精华内容
下载资源
问答
  • python爬虫简单总结

    2019-08-06 13:00:12
    简单使用爬虫,一篇博文就够了简单爬虫总结网页加载加载方法浏览器伪装网页解析正则表达式BeautifulSoup模块文件下载前期准备下载加速爬虫 简单爬虫总结 网页加载 加载方法 urlopen from urllib.request import ...

    我的博客欢迎讨论呀,又问必答哦

    简单爬虫总结

    网页加载

    加载方法

    • urlopen
      • from urllib.request import urlopen
      • html = urlopen('网址').read().decode('utf-8')
      • #返回的是网页的源码,字符串
    • requests
      • import requests
      • html = requests.get('网址')#返回的是requests的对象
      • html.text #可以得到文字

    浏览器伪装

    import requests  
    headers = {  
      'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)\Chrome/64.0.3282.140 Safari/537.36 Edge/18.17763"  
    }  
    html = requests.get('网址', headers=headers).text  
    

    网页解析

    正则表达式

    • import re
    • re.findall(r'条件', html)
    • #返回搜索结果构成的列表
    • 详见

    BeautifulSoup模块

    • from bs4 import BeautifulSoup
    • soup = BeautifulSoup(html, features='lxml') #构建对象,选取解析方式
    • 点域访问
      • soup + ‘.’ + 标签(head, h1, p…)
    • find_all 只能对一个元素进行查找
      • find_all(‘标签’) #返回所有标签构成的列表
      • 对于每个标签内部可以使用类似字典的方式访问每个关键字描述
        all_href = soup.find_all('a')  
        for i in all_href:  
          print(i['href'])  
        
    • 高级find_all
      • month = soup.find_all('标签', {'关键子':'描述',....})

        • 只要关键字描述中识别到了描述条件便符合匹配,返回构成的列表,:
          month = soup.find_all('li', {'class':'month'})  
          print(month)  
          
          [<li class="month">一月</li>, <li class="feb month">二月</li>, <li class="month">三月</li>, <li class="month">四月</li>, <li class="month">五月</li>]  
          
      • 描述使用正则表达式

        • 对条件格式化 re.compile('正则条件')

    文件下载

    前期准备

    import os  
    os.markdirs('路径文件夹', exist_ok=True) # 建立路径,如果已经存在则直接访问  
    

    下载

    • urlretrieve
      from rullib.request import rulretrieve  
      url  
      urlretrieve(IMAGE_RUL, '路径与文件名')  
      
    • requests
        import requests  
        r = requests.get(IMAGE_RUL)  
        with open('路径与文件名', 'wb') as f:  
            f.write(r.content)      # whole document  
      
    • 大文将处理(边下边存)
      r = requests.get(IMAGE_RUL, stream=True) # stream loading  
      
      with open("路径与文件名", 'wb') as f:  
          for chunk in r.iter_content(chunk_size=32):  
              f.write(chunk)  
      
      练习下载美图源码

    加速爬虫

    传送门

    展开全文
  • 使用python爬虫总结

    千次阅读 2018-06-30 21:31:08
    1 最基本的抓站 2 使用代理服务器 3 需要登录的情况 3.1 cookie的处理 3.2 表单的处理 3.3 伪装成浏览器访问 3.4 反 ”反盗链” ...7.2 设计一个简单的多线程抓取类 8 一些琐碎的经验 8.1 连接池: 8...

    1 最基本的抓站

    import urllib2 
    content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read() 
    

    2 使用代理服务器

    这在某些情况下比较有用,比如IP被封了,或者比如IP访问的次数受到限制等等。

    import urllib2 
    
    proxy_support = urllib2.ProxyHandler({'http':'http://XX.XX.XX.XX:XXXX'}) 
    
    opener = urllib2.build_opener(proxy_support, urllib2.HTTPHandler) 
    
    urllib2.install_opener(opener) 
    
    content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read() 

    3 需要登录的情况

    登录的情况比较麻烦我把问题拆分一下:

    3.1 cookie的处理

    import urllib2, cookielib 
    cookie_support= urllib2.HTTPCookieProcessor(cookielib.CookieJar()) 
    opener = urllib2.build_opener(cookie_support, urllib2.HTTPHandler) 
    urllib2.install_opener(opener) 
    content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read() 

