www.cnblogs.com/bbcar/p/3424790.html 侵删 #coding:utf-8 import urllib2 def url_user_agent(url): #设置使用代理
python爬虫-execjs使用 ---- ecexjs的作用 通过python代码去执行JavaScript代码的库 execjs的安装 pip install PyExecJS execjs使用之前 ，得先安装node环境，去网上先去下载node.js 使用代码 import execjs with open(".
个人网站、项目部署、开发环境、游戏服务器、图床、渲染训练等免费搭建教程，多款云服务器20元起。
本文是笔者日常使用Python进行爬虫的简要记录。 爬虫，简单说就是规模化地采集网页信息，因为网络像一张网，而爬虫做的事就像一只蜘蛛在网上爬，所以爬虫英文名就是spider。 讲爬虫的技术文章数不胜数，很多编程语言也有现成的模块。笔者几乎只用Python，也只会用Python来进行爬虫，所以本文是讲如何用Python来进行爬虫。 ，最好是使用成熟的爬虫框架如Scrapy。 但是如果是复杂的或者规模很大的爬虫，最好使用Scrapy之类的框架。最后要说的就是 selenium 是我们遇到困难时的好帮手。 本文是笔者使用Python进行爬虫的一个简要记录，仅供大家参考。 由于只是一个业余使用者，所以文中肯定有不少概念和代码使用上的错误，希望大家不吝指教。
python爬取天气 概述 对beautifulsoup的简单使用，beautifulsoup是爬虫中初学者使用的一个第三方库，操作简单，代码友好。 /python/爬取天气数据/beijing.csv',index=False,encoding='utf-8') # 用到时的读取 pd.read_csv('. /python/爬取天气数据/beijing.csv') 结束语 关于爬虫的所有项目均为实践项目，没有理论，想法是基础理论很容易过期，啃教材感觉有点费力，好多项目都变更了，而且有些爬虫是基于python2
本篇是使用XPath的案例，更多内容请参考:Python学习指南 案例：使用XPath的爬虫 现在我们用XPath来做一个简单的爬虫，我们尝试爬取某个贴吧里的所有帖子且将该帖子里每个楼层发布的图片下载到本地 #-*- coding:utf-8 -*- #tieba_xpath.py """ 作用：本案例使用XPath做一个简单的爬虫，我们尝试爬去某个贴吧的所有帖子 """ import os import () #计数器自增1 self.userName += 1 #模拟__main__函数： if __name__ == '__main__': #首先创建爬虫对象 mySpider = Spider() #调用爬虫对象的方法，开始工作 mySpider.tiebaSpider() ?
文章目录 一、scrapy爬虫框架介绍 在编写爬虫的时候，如果我们使用 requests、aiohttp 等库，需要从头至尾把爬虫完整地实现一遍，比如说异常处理、爬取调度等，如果写的多了，的确会比较麻烦 利用现有的爬虫框架，可以提高编写爬虫的效率，而说到 Python 的爬虫框架，Scrapy 当之无愧是最流行最强大的爬虫框架了。 scrapy介绍 Scrapy 是一个基于 Twisted 的异步处理框架，是纯 Python 实现的爬虫框架，其架构清晰，模块之间的耦合程度低，可扩展性极强，可以灵活完成各种需求。 提取数据的方式可以是 CSS 选择器 或 XPath 选择器 使用 Item 上文定义了 Item，接下来就要使用它了。Item 可以理解为一个字典，不过在声明的时候需要实例化。 发现图片都已经成功下载，如图所示： [23g935s7fq.png] 到现在为止我们就大体知道了 Scrapy 的基本架构并实操创建了一个 Scrapy 项目，编写代码进行了实例抓取，熟悉了scrapy爬虫框架的基本使用
Selenium的使用 ? 14 /10 周一阴 ? 1 动态渲染页面爬取 对于访问Web时直接响应的数据（就是response内容可见），我们使用urllib、requests或Scrapy框架爬取。 为了解决这些问题，我们可以直接使用模拟浏览器运行的方式来实现信息获取。 在Python中有许多模拟浏览器运行库，如：Selenium、Splash、PyV8、Ghost等。 ? 官方网址：http://www.seleniumhq.org 官方文档：http://selenium-python.readthedocs.io 中文文档：http://selenium-python-zh.readthedocs.io 3 Selenium的使用 ① 初次体验：模拟谷歌浏览器访问百度首页，并输入python关键字搜索 from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by
最近在爬某网站的时候，最开始网站不封ip 或者说 站长没有管这方面 就一直使用本地的ip，然后就导致ip被拉黑了 我能怎么办，我也很无奈呀。 只好给爬虫加个代理ip咯 经过一番折腾，成功从403变为200 import requests proxies = { 'http': 'http://10.10.1.10:5323', 'https 在此感谢v友(#^.^#) https://www.kewangst.com/ProxyList 日后准备再写个爬虫，爬取这个网站，获取自用代理ip池 2、requests加上proxies参数 proxies import requests #访问url会使用代理 #访问url2不会使用代理 proxies = {'http://url.xxx': 'http://10.10.1.10:5323'} url 都是根据key和url协议是否一致来判定是否使用代理的
