21CTO社区导读：在本篇文章里，我们将讨论使用Python进行网页抓取以及如何引用多个库，如Beautifusoup，Selenium库，以及JavaScript的PhantomJS库来抓取网页。 在本文中，我们将学习到如何抓取静态页面，Ajax内容、iFrame、处理Cookie等内容。 关于网页抓取 网页抓取是从Web中提取数据的过程，可以用于分析数据，提取有用的信息。 可以将抓取的数据存储到数据库里，也可以保存为任何格式的文件格式，比如CSV，XLS等，可用于其它软件再编辑。 在Python语言的世
前几天小编连续写了四篇关于Python选择器的文章，分别用正则表达式、BeautifulSoup、Xpath、CSS选择器分别抓取京东网的商品信息。今天小编来给大家总结一下这四个选择器，让大家更加深刻的理解和熟悉Python选择器。
抓取网页入门其实挺简单的。在之前的文章中我们介绍了怎么用C#和JAVA两种方法来抓取网页，这一期给大家介绍一种更容易，也是使用最广泛的一种抓取方法，那就是Python。
参考连接： https://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/v4.4.0/# http://c.biancheng.net/python_spider/bs4.html
写好一个爬虫最基本的是做好页面分析，找到链接和规律，这样在写爬虫的时候就可以有方向和目的性。接下来，我们就以爬虫最常用的豆瓣评分TOP250的内容作为爬虫的demo，以此来学习使用相关知识。
爬虫是一种从网站上抓取大量数据的自动化方法。即使是复制和粘贴你喜欢的网站上的引用或行，也是一种web抓取的形式。大多数网站不允许你保存他们网站上的数据供你使用。因此，唯一的选择是手动复制数据，这将消耗大量时间，甚至可能需要几天才能完成。
Beautiful Soup是一个Python库，它将HTML或XML文档解析为树结构，以便于从中查找和提取数据。它通常用于从网站上抓取数据。
Beautiful Soup 是一个 Python 库，可让您轻松地从 HTML 页面中提取数据。它可以使用各种解析器解析 HTML，例如内置的 Python 解析器、lxml 或 html5lib。 Beautiful Soup 可以帮助您通过标签、属性或文本内容找到特定元素。您还可以使用 .parent、.children 或 .next_sibling 等方法导航 HTML 树结构。 Beautiful Soup 对于网络抓取很有用，因为它可以获取 URL 的内容，然后解析它以提取您需要的信息。例如，您可以使用 Beautiful Soup 从亚马逊网站上抓取商品的标题、价格等信息。
再过几个月我就得离开我租的公寓去找一个新的了。尽管这段经历可能会很痛苦，特别是在房地产泡沫即将出现时，我决定将其作为提高Python技能的另一种激励！当一切完成时，我想做到两件事:
既然我们需要 python 来爬虫，这需要在我们的本地搭建 python 环境。python 环境搭建很简单。如下：
本次要爬的贴吧是<< 西部世界 >>，西部世界是我一直很喜欢的一部美剧，平时有空也会去看看吧友们都在聊些什么。所以这次选取这个吧来作为实验材料。
推荐补充阅读：『Python开发实战菜鸟教程』工具篇：手把手教学使用VSCode开发Python
运行平台： Windows Python版本： Python3.6 IDE： PyCharm 其他工具： Chrome浏览器
由于计算机上的许多工作都涉及到上网，如果你的程序能上网就太好了。网络抓取是使用程序从网络上下载和处理内容的术语。例如，谷歌运行许多网络抓取程序，为其搜索引擎索引网页。在这一章中，你将学习几个模块，这些模块使得用 Python 抓取网页变得很容易。
互联网上充满了大量的数据，可以应用于不同的目的。为了收集这些数据，我们需要知道如何从一个网站抓取这些数据。
作为 Python 开发人员，您可以使用许多 Web 抓取工具。现在就来探索这些工具并学习如何使用它们。
设想这样一个案例，当前共享单车应用广泛，在很多城市都有大量的投放，一方面解决了人们的短途快速出行问题，一方面对环境保护做出了贡献。但对于单车公司来说，如何确保单车投放在人们需要的地方？大量的共享单车聚集在市中心，且在雨雪等恶劣天气，人们又不会使用。
