精华内容
下载资源
问答
  • python爬取动态网页

    千次阅读 2018-05-31 13:55:24
    还记得在之前一篇python开发电影查询系统(一)—python实现后台数据中,对电影的下载地址无法进行爬取,原因是下载地址在网页源码中无法查看,而是被js隐藏起来了。所以在爬取时,我在文章中写道 现在,我们找到...

    还记得在之前一篇python开发电影查询系统(一)—python实现后台数据中,对电影的下载地址无法进行爬取,原因是下载地址在网页源码中无法查看,而是存放在js中,动态加载了。所以在爬取时,我在文章中写道
    这里写图片描述

    现在,我们找到了攻破他反爬的方法。下面我来详细介绍一下。

    robobrowser库所做的事情就是模拟你真实的浏览器,并可加载动态js页面,从而爬取数据。是不是很牛逼啊。

    一、robobrowser库的下载安装。

    直接用python的pip安装即可

    pip3 install robobrowser

    二、使用方法

    安装完成后,使用help查看使用方法。
    这里写图片描述

    • 我们在电影首页,随便点一个电影链接进入到电影详情页面。比如http://www.bd-film.co/gq/25601.htm
    • 进入以后,我们打开F12,查看网页源代码。刷新页面,查看network
      这里写图片描述
      将General和Request headers复制下来。
    # -*- coding: utf-8 -*-
    import robobrowser
    import time
    from requests import Session
        urls = []
        ua = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36'
        session = Session()
        # 直接从浏览器的F12取的headers,不这样的话,网站有反爬虫机制
        # 数据爬了几十条后就返回无数据内容的页面了
        session.headers = {
        "Request URL": film_url,
        "Request Method": "GET",
        #"Remote Address": "",
        "Referrer Policy": "no-referrer-when-downgrade",
        "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8",
        "Accept-Encoding": "gzip, deflate",
        "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9",
        "Cache-Control": "max-age=0",
        "Cookie": "Hm_lvt_0fae9a0ed120850d7a658c2cb0783b55=1527565708,1527653577,1527679892,1527729123; Hm_lvt_cdce8cda34e84469b1c8015204129522=1527565709,1527653577,1527679892,1527729124; _site_id_cookie=1; clientlanguage=zh_CN; JSESSIONID=5AA866B8CDCDC49CA4B13D041E02D5E1; yunsuo_session_verify=c1b9cd7af99e39bbeaf2a6e4127803f1; Hm_lpvt_0fae9a0ed120850d7a658c2cb0783b55=1527731668; Hm_lpvt_cdce8cda34e84469b1c8015204129522=1527731668",
        "Host": "www.bd-film.co",
        "Proxy-Connection": "keep-alive",
        "Upgrade-Insecure-Requests": "1",
        "User-Agent": ua
        }
    • 查看每个下载url的源码,借助css选择器,把url的selecter地址复制下来。
      这里写图片描述

    我们多复制几个看看

    #downlist > div > div > div:nth-child(1) > div
    #downlist > div > div > div:nth-child(2) > div
    #downlist > div > div > div:nth-child(3) > div

    发现规律,所有下载地址的selecter地址中都有downlist ,所以我们会有下面代码中处理机制。

    rb = robobrowser.RoboBrowser(parser="html.parser", session=session)
    rb.open(url=film_url)
    r = rb.select('#downlist')
    if not r:
        # print(rb.response.content.decode())
        raise RuntimeError("获取网页内容失败")
    • 根据“复制地址”所对应的url(已找到规律),来获取其后面的迅雷、小米等具体的下载链接。
      现在我们来看看他们具体对应到迅雷,小米,百度云盘的下载链接。
      这里写图片描述

    代码如下:

    
    r = r[0]
    for v in range(128):#这里循环次数根据你想爬取的数目为准
        id_name = '#real_address_%d' % v
        dl = r.select(id_name)
        if not dl:
            break
        dl = dl[0].select('.form-control')[0].text
        #这里dl就是具体下载地址了
    

