一.爬虫实例 1.原理:文本分析并提取信息——正则表达式. 2.实例目的:爬取熊猫TV某个分类下面主播的人气排行 分析网站结构 操作:F12查看HTML信息,Ctrl+Shift+C鼠标选取后找到对应的HTML. 3.步骤: 前奏: 1.明确目的(分析抓取目的确定抓取页面) 2.找到数据对应网页 3.分析网页的结构,找到数据所在标签的位置 执行: 4.模拟HTTP请求,向服务器发送请求,获取到服务器返回给我们的HTML 5.用正则表达式提取我们要的数据 ...... 4.代码 二. VSCode…

一.分析抓取目的确定抓取页面   #爬取主播人气排行 二.整理爬虫常规思路   爬虫前奏 明确目的 找到数据对应的网页 分析网页的结构找到数据所在的标签位置 模拟 HTTP 请求, 向服务器发送这个请求, 获取到服务器返回给我们的HTML 用正则表达式提取我们要的数据(名字,人数) 三. VSCode中调试代码   F5 启动 和vs 调试一样  BeautifulSoup , Scrapy 爬虫. 反爬虫.反反爬虫 ip 封 代理 ip库 五.数据提取层级分析及原则三.正则分析HTML.正则分…

Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 一.重要概念 二.爬虫反爬虫进化论…

说起python爬虫数据存储就不得不说到mongodb,现在我们来试一下scrapy操作mongodb 首先开启mongodb mongod --dbpath=D:\mongodb\db 开启服务后就可以进行使用, 还是接着上一卷在上进行修改: 来看下结果: 看到没有爬虫的完善就像个公式,不断嵌套…

一般爬虫都是用urllib包,requests包 配合正则.beautifulsoup等包混合使用,达到爬虫效果,不过有框架谁还用原生啊,现在我们来谈谈SCRAPY框架爬虫, 现在python3的兼容性上来了,SCRAPY不光支持python2版本了,有新的不用旧的,现在说一下让很多人望而止步的安装问题,很多人开始都安装不明白, 当前使用的版本是PYTHON3.5,安装时用PIP3 安装步骤: 1 安装wheel pip3 install wheel 2 安装twisted pip3 insta…

关系型数据库存储 关系型数据库是基于关系模型的数据库,而关系模型是通过二维表保存的,所以它的存储方式就是行列组成的表.每一列是一个字段,每一行是一条记录.表可以看作某个实体的集合,而实体之间存在联系,就需要表与表之间的关联关系来体现.例如 主键和外键的关联关系,多个表组成一个数据库,也就是关系型数据库. 关系型数据库有很多种.如SQLite.MySQL.Oracle.SQL Server.DB2等. 1.MySQL的存储 在python2中,连接MySQL的库大多是使用MySQLdb,但是此库的…

由于Python3合并URLib与URLlib2统一为URLlib,Python3将urlopen方法放在了urllib.request对象下. 官方文档:https://docs.python.org/3/library/urllib.request.html#module-urllib.request 在实现爬取网页过程中,屡次执行以下脚本: #coding:UTF-8 import random; import urllib.request;# 不推荐使用 import urllib ra…

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_113 我们知道在程序在执行 IO 密集型任务的时候,程序会因为等待 IO 而阻塞,而协程作为一种用户态的轻量级线程,可以帮我们解决这个问题.协程拥有自己的寄存器上下文和栈.协程调度切换时,将寄存器上下文和栈保存,在调度回来的时候,恢复先前保存的寄存器上下文和栈.因此协程能保留上一次调用时的状态,即所有局部状态的一个特定组合 说人话:说白了就是,当协程遇到io操作而阻塞时,立即切换到别的任务,如果操作完成则进行回调返回执行结果,…

我们一直都相信这样一种说法:协程是比多线程更高效的一种并发工作方式,它完全由程序本身所控制,也就是在用户态执行,协程避免了像线程切换那样产生的上下文切换,在性能方面得到了很大的提升.毫无疑问,这是颠扑不破的业界共识,是放之四海而皆准的真理. 但事实上,协程远比大多数人想象中的复杂,正因为协程的"用户态"特性,任务调度权掌握在撰写协程任务的人手里,而仅仅依赖async和await关键字远远达不到"调度"的级别,有时候反而会拖累任务效率,使其在任务执行效率上还不及&qu…

这是学习python爬虫练习很好的网站,强烈推荐! 地址http://www.heibanke.com/lesson/crawler_ex00/ 第一关猜数字 很简单,直接给出代码 import urllib.request as ur import re url='http://www.heibanke.com/lesson/crawler_ex00/' pat=re.compile(r'<h3>(\D+(\d+)\D*)</h3>') num='' while True: ne…

本文参考虫师python2实现简单爬虫功能,并增加自己的感悟. #coding=utf-8 import re import urllib.request def getHtml(url): page = urllib.request.urlopen(url) html = page.read() #print(type(html)) html = html.decode('UTF-8') #print(html) return html def getImg(html): reg = r'im…

