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  • 《Python3网络爬虫数据采集》这本书籍教材,讲解精炼,可作为爬虫学习的教材。
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  • 基于python的聚焦网络爬虫数据采集系统设计与实现
  • 本人收集整理的Python网络爬虫数据采集、数据分析方面的资料,讲解了爬区百度贴吧,淘宝MM。数据清洗,自然语言处理等方面的知识,资料很好,值得大家学习。
  • Python零基础、对爬虫数据采集感兴趣的同学! 环境介绍: python 3.6 pycharm requests re json 爬虫的一般思路 1、确定爬取的url路径,headers参数 2、发送请求 — requests 模拟浏览器发送请求,获取响应数据 3、...
  • 基于微博平台的python爬虫数据采集搭建环境1. 软件版本2. 环境搭建问题代码设计获取cookie爬取数据1. 爬取文字2. 爬取图片3. 爬取表情如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左...

    这是本博主第一次在CSDN上发表文章,该文章旨在提供一条在微博平台爬取数据的思路,如有问题和建议欢迎与我讨论!本程序实现了在微博平台爬取指定用户的微博评论内容(文字+图片+表情)。我分为以下三个方面进行介绍:

    • 搭建环境
    • 代码设计
    • 使用说明及效果展示

    一、搭建环境

    1. 软件版本

    Python3.7.4 - https://www.python.org/downloads/
    Anaconda3 - https://www.anaconda.com/products/individual#macos

    2. 环境搭建问题

    • 配置Anaconda环境变量
      问题:anaconda未设置在环境变量里,导致使用pip下载python自带的库时无法下载到对应的路径进行使用。
      解决:在电脑的环境变量中添加anaconda的路径。
    • 使用pip网络问题
      问题:因为网速过慢的原因导致无法正常使用pip进行更新以及python库的下载。
      WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL,however the ssl module in Python is not available.
      解决:输入命令改为pip install xxx -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com,使用豆瓣源进行下载。
      附教程:https://www.cnblogs.com/singsong-ss/p/11857808.html

    二、代码设计

    1. 获取cookie

    在网上查阅了很多的资料之后,我实现了模拟登陆获取cookie的方法,但是目前仍不能通过模拟登陆获取的cookie进行微博平台的连接和数据获取,所以在此我们的cookie是通过手动登陆微博平台后所获得的。
    (模拟登陆获取cookie的方法网上很多,在此不做具体说明了)

    爬取平台:微博 www.weibo.cn
    获取cookie:使用用户名+密码登录www.weibo.cn 后,点击键盘F12 进入控制台界面。在network中找到名为weibo.cn的记录,点击查看里面的cookies。

    cookie界面
    构造消息头

    2. 爬取数据

    - 爬取文字

    该函数主要是用来爬取文字内容,其中省略了部分对于冗余字符的处理。
    爬取文字

    - 爬取图片

    该函数主要是用来爬取图片内容,其中根据微博图片/评论图片的不同,对于标签的筛选不同。
    爬取图片

    - 爬取表情

    该函数主要是用来爬取微博评论表情内容。
    爬取表情

    三、使用说明及效果展示

    1. 使用说明

    • 修改cookie

    修改cookie

    • 修改微博评论的网址为所要爬取的微博评论,以“page=”结尾

    修改评论网址

    • 在程序所在位置的同级目录下创建两个文件夹分别为:评论图片、评论表情。(本代码使用的相对路径,无需修改代码中的路径)
      创建文件夹

    2. 效果展示

    • 运行程序输入爬取的起始页数、终止页数
      在这里插入图片描述

    • 已爬取相应内容
      评论文字内容
      在这里插入图片描述
      源代码

    """
    
    环境: Python 3.7.4
    内容:爬取微博评论内容、图片、表情
    修改时间:2020.10.27
    @author: Wenwen
    
    """
    
    import requests
    import urllib.request
    import re
    import time
    import csv
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    num = 1
    list_content = []
    list_t = []
    