    是的没错,如果想同时用代理和cookie,那就加入proxy_support然后operner改为

    opener = urllib2.build_opener(proxy_support, cookie_support, urllib2.HTTPHandler) 

    3.2 表单的处理

    登录必要填表,表单怎么填?首先利用工具截取所要填表的内容。
    比如我一般用firefox+httpfox插件来看看自己到底发送了些什么包
    这个我就举个例子好了,以verycd为例,先找到自己发的POST请求,以及POST表单项:

    可以看到verycd的话需要填username,password,continueURI,fk,login_submit这几项,其中fk是随机生成的(其实不太随机,看上去像是把epoch时间经过简单的编码生成的),需要从网页获取,也就是说得先访问一次网页,用正则表达式等工具截取返回数据中的fk项。continueURI顾名思义可以随便写,login_submit是固定的,这从源码可以看出。还有username,password那就很显然了。
    好的,有了要填写的数据,我们就要生成postdata

    import urllib 
    postdata=urllib.urlencode({ 
        'username':'XXXXX', 
        'password':'XXXXX', 
        'continueURI':'http://www.verycd.com/', 
        'fk':fk, 
        'login_submit':'登录' 
    }) 
    # 然后生成http请求,再发送请求:
    req = urllib2.Request( 
        url = 'http://secure.verycd.com/signin/*/http://www.verycd.com/', 
        data = postdata 
    )
    
    result = urllib2.urlopen(req).read() 
    

    3.3 伪装成浏览器访问

    某些网站反感爬虫的到访,于是对爬虫一律拒绝请求。这时候我们需要伪装成浏览器,这可以通过修改http包中的header来实现:

    headers = { 
        'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US; rv:1.9.1.6) Gecko/20091201 Firefox/3.5.6' 
    } 
    req = urllib2.Request( 
        url = 'http://secure.verycd.com/signin/*/http://www.verycd.com/', 
        data = postdata, 
        headers = headers 
    ) 

    3.4 反 ”反盗链”

    某些站点有所谓的反盗链设置,其实说穿了很简单,就是检查你发送请求的header里面,referer站点是不是他自己,所以我们只需要像3.3一样,把headers的referer改成该网站即可,以黑幕著称地cnbeta为例:

    headers = { 
        'Referer':'http://www.cnbeta.com/articles' 
    } 

    headers是一个dict数据结构,你可以放入任何想要的header,来做一些伪装。例如,有些自作聪明的网站总喜欢窥人隐私,别人通过代理访问,他偏偏要读取header中的X-Forwarded-For来看看人家的真实IP,没话说,那就直接把X-Forwarde-For改了吧,可以改成随便什么好玩的东东来欺负欺负他,呵呵。

    3.5 终极绝招

    有时候即使做了3.1-3.4,访问还是会被据,那么没办法,老老实实把httpfox中看到的headers全都写上,那一般也就行了。 再不行,那就只能用终极绝招了,selenium直接控制浏览器来进行访问,只要浏览器可以做到的,那么它也可以做到。类似的还有pamie,watir,等等等等。

    4 多线程并发抓取

    单线程太慢的话,就需要多线程了,这里给个简单的线程池模板 这个程序只是简单地打印了1-10,但是可以看出是并发地。

    from threading import Thread 
    from Queue import Queue 
    from time import sleep 
    
    #q是任务队列 
    q = Queue() 
    #NUM是并发线程总数 
    NUM = 2 
    #JOBS是有多少任务 
    JOBS = 10 
    #具体的处理函数,负责处理单个任务
    def do_somthing_using(arguments): 
        print arguments 
    #这个是工作进程,负责不断从队列取数据并处理 
    def working():
        while True: 
            arguments = q.get() 
            do_somthing_using(arguments) 
            sleep(1) 
            q.task_done() 
    #fork NUM个线程等待队列 
    for i in range(NUM): 
        t = Thread(target=working) 
        t.setDaemon(True) 
        t.start() 
    #把JOBS排入队列 
    for i in range(JOBS): 
        q.put(i) 
    #等待所有JOBS完成 
    q.join() 

