最近学了一段时间的Python,想写个爬虫,去网上找了找,然后参考了一下自己写了一个爬取给定页面的爬虫. Python的第三方库特别强大,提供了两个比较强大的库,一个requests, 另外一个BeautifulSoup,这两个库目前只是会用,其他的还不太了解,网上给了一个BeautifulSoup文档的链接,特别方便,不会的直接查(中文版的),还有一个关于requests的. 在使用这些第三方库之前要导入 import requests from bs4 import BeautifulSou

前言 这篇博客写的是实现的一个爬取腾讯新闻首页所有的新闻及其所有评论的爬虫.选用Python的Scrapy框架.这篇文章主要讨论使用Chrome浏览器的开发者工具获取新闻及评论的来源地址. Chrome的开发者工具(或Firefox的web控制台)是个很有用的工具,你可以通过它清楚的看到你在访问一个网站的过程中浏览器发送了哪些信息,接收了哪些信息.而在我们编写爬虫的时候,就需要知道我们需要爬取的内容来自哪里,来自哪个链接. 正文 腾讯新闻首页上的新闻有三种链接格式 一种是:https://new

昨晚没事写的爬取腾讯新闻代码,在此贴出,可以参考完善. # -*- coding: utf-8 -*- import json from scrapy import Spider from scrapy.http import Request from scrapy.http import Response from scrapy.http import FormRequest from scrapy.selector import Selector from bs4 import Beauti

所谓爬取其实就是获取链接的内容保存到本地.所以爬之前需要先知道要爬的链接是什么. 要爬取的页面是这个:http://findicons.com/pack/2787/beautiful_flat_icons 里面有很多不错的图标,目标就是把这些文件图片爬下来,保存成本地图片. 用python3怎么做呢? 第一步:获取要爬取的母网页的内容 import urllib.request import re url = "http://findicons.com/pack/2787/beautiful_f

准备工作:安装requests和BeautifulSoup4.打开cmd,输入如下命令 pip install requests pip install BeautifulSoup4 打开我们要爬取的页面,这里以新浪新闻为例,地址为:http://news.sina.com.cn/china/ 按F12打开开发人员工具,点击左上角的图片,然后再页面中点击你想查看的元素: 我点击了新闻标题处的元素,查看到该元素为class=news-item的元素: 在这里,我们要获取新闻的时间,标题和链接,查看

安装scrapy不再赘述, 在控制台中输入scrapy startproject tencent 创建爬虫项目名字为 tencent 接着cd tencent 用pycharm打开tencent项目 构建item文件 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 # -*- coding: utf-8 -*-   # Define here the models for your scraped items #

Python3从零开始爬取今日头条的新闻[一.开发环境搭建] Python3从零开始爬取今日头条的新闻[二.首页热点新闻抓取] Python3从零开始爬取今日头条的新闻[三.滚动到底自动加载] Python3从零开始爬取今日头条的新闻[四.模拟点击切换tab标签获取内容] Python3从零开始爬取今日头条的新闻[五.解析头条视频真实播放地址并自动下载] 所谓爬虫,就是通过编程的方式自动从网络上获取自己所需的资源,比如文章.图片.音乐.视频等多媒体资源.通过一定的方式获取到html的内容,再通过

Python3:爬取新浪.网易.今日头条.UC四大网站新闻标题及内容 以爬取相应网站的社会新闻内容为例: 一.新浪: 新浪网的新闻比较好爬取,我是用BeautifulSoup直接解析的,它并没有使用JS异步加载,直接爬取就行了. ''' 新浪新闻:http://news.sina.com.cn/society/ Date:20180920 Author:lizm Description:获取新浪新闻 ''' import requests from bs4 import BeautifulSou

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前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 易某某 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 一.前提条件 安装了Fiddler了(用于抓包分析) 谷歌或火狐浏览器 如果是谷歌浏览器,还需要给谷歌浏览器安装一个SwitchyOmega插件,用于

简单的scrapy实战:爬取腾讯招聘北京地区的相关招聘信息 简单的scrapy实战:爬取腾讯招聘北京地区的相关招聘信息 系统环境:Fedora22(昨天已安装scrapy环境) 爬取的开始URL:http://hr.tencent.com/position.php?lid=2156 target:爬取职位名称.职位类别.人数.地点.发布时间 如下 ①创建项目 scrapy startproject hrtencent 然后cd hrtencent ②修改items.py # -*- coding

使用python爬虫,批量爬取抖音app视频(requests+Fiddler+appium) - 北平吴彦祖 - 博客园 https://www.cnblogs.com/stevenshushu/p/9635097.html 抖音很火,楼主使用python随机爬取抖音视频,并且无水印下载,人家都说天下没有爬不到的数据,so,楼主决定试试水,纯属技术爱好,分享给大家.. 1.楼主首先使用Fiddler4来抓取手机抖音app这个包,具体配置的操作,网上有很多教程供大家参考. 上面得出抖音的视频的u

一.本文编写缘由 很久没有写过爬虫,已经忘得差不多了.以爬取p站图片为着手点,进行爬虫复习与实践. 欢迎学习Python的小伙伴可以加我扣群86七06七945,大家一起学习讨论 二.获取网页源码 爬取网页数据的过程主要用到request库,一个简单的网页爬虫实现过程大致可以分为一下步骤: 指定爬取url 发起爬取请求 存储爬取数据 下面以爬取pixiv网站为例,获取pixiv网站首页源码并存储到pixiv1.html文件中. import requests if __name__ == "__m

一 下载phantomjs,把phantomjs.exe的文件路径加到环境变量中,也可以phantomjs.exe拷贝到一个已存在的环境变量路径中,比如我用的anaconda,我把phantomjs.exe文件加入到了Anaconda3这个文件夹中(Anaconda3已加入环境变量) 二 pip安装selenium+BeautifulSoup+phantomjs 命令pip install selenium,anaconda中已有BeautifulSoup,不用管 三 爬取数据,目标是爬取新浪新

1.urllib和urllib2区别实例 urllib和urllib2都是接受URL请求相关模块,但是提供了不同的功能,两个最显著的不同如下: urllib可以接受URL,不能创建设置headers的Request类实例,urlib2可以. url转码 https://www.baidu.com/s?wd=%E5%AD%A6%E7%A5%9E python字符集解码加码过程: 2.爬虫GET提交实例 #coding:utf-8 import urllib #负责url编码处理 import ur

使用 selenium 爬取动态加载内容 开启中间件 DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { 'wangyiPro.middlewares.WangyiproDownloaderMiddleware': 543, } 在爬虫文件中 创建 浏览器对象 使用 爬虫文件的 init 方法 def __init__(self): self.bro = webdriver.Chrome(executable_path=r'C:\Users\old-boy\Desktop\爬虫+数据\爬虫_d

scrapy爬取二级页面的内容 1.定义数据结构item.py文件 # -*- coding: utf-8 -*- ''' field: item.py ''' # Define here the models for your scraped items # # See documentation in: # https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy class TupianprojectItem(scra

一.网址分析 查阅了网上的大部分资料,大概都是通过抓包获取.但是抓包有点麻烦,尝试了F12,也可以获取到评论.以电视剧<在一起>为例子.评论最底端有个查看更多评论猜测过去应该是 Ajax 的异步加载. 网上的大部分都是构建评论的网址,通过 requests 获取,正则表达式进行数据处理.本文也利用该方法进行数据处理,其实利用 scrapy 会更简单. 根据前辈给出的经验,顺利找到了评论所在的链接. 在新标签中打开,该网址的链接. 评论都在"content":"xx