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  • 主要为大家详细介绍了python爬虫爬取网页表格数据,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • 爬取网页动态数据

    千次阅读 2016-10-31 18:54:46
    有一定基础的都知道,想要爬取某个网页数据,按住F12会弹出一个窗口。 如图所示: 点击图中的的NetWork后,点击网页上的内容,即可看到NetWork中的数据不断改变,这是因为正在加载你的点击事件所需的数据。...

    有一定基础的都知道,想要爬取某个网页的数据,按住F12会弹出一个窗口。

    如图所示:


    点击图中的的NetWork后,点击网页上的内容,即可看到NetWork中的数据不断改变,这是因为正在加载你的点击事件所需的数据。静态数据可以通过jsoup爬取(不明白的可以看)。

    而对于动态数据(如下所示):



    随着点击所有英雄、战士、法师等,jSearchHeroDiv中的li列表是不断变化的,那么我们如何获取这些动态数据呢?

    打开Sources(Network旁边)我们会发现其中会有一些js包,没错,这些js包就是我们需要的(重新刷新该网页,不然有时无法获取到动态数据的js包),如下:


    你会发现其中有很多js包,当然一般你所需的数据都在第一个文件夹中,找到你所需要的js包(推荐使用一些编码转换工具、试图查看工具(如http://tool.chinaz.com/tools/unicode.asp ,http://www.bejson.com/jsonviewernew),这样可以很清楚的查看这个js是否是自己所需的js),这个js包中就存储了我们所需的动态数据,打开js文件,你会发现全是字符串,别急,你会发现这个文件后面就是JSON数据,这时你只需要对其进行解析,就可以得到你所需的数据了


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  • 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
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    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】

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  • 主要介绍了Python基于pandas获取网页表格数据,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
  • 主要介绍了python爬虫如何爬取网页数据并解析数据,帮助大家更好的利用爬虫分析网页,感兴趣的朋友可以了解下
  • .net 爬取网页数据

    2021-01-13 16:13:01
    爬取https://www.u88.com/canyin/ 网页上所有的加盟品牌数据
  • 利用Excel爬取网页数据

    万次阅读 2018-08-31 16:54:16
    利用Excel爬取网页数据 此方法只适用于对爬数据感兴趣但却不会使用Python之类的工具进行爬虫的人,用Excel爬取网页数据,方便、容易上手,但是局限性很大,它只能爬去单个网页的数据,并且受网页数据的排版影响。...

    利用Excel爬取网页数据

    此方法只适用于对爬数据感兴趣但却不会使用Python之类的工具进行爬虫的人,用Excel爬取网页数据,方便、容易上手,但是局限性很大,它只能爬去单个网页的数据,并且受网页数据的排版影响。


    ##操作流程

    ###确定目标网址

    以下例子是使用“全国空气质量排行榜”这个网站来做实验。 [ PM25.in ]

    还有一个不错的实验对象是: [ 福布斯中文网 ]

    找到目标网站,复制好网址。

    ###Excel导入数据

    打开Excel,新建一个空白表。
    点击数据选项卡中的‘自网站’
    点击数据选项卡中的‘自网站’
    这里写图片描述
    在地址框内粘贴好目标网址,点击‘转到’,下方状态栏显示完成后再点击‘导入’,这个新建Web查询框出来之后会弹出警告,无需理会,关掉警告框就行。
    这里写图片描述
    这里按自己需求更改,一般直接确定就行
    这里写图片描述
    最终出来的结果上图所示

    ###设置自动更新
    Excel还有自动更新功能,能自动查询目标网站上数据进行数据更新
    这里写图片描述
    还是在数据选项卡下,找到‘全部更新’,选择其中的连接属性选项
    这里写图片描述
    然后勾选刷新频率,调整好刷新时间即可。
    PM25.in网站一小时更新一次,建议设置为60分钟更新一次。


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  • 利用java定时爬取网页数据,完整爬取数据源码及jar,利用java定时爬取网页数据,可自行导入到本地测试,仅供参考
  • 爬取网页文本数据--Python

    千次阅读 2020-12-09 12:07:01
    import requests #爬取网页的库 from bs4 import BeautifulSoup #用于解析网页的库 step2:设置headers,网址, 爬取网页 headers = { 'user-agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)

    对网页中的文本数据进行爬取

    最近在研究爬虫相关的内容,作为记录方便使用是查阅。
    本文爬取的网址是长沙市统计局望城区2019年国民经济和社会发展统计公报
    step1: 导入需要用到的库包

    import requests  #爬取网页的库
    from bs4 import BeautifulSoup #用于解析网页的库
    

    step2:设置headers,网址, 爬取网页

    headers = {
        'user-agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.70 Safari/537.36",
        }  # 构造请求头
    url = 'http://tjj.changsha.gov.cn/tjxx/tjsj/tjgb/202010/t20201016_9060722.html'
    response = requests.request("GET", url, headers=headers) # 获取网页数据
    response.encoding = response.apparent_encoding # 当获取的网页有乱码时加
    

    此时得到的结果即为该网址所示:网页源文件
    step3:对获取的结果进行解析,拿到文本结果

    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    bf = soup.find('div', class_='view TRS_UEDITOR trs_paper_default trs_web')
    

    部分结果展示如下:
    在这里插入图片描述
    注:后续会把标题加上在补充上

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  • 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。
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如何爬取网页更新数据