原文链接：https://www.fkomm.cn/article/2018/7/22/21.html
前几天在Python黄金交流群有个叫【IRONIC】的粉丝问了一个Python网络爬虫的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。
作为一名数据科学家，我在工作中所做的第一件事就是网络数据采集。使用代码从网站收集数据，当时对我来说是一个完全陌生的概念，但它是最合理、最容易获取的数据来源之一。经过几次尝试，网络抓取已经成为我的第二天性，也是我几乎每天使用的技能之一。
抖音作为一款火爆的短视频平台，每天都会产生大量的热传视频。想要了解这些热门内容背后的秘密吗？那么，你来对地方了！在本文中，我将与大家分享一个用Python设计的抖音视频热传内容分析爬虫。通过这个爬虫，你可以轻松获取抖音热门视频的相关信息和数据，为你的分析研究提供有力支持。
获取网络数据的方式很多，常见的是先抓取网页数据（这些数据是html或其它格式的网页源代码），再进行网页数据解析，而有的网站则直接提供了数据文件供下载，还有的网站提供了Web API供用户使用。后两种方式一般能获得直接的数据，不需要再进行解析。
爬虫，是学习Python的一个有用的分支，互联网时代，信息浩瀚如海，如果能够便捷的获取有用的信息，我们便有可能领先一步，而爬虫正是这样的一个工具。之前的的文章中讲到了很多有关爬虫基础知识的使用，我们已经能够使用各种库对目标网址发起请求，并获取响应信息。本期我们会介绍各网页解析库的使用，讲解如何解析响应信息，提取所需数据。
首先列举出一些python中爬虫常用的库，用之前需要先下载好，本文假设你已经安装好相应的库。
在当今竞争激烈的就业市场中，招聘岗位信息的获取变得越来越重要。为了方便求职者快速找到适合自己的岗位，我们可以借助Python编程语言开发一个招聘岗位信息聚合系统。该系统可以从官网、Boss直聘、猎聘等多个招聘网站上获取招聘信息，并进行聚合和展示。
在这个爬虫程序中使用到“BeautifulSoup”与“requests”两个包，所以我们之前要安装这两个包，如果不清楚是否安装，可以使“pip list”查看是否已经安装。 做“爬虫程序”时建议用谷歌浏览器对网页元素进行检查，在网页空白处右击鼠标在弹出菜单中，使用“检查”菜单项。
前两天逛豆瓣，发现有些影评确实精彩，但是有些就。。。于是乎，就简单的爬了下豆瓣最受欢迎的影评，来看看受欢迎的影评都是何方大神写的。
所有机器学习（ML）项目的第一步都是收集所需的数据。本项目中，我们使用网页抓取技术来收集知识库数据。用 requests 库获取网页并使用 BeautifulSoup4.从网页中提取信息、解析 HTML 信息并提取段落。
总第84篇 01|背景介绍： 租房是再普遍不过的一件事情了，我们在租房过程中常考量的两个因素是出租房离公司的远近以及价格，而我们一般都会去链家上看相应的信息，但是链家网只有价格没有距离，对于我这种对帝都不是很熟的人，对各个区域的位置是一脸懵逼，所以我就想着能不能自己计算距离呢，后来查了查还真可以。具体做法就是先获取各个出租房所在地的经纬度和你公司所在地的经纬度，然后进行计算即可。 我们在获取经纬度之前首先需要获取各个出租房所在地的名称，这里获取的方法是用爬虫对链家网上的信息进行获取的。关于爬虫可以先看看
人类社会已经进入大数据时代，大数据深刻改变着我们的工作和生活。随着互联网、移动互联网、社交网络等的迅猛发展，各种数量庞大、种类繁多、随时随地产生和更新的大数据，蕴含着前所未有的社会价值和商业价值！！！
在之前的文章中，我们已经学会了使用bs4库中的BeautifulSoup，用于获取网页源代码中的标签。 今天来一起学习一下正则表达式。
BeautifulSoup库用于从HTML或XML文件中提取数据。它可以自动将复杂的HTML文档转换为树形结构，并提供简单的方法来搜索文档中的节点，使得我们可以轻松地遍历和修改HTML文档的内容。广泛用于Web爬虫和数据抽取应用程序中。
网络连接有时候会很不稳定，导致我们在浏览网页或下载文件时遇到各种问题。有没有一种方法可以让我们在网络中断或缓慢的情况下，也能够获取我们想要的信息呢？答案是肯定的，那就是使用Python下载器。
在之前的项目中已经可以正常运行出scrapy框架下的爬虫程序,但是如果换一个项目换一个爬取任务,要活学活用还需要进行针对scrapy是如何运行的进行深入的学习.
