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    浅谈

    Python

    爬虫技术的网页数据抓取与分析

    吴永聪

    【期刊名称】

    《计算机时代》

    【年

    (

    ),

    期】

    2019(000)008

    【摘要】

    近年来

    ,

    随着互联网的发展

    ,

    如何有效地从互联网获取所需信息已成为众

    多互联网企业竞争研究的新方向

    ,

    而从互联网上获取数据最常用的手段是网络爬

    .

    网络爬虫又称网络蜘蛛和网络机器人

    ,

    它是一个程序

    ,

    可以根据特定的规则和

    给定的

    URL

    自动收集互联网数据和信息

    .

    文章讨论了网络爬虫实现过程中的主

    要问题

    :

    如何使用

    python

    模拟登录、如何使用正则表达式匹配字符串获取信息、

    如何使用

    mysql

    存储数据等

    ,

    并利用

    python

    实现了一个网络爬虫程序系统

    .

    【总页数】

    3

    (94-96)

    【关键词】

    网络爬虫

    ;Python;MySQL;

    正则表达式

    【作者】

    吴永聪

    【作者单位】

    广东省佛山市南海区卫生职业技术学校

    ,

    广东

    佛山

    528211

    【正文语种】

    中文

    【中图分类】

    TP311.11

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    在当今社会,互联网上充斥着许多有用的数据。我们只需要耐心观察并添加一些技术手段即可获得大量有价值的数据。而这里的“技术手段”就是指网络爬虫。 今天,小编将与您分享一个爬虫的基本知识和入门教程:

    什么是爬虫?

    网络爬虫,也叫作网络数据采集,是指通过编程从Web服务器请求数据(HTML表单),然后解析HTML以提取所需的数据。

    想要入门Python 爬虫首先需要解决四个问题:

    1.熟悉python编程

    2.了解HTML

    3.了解网络爬虫的基本原理

    4.学习使用python爬虫库

    1、熟悉python编程

    刚开始入门爬虫,初学者无需学习python的类,多线程,模块和其他稍微困难的内容。我们要做的是查找适合初学者的教科书或在线教程,并花费十多天的时间,您可以对python的基础知识有三到四点了解,这时候你可以玩玩爬虫了!

    2、为什么要懂HTML

    HTML是一种用于创建网页的标记语言,该网页嵌入了诸如文本和图像之类的数据,这些数据可以被浏览器读取并呈现为我们看到的网页。这就是为什么我们首先爬网HTML,然后解析数据的原因,因为数据隐藏在HTML中。

    对于初学者来说学习HTML不难。因为它不是编程语言。 您只需要熟悉其标记规则。 HTML标记包含几个关键部分,例如标签(及其属性),基于字符的数据类型,字符引用和实体引用。

    HTML标记是最常见的标记,通常成对出现,例如

    和 h1>。 在成对出现的标签中,第一个标签是开始标签,第二个标签是结束标签。 在两个标签之间是元素的内容(文本,图像等)。 有些标签没有内容,并且是空元素,例如。

    以下是经典的Hello World程序的示例:

    HTML文档由嵌套的HTML元素组成。 它们由括在尖括号中的HTML标记表示,例如

    。 通常,一个元素由一对标记表示:“开始标记”

    和“结束标记” p>。 如果元素包含文本内容,则将其放置在这些标签之间。

    3、了解python网络爬虫的基本原理

    编写python搜寻器程序时,只需执行以下两项操作:发送GET请求以获取HTML; 解析HTML以获取数据。 对于这两件事,python有相应的库可以帮助您做到这一点,您只需要知道如何使用它们即可。

    4、用python库爬取百度首页标题

    首先,要发送HTML数据请求,可以使用python内置库urllib,该库具有urlopen函数,该函数可以根据url获取HTML文件。 在这里,尝试获取百度首页看看效果:

    输出HTML内容的部分拦截

    让我们看看真正的百度首页的html是什么样的。 如果您使用的是Google Chrome浏览器,请在百度首页上打开“设置”>“更多工具”>“开发者工具”,单击元素,您会看到:

    在Google Chrome浏览器中查看HTML

    相比之下,您会知道刚才通过python程序获得的HTML与网页相同!

