Python在进行网页抓取时,有时会获取到经过gzip压缩后的数据(体积小,传输快),导致无法阅读和使用. 如图所示,为http原始报文.可以看到,header区域的“Content-Encoding: gzip”标明了正文是经过gzip压缩后的数据,而body区域蓝色框里面的数据即是gzip的数据源(至于body区域其它额外的字符,可能是一些辅助标记,这里不做关心). 至于为什么我们从浏览器打开网页时是可读的文字,是因为浏览器自动帮我们进行了解压. 那么,如何通过编程方式进行gzip解压呢?幸

很多时候我们想要获得网站的数据,但是网站并没有提供相应的API调用,这时候应该怎么办呢?还有的时候我们需要模拟人的一些行为,例如点击网页上的按钮等,又有什么好的解决方法吗?这些正是python和网页爬虫的应用场景.python是一种动态解释性语言,简单的语法和强大的库支持使得python在数据收集.数据分析.网页分析.科学计算等多个领域被广泛使用. 本文主要总结一下如何用python自己写一个简单的爬虫,以及可能出现的问题与解决方法. 首先介绍一下大概的思路,首先需要在程序中连接网站并发送GET

这篇文章主要分享一个python网页请求模块urllib2模块的简单封装代码. 原文转自:http://www.jbxue.com/article/16585.html 对python网页请求模块urllib2进行简单的封装.例子: #!/usr/bin/python #coding: utf-8 import base64 import urllib import urllib2 import time class SendRequest: ''' This class use to set

原文:http://www.52nlp.cn/python-网页爬虫-文本处理-科学计算-机器学习-数据挖掘 曾经因为NLTK的缘故开始学习Python,之后渐渐成为我工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是C/C++,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python.离开腾讯创业后,第一个作品课程图谱也是选择了Python系的Flask框架,渐渐的将自己的绝大部分工作交给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多

本文转载自:https://www.cnblogs.com/colipso/p/4284510.html 好文 mark http://www.52nlp.cn/python-%E7%BD%91%E9%A1%B5%E7%88%AC%E8%99%AB-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%A4%84%E7%90%86-%E7%A7%91%E5%AD%A6%E8%AE%A1%E7%AE%97-%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0-%E6%95%B0%E6%8

Python网页解析库:用requests-html爬取网页 1. 开始 Python 中可以进行网页解析的库有很多,常见的有 BeautifulSoup 和 lxml 等.在网上玩爬虫的文章通常都是介绍 BeautifulSoup 这个库,我平常也是常用这个库,最近用 Xpath 用得比较多,使用 BeautifulSoup 就不大习惯,很久之前就知道 Reitz 大神出了一个叫 Requests-HTML 的库,一直没有兴趣看,这回可算歹着机会用一下了. 使用 pip install req

1. 静态页面爬取 这类最简单啦,右键->查看页面源码时,想下载的信息都能够显示在这里,这时只需要直接down页面源码,代码如下: # Simple open web import urllib2 print urllib2.urlopen('http://stockrt.github.com').read() # With password? import urllib opener = urllib.FancyURLopener() print opener.open('http://use

最近学习python,为了巩固一下学过的知识,花了半天(主要还是因为自己正则表达式不熟)写了个小脚本来抓取一个网站上的投票信息,排名后进行输出. 抓取的网站网址是http://www.mudidi.net/topic-yinghuhuodong.html.我先在网站首页点了个查看源码,发现并没有下面的投票部分信息,颇为不解,咨询了一个PHP大牛同学,原来那部分是一个嵌套页面,有另外一个地址http://www.mudidi.net//toupiao/vote3.asp?id=2,真是才疏学浅,自

续上篇文章,网页抓取到手之后就是解析网页了. 在Python中解析网页的库不少,我最开始使用的是BeautifulSoup,貌似这个也是Python中最知名的HTML解析库.它主要的特点就是容错性很好,能很好地处理实际生活中各种乱七八糟的网页,而且它的API也相当灵活而且丰富. 但是我在自己的正文提取项目中,逐渐无法忍受BeautifulSoup了,主要是因为下面几个原因: 由于BeautifulSoup 3(当前的版本)依赖于Python内建的sgmllib.py,而sgmllib.py有好些

1,引言 最近一直在看Scrapy 爬虫框架,并尝试使用Scrapy框架写一个可以实现网页信息采集的简单的小程序.尝试过程中遇到了很多小问题,希望大家多多指教. 本文主要介绍如何使用Scrapy结合PhantomJS采集天猫商品内容,文中自定义了一个DOWNLOADER_MIDDLEWARES,用来采集需要加载js的动态网页内容.看了很多介绍DOWNLOADER_MIDDLEWARES资料,总结来说就是使用简单,但会阻塞框架,所以性能方面不佳.一些资料中提到了自定义DOWNLOADER_HAND