    5 验证码的处理

    碰到验证码咋办?这里分两种情况处理:

    • google那种验证码,凉拌
    • 简单的验证码:字符个数有限,只使用了简单的平移或旋转加噪音而没有扭曲的,这种还是有可能可以处理的,一般思路是旋转的转回来,噪音去掉,然后划分单个字符,划分好了以后再通过特征提取的方法(例如PCA)降维并生成特征库,然后把验证码和特征库进行比较。这个比较复杂,一篇博文是说不完的,这里就不展开了,具体做法请弄本相关教科书好好研究一下。
    • 事实上有些验证码还是很弱的,这里就不点名了,反正我通过2的方法提取过准确度非常高的验证码,所以2事实上是可行的。

    6 gzip/deflate支持

    现在的网页普遍支持gzip压缩,这往往可以解决大量传输时间,以VeryCD的主页为例,未压缩版本247K,压缩了以后45K,为原来的1/5。这就意味着抓取速度会快5倍。
    然而python的urllib/urllib2默认都不支持压缩,要返回压缩格式,必须在request的header里面写明’accept-encoding’,然后读取response后更要检查header查看是否有’content-encoding’一项来判断是否需要解码,很繁琐琐碎。如何让urllib2自动支持gzip, defalte呢?
    其实可以继承BaseHanlder类,然后build_opener的方式来处理:

    import urllib2 
    
    from gzip import GzipFile 
    from StringIO import StringIO 
    
    class ContentEncodingProcessor(urllib2.BaseHandler): 
    
      # add headers to requests 
      def http_request(self, req): 
        req.add_header("Accept-Encoding", "gzip, deflate") 
        return req 
    
      # decode
      def http_response(self, req, resp): 
        old_resp = resp 
        # gzip 
        if resp.headers.get("content-encoding") == "gzip": 
            gz = GzipFile( 
                        fileobj=StringIO(resp.read()), 
                        mode="r" 
                      ) 
            resp = urllib2.addinfourl(gz, old_resp.headers, old_resp.url, old_resp.code) 
           resp.msg = old_resp.msg 
        # deflate 
        if resp.headers.get("content-encoding") == "deflate": 
            gz = StringIO( deflate(resp.read()) ) 
            resp = urllib2.addinfourl(gz, old_resp.headers, old_resp.url, old_resp.code)  
            resp.msg = old_resp.msg 
        return resp 
    
    
    import zlib 
    
    def deflate(data):   
    
      try:            
        return zlib.decompress(data, -zlib.MAX_WBITS) 
      except zlib.error: 
        return zlib.decompress(data) 
    # 然后就简单了,
    encoding_support = ContentEncodingProcessor 
    opener = urllib2.build_opener( encoding_support, urllib2.HTTPHandler ) 
    
    #直接用opener打开网页,如果服务器支持gzip/defalte则自动解压缩 
     content = opener.open(url).read() 

    7 更方便地多线程

    总结一文的确提及了一个简单的多线程模板,但是那个东东真正应用到程序里面去只会让程序变得支离破碎,不堪入目。在怎么更方便地进行多线程方面我也动了一番脑筋。先想想怎么进行多线程调用最方便呢?

    7.1 用twisted进行异步I/O抓取

    事实上更高1效的抓取并非一定要用多线程,也可以使用异步I/O法:直接用twisted的getPage方法,然后分别加上异步I/O结束时的callback和errback方法即可。例如可以这么干:

    from twisted.web.client import getPage 
    from twisted.internet import reactor  
    
    links = [ 'http://www.verycd.com/topics/%d/'%i for i in range(5420,5430) ]  
    
    def parse_page(data,url): 
    
        print len(data),url  
    
    def fetch_error(error,url): 
        print error.getErrorMessage(),url  
    
    # 批量抓取链接 
    
    for url in links: 
        getPage(url,timeout=5)
            .addCallback(parse_page,url) #成功则调用parse_page方法 
            .addErrback(fetch_error,url) #失败则调用fetch_error方法 
    
    reactor.callLater(5, reactor.stop) #5秒钟后通知reactor结束程序
    
    reactor.run() 

    twisted人如其名,写的代码实在是太扭曲了,非正常人所能接受,虽然这个简单的例子看上去还好;每次写twisted的程序整个人都扭曲了,累得不得了,文档等于没有,必须得看源码才知道怎么整,唉不提了。
    如果要支持gzip/deflate,甚至做一些登陆的扩展,就得为twisted写个新的HTTPClientFactory类诸如此类,我这眉头真是大皱,遂放弃。有毅力者请自行尝试。
    这篇讲怎么用twisted来进行批量网址处理的文章不错,由浅入深,深入浅出,可以一看。