刚开始学习Python,不愿意看基础,记忆不好,那些语法记不住,直接上个项目,这样比较深刻 刚好公司有个情况要查企业的信息,就想做个爬虫吧,有验证码的不愿意搞,那是个老大难问题,就选择了天眼查 过程都略了,直接写个结果吧,总结出来的步骤如下: 一.天眼查最大的障碍在于字体问题,这个网上都有介绍,大概意思就是说,在网页显示出来的某些字符,是天眼查自己的字体文件处理的. 比如汉字 坐  的utf-8的编码是 b'\\u5750'  ,但在天眼查的字体文件里,这个编码对应的汉字是  万 . 这样在页面…

一.分布式爬虫 前面我们了解Scrapy爬虫框架的基本用法 这些框架都是在同一台主机运行的 爬取效率有限 如果多台主机协同爬取 爬取效率必然成倍增长这就是分布式爬虫的优势 1. 分布式爬虫基本原理 1.1 分布式爬虫架构 Scrapy 单机爬虫中有一个本地爬取队列Queue 这个队列是利用 deque 模块实现的 如果新的 Request 生成就会放在队列里面 随后 Request被Scheduler调度 之后 Request 交给 Downloader 执行爬取 简单的调度架构如图 单主机爬虫…

思路 选定起始人 选一个关注数或者粉丝数多的大V作为爬虫起始点 获取粉丝和关注列表 通过知乎接口获得该大V的粉丝列表和关注列表 获取列表用户信息 获取列表每个用户的详细信息 获取每个用户的粉丝和关注 进一步对列表中的每个用户 获取他们的粉丝和关注列表实现递归爬取 起始点 https://www.zhihu.com/people/excited-vczh/answers 抓取信息 个人信息 关注列表 ajax请求 代码实现 ./items.py文件 # -*- coding: utf-8 -*-…

一.scrapy框架的使用 前面我们讲了pyspider 它可以快速的完成爬虫的编写 不过pyspider也有一些缺点 例如可配置化不高 异常处理能力有限对于一些反爬虫程度非常强的网站 爬取显得力不从心 1. scrapy框架介绍 scrapy是一个基于Twisted 的异步处理框架 是纯python实现的爬虫框架 架构清晰 模块之间耦合度低 可拓展性极强可以灵活完成各种需求 只需要定制开发几个模块 就可以轻松实现一个爬虫 1.1 架构介绍 可以分为如下几个部分 Engine 引擎 处理整个系统…

二.pyspider框架的使用 简介 pyspider是由国人binux 编写的强大的网络爬虫系统 github地址 : https://github.com/binux/pyspider 官方文档 http://docs.pyspider.org/ pyspider 带有强大的WebUI 脚本编辑器 任务监控器 项目管理器 以及结果处理器 支持多种数据库后端 多种消息队列 JavaScript渲染页面的爬取 使用起来非常方便 1.基本功能 提供可视化编写和调试爬虫爬虫项目管理能力支持多种后端数…

一.app爬取 前面都是介绍爬取Web网页的内容,随着移动互联网的发展,越来越多的企业并没有提供Web页面端的服务,而是直接开发了App,更多信息都是通过App展示的 App爬取相比Web端更加容易 反爬虫能力没有那么强,而且数据大多数是以JSON形式传递的 解析更加简单 在Web端 我们可以通过浏览器开发者工具 监听到各个网络请求和响应过程 在App端 查看内容就需要抓包软件例如 WireShark Fiddler Charles mitmproxy AnyProxy等 它们原理基本相同 可以…

一.代理池的维护 上面我们利用代理可以解决目标网站封IP的问题 在网上有大量公开的免费代理 或者我们也可以购买付费的代理IP但是无论是免费的还是付费的,都不能保证都是可用的 因为可能此IP被其他人使用来爬取同样的目标站点而被封禁或者代理服务器突然故障或者网络繁忙 一旦选用了一个不可用的代理,这势必会影响爬虫的工作效率 1.准备工作 需要安装Redis数据库并启动服务 另外还需要安装aiohttp.requests.redis-py.pyquery.flask库 redis数据库安装 下载地址 h…

非关系型数据库存储 NoSQL 全称 Not Only SQL 意为非SQL 泛指非关系型数据库.基于键值对 不需要经过SQL层解析 数据之间没有耦合性 性能非常高. 非关系型数据库可细分如下: 键值存储数据库: 代表有Redis.Voldemort.和Oracle BDB等. 列存储数据库:代表有Cassandra.HBase.和Riak等. 文档型数据库:代表有CouchDB.Mongodb等. 图形数据库:代表有Neo4J.InfoGrid.Infinite.Graph等. 对于爬虫的数据…