    OK,完整代码如下:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import robobrowser
    import time
    
    def get_bd_film_download_urls(film_url):
        from requests import Session
        urls = []
        try:
            ua = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36'
            session = Session()
            # 直接从浏览器的F12取的headers,不这样的话,网站有反爬虫机制
            # 数据爬了几十条后就返回无数据内容的页面了
            session.headers = {
            "Request URL": film_url,
            "Request Method": "GET",
            #"Remote Address": "",
            "Referrer Policy": "no-referrer-when-downgrade",
            "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8",
            "Accept-Encoding": "gzip, deflate",
            "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9",
            "Cache-Control": "max-age=0",
            "Cookie": "Hm_lvt_0fae9a0ed120850d7a658c2cb0783b55=1527565708,1527653577,1527679892,1527729123; Hm_lvt_cdce8cda34e84469b1c8015204129522=1527565709,1527653577,1527679892,1527729124; _site_id_cookie=1; clientlanguage=zh_CN; JSESSIONID=5AA866B8CDCDC49CA4B13D041E02D5E1; yunsuo_session_verify=c1b9cd7af99e39bbeaf2a6e4127803f1; Hm_lpvt_0fae9a0ed120850d7a658c2cb0783b55=1527731668; Hm_lpvt_cdce8cda34e84469b1c8015204129522=1527731668",
            "Host": "www.bd-film.co",
            "Proxy-Connection": "keep-alive",
            "Upgrade-Insecure-Requests": "1",
            "User-Agent": ua
            }
            rb = robobrowser.RoboBrowser(parser="html.parser", session=session)
            rb.open(url=film_url)
            if rb.response.status_code != 200:
                return  urls
            r = rb.select('#downlist')#使用css过滤器筛选出下载链接的关键字段
            if not r:
                # print(rb.response.content.decode())
                raise RuntimeError("获取网页内容失败")
    
            r = r[0]
            for v in range(128):
                id_name = '#real_address_%d' % v
                dl = r.select(id_name)
                if not dl:
                    break
                dl = dl[0].select('.form-control')[0].text
                urls.append(dl)
        except Exception as err:
            print('error:',film_url, err)
        return urls
    if __name__ == '__main__':
    
        for i in range(25000, 25700):
            ul = 'http://www.bd-film.co/zx/%d.htm' % i
            down_urls = get_bd_film_download_urls(ul)
            if down_urls:
                s = '-->'
                print(ul, s, ','.join(down_urls))
            time.sleep(1)
            # break

    效果展示:
    这里写图片描述

    将–>后面的地址复制迅雷,就可以下载了~~快去试试吧!

    展开全文
  • Python爬取网页数据

    万次阅读 多人点赞 2018-08-29 17:20:35
    都说python爬网页数据方便,我们今天就来试试,python爬取数据到底有多方便 简介 爬取数据,基本都是通过网页的URL得到这个网页的源代码,根据源代码筛选出需要的信息 准备 IDE:pyCharm 库:requests、...

    都说python爬网页数据方便,我们今天就来试试,python爬取数据到底有多方便


    简介

    爬取数据,基本都是通过网页的URL得到这个网页的源代码,根据源代码筛选出需要的信息

    准备

    IDE:pyCharm
    库:requestslxml

    大概介绍一下,这俩库主要为我们做什么服务的
    requests:获取网页源代码
    lxml:得到网页源代码中的指定数据

    言简意赅有没有 ^_^

    搭建环境

    这里的搭建环境,可不是搭建python的开发环境,这里的搭建环境是指,我们使用pycharm新建一个python项目,然后弄好requests和lxml
    新建一个项目:

    光溜溜的啥也没有,新建个src文件夹再在里面直接新建一个Test.py吧

    依赖库导入
    我们不是说要使用requests吗,来吧
    由于我们使用的是pycharm,所以我们导入这两个库就会显的格外简单,如图:
    这里写图片描述
    Test.py中输入:

    import requests

    这个时候,requests会报红线,这时候,我们将光标对准requests,按快捷键:alt + enter,pycharm会给出解决之道,这时候,选择install package requests,pycharm就会自动为我们安装了,我们只需要稍等片刻,这个库就安装好了。lxml的安装方式同理.