1 简介 pyspider 是一个支持任务监控、项目管理、多种数据库，具有 WebUI 的爬虫框架，它采用 Python 语言编写，分布式架构。 pyspider 内置了 PyQuery（Python 爬虫（五）：PyQuery 框架） 作为选择器；Scrapy 对接了 XPath、CSS 选择器、正则匹配。 方式二 使用 wheel 方式安装。 ，根据自己安装的 Python 版本，选择合适的版本下载，比如：我用的 Python3.6，就选择带有 cp36 标识的版本。 使用 pip 安装下载文件，如：pip install E:\pycurl-7.43.0.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl； 最后还是使用 pip install pyspider
chrome浏览器使用方法介绍 学习目标 了解 新建隐身窗口的目的 了解 chrome中network的使用 了解 寻找登录接口的方法 ---- 1 新建隐身窗口 浏览器中直接打开网站，会自动带上之前网站时保存的 cookie，但是在爬虫中首次获取页面是没有携带cookie的，这种情况如何解决呢？ 使用隐身窗口，首次打开网站，不会带上cookie，能够观察页面的获取情况，包括对方服务器如何设置cookie在本地 ? 2 chrome中network的更多功能 ? 直接选择all,从前往后观察即可，其中js，css，图片等不去观察即可 不要被浏览器中的一堆请求吓到了，这些请求中除了js，css，图片的请求外，其他的请求并没有多少个 3 寻找登录接口 回顾之前人人网的爬虫我们找到了一个登陆接口 可以发现在手机版中，依然有参数，但是参数的个数少一些，这个时候，我们可以使用手机版作为参考，下一节来学习如何分析js ---- 小结 使用隐身窗口的主要目的是为了避免首次打开网站携带cookie的问题
目的意义 爬虫框架也许能简化工作量，提高效率等。scrapy是一款方便好用，拓展方便的框架。 本文将使用scrapy框架，示例爬取自己博客中的文章内容。 建立工程使用scrapy startproject myTestProject，会在工程下生成文件。 ? ? 一些介绍说明 在生成的文件中， 创建爬虫模块-下载 在路径. 在正确的目录下，使用cmd运行scrapy crawl cnblogs，完成测试，并观察显示信息中的print内容是否符合要求。 强化爬虫模块-包装数据 包装数据的目的是存储数据。 强化爬虫模块-翻页 有时候就是需要翻页，以获取更多数据，然后解析。 启动爬虫 建立main函数，传递初始化信息，导入指定类。
GitHub代码练习地址：https://github.com/Neo-ML/PythonPractice/blob/master/SpiderPrac01_urlopen.py 爬虫简介 - 爬虫定义 ：网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者）， 是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。 另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。 根据一定规则自动跳到另外的网页上执行上两步内容 urllib - 包含模块 - urllib.request: 打开和读取urls - urllib.error： 包含urllib.request产生的常见的错误，使用
案例：使用XPath的爬虫 现在我们用XPath来做一个简单的爬虫，我们尝试爬取某个贴吧里的所有帖子，并且将该这个帖子里每个楼层发布的图片下载到本地。 # tieba_xpath.py #! /usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import os import urllib import urllib2 from lxml import etree () # 计数器自增1 self.userName += 1 # 模拟 main 函数 if __name__ == "__main__": # 首先创建爬虫对象 mySpider = Spider() # 调用爬虫对象的方法，开始工作 mySpider.tiebaSpider()
由于XPath确定XML文档中定位的能力，我们在用Python写爬虫时，常常使用XPath来确定HTML中的位置，辅助我们编写爬虫，抓取数据。 实例 我们将在下面的例子中使用这个XML文档。 <?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"? 中的XPath库 通过 Python 的 LXML 库利用 XPath 进行 HTML 的解析。 lxml用法源自 lxml python 官方文档，更多内容请直接参阅官方文档，本文对其进行翻译与整理。 安装lxml pip install lxml 现在我们简单的介绍完了XPath的语法，对于爬虫的准备知识已经铺垫完毕了，从下一篇博客开始，就要进入爬虫的实战教程了。