    获取HTML之后,下一步是解析HTML,因为所需的文本,图片和视频隐藏在HTML中,因此您需要通过某种方式提取所需的数据。

    Python还提供了许多功能强大的库来帮助您解析HTML。 在这里,著名的Python库BeautifulSoup被用作解析上面获得的HTML的工具。

    BeautifulSoup是第三方库,需要安装和使用。 在命令行上使用pip安装即可:

    BeautifulSoup会将HTML内容转换为结构化内容,您只需要从结构化标签中提取数据就可以了:

    例如,我想获得百度首页的标题“百度一下,我就知道”,该怎么办?

    该标题周围有两个标签,一个是第一级标签

    ,另一个是第二级标签,因此只需从标签中取出信息即可。

    看看结果:

    完成此操作,并成功提取了百度首页的标题。

    本文以抓取百度首页标题为例,解释python爬虫的基本原理以及相关python库的使用。 这是相对基本的爬虫知识。 房屋是逐层建造的,知识是一点一点地学习的。 刚接触python的朋友们想学python爬虫就要打下良好的基础,也可以从视频资料中学习,并自己动手实践课程。

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  • 比如可以把很多持仓的数据都抓下来,做一些综合的分析,看看现在网站被持有最多的股票是哪一支,某一天被调入最多的又是哪一支之类。于是我决定来抓抓看,顺便借此说说我通常程序做自动抓取的过程。Step.1 分析...

    若吾皇

    现在关注一个组合,就会有持仓变动的提示了。不过我觉得这事情挺有意思的。比如可以把很多持仓的数据都抓下来,做一些综合的分析,看看现在网站上被持有最多的股票是哪一支,某一天被调入最多的又是哪一支之类。于是我决定来抓抓看,顺便借此说说我通常用程序做自动抓取的过程。Step.1 分析页面要抓一个网页,首先自然是要“研究”这个网页。通常我会用两种方式:一个是 Chrome 的 Developer Tools。通过它里面的 Network 功能可以看到页面发出的所有网络请求,而大多数数据请求都会在 XHR 标签下。点击某一个请求,可以看到其具体信息,以及服务器的返回结果。很多网站在对于某些数据会有专门的请求接口,返回一组 json 或者 XML 格式的数据,供前台处理后显示。另一个就是直接查看网页源代码。通常浏览器的右键菜单里都有这个功能。从页面的 HTML 源码里直接寻找你要的数据,分析它格式,为抓取做准备。对于雪球上的一个组合页面 粗略地看了一下它发出的请求,并没有如预想那样直接找到某个数据接口。看源代码,发现有这样一段:SNB.cubeInfo = {"id":10289,"name":"誓把老刀挑下位","symbol":"ZH010389" ...此处略过三千字... "created_date":"2014.11.25"}SNB.cubePieData = [{"name":"汽车","weight":100,"color":"#537299"}];cubeInfo 是一个 json 格式的数据,看上去就是我们需要的内容。一般我会找个格式化 json 的网站把数据复制进去方便查看。这应该就是组合的持仓数据。那么接下来,一切似乎都简单了。只要直接发送网页请求,然后把其中 cubeInfo 这段文字取出,按 json 读出数据,就完成了抓取。甚至不用动用什么 BeautifulSoup、正则表达式。Step.2 获取页面分析完毕,开抓。直接 urllib.urlopen 向目标网页发送请求,读出网页。结果,失败了……看了下返回结果:403 ForbiddenYou don't have permission to access the URL on this server. Sorry for the inconvenience.被拒了,所以这种赤裸裸地请求是不行的。没关系,那就稍微包装一下:send_headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_2) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/43.0.2357.81 Safari/537.36','Accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8','Connection':'keep-alive','Host':'xueqiu.com','Cookie':r'xxxxxx',}req = urllib2.Request(url, headers=send_headers)resp = urllib2.urlopen(req)html = resp.read()header 数据都可以从 Developer Tools 里拿到。这次顺利抓到页面内容。一般网站或多或少都会对请求来源做一些阻拦,通过加 header 可以搞定大部分情况。Step.3 提取数据因为这个数据比较明显,直接用通过一些字符串查找和截取操作就可以取出来。pos_start = html.find('SNB.cubeInfo = ') + len('SNB.cubeInfo = ')pos_end = html.find('SNB.cubePieData')data = html[pos_start:pos_end]dic = json.loads(data)dic 就是一个包含数据的字典对象。之后想干什么就随便你了。对于复杂一点的情况,可以通过 BeautifulSoup 来定位 html 标签。再不好办的,就用正则表达式,基本都可以解决掉。Step.4 处理数据因为我想对数据进行持久化存储,并且做展示和分析,所以我用了 django 里的 ORM 来处理抓下来的数据。# add Portfolioportfolio, c = models.Portfolio.objects.get_or_create(code=dic['symbol'])portfolio.name = dic['name']portfolio.earnings = dic['total_gain']portfolio.save()# add Stockstocks = dic['view_rebalancing']['holdings']for s in stocks:stock, c = models.Stock.objects.get_or_create(code=s['stock_symbol'])stock.name = s['stock_name']stock.count += 1stock.weight += s['weight']stock.save()Portfolio 记录下组合及其收益,Stock则记录每支股票的被收录数和总收录份额。对于抓取到的,一般也可以存在文件中,或者直接通过 SQL 存入数据库,视不同情况和个人喜好而定。Step.5 批量抓取前面的一套做下来,就完整地抓取了一组数据。要达到目的,还要设计一下批量抓取的程序。一个要解决的问题就是如何获得组合列表。这个可以再通过另一个抓取程序来实现。然后根据这些列表来循环抓取就可以了。若要细究,还要考虑列表如何保存和使用,如何处理抓取失败和重复抓取,如何控制抓取频率防止被封,可否并行抓取等等。Step.6 数据分析数据有了,你要怎么用它,这是个很大的问题。可以简单的统计现象,也可以想办法深入分析背后隐藏的逻辑。不多说,我也还只是在摸索之中。