    将这两个库安装完毕后,编译器就不会报红线了

    接下来进入快乐的爬虫时间

    获取网页源代码

    之前我就说过,requests可以很方便的让我们得到网页的源代码
    网页就拿我的博客地址举例好了:https://blog.csdn.net/it_xf?viewmode=contents
    获取源码:

    # 获取源码
    html = requests.get("https://blog.csdn.net/it_xf?viewmode=contents")
    # 打印源码
    print html.text

    代码就是这么简单,这个html.text便是这个URL的源码

    获取指定数据

    现在我们已经得到网页源码了,这时就需要用到lxml来来筛选出我们所需要的信息
    这里我就以得到我博客列表为例

    首先我们需要分析一下源码,我这里使用的是chrome浏览器,所以右键检查,便是这样一份画面:
    这里写图片描述
    然后在源代码中,定位找到第一篇
    像这样?
    这里写图片描述
    操作太快看不清是不是?
    我这里解释一下,首先点击源码页右上角的箭头,然后在网页内容中选中文章标题,这个时候,源码会定位到标题这里,
    这时候选中源码的标题元素,右键复制如图:

    得到xpath,嘿嘿,知道这是什么吗,这个东西相当于地址。比如网页某长图片在源码中的位置,我们不是复制了吗,粘贴出来看看长啥样

    //*[@id="mainBox"]/main/div[2]/div[1]/h4/a

    这里给你解释解释:

    // 定位根节点
    / 往下层寻找
    提取文本内容:/text()
    提取属性内容:/@xxxx

    后面两个我们还没有在这个表达式见过,待会说,先摆张图放出来

    表达式://*[@id="mainBox"]/main/div[2]/div[1]/h4/a
    我们来琢磨琢磨,首先,//表示根节点,也就是说啊,这//后面的东西为根,则说明只有一个啊
    也就是说,我们需要的东西,在这里面
    然后/表示往下层寻找,根据图片,也显而易见,div -> main -> div[2] -> div[1] -> h4 -> a
    追踪到a这里,我想,你们应该也就看得懂了,然后我们在后面加个/text,表示要把元素的内容提取出来,所以我们最终的表达式长这样:

    //*[@id="mainBox"]/main/div[2]/div[1]/h4/a/text()

    这个表达式只针对这个网页的这个元素,不难理解吧?
    那么这个东西怎么用呢?
    所有代码:

    import requests
    from lxml import etree
    
    html = requests.get("https://blog.csdn.net/it_xf?viewmode=contents")
    # print html.text
    
    etree_html = etree.HTML(html.text)
    content = etree_html.xpath('//*[@id="mainBox"]/main/div[2]/div[1]/h4/a/text()')
    for each in content:
        print(each)

    这时候,each里面的数据就是我们想要得到的数据了
    打印结果:

    
    
    
            如何撸一个ArrayList      
    
    

    打印结果却是这个结果,我们把换行和空格去掉

    import requests
    from lxml import etree
    
    html = requests.get("https://blog.csdn.net/it_xf?viewmode=contents")
    # print html.text
    
    etree_html = etree.HTML(html.text)
    content = etree_html.xpath('//*[@id="mainBox"]/main/div[2]/div[1]/h4/a/text()')
    
    for each in content:
        replace = each.replace('\n', '').replace(' ', '')
        if replace == '\n' or replace == '':
            continue
        else:
            print(replace)
    

    打印结果:

    如何撸一个ArrayList 

    相当nice,那么,如果我们要得到所有的博客列表呢
    看图看表达式分析大法

    表达式://*[@id="mainBox"]/main/div[2]/div[1]/h4/a/text()
    其实我们能够很容易发现,main->div[2]其实包含所有文章,只是我们取了main->div[2]->div[1],也就是说我们只是取了第一个而已。所以,其实表达式写出这样,就可以得到所有的文章了

    //*[@id="mainBox"]/main/div[2]/div/h4/a/text()

    再来一次:

    import requests
    from lxml import etree
    
    html = requests.get("https://blog.csdn.net/it_xf?viewmode=contents")
    # print html.text
    
    etree_html = etree.HTML(html.text)
    content = etree_html.xpath('//*[@id="mainBox"]/main/div[2]/div/h4/a/text()')
    
    for each in content:
        replace = each.replace('\n', '').replace(' ', '')
        if replace == '\n' or replace == '':
            continue
        else:
            print(replace)
    
    

    打印结果:

    如何撸一个ArrayList
    Android相机屏幕适配
    Tinker关于clean后准基包消失的解决方案
    Tinker使用指南
    git分支的使用
    如何将Androidstudio中的项目导入到第三方的git托管库中
    遍历矩阵
    从矩阵中取出子矩阵
    AndroidStudio配置OpenCV
    一步一步了解handler机制
    Android常用框架
    Android绘制波浪线
    RxJava系列教程之线程篇(五)
    RxJava系列教程之过滤篇(四)
    RxJava系列教程之变换篇(三)
    RxJava系列教程之创建篇(二)
    RxJava系列教程之介绍篇(一)
    一个例子让你彻底理解java接口回调
    SharedPreferences的用法及指南
    异步加载网络图片带进度
    VideoView加载闪黑屏
    android视频播放vitamio的简单运用
    仿网易新闻分类刷新
    ListViewCheckBox简单实现批量删除
    Android如何高效加载大图
    Android聊天界面实现方式
    抽屉侧滑菜单Drawerlayout-基本使用方法
    android-引导页的实现方式
    Java设计模式--工厂模式的自述
    javaweb学习路线
    getWindow().setFlags()使用说明书
    歪解Activity生命周期-----初学者彻底理解指南

    相当nice,我们得到了所有的文章列表。

    总结

    我们用到了requests获取网页列表,用lxml筛选数据,可以看出python用来在网页上爬取数据确实方便不少,chrome也支持直接在源码中得到表达式xpath,这两个库的内容肯定不止这一点点,还有很多功能等着你们去挖掘。对了,其中在写这篇博客的同时,我发现了一个很重要的问题:我的文章写的太少啦!【逃】

    展开全文
  • python如何爬取动态网页数据

    千次阅读 2018-06-16 12:43:52
      但大家也知道,现在的网页大多都是动态的了,即数据是通过js渲染加载的,静态网页那一套在这根本不讨好,所以,掌握爬取动态加载数据的方法就显得十分必要了。   下面以爬取中国电影网中国票房排行前500为例...

    1.引言

      说到爬网页,我们一般的操作是先查看源代码或者审查元素,找到信息所在节点,然后用 beautifulsoup/xpth/re 来获取数据,这是我们对付静态网页的常用手段。
      但大家也知道,现在的网页大多都是动态的了,即数据是通过js渲染加载的,对付静态网页那一套在这根本不讨好,所以,掌握爬取动态加载数据的方法就显得十分必要了。
      下面以爬取中国电影网中国票房排行前500为例讲解下获取动态数据的一般步骤。

    2.实例与步骤

    2.1首先打开数据页面,右键选择审查元素,然后选择Network——>XHR,可以看到,现在里面什么都没有。
    这里写图片描述

    2.2然后点击浏览器的刷新按钮或者按F5刷新页面,可以看到,有一条数据出现了,这个链接就是获取数据的页面API,选择Response,可以看到,它是以Json格式返回的数据,我们需要的信息都在里面。
    这里写图片描述

    2.3点击页面上的下一页,多获取几条数据,以便找到它们之间的联系。
    这里写图片描述
    可以看到,图上的几条数据链接只有最后的页码不同,简直不要太友好!复制一条链接保存,用作代码模拟参考。

    2.4知道了数据链接间的关系,我们就可以在代码里面模拟了。比如我们要获取前50页的信息,那就可以这样写。

      for i in range(1, 51, 1):
            src = 'http://www.cbooo.cn/Mdata/getMdata_movie?area=50&type=0&year=0&initial=%E5%85%A8%E9%83%A8&pIndex=' + str(i)
            getHtml(src)
    

    2.5通过以上操作我们得到了返回的数据,但返回的是Json格式的数据,所以我们需要对它进行解析,然后从中得到每部电影的ID(可以发现,每部电影的链接都是这种格式:http://www.cbooo.cn/m/641515,后面的数字是电影的ID,这是我们需要从返回的Json数据里得到的东西。),得到ID后,组成电影链接,之后就是静态页面的操作了。

    import requests
    import json
    def getHtml(src):
        html = requests.get(src).content.decode('utf-8')
        for con in json.loads(html)['pData']:
            url = 'http://www.cbooo.cn/m/' + str(con['ID'])
            newhtml = requests.get(url).content.decode('utf-8')
    

    3.总结

      获取动态数据的关键是找到“页面获取数据的API”,然后找到这种数据链接间的关系,之后对返回的数据进行解析,从中得到需要的数据。

    博主其他文章推荐:
    [1] 【python实用特性】- 迭代、可迭代对象、迭代器

    [2] 【python实用特性】- 列表生成式

    [3] 【python实用特性】- yield生成器

    [4] 【python实用特性】- 装饰器

    [5] 【Matplotlib】-自定义坐标轴刻度完成20万+数据的可视化

    [6] Python+selenium实现自动爬取实例

    [7] python爬取豆瓣Top250-改进版

    [8] requests使用cookie模拟登陆豆瓣

    [9] requests使用session保持会话

    展开全文
  • Python爬取动态网页实例讲解

    千次阅读 2019-03-30 23:10:57
    下面用一个实例来记录一下爬取动态网页的步骤。 实例:股票定向爬虫 这个实例目标是从东方财富网获取股票列表,然后根据股票列表逐个到百度股票获取个股信息,最后将结果存储到文件。基本也看的出来代码就是上面三个...