    #请求函数:获取某一网页上的所有内容
    def get_one_page(url):
        headers = {
        'User-agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.125 Safari/537.36',
        'Host' : 'weibo.cn',
        'Accept' : 'application/json, text/plain, */*',
        'Accept-Language' : 'zh-CN,zh;q=0.9',
        'Accept-Encoding' : 'gzip, deflate, br',
        'Cookie' : '_T_WM=7c42b73c4c9cfa6fc4ff7350804c4504; SUB=_2A25yR6oNDeRhGedO41AZ8CzJyz2IHXVRyzZFrDV6PUJbktAKLXfakW1Nm4uHzxmmnLSVywkxToubmHotH6MGAF_Y; SUBP=0033WrSXqPxfM725Ws9jqgMF55529P9D9W5cHZZGnYY4KoxQoDxu1c2T5NHD95QpehnE1h5ESK5pWs4DqcjHIsyQi--Ri-zciKnfi--RiK.7iKyh; SUHB=0jBFua3v6DW2fH; SSOLoginState=1598282334',
        'DNT' : '1',
        'Connection' : 'keep-alive'
         }#请求头的书写,包括User-agent,Cookie等
        response = requests.get(url,headers = headers,verify=False)#利用requests.get命令获取网页html
        if response.status_code == 200:#状态为200即为爬取成功
            return response.text#返回值为html文档,传入到解析函数当中
        return None
    
    
    #爬取微博评论内容
    def comment_page(html):
        print("序号","内容")
        pattern = re.compile('<span class="ctt">.*?</span>', re.S)
        items = re.findall(pattern,html)
        result = str(items)
        reResults = re.findall(">.*?<",result,re.S)
        first_results  = []
        for result in reResults:
            #print(result)
            if ">\'][\'<"  in result:
                continue
            if ">:<"  in result:
                continue
            if "<a href" in result:
                continue
            if ">回复<"  in result:
                continue
            if ">评论配图<"  in result:
                continue
            if "><"  in result:
                continue
            if ">\', \'<"  in result:
                continue
            if "@"  in result:
                continue
            if "> <"  in result:
                continue
            else:
                first_results.append(result)
                #print("first:",firstStepResults)
        TEXT1 = re.compile(">")
        TEXT2 = re.compile("<")
        
        datalist = []
        datalist_t = []
    
        for last_result in first_results:
            global num
            temp1 = re.sub(TEXT1, '', last_result)
            excel = re.sub(TEXT2, '', temp1)
            datalist_t = [num,excel]
            datalist.append(datalist_t)
            print(num,excel)
            with open('.\\微博评论内容.txt','a',encoding='utf-8') as fp:
                fp.write(excel)
            num += 1
        '''    
        if datalist == datalist1:
            datalist.clear()
        else:
            datalist1 = datalist
        '''
        return datalist
    
    #爬取微博评论的图片
    def comment_img(html):
         #BS对象
        bf_1 = BeautifulSoup(html,'lxml')
        #获取全部上级标签
        text_1 = bf_1.find_all('span',{'class':'ctt'})
        #获取所有指定标签
        img = []
     #   img1 = []
        for i in range(len(text_1)):
           for x in text_1[i].find_all('a',string = "评论配图"):
               link = x.get('href')
               if link:
                   img.append(link)
     #   if img == img1:
     #       img.clear()
     #   else:
     #       img1 = img
        return img
    
    #爬取微博评论的表情
    def comment_emotion(html):
         #BS对象
        bf_1 = BeautifulSoup(html,'lxml')
        #获取全部上级标签
        text_1 = bf_1.find_all('span',{'class':'ctt'})
        #获取所有指定标签
        emotion = []
      #  emotion1 = []
        for i in range(len(text_1)):
           for x in text_1[i].find_all('img'):
               link = x.get('src')
               if link:
                   emotion.append('http:'+link)
      #  if emotion == emotion1:
      #      emotion.clear()
      #  else:
      #      emotion1 = emotion
        return emotion
           