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  • Q1:如何用python 爬虫抓取金融数据获取数据数据分析中必不可少一部分,而网络爬虫是是获取数据的一个重要渠道之一。鉴于此,我拾起了Python这把利器,开启了网络爬虫之路。本篇使用版本为python3.5,意在抓取...

    Q1:如何用python 爬虫抓取金融数据

    获取数据是数据分析中必不可少的一部分,而网络爬虫是是获取数据的一个重要渠道之一。鉴于此,我拾起了Python这把利器,开启了网络爬虫之路。

    本篇使用的版本为python3.5,意在抓取证券之星上当天所有A股数据。程序主要分为三个部分:网页源码的获取、所需内容的提取、所得结果的整理。

    一、网页源码的获取

    很多人喜欢用python爬虫的原因之一就是它容易上手。只需以下几行代码既可抓取大部分网页的源码。

    import urllib.request

    url='ar.com/stock/ranklist_a_3_1_1.html'  #目标网址headers={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64)"}  #伪装浏览器请求报头request=urllib.request.Request(url=url,headers=headers)  #请求服务器response=urllib.request.urlopen(request)  #服务器应答content=response.read().decode('gbk')   #以一定的编码方式查看源码print(content)  #打印页面源码

    虽说抓一页的源码容易,不过在一个网站内大量抓取网页源码却经常遭到服务器拦截,顿时感觉世界充满了恶意。于是我开始研习突破反爬虫限制的功法。

    1.伪装流浪器报头

    很多服务器通过浏览器发给它的报头来确认是否是人类用户,所以我们可以通过模仿浏览器的行为构造请求报头给服务器发送请求。服务器会识别其中的一些参数来识别你是否是人类用户,很多网站都会识别User-Agent这个参数,所以请求头最好带上。有一些警觉性比较高的网站可能还会通过其他参数识别,比如通过Accept-Language来辨别你是否是人类用户,一些有防盗链功能的网站还得带上referer这个参数等等。

    2.随机生成UA

    证券之星只需带User-Agent这个参数就可以抓取页面信息了,不过连续抓取几页就被服务器阻止了。于是我决定每次抓取数据时模拟不同的浏览器发送请求,而服务器通过User-Agent来识别不同浏览器,所以每次爬取页面可以通过随机生成不同的UA构造报头去请求服务器,

    3.减慢爬取速度

    虽然模拟了不同浏览器爬取数据,但发现有的时间段可以爬取上百页的数据,有时候却只能爬取十来页,看来服务器还会根据你的访问的频率来识别你是人类用户还是网络爬虫。所以我每抓取一页都让它随机休息几秒,加入此句代码后,每个时间段都能爬取大量股票数据了。

