请求库: 1、urllib:urllib库是Python3自带的库(Python2有urllib和urllib2,到了Python3统一为urllib),这个库是爬虫里最简单的库。...---- 解析库: 1、lxml:属于第三方库,支持HTML和xml的解析,支持XPath的解析方式,解析效率非常高。 2、Beautiful Soup:属于第三方库,API强大,使用也方便。...---- 存储库: 1、PyMySQL:MySQL作为最常用的数据库之一,PyMySQL也是爬虫后存储数据的非常好的选择,它可以实现对数据库的创建表,增删查改等操作。...---- 爬虫框架 1、pyspider:pyspider 是由国人 binux 编写的强大的网络爬虫系统,它带有强大的 WebUI、脚本编辑器、任务监控器、项目管理以及结果处理器,它支持多种数据库后端...依赖库有PhantomJS。 2、Scrapy:功能极其强大,依赖库较多。
requests简介 简介 Requests是用python语言基于urllib编写的,采用的是Apache2 Licensed开源协议的HTTP库 ,使用起来比urllib简洁很多 因为是第三方库,所以使用前需要...fengjing.jpg','wb') as f: f.write(b) 为请求添加头信息 import requests 使用代理 同添加headers方法,代理参数也要是一个dict 这里使用requests库爬取了
python爬虫常用库 请求库: 1. requests 这个库是爬虫最常用的一个库 2....如果程序可以在等待的过程中做一些其他的事情,如进行请求的调度,响应的处理等,那么爬虫的效率就会比之前的那种方式有很大的提升。 而aiohttp就是这样一个提供异步web服务的库。...解析库: 1.lxml lxml是python的一个解析库,这个库支持HTML和xml的解析,支持XPath的解析方式,而且效率也是非常高的,深受广大程序员的热爱 2.Beautiful Soup Beautiful...3.pyquery 同样是一个强大的网页解析工具,它提供了和 jQuery 类似的语法来解析HTML 文梢, 数据库: 1.mysql 数据库 2.MongoDB:是由 ++语言编写的非关系型数据库,...是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统内容存储形式类似 JSON 对象,它的字段值可以包含其他文档、数组及文档数组,非常灵活 3.Redis 是一个基于 存的高效的非关系型数据库, 存储库: 1.PyMySOL
目录 requests库 部分源码 发送GET请求 response.text和response.content的区别: 发送POST请求 requests使用代理 Cookie Cookie模拟登录...Session:共享cookie 处理不信任的SSL证书: requests库 虽然Python的标准库中 urllib模块已经包含了平常我们使用的大多数功能,但是它的 API 使用起来让人感觉不太好...其他HTTP请求方法查看request.api,常用的方法用法如下: 发送GET请求 URL 的查询字符串(query string)传递某种数据,我们可以通过params参数来传递,requests库不需要...:这个是直接从网络上抓取的数据,没有经过任何的编码,所以是一个bytes类型,其实在硬盘上和网络上传输的字符串都是bytes类型 response.text:这个是str的数据类型,是requests库将...requests.get(url,headers=headers) print(resp.text) Session:共享cookie 使用requests,也要达到共享cookie的目的,那么可以使用requests库给我们提供的
(10): main(count) count+=25 更多见官方文档 beautifulsoup的简单使用 简单来说,Beautiful Soup是python的一个库,...''' 安装 1 pip3 install beautifulsoup4 解析器 Beautiful Soup支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器,如果我们不安装它,则
目录 一、爬虫介绍 1.1什么是爬虫 1.2 爬取流程 二、请求与响应 2.1request 2.2response 三、小结 四、爬虫协议 五、requests请求库 5.1get请求 5.2post...请求 5.3Response响应 5.4高级用法 一、爬虫介绍 1.1什么是爬虫 #1、什么是互联网?...``` #3.2 而爬虫程序要做的就是: 模拟浏览器发送请求->下载网页代码->只提取有用的数据->存放于数据库或文件中 #3.1与3.2的区别在于: ``` 我们的爬虫程序只提取网页代码中对我们有用的数据...#4、保存数据 数据库 文件 二、请求与响应 ?...: 爬取--->解析--->存储 #2、爬虫所需工具: 请求库:requests,selenium 解析库:正则,beautifulsoup,pyquery 存储库:文件
的遍历文档树 beautifulsoup的搜索文档树 beautifulsoup的css选择器 回到顶部 beautifulsoup的简单使用 简单来说,Beautiful Soup是python的一个库,...''' 安装 pip3 install beautifulsoup4 解析器 Beautiful Soup支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器,如果我们不安装它,则 Python
经常有读者会爬虫学哪个库?...其实常用的 Python 爬虫库无非是requests,selenium和scrapy,且每个库都有他们的特点,对于我来说没有最推荐的库只有最合适库,本文就将基于一个简单的爬虫案例(Python爬取起点中文网...)来对比分析(从时间角度)三个库 目标需求为批量采集排行榜书籍信息,如下图所示: 页面结构很容易分析出来,排行榜100条书籍信息,一个静态页面包含20条数据。...selenium就派上用场了,不用分析网站反爬方式,直接模拟用户请求数据(大多数情况下,也有针对selenium的反爬手段) 5.2 selenium实现 如上文所说,如果是用 requests 或者 scrapy爬虫发现有反爬措施...所以根据本文的案例分析,如果有爬虫需求时,将方法定格在某一个方法并非是一个很好的选择,大多情况下我们需要根据对应网站/app的特点以及具体需求,来综合判断,挑选出最合适的爬虫库!