本篇讲介绍一个简单的Python爬虫案例–爬取豆瓣 TOP250 电影排行榜。 很多朋友在看一部电影前都喜欢先找一下网友们对该片的评价。
上节我们讲到requests只是获取了网页数据，我们需要进一步，获取我们需要的并且能看懂的数据，这里需要用到新的库BeautifulSoup，他是一个HTML/XML的解析器，主要的功能是如何解析和提取 HTML/XML 数据。
年初大家可能是各种跳槽吧，看着自己身边的人也是一个个的要走了，其实是有一点伤感的。人各有志吧，不多评论。这篇文章主要是我如何抓取拉勾上面AI相关的职位数据，其实抓其他工作的数据原理也是一样的，只要会了这个，其他的都可以抓下来。一共用了不到100行代码，主要抓取的信息有“职位名称”，“月薪”，“公司名称”，“公司所属行业”，“工作基本要求（经验，学历）”，“岗位描述”等。涉及的工作有“自然语言处理”，“机器学习”，“深度学习”，“人工智能”，“数据挖掘”，“算法工程师”，“机器视觉”，“语音识别”，“图像处理
Python爬虫框架Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架，非常出名，非常强悍。所谓的框架就是一个已经被集成了各种功能（高性能异步下载，队列，分布式，解析，持久化等）的具有很强通用性的项目模板。对于框架的学习，重点是要学习其框架的特性、各个功能的用法即可。
于一个刚学Python爬虫的新手来说，学习Python爬虫里面的「解析库的使用，要是记忆能力不强肯定会一边学一边忘记，正所谓好记性不如烂笔头，在自己学些爬虫相关的知识点可以记录下来然后多次实践肯定比单凭记忆力要记得牢，下面就是整理的一些解析库的知识，大家参考学习下。
大家好，我是Victor 278，由于本人是做前端的，Python学来作知识扩充的，看到非常多的小伙伴高呼着想从0开始学爬虫，这里开始写定向爬虫从0开始，献给想学爬虫的零基础新人们，欢迎各位大佬们的指
粗略的啃完requests库的官方中文文档和BeautifulSoup的文档，本期主要灵活运用相关知识，实现对freebuf.com文章信息的抓取分析。
今天看完大壮老师《用Python玩转数据》的网络数据获取，决定来上手操作一下。就尝试抓取业界享誉好评《统计学习方法》的前100条评论，计算出平均得分。
《项目实战 | python爬虫概述及实践（一）》中介绍了网络爬虫的定义、分类和基本流程。
最近两天学习了一下python，并自己写了一个网络爬虫的例子。 python版本: 3.5 IDE : pycharm 5.0.4 要用到的包可以用pycharm下载： File->Default Settings->Default Project->Project Interpreter 选择python版本并点右边的加号安装想要的包
最近业余在做一个基于.NET Core的搜索项目，奈何基层代码写好了，没有看起来很华丽的数据供测试。很巧的也是博客搜索，于是乎想到了博客园。C#也能做做页面数据抓取的，不过在博客园看到的大部分都是python实现，所以就临时想了一下看看python到底是什么东东，不看基础语法，不看语言功能，直接上代码，哪里不会搜哪里。代码完成总共用时大概4个小时，其中搭建环境加安装BeautifulSoup大概1个小时。解析HTML用时间最多了，边看demo边解析，大概2个小时，剩下的时间就是调试加保存数据了。
要说在当今的编程圈，找10位程序猿询问下当前世界上最好的语言是哪个，那必须是 PHP（强迫症）！但是如果你询问当今最火爆的语言是哪个，那么80%的小伙伴儿会毫不犹豫的告诉你，是 Python！
说来也巧，之前有一次无意间留意到简书好像没有做文章总阅读量的统计（准确的说法应该叫展示），刚好最近有时间，趁这个机会就用Python写了这么个功能，既是学习也是练手。
爬虫是Python的一个重要的应用，使用Python爬虫我们可以轻松的从互联网中抓取我们想要的数据，本文将基于爬取B站视频热搜榜单数据并存储为例，详细介绍Python爬虫的基本流程。如果你还在入门爬虫阶段或者不清楚爬虫的具体工作流程，那么应该仔细阅读本文！
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