引入 回顾requests实现数据爬取的流程 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应对象中的数据 进行持久化存储 其实,在上述流程中还需要较为重要的一步,就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析.因为大多数情况下的需求,我们都会指定去使用聚焦爬虫,也就是爬取页面中指定部分的数据值,而不是整个页面的数据.因此,本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式.至此,我们的数据爬取的流程可以修改为: 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应中的数据 数据解析

Requests+Xpath 爬取租房网站信息 [抓取]:参考前文 爬虫系列1:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/9451093.html [分页]:参考前文 爬虫系列2:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/10267721.html [保存]:参考前文 爬虫系列3:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/10270926.html [动态]:参考前文 爬虫系列4:https://ww

1. 什么是Requests? Requests是用Python语言编写的,基于urllib3来改写的,采用Apache2 Licensed 来源协议的HTTP库. 它比urllib更加方便,可以节约我们大量的工作,完全满足HTTP测试需求. 一句话---Python实现的简单易用的HTTP库. 2. 什么是Beausoup? Beautiful Soup提供一些简单的.python式的函数用来处理导航.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

上次写了爬取这个网站的程序,有一些地方不完善,而且爬取速度较慢,今天完善一下并开启多进程爬取,速度就像坐火箭.. # 需要的库 from lxml import etree import requests from multiprocessing import Pool # 请求头 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome

案例一: 重点: 1. 使用bs4 爬取 2. 数据写入本地 txt from bs4 import BeautifulSoup import requests url = "http://maoyan.com/board" header = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/77.0.3865.90 Safari

requests库是一个简介且简单的处理HTTP请求的第三方库 get()是获取网页最常用的方式,其基本使用方式如下 使用requests库获取HTML页面并将其转换成字符串后,需要进一步解析HTML页面格式,这里我们常用的就是beautifulsoup4库,用于解析和处理HTML和XML 下面这段代码便是爬取百度的信息并简单输出百度的界面信息 import requests from bs4 import BeautifulSoup r=requests.get('http://www.bai

爬取前戏 我们要知道利用selenium是非常无敌的,自我认为什么反爬不反爬都不在话下,但是今天我们为什么要用request+bs4爬取所有股票信息呢?因为他比较原始,因此今天的数据,爬取起来也是比较繁琐的!接下来让我们emmmm....你懂得 爬取步骤 第一步:获取股票代码 1)我们通过这个链接去网易看一下具体的股票信息,下面这个网页是乐视网的股票信息http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_300104.html#01b07 2)上海证券交易所的官方网

用到的主要知识点:requests.get 获取网页HTMLetree.HTML 使用lxml解析器解析网页xpath 使用xpath获取网页标签信息.图片地址request.urlretrieve 下载图片(注:该网站使用urlretrieve下载图片时,返回403错误.原因目前未知!) 改用 with as 下载图片:with open('文件地址及名字', 'wb') as f: f.write(res.content) 详细代码如下: #!/user/bin env python # a

最近突然得知之后的工作有很多数据采集的任务,有朋友推荐webmagic这个项目,就上手玩了下.发现这个爬虫项目还是挺好用,爬取静态网站几乎不用自己写什么代码(当然是小型爬虫了~~|). 好了,废话少说,以此随笔记录一下渲染网页的爬取过程 首先找到一个js渲染的网站,这里直接拿了学习文档里面给的一个网址,http://angularjs.cn/ 打开网页是这样的 查看源码是这样的 源码这么少,不用说肯定是渲染出来的了,随便搜了一条记录,果然源码里面找不到结果 那就开始解析网址了,从浏览器开发者工具

书接上文,前文最后提到将爬取的电影信息写入数据库,以方便查看,今天就具体实现. 首先还是上代码: # -*- coding:utf-8 -*- import requests import re import mysql.connector #changepage用来产生不同页数的链接 def changepage(url,total_page): page_group = ['https://www.dygod.net/html/gndy/jddy/index.html'] for i in