    #爬取评论内容 
    def comment(ori,end):
        alllist = []
        imglist = []
        emotionlist = []
        final = end + 1
        for i in range(ori,final):
            url = "https://weibo.cn/comment/hot/JohBbtrnO?rl=1&page=" + str(i)
            html = get_one_page(url)
            #print(html)
            print('正在爬取第 %d 页评论' % (i))
            alllist = alllist + comment_page(html)
            imglist = imglist + comment_img(html)
            emotionlist = emotionlist + comment_emotion(html)
            time.sleep(3)   
    
        if i == end :
            print('爬取结束,共爬取 %d 页评论' %(end-ori+1))
        
        print('保存评论到微博评论内容.csv文件中......')
        store_text(alllist)  
        print('保存评论图片到文件夹中......')
        #print('comment_img:',imglist)
        store_img(imglist)
        print('保存评论表情到文件夹中......')
        #print('comment_emotion:',emotionlist)
        store_emotion(emotionlist)
        print('保存完毕!')
    
    #存储微博评论内容
    def store_text(list):
        with open('.\\微博评论内容.csv','w',encoding='utf-8-sig',newline='') as f:
            '''
            f.write('content\n')
            f.write('\n'.join(list))
            '''
            csv_writer = csv.writer(f)
            for item in list:
                csv_writer.writerow(item)
            f.close()
    
    #存储微博评论图片
    def store_img(list):
        j=0
        for imgurl in list:
            urllib.request.urlretrieve(imgurl,'.\\评论图片\\%s.jpg' % j)     
            j+=1
            
    #存储微博评论表情
    def store_emotion(list):
        k=0
        for imgurl in list:
            urllib.request.urlretrieve(imgurl,'.\\评论表情\\%s.jpg' % k)
            k+=1  
    
    if __name__=="__main__":
        ori = input("请输入你要爬取的起始页数:")
        end = input("情输入你要爬取的终止页数:")
        ori = int(ori)
        end = int(end)
        if ori and end:
            print("将会爬取第 %d 页到第 %d 页的评论内容" %(ori,end))
            comment(ori,end)
        else:
            print("请输入符合规范的数字!")
    
    展开全文
  • python爬虫数据采集

    千次阅读 2020-10-25 16:37:37
    这篇文章主要与大家分享一下自己在python爬虫方面的收获与见解。 python爬虫是大家最为熟悉的一种python应用途径,由于python具有丰富的第三方开发库,所以它可以开展很多工作:比如 web开发(django)、应用程序...

     

           近几年来,python的热度一直特别火!大学期间,也进行了一番深入学习,毕业后也曾试图把python作为自己的职业方向,虽然没有如愿成为一名python工程师,但掌握了python,也让我现如今的工作开展和职业发展更加得心应手。这篇文章主要与大家分享一下自己在python爬虫方面的收获与见解。

           python爬虫是大家最为熟悉的一种python应用途径,由于python具有丰富的第三方开发库,所以它可以开展很多工作:比如 web开发(django)、应用程序开发(tkinter、wxpython、qt)、数据统计与计算(numpy)、图形图像处理、深度学习、人工智能等。平时自己使用最多的是python爬虫(结合tkinter,开发爬虫应用程序)和使用django开发一些小型个人网站,django框架可以自动根据实体类生成管理端,极大的提升了系统的开发效率,有兴趣的朋友可以尝试一下。

           一个成功的爬虫需要对应一个标准化的网站,爬虫主要是为了方便我们获取数据,如果目标系统开发不规范,无规则,很难用爬虫定制一套规则去爬取,并且爬虫基本是定制化的,对于不同的系统需要去调整。

           爬虫爬取数据的第一步必须分析目标网站的技术以及网站数据结构(通过前端源码),可借助chrome浏览器,目前python爬虫主要会面对一下三种网站

    1. 前后端分离网站

            前端通过传递参数访问接口,后端返回json数据,对于此类网站,python可模拟浏览器前端,发送参数然后接收数据,便完成了爬虫数据的目标

    2. 静态网站

             通过python的第三方库(requests、urllib),下载源码,通过xpath、正则匹配数据

    3.动态网站

              如果采用第2种方法,下载的源码只是简单的html,源码中没有任何数据,因为此类动态网站需要js加载后,源码中才会有数据,对于此类网站,可以借助自动化测试工具selenium