Embassy是一个基于Lua的轻量级爬虫框架,可以方便地进行网页抓取和数据提取。它提供了简单易用的接口和丰富的功能,可以帮助开发者快速构建爬虫应用。...要使用Embassy进行爬虫,首先需要安装Embassy库。...可以通过Lua的包管理工具luarocks来安装Embassy,命令如下:luarocks install embassy图片安装完成后,在Lua脚本中引入Embassy库:local embassy...")引入Embassy库。...总结起来,Embassy是一个方便的爬虫框架,可以在Lua中进行网页抓取和数据提取。通过引入Embassy库,创建爬虫实例,设置爬取的入口URL和处理响应的回调函数,可以实现简单的爬虫功能。
所谓爬虫就是模拟客户端发送网络请求,获取网络响应,并按照一定的规则解析获取的数据并保存的程序。要说 Python 的爬虫必然绕不过 Requests 库。 ...1 简介 对于 Requests 库,官方文档是这么说的: Requests 唯一的一个非转基因的 Python HTTP 库,人类可以安全享用。 ...警告:非专业使用其他 HTTP 库会导致危险的副作用,包括:安全缺陷症、冗余代码症、重新发明轮子症、啃文档症、抑郁、头疼、甚至死亡。 这个介绍还是比较生动形象的,便不再多说。
我们首先了解一下 Urllib 库,它是 Python 内置的 HTTP 请求库,也就是说我们不需要额外安装即可使用,它包含四个模块: request:它是最基本的HTTP请求模块,可以用来模拟发送请求...只需要给库方法传入URL以及额外的参数,就可以模拟实现请求过程了。 error:异常处理模块,如果出现请求错误,我们可以捕获这些异常,然后进行修正。...运行爬虫的时候,经常会出现被封IP的情况,这时我们就需要使用ip代理来处理,urllib的IP代理的设置如下 ?...在开发爬虫过程中,对cookie的处理非常重要,urllib的cookie的处理如下 ?...create_unverified_context() # 添加到context参数里 response = urllib.request.urlopen(request, context = context) 总结 对于urllib库,
requests是使用Apache2 licensed 许可证的HTTP库。...上面写了一大堆,简单总结来说,如下: 简洁 支持HTTP连接和连接池,自动实现长连接 支持cookie 支持文件上传 支持响应内容的编码 支持国际化 1.2 安装 从以前学习的,可以知道这个库很容易安装...,在Mac下,打开终端,如下: # 查看已经安装的库 Aion.Liu $ pip list Package Version ---------- ------- meson 0.63.0...1.0.2 pypi 2.1 setuptools 63.2.0 xlrd 2.0.1 xlwt 1.3.0 xmltodict 0.13.0 # 安装requests库...62ebmN0nyfgetgvl2QP%2FN153uwXQAO3OlMRWkXOhpJKCGjt4Ug9FtOTOGzg' } 2.6 超时参数timeout 背景: 请求很久没有结果,网页一直在Loading,在爬虫中
本节中,我们就来介绍一下这些库的安装过程。 lxml 的安装 lxml 是 Python 的一个解析库,支持 HTML 和 XML 的解析,支持 XPath 解析方式,而且解析效率非常高。...lxml 是一个非常重要的库,后面的 Beautiful Soup、Scrapy 框架都需要用到此库,所以请一定安装成功。 5....这是因为这个包源代码本身的库文件夹名称就是 bs4,所以安装完成之后,这个库文件夹就被移入到本机 Python3 的 lib 库里,所以识别到的库文件名就叫作 bs4。...tesserocr 的安装 在爬虫过程中,难免会遇到各种各样的验证码,而大多数验证码还是图形验证码,这时候我们可以直接用 OCR 来识别。 1....例如,对于上图所示的验证码,我们可以使用 OCR 技术来将其转化为电子文本,然后爬虫将识别结果提交给服务器,便可以达到自动识别验证码的过程。
存储库的安装 上节中,我们介绍了几个数据库的安装方式,但这仅仅是用来存储数据的数据库,它们提供了存储服务,但如果想要和 Python 交互的话,还需要安装一些 Python 存储库,如 MySQL 需要安装...本节中,我们来说明一下这些存储库的安装方式。...验证安装 为了验证库是否已经安装成功,可以在命令行下测试一下。...PyMongo 的安装 在 Python 中,如果想要和 MongoDB 进行交互,就需要借助于 PyMongo 库,这里就来了解一下它的安装方法。 1....redis-py 的安装 对于 Redis 来说,我们要使用 redis-py 库来与其交互,这里就来介绍一下它的安装方法。 1.
