• 爬虫实例--菜鸟教程

    2018-06-21 09:45:26
    1、第一种方法# 第一种方式:requests 和 lxml结合使用 import requests from lxml import etree #1、拿到所有的页面链接,并使用yield返回完整的超链接 def get_html(url): # 获取页面HTML ... seq=etree....

    1、第一种方法

    # 第一种方式:requests 和 lxml结合使用
    import requests
    from lxml import etree
    #1、拿到所有的页面链接,并使用yield返回完整的超链接
    def get_html(url):
    #     获取页面HTML
        html=requests.get(url)
    #     使用etree格式化HTML
        seq=etree.HTML(html.text)
        link_list=seq.xpath('//*[@id="content"]/ul/li/a/@href')
        for i in link_list:
            yield "http://www.runoob.com"+i       
    # 2、获取详细的页面数据
    def get_html_link(link):
        for i in link:
    #         获取界面
            link_html=requests.get(i)
    #     初始化
            link_seq=etree.HTML(link_html.content)
    #     得到标题
            title=link_seq.xpath('//*[@id="content"]/h1/text()')[0]
    #     得到题目内容
            subject=link_seq.xpath('//*[@id="content"]/p[position()>1 and position()<4]/text()')
            subject_list='\n'.join(subject)
            yield (title,subject_list) 
    # 3、保存数据
    def save_subject(title_subject):
        with open("G:/1.txt",'a+',encoding='utf-8') as f:
            for title,subject_list in title_subject:
                f.write(title+'\n')
                f.write(subject_list+'\n')
                f.write("#"*50+'\n')
    # 4、函数回调
    def funcall(url):
        link=get_html(url)
        title_subject=get_html_link(link)
        save_subject(title_subject)
    # 5、主函数
    def main():
        url='http://www.runoob.com/python/python-100-examples.html'
        funcall(url)
    if __name__=="__main__":
        main()
    
    # for i in get_html('http://www.runoob.com/python/python-100-examples.html'):
    #     print(i)
    # for i in get_html_link(link):
    #     print(i)

    2、第二种方法

    # 第二种方式:urllib.request 与 beautifulsoup结合使用
    import urllib.request
    from bs4 import BeautifulSoup
    # 1、获取所有页面链接
    def get_html(url):
    #     获取页面HTML源码
        html=urllib.request.urlopen(url).read()
    #     格式化html
        soup=BeautifulSoup(html,'lxml')
    #     首先找到第一个id='content'的标签,并找到子标签ul(2个)
    #     其次遍历子标签ul,并获取到所有的ul的子标签li
    #     然后遍历li标签,并获取到li标签下的所有a标签
    #     使用yield返回超链接
        for i in soup.find(id='content').find_all('ul'):
            for j in i.find_all('li'):
                for k in j.find_all('a'):
                    yield 'http://www.runoob.com'+k['href']       
    # 2、获取详细的页面数据
    def get_html_link(link):
    #     遍历所有的超链接
        for i in link:
    #         请求超链接页面HTML
            link_list=urllib.request.urlopen(i).read()
    #     格式化HTML
            soup=BeautifulSoup(link_list,'lxml')
    #     获取id='content'的标签
            content=soup.find(id='content')
            if content:
    #             获取h1标签的内容
                title=content.find('h1').string
    #     获取前3个p标签的内容
                conten_list=content.find_all('p',limit=3)
                subject=''
                for j in conten_list:
                    subject+=j.get_text()
                yield (title,subject)
    # 3、数据保存
    def save_suject(title_content):
        with open('G:/2.txt','w+',encoding='utf+8') as f:
            for tile,content in title_content:
                f.write(tile+'\n')
                f.write(content+'\n')    
                f.write('#'*80+'\n')
    # 4、函数回调
    def fun_call(url):
        link=get_html(url)
        title_content=get_html_link(link)
        save_suject(title_content)
    # 5、主函数
    def main():
        url='http://www.runoob.com/python/python-100-examples.html'
        fun_call(url)
    if __name__=='__main__':
        main()