    爬虫步骤

    1. 分析网站技术与目标数据的结构
    2. 根据第一步分析结构,选择对应的技术策略
    3. 爬取数据
    4. 提升性能,提高操作舒适度(结合客户端技术,为爬虫定制界面)
    5. 根据需求进行数据清洗
    6. 数据储存,存储到数据库、文档

    反扒机制

    1. 当系统判断同属一个ip的客户端不间断多次访问,会拒绝此ip的访问

            解决方案:动态代理,不停的更换ip去访问目标系统,或者从免费的ip代理网站爬取ip,创建ip池,如果目标数据量不大,可通过降低访问速度,以规避反扒

    2. 目标系统需要注册登录才能访问

            解决方案:通过python的第三方库(Faker)生成假登录名、密码、个人数据进行自动化注册、登录

    3. 目标系统的中目标数据页面的链接需要处理才能进入目标数据页进行访问

             解决方案:获取到目标网站的目标数据页链接无法正常访问,需要研究页面中的js脚本,对链接进行处理,我个人曾通过搜狗浏览器爬取微信号文章时,就遇到过这个问题,爬取到的文章链接需要进过js脚本进行拼接,才能获得正确的链接地址

    获取目标数据的位置

    1. 通过xpath获得数据的位置,可借助chrome浏览器调试功能获得对应数据的xpath路径
    2. 通过正则匹配

    python爬虫第三方常用

    urllib/requests  请求库
    Faker            生成假数据
    UserAgent        生成假数据头
    etree、beautsoup 匹配数据
    json             处理json数据
    re               正则库
    selenium         自动化测试库
    sqlite3          数据库 python3自带

    爬取静态网页数据

    import requests
    from fake_useragent import UserAgent  #提供假的请求头
    from lxml import etree  # 匹配数据
    #爬取目标页面的url
    url='http://***ip****:8085/pricePublic/house/public/index'
    headers= {'User-Agent':str(UserAgent().random)}
    response=requests.get(url,headers=headers)
    # 获得网页源码
    content=response.text
    html=etree.HTML(content)
    #使用xpath查找对应标签处的元素值,pageNum此处爬取对应页面的页码
    pageNum=html.xpath('//*[@id="dec"]/div[2]/div/span[1]/text()')

    爬取前后端分离系统的数据

    import json
    import requests
    #获取返回的response
    url='http://***ip***/FindById/22'
    response=requests.get(url)
    #通过json库解析json,获得返回的数据
    DataNode = json.loads(response.text).get('returndata').get('data')[0]

    爬取动态数据

           以下代码示例采用google浏览器,使用selenium库,将浏览器设置为无头模式,爬虫会配合浏览器在后台模拟人工操作,根据代码中定义的xpath地址,爬虫会在浏览器中找到相应位置进行操作,使用selenium爬取数据时需要安装对应版本的浏览器驱动器

    import requests
    from faker import Faker
    from fake_useragent import UserAgent
    from lxml import etree
    url='http://***ip***/FindById/22'
    #通过faker库获得假email和电话号码
    fake=Fakeer('zh_CN')
    email=fake.email()
    tel=fake.phone_number()
    data={
    "email":email
    }
    #使用requests库发送post请求
    response=requests.post(url,data,headers=headers)
    code=response.status_code
    content=response.text
    #获得返回的cookies并转换为字典形式
    cookies = requests.utils.dict_from_cookiejar(response.cookies)
    #请求的时候带上cookies
    response=requests.get(url,headers=headers,cookies=cookies)

           作为一个合法的公民,爬虫只是一种技术,我们使用其爬取目标数据时,一定需要遵守一定的规则,每个网站的根目录下都会存在一个robots.txt(爬虫协议)文件,规定了那些网页可以被访问,对于爬取公开的信息数据时,且不可对目标系统造成严重的破坏,所以我们呼吁,大家在利用各项技术开展工作的过程中,务必要符合各项技术规定和制度规范,一起为你、我、他创造文明的网络环境!