    笔者在做爬虫作业时,遇到了一个动态网页,分析代码网页源代码时因此就少了许多需要的元素。下面用一个实例来记录一下爬取动态网页的步骤。

    实例:股票定向爬虫

    这个实例目标是从东方财富网获取股票列表,然后根据股票列表逐个到百度股票获取个股信息,最后将结果存储到文件。基本也看的出来代码就是上面三个步骤。

    踩雷

    一开始没发现这是个动态网页,因为我在需要的信息上面直接右键检查,发现信息挺全的,但是代码会变一下,当时也没发现什么不对(还是太菜了没这实战经验),第一次操作如图:
    在这里插入图片描述
    你可以看到,需要信息的网页代码还是存在的,但是当你展开td标签时,网页会自动恢复,该标签内部信息会自动收回,所以想到这是一个动态网页,所有信息都是动态加载出来的,而非静态呈现。右键查看源代码,可以发现源代码中并没有这些信息,说明确实是动态网页:

    想想办法

    既然是动态加载的,那么数据文件还是存在的。因此审查查看资源文件里有没有想要的数据文件,结果一个一个点开后发现了目标:
    在这里插入图片描述
    接着就直接点击一个进去,复制url(右键 copy link address)看看是个什么东西:
    在这里插入图片描述
    结果发现首页所有的股票信息都在这个文件里面,那么很好,这个url就是我们爬取的对象url了。

    代码

    • 解析网页,返回源代码
    def getHTMLText(url, code='utf-8'):
        try:
            r = requests.get(url, timeout=30)
            r.raise_for_status()
            r.encoding = code
            return r.text
        except:
            return ""
    
    • 解析数据文件,使用re库提取出股票信息
    # 东方财富网,通过a标签内找到股票标号,将所有的股票标号返回到lst中
    def getStockList(lst, stockURL):
        #2 sz 1 sh
        html = getHTMLText(stockURL, "GB2312")
        # soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
        content = re.findall(r"data:\[(.*?)\],recordsFiltered", html)[0]
        #25
        lists = content.split(",")
        l=1
        while l < len(lists):
            if lists[l-1]=="\"2":
                lst.append("sz"+ lists[l])
            else:
                lst.append("sh" + lists[l])
            l+=26
    
    • 根据股票信息,从百度股票获取个股信息,并存放到文件中:
    def getStockInfo(lst, stockURL, fpath):
        count = 0   #进度
        for stock in lst:
            url = stockURL + stock + ".html"  # https://gupiao.baidu.com/stock/sh000001.html
            html = getHTMLText(url)
            try:
                if html == "":
                    continue
                infoDict = {}
                soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
                stockInfo = soup.find('div', attrs={'class': 'stock-bets'})
                name = stockInfo.find_all(attrs={'class': 'bets-name'})[0]
                infoDict.update({'股票名称': name.text.split()[0]})
                keyList = stockInfo.find_all('dt')  # 键
                valueList = stockInfo.find_all('dd')  # 值
    
                for i in range(len(keyList)):
                    key = keyList[i].text
                    val = valueList[i].text
                    infoDict[key] = val  # 构建键值对
    
                with open(fpath, 'a', encoding='utf-8') as f:
                    f.write(str(infoDict) + '\n')
                    count = count + 1
                    print("\r当前进度: {:.2f}%".format(count * 100 / len(lst)), end="")
            except:
                count = count + 1
                print("\r当前进度: {:.2f}%".format(count * 100 / len(lst)), end="")
                continue
    