    3、第三种方法

    # 第三种方式
    import requests,re
    from bs4 import BeautifulSoup
    # 1、获取页面的超链接信息
    def get_html(url):
        html=requests.get(url)
        html.encoding='utf-8'
        soup=BeautifulSoup(html.text,'lxml')
        for i in soup.find_all('a',href=re.compile('^/python/python-exercise')):
            yield 'http://www.runoob.com'+i.get('href')  
    # 2、获取超链接页面的详细信息
    def get_html_link(link_list):
        for i in link_list:
            html_link=requests.get(i)
            html_link.encoding='utf-8'
            soup=BeautifulSoup(html_link.text,'lxml')
            title=soup.find('div',class_="article-intro").h1.string
            con=soup.find('div',class_="article-intro").find_all('p')
            i=1
            list1=[]
            while True:
                if re.match('程序源代码',con[i].text) or re.match(' Python 100例',con[i].text) or re.match('以上实例输出结果为',con[i].text):
                    break
                else:
                    list1.append(con[i].text)
                    i+=1
            yield (title,list1)
    # 3、保存数据
    def save_data(content_list):
        with open('G:/3.txt','w+',encoding='utf+8') as f:
            for tile,content in content_list:
                f.write(tile+'\n')
                for i in range(len(content)):
                    f.write(content[i]+'\n')    
                f.write('#'*80+'\n')    
    # 4、函数回调
    def fun_call(url):
        link_list=get_html(url)
        content_list=get_html_link(link_list)
        save_data(content_list)
    # 5、主函数
    def main():
        url='http://www.runoob.com/python/python-100-examples.html'
        fun_call(url)
    if __name__=='__main__':
        main()

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  • 此文属于入门级级别的爬虫,老司机们就不用看了。 本次主要是爬取网易新闻,包括新闻标题、作者、来源、发布时间、新闻正文。 首先我们打开163的网站,我们随意选择一个分类,这里我选的分类是国内新闻。然后鼠标...

    此文属于入门级级别的爬虫,老司机们就不用看了。

    本次主要是爬取网易新闻,包括新闻标题、作者、来源、发布时间、新闻正文

    首先我们打开163的网站,我们随意选择一个分类,这里我选的分类是国内新闻。然后鼠标右键点击查看源代码,发现源代码中并没有页面正中的新闻列表。这说明此网页采用的是异步的方式。也就是通过api接口获取的数据。

    那么确认了之后可以使用F12打开谷歌浏览器的控制台,点击Network,我们一直往下拉,发现右侧出现了:"… special/00804KVA/cm_guonei_03.js? … "之类的地址,点开Response发现正是我们要找的api接口。

    在这里插入图片描述
    可以看到这些接口的地址都有一定的规律:“cm_guonei_03.js”、 “cm_guonei_04.js”,那么就很明显了:

    http://temp.163.com/special/00804KVA/cm_guonei_0(*).js

    上面的连接也就是我们本次抓取所要请求的地址。
    接下来只需要用到的python的两个库:

    1. requests
    2. json
    3. BeautifulSoup

    requests库就是用来进行网络请求的,说白了就是模拟浏览器来获取资源。
    由于我们采集的是api接口,它的格式为json,所以要用到json库来解析。BeautifulSoup是用来解析html文档的,可以很方便的帮我们获取指定div的内容。

    下面开始编写我们爬虫:

    第一步先导入以上三个包:

    import json
    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    

    接着我们定义一个获取指定页码内数据的方法:

    def get_page(page):
        url_temp = 'http://temp.163.com/special/00804KVA/cm_guonei_0{}.js'
        return_list = []
        for i in range(page):
            url = url_temp.format(i)
            response = requests.get(url)
            if response.status_code != 200:
                continue
            content = response.text  # 获取响应正文
            _content = formatContent(content)  # 格式化json字符串
            result = json.loads(_content)
            return_list.append(result)
        return return_list
    

    这样子就得到每个页码对应的内容列表:

    在这里插入图片描述
    之后通过分析数据可知下图圈出来的则是需要抓取的标题、发布时间以及新闻内容页面。
    在这里插入图片描述

    既然现在已经获取到了内容页的url,那么接下来开始抓取新闻正文。

    在抓取正文之前要先分析一下正文的html页面,找到正文、作者、来源在html文档中的位置。

    我们看到文章来源在文档中的位置为:id = “ne_article_source” 的 a 标签
    作者位置为:class = “ep-editor” 的 span 标签
    正文位置为:class = “post_text” 的 div 标签

    下面试采集这三个内容的代码:

    def get_content(url):
        source = ''
        author = ''
        body = ''
        resp = requests.get(url)
        if resp.status_code == 200:
            body = resp.text
            bs4 = BeautifulSoup(body)
            source = bs4.find('a', id='ne_article_source').get_text()
            author = bs4.find('span', class_='ep-editor').get_text()
            body = bs4.find('div', class_='post_text').get_text()
        return source, author, body
    
    

    到此为止我们所要抓取的所有数据都已经采集了。

    那么接下来当然是把它们保存下来,为了方便我直接采取文本的形式来保存。下面是最终的结果:
    在这里插入图片描述

    格式为json字符串,“标题” : [ ‘日期’, ‘url’, ‘来源’, ‘作者’, ‘正文’ ]。

    要注意的是目前实现的方式是完全同步的,线性的方式,存在的问题就是采集会非常慢。主要延迟是在网络IO上,下次可以升级为异步IO,异步采集,有兴趣的可以关注下次的文章。

    展开全文
  • 前两天,有个小伙伴问了黑马哥这样一个问题:Python可以爬到视频网站上vip才能看到的视频吗?听到这个问题,你是什么反应?我当时的内心:开玩笑,还有Python爬不到的东西吗? 今天黑马哥就给大家总结了一些Python...

    前两天,有个小伙伴问了黑马哥这样一个问题:Python可以爬到视频网站上vip才能看到的视频吗?听到这个问题,你是什么反应?我当时的内心:开玩笑,还有Python爬不到的东西吗?

    今天黑马哥就给大家总结了一些Python爬取各种东西的案例,让你看看Python到底有多强大,而且黑马哥还给大家准备了源码或者是项目地址哦,是不是对我的爱又多了几分。

    既然要在网络上爬取资源,首先要了解下基本的爬虫工作原理。

    爬虫是怎么工作的?

    想象你是一只蜘蛛,现在你被放到了互联“网”上。那么,你需要把所有的网页都看一遍。怎么办呢?没问题呀,你就随便从某个地方开始,比如说人民日报的首页,这个叫initial pages,用$表示吧。

    在人民日报的首页,你看到那个页面引向的各种链接。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。太好了,这样你就已经爬完了俩页面(首页和国内新闻)!暂且不用管爬下来的页面怎么处理的,你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。

    突然你发现, 在国内新闻这个页面上,有一个链接链回“首页”。作为一只聪明的蜘蛛,你肯定知道你不用爬回去的吧,因为你已经看过了啊。所以,你需要用你的脑子,存下你已经看过的页面地址。这样,每次看到一个可能需要爬的新链接,你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。如果去过,那就别去了。

    • 理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话,那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。
    • 基本的http抓取工具,scrapy
    • 如果需要大规模网页抓取,你需要学习分布式爬虫的概念。
    • rq和Scrapy的结合:darkrho/scrapy-redis · GitHub
    • 后续处理,网页析取 ( grangier/python-goose · GitHub),存储(Mongodb)

    今天的福利时刻

    35个项目实战:链接:https://pan.baidu.com/s/1htA3p3I 密码:pt3r

    黑马哥还给大家准备了Python的Scrapy教程,其中包括:

    http://yun.itheima.com/course/258.html?stt​yun.itheima.com

     

    资料链接:https://pan.baidu.com/s/1eTSiguu 密码:cb66

     