    关注微信公众号:菜鸟阿都

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  • DouYinSDK 抖音爬虫数据采集

    千次阅读 2020-02-02 17:01:53
    # AwemeSDK > 联系微信gameids获取token、host > 项目地址:https://github.com/01ly/DouYinSDK ## 0. 初始化 ```python from douyin import AwemeSDK token = 'xxxxxxxx' ...sdk = AwemeSD...

    # AwemeSDK

    > 联系微信gameids获取token、host
    > 项目地址:https://github.com/01ly/DouYinSDK

    ## 0. 初始化

    ```python

    from douyin import AwemeSDK

    token = 'xxxxxxxx'
    host  = 'http://xxxxx.xx.xx'
    sdk   = AwemeSDK(token,host)

    ```

    ## 1.关键词搜索用户
    ```python

    result = sdk.SearchUsers('热巴')

    ```

    ## 2.关键词搜索视频
    ```python

    result = sdk.SearchVideos('热巴')

    ```
    ## 3.关键词搜索音乐
    ```python

    result = sdk.SearchMusic('热巴')

    ```
    ## 4.关键词搜索话题
    ```python

    result = sdk.SearchChallenge('热巴')

    ```

    ## 5.关键词搜索地点
    ```python

    result = sdk.SearchPoi('热巴')

    ```

    ## 6.关键词综合搜索
    ```python

    result = sdk.SearchGeneral('热巴')

    ```

    ## 7.用户详情
    ```python

    result = sdk.GetUserInfo('100000004548')

    ```

    ## 8.用户粉丝
    ```python

    result = sdk.GetUserFollowers('100000004548')

    ```

    ## 9.用户关注
    ```python

    result = sdk.GetUserFollowings('100000004548')

    ```

    ## 10.用户作品
    ```python

    result = sdk.GetUserPosts('100000004548')

    ```

    ## 11.用户喜欢视频
    ```python

    result = sdk.GetUserFavourites('100000004548')

    ```

    ## 12.用户动态
    ```python

    result = sdk.GetUserDongtai('100000004548')

    ```

    ## 13.用户商品橱窗
    ```python

    result = sdk.GetUserPromotions('100000004548')

    ```

    ## 14.用户商品橱窗商品关键词搜索
    ```python

    result = sdk.SearchUserPromotions('2475708304596099','红')

    ```

    ## 15.视频评论
    ```python

    result = sdk.GetVideoComments('6785429036362386696')

    ```

    ## 16.视频带货信息
    ```python

    result = sdk.GetVideoPromotions('6785429036362386696')

    ```

    ## 17.视频评论的子评论
    ```python

    result = sdk.GetVideoCommentReplies('6785429036362386696','6775738616267554829')

    ```

    ## 18.话题详情
    ```python

    result = sdk.GetChallengeDetail('1567729828832273')

    ```

    ## 19.话题视频列表
    ```python

    result = sdk.GetChallengeVideos('1567729828832273')

    ```

    ## 20.音乐详情
    ```python

    result = sdk.GetMusicDetail('5000000000074898875')

    ```

    ## 21.音乐视频列表
    ```python

    result = sdk.GetMusicVideos('5000000000074898875')

    ```

    ## 22.地点详情
    ```python

    result = sdk.GetPoiDetail('6666714767266187271')

    ```

    ## 23.地点视频列表
    ```python

    result = sdk.GetPoiVideos('6666714767266187271')

    ```

    ## 24.带货视频推荐
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    result = sdk.GetPromotionVideosFeed()

    ```

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    result = sdk.GetPromotionInfo('60772262244900')

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    ```python

    result = sdk.GetPromotionSameVideos('60772262244900')

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    result = sdk.RealStarBoard()

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    ```

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    ```

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    ```python

    result = sdk.RealHotVideos()

    ```

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  • ​ 熟悉爬虫的基本概念之后,我们可以直接开始爬虫实战的学习,先从Python的requests库即re库入手,可以迅速“get”到python爬虫的思想以及流程,并且通过这两个库就可以建立一个完整的爬虫系统。 目录 一、...
  • Python网络爬虫数据采集实战:基础知识

    千次阅读 多人点赞 2020-03-01 21:58:25
    ​今天开始更新爬虫系列笔记,此系列旨在总结回顾常用爬虫技巧以及给大家在日常使用中提供较为完整的技术参考。在进行正式的爬虫之前有必要熟悉以下爬虫的基本概念...3.保存数据 4.自动化程序 二、HTTPS 1.URL ...