    4.使用代理IP

    天有不测风云,程序在公司时顺利测试成功,回寝室后发现又只能抓取几页就被服务器阻止了。惊慌失措的我赶紧询问度娘,获知服务器可以识别你的IP,并记录此IP访问的次数,可以使用高匿的代理IP,并在抓取的过程中不断的更换,让服务器无法找出谁是真凶。此功还未修成,欲知后事如何,请听下回分解。

    5.其他突破反爬虫限制的方法

    很多服务器在接受浏览器请求时会发送一个cookie文件给浏览器,然后通过cookie来跟踪你的访问过程,为了不让服务器识别出你是爬虫,建议最好带上cookie一起去爬取数据;如果遇上要模拟登陆的网站,为了不让自己的账号被拉黑,可以申请大量的账号,然后再爬入,此处涉及模拟登陆、验证码识别等知识,暂时不再深究...总之,对于网站主人来说,有些爬虫确实是令人讨厌的,所以会想出很多方法限制爬虫的进入,所以我们在强行进入之后也得注意些礼仪,别把人家的网站给拖垮了。

    二、所需内容的提取

    获取网页源码后,我们就可以从中提取我们所需要的数据了。从源码中获取所需信息的方法有很多,使用正则表达式就是比较经典的方法之一。我们先来看所采集网页源码的部分内容。

    为了减少干扰,我先用正则表达式从整个页面源码中匹配出以上的主体部分,然后从主体部分中匹配出每只股票的信息。代码如下。

    pattern=re.compile('

    ')

    body=re.findall(pattern,str(content))  #匹配

    之间的所有代码pattern=re.compile('>(.*?)

    stock_page=re.findall(pattern,body[0])  #匹配>和

    其中compile方法为编译匹配模式,findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息,并以列表的方式返回。正则表达式的语法还挺多的,下面我只罗列所用到符号的含义。

    语法    说明

    .    匹配任意除换行符“\n”外的字符

    *    匹配前一个字符0次或无限次

    ?    匹配前一个字符0次或一次

    \s    空白字符:[\t\r\n\f\v]

    \S    非空白字符:[^\s]

    [...]    字符集,对应的位置可以是字符集中任意字符

    (...)    被括起来的表达式将作为分组,里面一般为我们所需提取的内容

    正则表达式的语法挺多的,也许有大牛只要一句正则表达式就可提取我想提取的内容。在提取股票主体部分代码时发现有人用xpath表达式提取显得更简洁一些,看来页面解析也有很长的一段路要走。

    三、所得结果的整理

    通过非贪婪模式(.*?)匹配>和

    stock_last=stock_total[:] #stock_total:匹配出的股票数据for data in stock_total:  #stock_last:整理后的股票数据

    if data=='':

    stock_last.remove('')

    最后,我们可以打印几列数据看下效果,代码如下

    print('代码','\t','简称','   ','\t','最新价','\t','涨跌幅','\t','涨跌额','\t','5分钟涨幅')for i in range(0,len(stock_last),13):        #网页总共有13列数据

    print(stock_last[i],'\t',stock_last[i+1],' ','\t',stock_last[i+2],'  ','\t',stock_last[i+3],'  ','\t',stock_last[i+4],'  ','\t',stock_last[i+5])

    Q2:python如何解析爬取的数据?

    用json方法转成字典

    Q3:python爬虫一秒钟最快爬多少条数据

    看网速呀~和多线程

    Q4:Python 如何爬股票数据

    找个网站,找个python网抓视频教程,对着做就行了。用excel更简单,直接网抓到excel表格里。

    Q5:我想做一个股票行情的网站,用什么数据库存储行情数据比较好?怎么定义表结构比较好?

    没有必要去做这些,这些东东,券商和软件公司都做得很好了,你要做的就是如何多赚钱,祝你投资顺利赚钱多多

    Q6:大家有什么比较好用的金融数据库能推荐一下吗

    可以用巨灵数据库,经过20余年的发展,巨灵财经构建了符合国际行业标准的新一代金融数据库,涵盖宏观行业经济库、股票、指数、银行理财、券商集合理财、信托及阳光私募、保险理财、基金、债券、港股、中华概念股、盈利预测及评级、新闻、公告和法律法规等内容,品种齐全、内容完整,并基于精准的基础参考数据加工了深入的统计衍生数据供用户选择使用;公司秉承‘为客户创造价值’的理念,已经为业界一千多家证券公司、基金公司、银行、保险公司、高校、政府机构等不同类型的用户提供了专业、持续和高效的金融数据内容及分析工具服务;

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