    这个分享,小伙伴们是否满意呢?满意的话动一动小手吧。Thanks♪(・ω・)ノ

    展开全文
  • python爬虫入门教程,介绍编写一个简单爬虫的过程。

    2019/10/28更新

    • 使用Python3,而不再是Python2

    转载请注明出处:https://blog.csdn.net/aaronjny/article/details/77945329

    爬虫入门系列教程:


    上一篇讲了开始爬虫前的准备工作。当我们完成开发环境的安装、IDE的配置之后,就可以开始开发爬虫了。 这一篇,我们开始写一个超级简单的爬虫。

    1.爬虫的过程分析

    当人类去访问一个网页时,是如何进行的?
      ①打开浏览器,输入要访问的网址,发起请求。
      ②等待服务器返回数据,通过浏览器加载网页。
      ③从网页中找到自己需要的数据(文本、图片、文件等等)。
      ④保存自己需要的数据。

    对于爬虫,也是类似的。它模仿人类请求网页的过程,但是又稍有不同。
      首先,对应于上面的①和②步骤,我们要利用python实现请求一个网页的功能。
      其次,对应于上面的③步骤,我们要利用python实现解析请求到的网页的功能。
      最后,对于上面的④步骤,我们要利用python实现保存数据的功能。
      因为是讲一个简单的爬虫嘛,所以一些其他的复杂操作这里就不说了。下面,针对上面几个功能,逐一进行分析。

    2.如何用python请求一个网页

    作为一门拥有丰富类库的编程语言,利用python请求网页完全不在话下。这里推荐一个非常好用的第三方类库requests。

    2.1 requests

    2.1.1 安装方式

    打开终端或者cmd,在里面输入以下指令并回车

    pip3 install requests
    

    安装requests
      一般不会出什么问题,如果下载太慢,是因为pip使用的源服务器在国外,可以设置pip使用国内镜像源,设置方法可以参考PyPI使用国内源

    2.1.2 测试是否安装成功

    在命令行中输入python,敲击回车,进入python交互环境。在里面输入以下代码并回车:

    import requests
    

    如果不报错,就安装成功了,如下图:
      测试requests安装是否成功

    2.2 使用requests请求网页

    打开pycharm,创建一个项目,嗯,随便取个名字吧。
      创建项目
      创建成功后,再创建一个py文件,用来写代码。嗯,再随便取个名字= =教程(二)的2.2,那就spider_2_2_2吧。
      创建2.2.2
      在里面输入以下代码:

    #coding=utf-8
    import requests
    
    resp=requests.get('https://www.baidu.com') #请求百度首页
    print(resp) #打印请求结果的状态码
    print(resp.content) #打印请求到的网页源码
    

    对上面的代码进行以下简单的分析:
      我是用的是python2.7,第1行到第4行,都是为了将字符编码设置为utf8
      第2行:引入requests包。
      第4行:使用requests类库,以get的方式请求网址https://www.baidu.com,并将服务器返回的结果封装成一个对象,用变量resp来接收它。
      第5行:一般可以根据状态码来判断是否请求成功,正常的状态码是200,异常状态码就很多了,比如404(找不到网页)、301(重定向)等。
      第6行:打印网页的源码。注意,只是源码。不像是浏览器,在获取到源码之后,还会进一步地取请求源码中引用的图片等信息,如果有JS,浏览器还会执行JS,对页面显示的内容进行修改。使用requests进行请求,我们能够直接获取到的,只有最初始的网页源码。也正是因为这样,不加载图片、不执行JS等等,爬虫请求的速度会非常快。
      代码很短吧?一行就完成了请求,可以,这很python
      现在,运行一下代码看看吧。
      运行结果
      箭头指向的是状态码,可以看到,200,请求正常。
      被圈起来是网页的源码。

    3.如何用python解析网页源码

    网页源码我们拿到了,接下来就是要解析了。python解析网页源码有很多种方法,比如BeautifulSoup、正则、pyquery、xpath等。这里我简单介绍一下。

    3.1 网页源码解析器

    3.1.1 BeautifulSoup

    这是我比较推荐的一款解析器,简单易用,容易理解。
      但是使用bs4还需要安装另一个类库lxml,用来代替bs4默认的解析器。之所以这样做,是因为默认的那个实在太慢了,换用了lxml后,可以大幅度提升解析速度。