    7.2 设计一个简单的多线程抓取类

    还是觉得在urllib之类python“本土”的东东里面折腾起来更舒服。试想一下,如果有个Fetcher类,你可以这么调用

    f = Fetcher(threads=10) #设定下载线程数为10 
    
    for url in urls: 
       f.push(url)  #把所有url推入下载队列 
    
    while f.taskleft(): #若还有未完成下载的线程 
       content = f.pop()  #从下载完成队列中取出结果 
       do_with(content) # 处理content内容
    

    这么个多线程调用简单明了,那么就这么设计吧,首先要有两个队列,用Queue搞定,多线程的基本架构也和“技巧总结”一文类似,push方法和pop方法都比较好处理,都是直接用Queue的方法,taskleft则是如果有“正在运行的任务”或者”队列中的任务”则为是,也好办,于是代码如下:

    import urllib2 
    from threading import Thread,Lock 
    from Queue import Queue 
    import time 
    
    class Fetcher: 
        def __init__(self,threads): 
            self.opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPHandler) 
            self.lock = Lock() #线程锁 
            self.q_req = Queue() #任务队列 
            self.q_ans = Queue() #完成队列 
            self.threads = threads 
            for i in range(threads): 
                t = Thread(target=self.threadget) 
                t.setDaemon(True) 
                t.start() 
            self.running = 0 
    
        def __del__(self): #解构时需等待两个队列完成 
            time.sleep(0.5) 
            self.q_req.join() 
            self.q_ans.join() 
    
        def taskleft(self): 
            return self.q_req.qsize()+self.q_ans.qsize()+self.running 
    
        def push(self,req): 
            self.q_req.put(req) 
    
        def pop(self): 
            return self.q_ans.get() 
    
        def threadget(self): 
            while True: 
                req = self.q_req.get() 
                with self.lock: #要保证该操作的原子性,进入critical area 
                    self.running += 1 
                try: 
                    ans = self.opener.open(req).read() 
                except Exception, what: 
                    ans = '' 
                    print what 
                self.q_ans.put((req,ans)) 
               with self.lock: 
                    self.running -= 1 
                self.q_req.task_done() 
                time.sleep(0.1) # don't spam 
    
    if __name__ == "__main__": 
        links = [ 'http://www.verycd.com/topics/%d/'%i for i in range(5420,5430) ] 
        f = Fetcher(threads=10) 
       for url in links: 
            f.push(url) 
        while f.taskleft(): 
            url,content = f.pop() 
           print url,len(content) 

    8 一些琐碎的经验

    8.1 连接池:

    opener.open和urllib2.urlopen一样,都会新建一个http请求。通常情况下这不是什么问题,因为线性环境下,一秒钟可能也就新生成一个请求;然而在多线程环境下,每秒钟可以是几十上百个请求,这么干只要几分钟,正常的有理智的服务器一定会封禁你的。
    然而在正常的html请求时,保持同时和服务器几十个连接又是很正常的一件事,所以完全可以手动维护一个HttpConnection的池,然后每次抓取时从连接池里面选连接进行连接即可。
    这里有一个取巧的方法,就是利用squid做代理服务器来进行抓取,则squid会自动为你维护连接池,还附带数据缓存功能,而且squid本来就是我每个服务器上面必装的东东,何必再自找麻烦写连接池呢。

    8.2 设定线程的栈大小

    栈大小的设定将非常显著地影响python的内存占用,python多线程不设置这个值会导致程序占用大量内存,这对openvz的vps来说非常致命。stack_size必须大于32768,实际上应该总要32768*2以上

    from threading import stack_size 
    
    stack_size(32768*16) 

