本，如JavaScript 获取网页：requests包 http请求方式： get：90%以上 post import requests r = requests.get(url = 'https://www.baidu.com/s',params={'wd':'金正恩元帅'},timeout=0.1) #返回值 print(r) print(type(r)) #网址 print(r.url) #网页编码 print(r.encoding) #网页源码 print(r.text) #头域，返回字典 print(r.headers) 源码解析：BeautifulSoup包 分析文档树 子节点：.content 来源： https://www.cnblogs.com/cxc1357/p/10584752.html

1. 基于bs4库的HTML内容查找方法 1.1 <>.find_all() 和 re （正则表达式库） （1）参数为单一字符串 （2）参数为 列表 （3）参数为True，则返回所有标签内容 （4）显示 以 b 开头的标签，如 b，body。（使用 re：正则表达式库） import requests from bs4 import BeautifulSoup import re r = requests.get("http://python123.io/ws/demo.html") demo = r.text soup = BeautifulSoup(demo, "html.parser") for tag in soup.find_all(re.compile('b')): print(tag.name) （5）find_all中的 attrs：返回带有 attr属性值的 name标签 来源： https://www.cnblogs.com/douzujun/p/12241185.html

第一节 课程介绍 1.1 课程介绍 第二节 爬虫基础 2.1 发送http请求 2.2 cheerio库简介 2.3 使用cheerio解析html并提取img的src属性 2.4 使用download下载图片 2.5 爬取前端渲染网站的注意事项 2.6 分析ajax请求并爬取（伪造header） 2.7 封装爬虫基础库 - 环境准备 2.8 封装爬虫基础库 - 定义options接口 2.9 封装爬虫基础库 - 抽取公共部分代码 第三节 爬虫实战 3.1 Selenium简介 3.2 Selenium基本使用 - 下载WebDriver 3.3 Selenium基本使用 - HelloWorld及应用场景介绍 3.4 Selenium基本使用 - 反爬虫机制简介 3.5 Selenium基本使用 - SeleniumAPI简介 3.6 爬虫实战 - 自动打开浏览器输入关键字进行搜索8 ]) 3.7 爬虫实战 - 爬取需要的数据 3.8 爬虫实战 - 自动翻页 第四节 课程总结 4.1 课程总结 网盘 来源： CSDN 作者： weixin_46020146 链接： https://blog.csdn.net/weixin_46020146/article/details/103841222

转自: http://blog.csdn.net/pleasecallmewhy/article/details/8923067 所谓网页抓取，就是把URL地址中指定的网络资源从网络流中读取出来，保存到本地。 类似于使用程序模拟IE浏览器的功能，把URL作为HTTP请求的内容发送到服务器端， 然后读取服务器端的响应资源。 在Python中，我们使用urllib2这个组件来抓取网页。 urllib2是Python的一个获取URLs(Uniform Resource Locators)的组件。 它以urlopen函数的形式提供了一个非常简单的接口。 最简单的urllib2的应用代码只需要四行。 我们新建一个文件urllib2_test01.py来感受一下urllib2的作用： import urllib2 response = urllib2.urlopen('http://www.baidu.com/') html = response.read() print html 按下F5可以看到运行的结果： 我们可以打开百度主页，右击，选择查看源代码（火狐OR谷歌浏览器均可），会发现也是完全一样的内容。 也就是说，上面这四行代码将我们访问百度时浏览器收到的代码们全部打印了出来。 这就是一个最简单的urllib2的例子。 除了"http:"，URL同样可以使用"ftp:"，"file:

什么是BeautifulSoup? Beautiful Soup是用Python写的一个HTML/XML的解析器，它可以很好的处理 不规范标记并生成剖析树(parse tree)。 它提供简单又常用的导航(navigating)， 搜索以及修改剖析树的操作。它可以大大节省你的编程时间。 （摘自百度文库） HTML节点树 在HTML中，所有标签定义的内容都是节点: ●整个文档是一个文档节点 每个HTML元素是元素节点 ●HTML元素内的文本是文本节点 ●每个HTML属性是属性节点 ●注释是注释节点 这些节点构成了一个HTML节点树，节点树中的节点彼此拥有层级关系，我们常用父节点、子节点、兄弟节点来描述节点之间的关系 父节点拥有子节点，同级的子节点被称为兄弟节点，每个节点都有父节点，同时可拥有任意数量的子节点或兄弟节点 （摘自：https://www.cnblogs.com/pzk7788/p/10530042.html） 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：.name Attributes：标签的属性，字典形式组织，格式：.attrs NavigableString：标签内非属性字符串，<>…</>中文字符串，格式：.string

- re.I # 忽略大小写 - re.M # 多行匹配，将正则作用到源数据的每一行 - re.S # 单行匹配，将正则作用到整个源数据，输出一个整体字符串（包括换行符也打印） string = '''fall in love with you i love you very much i love she i love her''' # 去除以i开头的每一行数据 re.findall('^i.*',string,re.M) ['i love you very much', 'i love she', 'i love her'] #匹配全部行 string1 = """细思极恐 你的队友在看书 你的敌人在磨刀 你的闺蜜在减肥 隔壁老王在练腰 """ re.findall('.*',string1,re.S) ['细思极恐\n你的队友在看书\n你的敌人在磨刀\n你的闺蜜在减肥\n隔壁老王在练腰\n', '']爬取糗事百科中所有的图片进行保存 import requests import re import urllib import os url = 'https://www.qiushibaike.com/pic/page/%d/?s=5170552' # 自定义请求头信息 headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1;