    3.1.1.1 安装

    命令行中输入以下指令并回车,安装bs4:

    pip3 install beautifulsoup4
    

    安装bs4
      使用pip直接安装lxml会出错,所以要用些特别的方法。Windows用户的话,去百度搜一下lxml在Windows环境下的安装方法,网上有很多,我就不多说了(主要是嫌麻烦= =)。Ubuntu用户就很方便了,在终端里面输入以下指令并回车就行了:

    apt-get install python-lxml
    

    python-lxml

    3.1.1.2 测试是否安装成功

    进入python交互环境,引用bs4和lxml类库,不报错即安装成功。

    import bs4
    import lxml
    

    bs4+lxml

    3.1.2 正则

    这个不用安装,标准库里带的就有。
      正则的优点:①速度快 ②能够提取有些解析器提取不到的数据
      正则的缺点:①不够直观,很难从面向对象的角度来考虑数据的提取 ②你得会写正则表达式
      教程就不放了,善用百度嘛。正则一般用来满足特殊需求、以及提取其他解析器提取不到的数据,正常情况下我会用bs4,bs4无法满足就用正则。
      当然了,如果你喜欢,全部用正则解析也是没问题的,你喜欢就好= =。

    3.1.3 pyquery

    这个解析器的语法和jQuery很相似,所以写过jQuery的同学用起来可能比较容易上手。国内有个dalao写的爬虫框架pyspider用的就是这个解析器。
      如果没用过jQuery,那就在bs4和pyquery两个里面选一个学吧,一般情况下会一个就够了。

    3.1.3.1 安装

    pip3 install pyquery
    

    3.1.3.2 测试

    import pyquery
    

    3.2 使用BeautifulSoup+lxml解析网页源码

    接着上面的代码来,我们使用BeautifulSoup+lxml解析请求到的网页源码。
      从百度的首页,可以通过点击跳转到很多其他页面,比如说下面圈起来的,点击都会跳转到新的页面:
      百度首页
      现在,我们想要用python获得从百度能够跳转到的页面的链接,该怎么做?
      代码很简单,接着上面的写:

    #coding=utf-8
    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    resp=requests.get('https://www.baidu.com') #请求百度首页
    print(resp) #打印请求结果的状态码
    print(resp.content) #打印请求到的网页源码
    
    bsobj=BeautifulSoup(resp.content,'lxml') #将网页源码构造成BeautifulSoup对象,方便操作
    a_list=bsobj.find_all('a') #获取网页中的所有a标签对象
    for a in a_list:
        print(a.get('href')) #打印a标签对象的href属性,即这个对象指向的链接地址
    

    首先,第3行,引入我们解析时要使用的类库,beautifulsoup4。
      第9行,将网页的源码转化成了BeautifulSoup的对象,这样我们可以向操作DOM模型类似地去操作它。
      第10行,从这个BeautifulSoup对象中,获取所有的a标签对象(大家应该知道a标签对象是什么吧,网页中的链接绝大多数都是a对象实现的),将他们组成一个列表,也就是a_list。
      第11、12行,遍历这个列表,对于列表中的每一个a标签对象,获取它的属性href的值(href属性记录一个a标签指向的链接地址)。获取一个标签对象的属性,可以使用get(‘xx’)方法,比如a_tag是一个a标签对象,获取它的href的值,就是a_tag.get('href'),获取它的class信息可以用a_tag.get('class'),这将返回一个修饰该标签的class列表。
      运行一下,可以看到,打印出了很多链接。
      运行结果
      这是个简单的例子,介绍如何开始一个简单爬虫,不涉及复杂操作(复杂的后面会上小项目,会介绍)。关于beautifulsoup的详细用法,请自行百度。

    3.3 简单的保存数据的方法

    保存数据的方法大概可以分为几类:保存文本、保存二进制文件(包括图片)、保存到数据库。保存二进制文件和保存到数据库后面会具体说,这里简单讲一下怎么保存到文本。
      python里面操作文本相当的简单。现在,我将刚才提取出来的链接保存到一个名称为url.txt的文本里面去,将上面的代码稍作修改。