    8.3 设置失败后自动重试

    def get(self,req,retries=3): 
            try: 
               response = self.opener.open(req) 
               data = response.read() 
            except Exception , what: 
                print what,req 
                if retries&gt;0: 
                    return self.get(req,retries-1) 
                else: 
                    print 'GET Failed',req 
                    return '' 
           return data 

    8.4 设置超时

    import socket 
    
    socket.setdefaulttimeout(10) #设置10秒后连接超时 

    8.5 登陆

    登陆更加简化了,首先build_opener中要加入cookie支持,参考“总结”一文;如要登陆VeryCD,给Fetcher新增一个空方法login,并在init()中调用,然后继承Fetcher类并override login方法:

    def login(self,username,password): 
        import urllib 
        data=urllib.urlencode({'username':username, 
                               'password':password, 
                               'continue':'http://www.verycd.com/', 
                               'login_submit':u'登录'.encode('utf-8'), 
                               'save_cookie':1,}) 
        url = 'http://www.verycd.com/signin' 
        self.opener.open(url,data).read() 

    于是在Fetcher初始化时便会自动登录VeryCD网站。

    展开全文
  • 通过几天的学习与尝试逐渐对python爬虫有了一些小小的心得,我们渐渐发现他们有很多共性,总是要去获取一系列的链接,读取网页代码,获取所需内容然后重复上面的工作,当自己运用的越来越熟练之后我们就会尝试着去...

    通过几天的学习与尝试逐渐对python爬虫有了一些小小的心得,我们渐渐发现他们有很多共性,总是要去获取一系列的链接,读取网页代码,获取所需内容然后重复上面的工作,当自己运用的越来越熟练之后我们就会尝试着去总结一下爬虫的共性,试着去写个helper类以避免重复性劳动。

      参考:用python爬虫抓站的一些技巧总结 zz

      1.访问网站 #最简单的得到网页代码的方法

    1 import urllib2
    2 response = urllib2.urlopen("http://www.xx.com")
    3 print response.read()

      2.伪装成浏览器(User-Agent,Referer等) #为了不被服务器禁止访问所以还是伪装成浏览器比较好

    1 headers = {
    2     'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/5.0)',
    3     'Referer':'http://www.xx.com/xx',
    4     'Accept':'application/javascript, */*;q=0.8'
    5 }
    6 response = urllib2.Request(url = "http://www.xx.com",data = None,headers = headers)

      3.Post数据转码

    复制代码

    1 import urllib,urllib2
    2 values = {
    3     'username':'xxx',
    4     'password':'xxx',
    5     'key':'xxx'
    6 }
    7 postdata = urllib.urlencode(values)
    8 response = urllib2.Request(url,data = postdata)

    复制代码

      4.Cookies

    1 import urllib2,cookielib
    2 cookie_handler = urllib2.HTTPCookieProcessor(cookielib.CookieJar())
    3 opener = urllib2.build_opener(cookie_handler)
    4 urllib2.install_opener(opener)
    5 response = urllib2.urlopen(url)

      5.代理服务器 #重复多次访问同一网址 结果被封了ip或限制了访问次数

    1 import urllib2
    2 proxy_handler = urllib2.ProxyHandler({"http" : '42.121.6.80:8080'})
    3 opener = urllib2.build_opener(proxy_handler)
    4 urllib2.install_opener(opener)
    5 response = urllib2.urlopen(url)

      问:如果想cookie和proxy一起用怎么办?

      答:urllib2.build_opener可以放多个参数,即handler 如:BaseHandler,ProxyHandler,HTTPHandler,FileHandler,FTPHandler,CacheFTPHandler等等等等

      6.gzip #现在普遍支持gzip压缩,我们默认获取压缩后的网页,大大提高了抓取网页的效率,减少了带宽负荷。

    复制代码

    1 import urllib2,zlib
    2 req = urllib2.Request(url)
    3 req.add_header('Accept-encoding', 'gzip')
    4 response = urllib2.urlopen(req, timeout=120)
    5 html = response.read()
    6 gzipped = response.headers.get('Content-Encoding')
    7 if gzipped:
    8     html = zlib.decompress(html, 16+zlib.MAX_WBITS)