    ​    今天开始更新爬虫系列笔记,此系列旨在总结回顾常用爬虫技巧以及给大家在日常使用中提供较为完整的技术参考。在进行正式的爬虫之前有必要熟悉以下爬虫的基本概念,例如爬虫的基本原理、网络通信原理以及Web三件套的相关知识等。

    目录

    一、爬虫原理

        1.获取网页

        2.提取信息

        3.保存数据

        4.自动化程序

    二、HTTPS

        1.URL

        2.HTTPS

        3.请求与响应

    三、Web三件套

        1.HTML

        2.Javascript

        3.CSS


     

    一、爬虫原理

        网络爬虫是一种从网页上抓取数据信息并保存的自动化程序。如果我们把互联网比作一张大的蜘蛛网,数据便是存放于蜘蛛网的各个节点,而爬虫就是一只小蜘蛛(程序),沿着网络抓取自己的猎物(数据)。下面简要介绍一下爬虫的基本概念与流程:

        1.获取网页

        网络爬虫第一步首先是通过一定的方式获取网页。所谓获取网页可以简单理解为在本地发起一个服务器请求,服务器则会返回给我们网页的源代码,其中通信的底层原理较为复杂,而Python给我们封装好了urllib库和requests库等,这些库可以让我们非常简单的发送各种形式的请求。

        2.提取信息

        网页的源代码包含了非常多的信息,而想要进一步的获取我们的想要的信息则需要对源代码中的信息进行进一步的提取。此时我们可以选用python中的re库即通过正则匹配的形式去提取信息,也可以采用BeautifulSoup库(bs4)等解析源代码,除了有自动编码的优势之外,bs4库还可以结构化输出源代码信息,更易于理解与使用。

        3.保存数据

        在提取到网页源代码中我们想要的信息之后则需要在python中将它们保存起来,可以使用通过内置函数open保存为文本数据等,也可以通过第三方库保存为其它形式的数据,例如可以通过pandas库保存为常见的xlsx数据,如果有图片等非结构化数据还可以通过pymongo库保存至非结构化数据库中。

        4.自动化程序

        在经过前三步即ETL(Extract-Transform-Load)过程之后就可以将我们的爬虫代码有效地组织起来构成一个爬虫自动化程序,以至于需要相同或相似数据的时候可以高效复用。

     

    二、HTTPS

        1.URL

        介绍URL之前首先说一下URI。URI(uniform resource identifier)是统一资源标识符,用来唯一的标识一个资源。而URL是uniform resource locator,统一资源定位器,它是一种具体的URI,即URL可以用来标识一个资源,而且还指明了如何定位这个资源。举个栗子:https://www.baidu.com/ 即为一个URL,通过该URL可以进入到百度搜索页面中。

        2.HTTPS

        HTTPS可以理解为HTTP的加密形式。HTTP(HyperText Transfer Protocol,超文本传输协议)是一个简单的请求-响应协议,它通常运行在TCP之上。它指定了客户端可能发送给服务器什么样的消息以及得到什么样的响应。HTTPS (全称:Hyper Text Transfer Protocol over SecureSocket Layer),是以安全为目标的 HTTP 通道,在HTTP的基础上通过传输加密和身份认证保证了传输过程的安全性。HTTPS 在HTTP 的基础下加入SSL 层,HTTPS 的安全基础是 SSL,因此加密的详细内容就需要 SSL,上文中的链接即为HTTPS链接。

        3.请求与响应

        http请求过程可分为以下几个部分:建立TCP连接浏览器向服务器发送请求命令服务器应答服务器关闭TCP连接以及浏览器接受到服务器响应的数据

        首先开始我们第一个请求,例如我们在谷歌浏览器中输入上述链接打开百度搜索官网,按F12键打开Devtools开发工具,再刷新以下网页可以发现开发工具中弹出诸多响应信息:

        下面的选项卡中,Elements为元素面板,查看Web页面的HTML与CSS,最重要的是可以双击元素,对当前页面进行修改;Console为控制台面板,JavaScript输出信息的控制台;Source为源代码面板,我们在这个页面对JS代码进行调试,可设置断点;NetWork为网络面板,可以明确的查看到访问Web页面所产生的全部请求(包括应答状态、响应时间、数据量等信息)和下载的资源文件;PerformanceMemoryApplicationSecurityAudits分别为性能面板内存面板应用面板安全面板审计面板;我们主要就是利用NetWork面板的信息进行网络数据采集。

        显示的文件信息中,Name代表请求的名称,一般为URL的最后一部分;Status代表响应的状态码,一般为200,代表响应是正常;Type为请求的文档类型,例如第一个为Document文档格式;Initiator为请求源,用来标记请求是由哪个对象或进程发起的;Size是从服务器下载的文件和请求的资源大小;Time为发起请求到获取响应所用的总时间;Waterfall列则展示网络请求的可视化瀑布流。

     

    三、Web三件套

        Web网页可以分为HTML、CSSJavaScript三个部分。如果把网页比作一个人的话,HTML相当于骨架,JavaScript相当于肌肉,CSS相当于皮肤,三者结合起来才能形成一个完善的网页。下面我们分别来介绍一下这三部分的功能。

        1.HTML

        超文本标记语言(英语:HyperText Markup Language,简称:HTML)是一种用于创建网页的标准标记语言。您可以使用 HTML 来建立自己的Web站点,HTML 运行在浏览器上,由浏览器来解析。例如下面即为一个简单的表单HTML:

    <!DOCTYPE html>
    <html lang="en">
    <head>
        <meta charset="UTF-8">
        <title>表单</title>
    </head>
    <body>
        <form action="https://www.baidu.com/" method="get">
            <b>用户名</b><input type="text" name="username"><br>
            <b>邮箱</b><input type="email"><br>
            <b>密码</b><input type="password" name="password"><br>
            <input type="radio" name="gender" value="male">Male <br>
            <input type="radio" name="gender" value="female">female <br>
    
            <input type="checkbox" name="gender" value="male">Male <br>
            <input type="checkbox" name="gender" value="female">female <br>
            <texarea name="message"></texarea>
            <input type="submit">
        </form>
    </body>
    </html>

        将该代码复制到html文件中再在谷歌浏览器中打开文件,会发现谷歌浏览器已经将其解析为一个表单页面:

        2.Javascript

        JavaScript(简称“JS”) 是一种具有函数优先的轻量级解释型即时编译型的编程语言。虽然它是作为开发Web页面的脚本语言而出名的,但是它也被用到了很多非浏览器环境中,JavaScript 基于原型编程多范式动态脚本语言,并且支持面向对象命令式声明式(如函数式编程)风格。例如再次打开百度搜索的Devtools后台开发页面,进入Elements选项卡查看源代码,即可发现JavaScript代码,负责网页的行为。

        3.CSS

        层叠样式表(Cascading Style Sheets)是一种用来表现HTML(标准通用标记语言的一个应用)或XML(标准通用标记语言的一个子集)等文件样式的计算机语言。CSS不仅可以静态地修饰网页,还可以配合各种脚本语言动态地对网页各元素进行格式化。CSS 能够对网页中元素位置的排版进行像素级精确控制,支持几乎所有的字体字号样式,拥有对网页对象和模型样式编辑的能力。

        爬虫基础知识至此结束,下一篇将对爬虫常用库进行进一步讲解。此外,爬虫所需的一些Python基础可参考下面的内容:

        Python基础:运算符

        Python基础:六大数据类型

        Python基础:条件控制和循环语句

        Python基础:迭代器和生成器

        Python基础:函数和模块

        Python基础:字符串

        Python基础:文件处理

        

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  • ├─10 数据爬取与采集 ├─11 BeautifulSoup4 HTML解析与提取 ├─12 爬虫性能与并发处理 ├─13 数据存储之:文本CSVExcel ├─14 数据存储之:SQL关系型数据库 ├─15 数据存储之:MongoDB ├─16 表单与登录 ├...
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