    #coding=utf-8
    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    resp=requests.get('https://www.baidu.com') #请求百度首页
    print(resp) #打印请求结果的状态码
    print(resp.content) #打印请求到的网页源码
    
    bsobj=BeautifulSoup(resp.content,'lxml') #将网页源码构造成BeautifulSoup对象,方便操作
    a_list=bsobj.find_all('a') #获取网页中的所有a标签对象
    text='' # 创建一个空字符串
    for a in a_list:
        href=a.get('href') #获取a标签对象的href属性,即这个对象指向的链接地址
        text+=href+'\n' #加入到字符串中,并换行
    with open('url.txt','w') as f: #在当前路径下,以写的方式打开一个名为'url.txt',如果不存在则创建
        f.write(text) #将text里的数据写入到文本中
    

    代码中注释写得很清楚了,就不多做解释了。值得一提的是,使用with…as…来打开文件,在操作完成后,会自动关闭文件,不用担心忘记关闭文件了,超级好用啊!
      运行一下代码,可以发现,当前路径下多了个名为url.txt的文件。
      新文件
      打开后,能够看到我们刚才提取出来的url。
      url.txt

    4.更多

    虽然东西不多,但是写了挺长时间的。因为平时在一边上课,一边实习,时间真的不多,抽着时间一点点写的。后面我尽量加快速度写吧,当然了,尽量嘛,写得慢了的话……你顺着网线过来打我呀~
      我也只是个菜鸟,文中错误的地方,欢迎拍砖~

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    展开全文
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  • Python爬虫教程

    2020-06-30 22:02:39
    Python爬虫教程: 1、urllib、request 源码分析 2、Python爬虫案例分析 3、Scrapy爬虫框架教程
  • python网络爬虫教程

    2018-05-22 21:14:52
    这几天一直在学习python网络爬虫,推荐一个人的博客,写的真的好。网址 :https://blog.csdn.net/column/details/15321.html
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  • python爬虫教程大全

    2013-11-15 16:17:09
    关于python爬虫这方面知识,在网络上有一些教程、文章,很有价值,能够带领新手快速入门。在这里我把自己学习时找到的一些教程列出来,与大家一起分享,欢迎补充! 爬虫 《一只小爬虫》 《一只并发的小爬虫》 ...
  • python 爬虫教程

    2018-11-01 19:47:36
    From:https://piaosanlang.gitbooks.io/spiders/content/ 如何入门 python 爬虫:... Python爬虫入门教程:http://blog.csdn.net/column/details/why-bug.html Python爬虫之Selenium+Phantomjs+...
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  • python爬虫教程

    2020-06-03 23:32:50
    python爬虫 ,教你怎么用python爬虫,,,,,。。。。。。。。。。
  • python爬虫视频教程

    2019-04-16 16:25:28
    第一章是python爬虫简介,带大家了解什么是爬虫。 第二章是网络请求,讲的非常细,包括urlopen函数的原理和用法,以及request使用代理,cookie模拟登陆,还实战项目。 第三章是数据解析和数据的可视化...
  • 本期视频课程为大家讲解《Python爬虫:电影...《Python爬虫项目直播》技术教程,通过本课的培训学习,您可以系统应用Python网络爬虫入门编程的核心内容,实战Python爬虫开发、框架运用、数据分析,及数据可视化等操作。
  • python3爬虫教程

    2018-07-19 14:07:56
    https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/58716886 https://blog.csdn.net/shadkit/article/details/79174948 https://blog.csdn.net/nzjdsds/article/details/77506254
  • 请在电脑的陪同下,阅读本文。本文以实战为主,阅读过程如稍有不适,还望多加练习。 本文的实战内容有:网络小说下载(静态网站)、优美壁纸下载(动态网站)、爱奇艺VIP视频下载 PS:本文为Gitchat线上分享文章,该文章...
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