写在前面 这是第三篇介绍爬虫基础知识的文章， 前文回顾： 【Python爬虫】初识爬虫（1） 【Python爬虫】Urllib的使用（2） 今天主要给大家介绍Requests的使用。 Requests 是用Python语言编写，基于 urllib，采用 Apache2 Licensed 开源协议的 HTTP 库。 这是一个可选功能，若要使用，你需要安装第三方库： 1pip install requests[socks] 使用方法跟使用HTTP代理一样简单。 IP池增强我们爬虫的健壮性，那么在我们组成的代理池中，如何随机选择代理ip，让使用次数较少的ip地址有更大的可能性被用到？ /en/latest/user/quickstart.htm requests的高级指南文档： http://docs.python-requests.org/en/latest/user/advanced.html
可以发现，跳到第二页网址并没有发生变化，说明这是一个动态网站，并没有把数据写死在HTML，动态网站一般有两种——使用Ajax异步加载和使用JavaScript动态加载。 可以发现使用的是GET请求，状态码200（正常）。往下滑，找到如图所示的位置。 ? 验证请求 可以发现它带了三个参数，大概看一下，感觉只要jsondata这个参数，其他的貌似不需要，到底是不是这样？ 其实很简单，我们发现每个字段都是以逗号分隔，然后字段名和字段值中间有冒号，那么我完全可以使用字符串方法来获取总页数。 依旧很简单，直接使用for从第二页开始获取，到最后一页截止，最后一页就是总页数，因为第一页的获取过了，说了这么多，直接贴代码。 >'，然后就是进行整合，得到整个爬虫的源代码。
来源：IT派 ID：it_pai Beautiful Soup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库，简单来说，它能将HTML的标签文件解析成树形结构，然后方便地获取到指定标签的对应属性 Beautiful Soup 4 可用于 Python2.7 和 Python3.0，本文示例使用的Python版本为2.7。 文档树的搜索 对树形结构的文档进行特定的搜索是爬虫抓取过程中最常用的操作。 有些属性不能作为参数使用，如 data-**** 属性。 对于爬虫来说大部分工作只是检索页面的信息，很少需要对页面源码做改动，所以这部分的内容也不再列举。 具体详细信息可直接参考Beautiful Soup库的官方说明文档。
软件环境：Pycharm 2018 python:3.6 1.首先我们需要安装scrapy模块，pip install scrapy ，不过这种方式经常会遇到许多未知的bug 建议参考这篇博客： details/68929999 2.新建scrapy项目，cmd 进入工作区间目录，比如我们新建项目名称为scrapydemo的项目： scrapy startproject scrapydemo 3.使用 scrapydemo.pipelines.ScrapydemoPipeline': 300, }我们需要将这个修改成自己的pipelline 4.在spiders中新建一个scrapy的py文件，可以手动新建但需要自己写代码，我们使用命令 在parse函数中进行爬虫部分的代码，将爬取结果赋值给item中对应别的字段，使用yield 返回item 5.在cmd命令行使用scrapy crawl 名字（不是项目名字是 name） ?
解析库的使用--Beautiful Soup: BeautifulSoup是Python的一个HTML或XML解析库，最主要的功能就是从网页爬取我们需要的数据。 Beautiful Soup3 目前已经停止开发,我们推荐在现在的项目中使用Beautiful Soup4, ? ? 1. BeautifulSoup/bs4/doc/ 中文文档：https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc.zh/ PyPI: https://pypi.python.org /pypi/beautifulsoup4 主要的解析器,以及它们的优缺点: 解析器 使用方法 优势 劣势 Python标准库 BeautifulSoup(markup, "html.parser") Python 的内置标准库，执行速度适中，文档容错能力强 Python 2.7.3 or 3.2.2前的版本中文档容错能力差 lxml HTML 解析器 BeautifulSoup(markup, "lxml") 速度快
使用谷歌浏览器 打开你要你想要下载的图片的网站 右键点击检查 打开network 找接口 找到接口的同时 User-Agent 也就有了 就在下面 找一找就能找到 4.使用xpath 建议：用xpath之前先看看怎么使用xpath ? ? ? 就先这样吧！ 各位博友，请多多指教！
天御验证码（Captcha）针对网站、APP 开发者提供安全智能的验证码服务，基于腾讯多年技术沉淀，天御验证码最大程度地保护业务安全；同时，便捷的设计减少交互，让开发者不再因验证码难以识别而担心用户流失。
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
网站备案
对象存储
云直播
实时音视频