    复制代码

      7.其他

      设置线程栈大小:栈大小显著影响python的内存占用,方法如下:

     1 from threading import stack_size 2 stack_size(32768*16)
    

      设置超时

    1 import socket
    2 socket.setdefaulttimeout(10) #设置10秒后连接超时
    

      失败后重试

    复制代码

     1 def get(self,req,retries=3):
     2     try:
     3         response = self.opener.open(req)
     4         data = response.read()
     5     except Exception , what:
     6         print what,req
     7         if retries>0:
     8             return self.get(req,retries-1)
     9         else:
    10             print 'GET Failed',req
    11             return ''
    12     return data

    复制代码

      根据以上内容,我们可以写出便于配置解决重复性工作的自己的helper类:

     HttpClient

      至于多线程就参考网上找的这段代码好了,还支持并发。。。

     ThreadDemo

       爬虫就靠一段落吧,更深入的爬虫框架以及html解析库暂时放一放,让我考虑考虑接下来的内容,是pygame还是django!

      爬虫demo的github地址(刚学着玩git ):http://git.oschina.net/tabei/Python_spider

    展开全文
  • python简单爬虫教程

    万次阅读 多人点赞 2020-06-12 17:24:44
    在这里给大家交流一下小编总结python简单爬虫教程,废话不多说,直接上代码 七大步骤: 1发送数据请求 2请求网站源码 3数据筛选 4存储数据 5数据可视化 6数据分析 7公司决策 完整代码如下: import request ...

    python超简单爬虫教程

    大家好!在这里给大家交流一下小编总结得python超简单爬虫教程,废话不多说,直接上代码

    七大步骤:

    1发送数据请求
    2请求网站源码
    3数据筛选
    4存储数据
    5数据可视化
    6数据分析
    7公司决策

    完整代码如下:

    import request
    import re
    import xlwt
    #获取源码
    def get_content(page):
    	url = 'https://www.zhipin.com/c101010100-p100109/?page='+str(page)+'&ka=page-'+str(page)+''
    	headers = {
    		"user-agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.26 Safari/537.36 Core/1.63.6788.400 QQBrowser/10.3.2727.400"
     	}
    	req = request.get(url,headers=headers)
    	req.encoding = 'utf-8'
    	html = req.text
    	return html 	
    #筛选数据 获取满足正则表达式所爬去的目标
    def get(html):
    	reg = re.compile(r'class="job-tab".*?<div class="job-title">(.*?)</div>.*?<span class="red">(.*?)</span>.*?target="_blank">(.*?)</a>',re.S)
    	item = re.findall(reg,html)
    	return items
    datalist = []
    def saveDataToDatalist():
    	for j in range(1,6)
    		print('正在爬取第'+str(j)+'页数据内容。。。')
    		html get_content(j)
    		for i in get(html)
    			data = []
    			for j in range(0,5):
    				data.append(i[j])
    			datalist.append(data)
    	return
    #创建方法将datalist内容写入excel文件
    def saveDataToExcel(savePath):
    	book = xlwt.Workbook(encoding='utf-8',style_compression=0)
    	sheet = book.add_sheet('boss',cell_overwrite_ok=Ture)
    	col = ('职位','薪资','公司名称')
    	for i in range(0,5)
    		sheet.wirte(0,i,col[i])
    	for i in range(0,len(0,len(datalist)):
    		data = datalist[i]
    		for j in range(0,5):
    		sheet.wirte(i+1,j,data[j])
    	book.save(savePath)
    saveDataToDatalist()
    saveDataToExcel('boss.xls')
    
    

    就这样了,都看到这里了,点赞关注走一走吧,谢谢大家!
    django项目部署上线完整教程(ContenOS)

    展开全文
  • python爬虫总结

    2020-04-01 09:36:48
    C++,Java,python等很多语言都可以爬数据,推荐大家用python,理由简单实用。 爬虫,根据爬的对象,可以分为爬网页和爬app。 相对来说,爬app的难度会大一点,因为熟悉Android和iOS开发的人员少。 但不是说,爬...
  • Python爬虫总结