今天,又算是浪费了一天了.python爬虫,之前写过简单的版本,那个时候还不懂原理,现在算是收尾吧. 以前对网页爬虫不了解,感觉非常神奇,但是解开这面面纱,似乎里面的原理并不是很难掌握.首先,明白一个概念,HTTP协议,为什么叫超文本协议.超文本的概念,是所有的数据几乎都使用文本模式传输,包括文字,图像等,然后在一个网页中,需要做的是解析这些字符数据,并还原成原始的文件. 爬虫的概念,是以一个网页作为起点,从中发现更多的链接和数据信息,并依此以树形展开,可以想象成为一颗树,对每一个网页,需要按照

这是我最近接的一个小项目,花了是整整四天多时间. 任务是将http://www.examcoo.com/index/detail/mid/7网站下所有的试卷里的试题全部提取出来,首先按照题型进行分类,接着分析出题目的类型 类别 来源 出题时间等等信息,最终将这些信息转化到excel表格中,excel中的数据有着统一的格式.其中有些信息有关医学,故而需要自行了解. 由于仅仅是是为了完成最终的任务,故而没有使用什么爬虫框架之类的,也没有使用什么数据库来保存数据,尽量做到快速高效,因为你用的东西越多越

1.抓取目录页后用lxml进行页面解析,获取抓取列表 python3.6 urlparse模块变为urllib.parse 2.Python中有一个专门生成各类假数据的库:Faker 3.python类中函数调用要加self 基于OO方法,指向类自身的实例化,方便方法调用   4.网页编码问题 解码:decode("gbk") 编码:encode("utf-8")   5.回调函数 需要回调函数的场景: 进程池中任何一个任务一旦处理完了,就立即告知主进程:我好了额,

1.网站robots robotparser模块首先加载robots.txt文件,然后通过can_fetch()函数确定指定的用户代理是否允许访问网页. 2.识别网站技术 3.下载网页 使用urllib库,3.6没有urllib2 根据网页加载返回错误,进行重试,增强容错性 Requests库适合网页内容获取,及时性要求不高: scrapy库适合全站获取,实时性,速度要求较高. 4.user_agent 常见的User Agent Android Mozilla/5.0 (Linux; Andr

Python 有几种网页解析器? 1. 正则表达式 2.html.parser (Python自动) 3.BeautifulSoup(第三方)(功能比较强大) 是一个HTML/XML的解析器 4.lxml (第三方) BeautifulSoup 栗子: 地址:https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/download/ PyCharm安装方法 file → Settings → Project Interpreter(这一步需要你自己找一

转自:http://www.cnblogs.com/rzhang/archive/2011/12/29/python-html-parsing.html Python里常用的网页解析库有BeautifulSoup和lxml.html,其中前者可能更知名一点吧,熊猫开始也是使用的BeautifulSoup,但是发现它实在有几个问题绕不过去,因此最后采用的还是lxml:  1. BeautifulSoup太慢.熊猫原来写的程序是需要提取不定网页里的正文,因此需要对网页进行很多DOM解析工作,经过测试

首先要连接自己的数据库 import pymysql import requests #需要导入模块 db = pymysql.connect('localhost', 'root', '*********', 'mysql')#第三个是数据库密码,第四个是数据库名称 print("数据库连接成功!") print("---------------------------------------------------") r = requests.get(&quo

天气真的是越来越冷啦,有时候我们想翻看网页新闻,但是又冷的不想把手拿出来,移动鼠标翻看.这时候,是不是特别想电脑像讲故事一样,给我们念出来呢?人生苦短,我有python啊,试试用 Python 来朗读给你听吧. 网页转换成语音,步骤无外乎: 网页正文识别,获取到正文的文本内容: 文本转语音,通过接口将文本转换成语音文件: 语音文件的发声,即将语音文件读出: 1 网页正文识别 之所以用 Python,就是因为 Python 有着丰富的库,网页正文识别也不在话下.这里用 readability.go

Python中常用的压缩模块有zipfile.tarfile.gzip 1.zipfile模块的简单使用 import zipfile # 压缩 z1 = zipfile.ZipFile('zip_test', 'w') z1.write('src') z1.write('dst4') z1.close() # 解压缩 with zipfile.ZipFile('zip_test', 'r') as z2: print(z2.read('src').decode()) # 查看压缩包中src文件

from urllib import request import html.parser class zhuaqu(html.parser.HTMLParser): blogHtml = "" data = [] flag = 0 def getHtml(self): res = request.urlopen("http://www.cnblogs.com") self.blogHtml = res.read().decode('utf-8') def hand

解决问题:获取网页上的内容.特别是加载主框架后,再用AJAX获取数据生成内容的网页. PyQuery:可以像jQuery的py实现.你给他一个PyQuery一个HTML,他给你一个类似jQuery的操作.只能获取普通网页.AJAX的网页就无能为力. Ghost.py:一个封装Webkit(浏览器核心)的类库.就是模拟浏览器访问网页. 安装类库 pip install PyQuery pip install PySide pip install Ghost.py from ghost import