前言:因为自己还是python世界的一名小学生,还有很多路要走,所以本文以目的为向导,达到目的即可,对于那些我自己都没弄懂的原理,不做去做过多解释,以免误人子弟,大家可以网上搜索. 友情提示:本代码用到的网址仅供交流学习使用,如有不妥,请联系删除. 背景:自己有台电脑要给老爸用,老爷子喜欢看一些大片,但是家里网络环境不好,就想批量下载一些存到电脑里.但是目前大部分的网站都是这样的, 需要一个个地点进去,才能看到下载地址 如果我要下载100部电影,那肯定手都要点断了,于是便想把这些地址给爬取出来,

# requests+xpath+map爬取百度贴吧 # 目标内容:跟帖用户名,跟帖内容,跟帖时间 # 分解: # requests获取网页 # xpath提取内容 # map实现多线程爬虫 import requests from requests.exceptions import RequestException from lxml import etree import json from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool d

python爬虫-基础入门-爬取整个网站<3> 描述: 前两章粗略的讲述了python2.python3爬取整个网站,这章节简单的记录一下python2.python3的区别 python2.x 使用类库: >> urllib 库 >> urllib2 库 python3.x 使用的类库: >> urllib 库 变化: -> 在python2.x中使用import urllib2 ----- 对应的,在python3.x 中会使用import url

python爬虫-基础入门-爬取整个网站<2> 描述: 开场白已在<python爬虫-基础入门-爬取整个网站<1>>中描述过了,这里不在描述,只附上 python3 的代码. python3 脚本代码: #-*- coding: utf-8 -*- import urllib.request def baiduNet() : response = urllib.request.urlopen("http://www.baidu.com") netco

python爬虫-基础入门-爬取整个网站<1> 描述: 使用环境:python2.7.15 ,开发工具:pycharm,现爬取一个网站页面(http://www.baidu.com)所有数据. python代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import urllib2 def baiduNet() : request = urllib2.Request("http://www.baidu.com") response = urllib2.urlop

网站站点的背景调研 1. 检查 robots.txt 网站都会定义robots.txt 文件,这个文件就是给 网络爬虫 来了解爬取该网站时存在哪些限制.当然了,这个限制仅仅只是一个建议,你可以遵守,也可以不遵守.但对于一个良好的网民来说,最好还是遵守robots.txt 文件里面的限制. Q: 如何查看这个 robots.txt 文件? A: 你只需要在 目标网站站点域名 后面加上 robots.txt 即可. 举例:目标网站站点域名:http://www.aobosir.com/ .目标网站站

python爬取某个网站的图片并保存到本地 #coding:utf- import urllib import re import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('gb2312') #获取整个页面的数据 def getHtml (url): page = urllib.urlopen(url) html = page.read() return html #保存图片到本地 def getImg(html): reg = r'src="(.+?\.j

jsoup爬取某网站安全数据 package com.vfsd.net; import java.io.IOException; import java.sql.SQLException; import java.util.Map; import javax.servlet.ServletException; import javax.servlet.annotation.WebServlet; import javax.servlet.http.HttpServlet; import java

思路解析: 1.我们需要明确爬取数据的目的:为了按热度查看主播的在线观看人数 2.浏览网页源代码,查看我们需要的数据的定位标签 3.在代码中发送一个http请求,获取到网页返回的html(需要注意的是,许多网页都有反爬虫机制,所以需要在请求中添加user-agent,伪装成客户端访问) 4.对获取到的html进行分析,使用正则表达式提取我们需要的部分(需要注意的是要把主播名称和观看人数所在的块整个提取,分别提取的话如果网页设计不规律的话很难对应) 5.将得到的单个主播的数据存储在字典中,并把所有

数据保存本地 [抓取]:参考前文 爬虫系列1:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/9451093.html [分页]:参考前文 爬虫系列2:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/10267721.html [保存]:参考前文 爬虫系列3:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/10270926.html [动态]:参考前文 爬虫系列4:https://www.cnblogs.com/yiz

爬虫思路分析: 1. 观察小猪短租(北京)的网页 首页:http://www.xiaozhu.com/?utm_source=baidu&utm_medium=cpc&utm_term=PC%E6%A0%87%E9%A2%98&utm_content=pinzhuan&utm_campaign=BDPZ 选择“北京”,然后点“搜索小猪”,获取北京市的首页url:http://bj.xiaozhu.com/ 观察右侧详情,页面最下面有分页,点击第2.第3页观察url的变化 h