    2019-06-05 20:24:45
    由于某些原因最近终于可以从工作的琐事中抽出身来,有时间把之前的一些爬虫知识进行了一个简单的梳理,也从中体会到阶段性地对过往知识进行梳理是真的很有必要。 常用第三方库 对于爬虫初学者,建议在了解爬虫...
  • 前面介绍了Python写简单的爬虫程序,这里参考慕课网Python开发简单爬虫总结一下爬虫的架构。让我们的爬虫程序模块划分更加明确,代码具有更佳的逻辑性、可读性。因此,我们可以将整个爬虫程序总结为以下5个模块: ...
  • [Python]网络爬虫总结

    千次阅读 2017-08-02 11:44:16
    # [Python]网络爬虫总结 本文将对Python网络爬虫进行简要的总结,涵盖了我目前所使用的所有方法。 静态网页对于静态网页,就不多说了,太简单了。只要用requests库直接把html爬下来,然后用正则表达式匹配即可。...
  • Python开发简单爬虫

    2019-06-27 16:34:54
    慕课网上《Python开发简单爬虫》课程个人总结笔记,侵删。 慕课网视频课程链接:https://www.imooc.com/learn/563 一、课程介绍 开发轻量级爬虫(不需要登陆的静态网络) 内容包含:爬虫简介、爬虫简单架构 ...
  • python也差不多一年多了,python应用最多的场景还是web快速开发、爬虫、自动化运维:写过简单网站、写过自动发帖脚本、写过收发邮件脚本、写过简单验证码识别脚本。 爬虫在开发过程中也有很多复用的过程,这里...
  • python也差不多一年多了,python应用最多的场景还是web快速开发、爬虫、自动化运维:写过简单网站、写过自动发帖脚本、写过收发邮件脚本、写过简单验证码识别脚本。 爬虫在开发过程中也有很多复用的过程,这里总结...
  • Python3爬虫常用技术总结

    千次阅读 2019-04-03 10:46:21
    闲着没事,我也写一下我自己用到的一些最简单爬虫所需的技术和工具,以后可能就不想写爬虫了,毕竟爬虫深似海!哎
  • 但对于大规模爬虫,完全就是另一回事,并不是1*n这么简单,还会衍生出许多别的问题。 系统的大规模爬虫流程如图所示。 一、先检查是否有API API是网站官方提供的数据接口,如果通过调用API采集数据,则相当于在...
  • python爬虫问题总结

    千次阅读 2015-01-25 20:17:47
    这一年里维护改进着日规模高峰达80w、均度50w的垂直爬虫系统,写过一些一次性抓取的小脚本,参与过破解接口、本地执行js进而获取抓取数据,调研过伪登录、利用cookie进行抓取,写过简单的价格图片识别脚本,维护着...
  • Python-爬虫(一):最简单爬虫思路一、爬虫背景知识1、爬虫是什么2、HTTP & HTTPS详解3、网页结构4、爬虫是否违法5、浏览器的开发者工具二、简单静态网页爬取1、最最最简单的版本2、带请求头 爬虫这种东西 ...
  • Python实现简单爬虫

    千次阅读 2016-05-18 23:20:46
    Python实现简单爬虫本博客为本人学习Python过程中的总结,如有类同,纯属巧合。 简介爬虫是一段自动抓取互联网信息的程序。它的价值是互联网数据为我所有。利用爬取到的数据,可以做很多的事情如:可以进行数据统计...
  • python简单分布式爬虫

    2018-02-04 22:52:00
    这次打造的分布式爬虫采用比较简单的主从模式,完全手工打造,不使用成熟框架,基本上涵盖了前六章的主要知识点,其中涉及分布式的知识点是分布式进程和进程间通信的内容,算是对Python爬虫基础篇的总结。...
  • 文章目录七、Python简单爬虫1.重要知识与技能2.使用re表达式抓取网页文件3.使用requests抓取网页4.使用re正则表达式提取数据5.使用xPath工具提取数据6.使用BeautifulSoup工具 七、Python简单爬虫 1.重要知识与技能 ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 672
精华内容 268
关键字:

python简单爬虫总结

python 订阅
爬虫 订阅