    • main
    if __name__ == '__main__':
        stock_list_url = 'http://nufm.dfcfw.com/EM_Finance2014NumericApplication/JS.aspx?cb=jQuery1124042072564439236015_1553933614379&type=CT&token=4f1862fc3b5e77c150a2b985b12db0fd&sty=FCOIATC&js=(%7Bdata%3A%5B(x)%5D%2CrecordsFiltered%3A(tot)%7D)&cmd=C._A&st=(ChangePercent)&sr=-1&p=1&ps=20'
        stock_info_url = 'https://gupiao.baidu.com/stock/'
        output_file = 'D:\stack_info.txt'
        slist = []
        getStockList(slist, stock_list_url)
        getStockInfo(slist, stock_info_url, output_file)
    

    结果

    就上一点点结果吧…
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • python爬取微博评论数据,爬虫之路,永无止境。。(附源码) 今天目标爬取微博任意博文的评论信息 工具使用 开发环境:win10、python3.6 开发工具:pycharm 工具包 :requests,re, time, random,tkinter 项目...
  • Python爬取整个网页数据

    万次阅读 多人点赞 2018-11-13 16:28:31
    在项目内新建一个python文件Test.py Test.py # 导入urllib下的request模块 import urllib.request # 导入正则匹配包 import re # -*- encoding:utf-8 -*- &quot;&quot;&quot; @作者:小思 @文件名:...
  • Python-爬取HTML网页数据

    万次阅读 2017-12-15 14:41:03
    摘要本文是练手Demo,主要是使用 Beautiful Soup 来爬取网页数据。Beautiful Soup 介绍 Beautiful Soup提供一些简单的、python式的用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。 Beautiful Soup 官方
  • Python爬虫爬取动态网页

    万次阅读 多人点赞 2018-05-01 20:05:54
    Python modules:requests、random、jsonBackground:对于静态网页,我们只需要把网页地址栏中的url传到get请求中就可以轻松地获取到网页数据。但是,我们经常会遇到直接把网页地址栏中的url传到get请求中无法直接获...
  • 笔者之前在慕课学习Python网络爬虫与信息提取时,老师并未讲解如何爬取网页动态加载数据,之后通过观看其他教学视频学会了如何爬取网页动态数据,下面用一个实例来记录一下爬取动态网页的步骤。 实例:爬取药监...
  • 1.java是块砖哪里需要哪里搬,由于公司python人员紧张,老板让我去学python,做点python任务。...先爬取一下简单网页吧,随便搜点文章,照搬运行一下可以的。网页爬起来很轻松。去拿百度,淘宝数据很容易。...
  • 2019年就这么匆匆过去了,就在前几天国家电影局发布了2019年中国电影市场数据数据显示去年总票房为642.66亿元,同比增长5.4%;国产电影总票房411.75亿元,同比增长8.65%,市场占比 64.07%;城市院线观影人次17.27...
  • Python爬取网页数据基本步骤

    千次阅读 2019-04-20 09:25:31
    Python爬取网页数据基本步骤: 1、获取数据:Requests、Urllib 2、解析数据:BeautifulSoup、XPath 3、保存数据:MongoDB、MySQL、SQLite、CSV、Excel …… 准备过程 1.抓取网页的过程 准备好http请求...
  • python爬虫教程:实例讲解Python爬取网页数据

    万次阅读 多人点赞 2020-03-04 21:59:46
    这篇文章给大家通过实例讲解了Python爬取网页数据的步骤以及操作过程,有兴趣的朋友跟着学习下吧。 一、利用webbrowser.open()打开一个网站: >>> import webbrowser >>> webbrowser.open('...
  • 最近在学习python如何爬取网页数据表格,以下面链接为例,想爬取该网站内100页的表格数据。 已经解决了网页带cookie登陆的问题 网址 https://www.ratingdog.cn/#/rating/transaction?index=3-1 ...
  • Python爬取网页表格数据并写入Excel import requests from bs4 import BeautifulSoup import xlwt #请求headers 模拟谷歌浏览器访问 headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Apple...
  • python 爬取网页json数据处理

    千次阅读 2018-04-11 10:31:12
    #格式不符合json.loads的格式要求,格式为:jquery123123_123123({}),所以用正则取{}的内容#又温习了一下字典的遍历 r=requests.post(url,data=postData) r.encoding=r.apparent_encoding #print(r.text) ...
  • Python爬取简单网页内容 分享一下第一次学习爬虫的过程。之前一直有听说过爬虫,但是也没有接触过爬虫。在需要爬取网页信息的时候,才开始着手学习爬虫。Python爬虫有很多种方法,例如使用scrapy,xpath,panda等,都...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 45,564
精华内容 18,225
关键字:

python爬取动态网页数据

python 订阅