3.CSV文件存储 CSV 全称 Comma-Separated Values 中文叫做逗号分隔值或者字符分隔值,文件以纯文本形式存储表格数据.文件是一个字符序列 可以由任意数目的记录组成相当于一个结构化表的纯文本形式,它比Excel更加简洁,XLS文本是电子表格,包含文本,数值,公式和格式等内容,CSV都没有 就是特定的字符分隔纯文本,结构简单清晰. 3.1 写入 示例: import csv with open('data.csv','w') as csvfile: writer = csv…

二.Beautiful Soup 简介 就是python的一个HTML或XML的解析库 可以用它来很方便的从网页中提取数据 0.1 提供一些简单的 python式的函数来处理导航,搜索,修改分析树等功能, 它是一个工具箱,通过解析文档为用户提供需要抓取的数据,因为简单,所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用 0.2 自动将输入的文档转换为Unicode编码,输出文档转换为UTF-8编码,不需要考虑编码方式, 除非文档没有指定一个编码方式,这是你仅仅需要说明以下原始编码格式就可以了. 0.3…

安装python后 自带urllib库 模块篇 分为几个模块如下: 1. urllib.request 请求模块 2. urllib.parse 分析模块 3. urllib.error 异常处理模块 4. urllib.robotparser robots文本协议识别 用的比较少 方法篇 分为以下几种方法: urlopen() 示例: import urllib.request response = urllib.request.urlopen("https://www.python.org&…

""" this is a module,多行注释 """ import re from urllib import request # BeautifulSoup:解析数据结构 推荐库 Scrapy:爬虫框架 #爬虫,反爬虫,反反爬虫 #ip 封 #代理ip库 class Spider(): url='https://www.panda.tv/cate/lol' root_pattern='<div class="video-i…

爬虫常用库安装:…

xpath表达式 //x 表示向下查找n层指定标签,如://div 表示查找所有div标签 /x 表示向下查找一层指定的标签 /@x 表示查找指定属性的值,可以连缀如:@id @src [@属性名称="属性值"]表示查找指定属性等于指定值的标签,可以连缀 ,如查找class名称等于指定名称的标签  /text() 获取标签文本类容 [x] 通过索引获取集合里的指定一个元素 1.将xpath表达式过滤出来的结果进行正则匹配,用正则取最终内容最后.re('正则') xpath('//div…

此文已由作者张耕源授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 在最近发布的 Python 3.5 版本中,官方正式引入了 async/await关键字.在 asyncio [1] 标准库中实现了IO多路复用.原生协程(coroutine)与 事件循环(event loop),让人耳目一新,本文也尝试对 Python 3.5 新增加的原生协程 机制与asyncio标准库相关的内容做一个小结. IO多路复用与协程的引入,可以极大的提高高负载下程序的IO性能表现.几年前,…

通过几天的学习与尝试逐渐对python爬虫有了一些小小的心得,我们渐渐发现他们有很多共性,总是要去获取一系列的链接,读取网页代码,获取所需内容然后重复上面的工作,当自己运用的越来越熟练之后我们就会尝试着去总结一下爬虫的共性,试着去写个helper类以避免重复性劳动. 参考:用python爬虫抓站的一些技巧总结 zz 1.访问网站 #最简单的得到网页代码的方法 import urllib2 response = urllib2.urlopen("http://www.xx.com") p…

现在我们现在一个分机上引入一个SCRAPY的爬虫项目,要求数据存储在MONGODB中 现在我们需要在SETTING.PY设置我们的爬虫文件 再添加PIPELINE 注释掉的原因是爬虫执行完后,和本地存储完毕还需要向主机进行存储会给主机造成压力 设置完这些后,在MASTER主机开启REDIS服务,将代码复制放在其它主机中,注意操作系统类型以及配置 然后分别在各个主机上进行爬取,爬取速度加大并且结果不同 setting中加入这个可以保证爬虫不会被清空 设置这个决定重新爬取时队列是否清空,一般都用FA…

之前我们的爬虫都是单机爬取,也是单机维护REQUEST队列, 看一下单机的流程图: 一台主机控制一个队列,现在我要把它放在多机执行,会产生一个事情就是做重复的爬取,毫无意义,所以分布式爬虫的第一个难点出来了,共享请求队列,看一下架构: 三台主机由一个队列控制,意味着还需要一个主机来控制队列,我们一般来用REDIS来控制队列,形成如下分布式架构 从机抓取,存储主机负责控制队列 SCRAPY_REDIS这个插件解决了SCRAPY不能做分布式爬取的问题 它内部的CONNECTION.PY作为连接MAS…

之前我们使用scrapy爬取数据,用的存储方式是直接引入PYMYSQL,或者MYSQLDB,案例中数据量并不大,这种数据存储方式属于同步过程,也就是上一条语句执行完才能执行下一条语句,当数据量变大时,由于SCRAPY解析数据的速率远远大于数据存储入数据库的速度,以至于造成数据阻塞,可以理解为数据高并发的问题. 现在我们可以使用TWISTED里的功能,话不多说先在PIPELINE里引入类对象,来执行异步操作: 引入adbapi对象 第一步:在SETTINGS.py里设置数据库连接配置,做成数据异步…