BeautifulSoup 是一个可以从 HTML 或 XML 文件中提取数据的 Python 库,它能够将 HTML 或 XML 转化为可定位的树形结构,并提供了导航、查找、修改功能,它会自动将输入文档转换为...BeautifulSoup 支持 Python 标准库中的 HTML 解析器和一些第三方的解析器,默认使用 Python 标准库中的 HTML 解析器,默认解析器效率相对比较低,如果需要解析的数据量比较大或比较频繁...看一下主要解析器和它们的优缺点: 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...需要安装C语言库。...需要安装C语言库 html5lib BeautifulSoup(markup,"html5lib") 最好的容错性;以浏览器的方式解析文档;生成HTML5格式的文档。 速度慢;不依赖外部扩展。
前言 前面,我们实现了一个最基本的爬虫,但提取页面信息时使用的是正则表达式,这还是比较烦琐,而且万一有地方写错了,可能导致匹配失败,所以使用正则表达式提取页面信息多多少少还是有些不方便。...不用担心,这种解析库已经非常多,其中比较强大的库有 lxml、Beautiful Soup、pyquery 等,本章就来介绍这 3 个解析库的用法。...所以在做爬虫时,我们完全可以使用 XPath 来做相应的信息抽取。本节中,我们就来介绍 XPath 的基本用法。 1....后面会通过 Python 的 lxml 库,利用 XPath 进行 HTML 的解析。 3. 准备工作 使用之前,首先要确保安装好 lxml 库,若没有安装,可以参考第 1 章的安装过程。 4....''' html = etree.HTML(text) result = etree.tostring(html) print(result.decode('utf-8')) 这里首先导入 lxml 库的
虽然Python的标准库中 urllib2 模块已经包含了平常我们使用的大多数功能,但是它的 API 使用起来让人感觉不太好,而 Requests 自称 “HTTP for Humans”,说明使用更简洁方便...所以今天我们来重点了解下这个库。图片Requests是唯一的一个非转基因的 Python HTTP 库,Requests 继承了urllib2的所有特性。
newspaper库是一个主要用来提取新闻内容及分析的Python爬虫框架。此库适合抓取新闻网页。...操作简单易学,即使对完全没了解过爬虫的初学者也非常的友好,简单学习就能轻易上手,除此之外,使用过程你不需要考虑HTTP Header、IP代理,也不需要考虑网页解析,网页源代码架构等问题。...解析html 通过 requests 库获取文章 html 信息,用 newspaper 进行解析,如下所示: html = requests.get('https://www.wired.com/
为了更加方便地实现这些操作,就有了更为强大的库 requests,有了它,Cookies、登录验证、代理设置等操作都不是事儿。 接下来,让我们领略一下它的强大之处吧。 基本用法 1....准备工作 在开始之前,请确保已经正确安装好了 requests 库。如果没有安装,可以参考我之前的文章进行安装。 2....实例引入 urllib 库中的 urlopen 方法实际上是以 GET 方式请求网页,而 requests 中相应的方法就是 get 方法,是不是感觉表达更明确一些?...首先,需要安装 socks 这个库: pip3 install"requests[socks]" 然后就可以使用 SOCKS 协议代理了,示例如下: import requests proxies =
使用xpath得到老师的图片链接和简介信息,并且把图片保存下来,老师简介保存到文本中; 要求: 杨老师的信息图片...
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