1. python爬蟲源代碼沒有但檢查
python爬蟲源代碼沒有但檢查可以通過5個步驟進行解決。
1、提取列車Code和No信猜數侍息。
2、畢嫌找到url規律，根據Code和No變化實現多個網頁數據爬取穗吵。
3、使用PhantomJS模擬瀏覽器爬取源代碼。
4、用bs4解析源代碼，獲取所需的途徑站數據。
5、用csv庫存儲獲得的數據。
2. 如何通過網路爬蟲獲取網站數據
這里以python為例，簡單介紹一下如何通過python網路爬蟲獲取網站數據，主要分為靜態網頁數據的爬埋山差取和動態網頁數據的爬取，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：
靜態網頁數據
這里的數據都嵌套在網頁源碼中，所以直接requests網頁源碼進行解析就行，下面我簡單介紹一下，這里以爬取糗事網路上的數據為例：
1.首先，打開原網頁，如下，這里假設要爬取的欄位包括昵稱、內容、好笑數和評論數：
接著查看網頁源碼，如下，可以看的出來，所有的數據都嵌套在網頁中：
2.然後針對以上網頁結構，我們就可以直接編寫爬蟲代碼，解析網頁並提取出我們需要的數據了，測試代碼如下，非常簡單，主要用到requests+BeautifulSoup組合，其中requests用於獲取網頁源碼，BeautifulSoup用於解析網頁提取數據：
點擊運行這個程序，效果如下，已經成功爬取了到我們需要的數據：
動態網頁數據
這里的數據都沒有在網頁源碼中（所以直接請求頁面是獲取不到任何數據的），大部分情況下都是存儲在一唯唯個json文件中，只有在網頁更新的時候，才會載入數據，下面我簡單介紹一下這種方式，這里以爬取人人貸上面的數據為例：
1.首先，打開原網頁，如下，這里假設要爬取的數據包括年利率，借款標題，期限，金額和進度：
接著按F12調出開發者工具，依次點擊「Network」->「XHR」，F5刷新頁面，就可以找打動態載入的json文件，如下，也就是我們需要爬彎皮取的數據：
2.然後就是根據這個json文件編寫對應代碼解析出我們需要的欄位信息，測試代碼如下，也非常簡單，主要用到requests+json組合，其中requests用於請求json文件，json用於解析json文件提取數據：
點擊運行這個程序，效果如下，已經成功爬取到我們需要的數據：
至此，我們就完成了利用python網路爬蟲來獲取網站數據。總的來說，整個過程非常簡單，python內置了許多網路爬蟲包和框架（scrapy等），可以快速獲取網站數據，非常適合初學者學習和掌握，只要你有一定的爬蟲基礎，熟悉一下上面的流程和代碼，很快就能掌握的，當然，你也可以使用現成的爬蟲軟體，像八爪魚、後羿等也都可以，網上也有相關教程和資料，非常豐富，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。
3. python爬蟲 源碼
import os,requests
from bs4 import BeautifulSoup
headers ={
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:75.0) Gecko/20100101 Firefox/75.0'
}
for i in range(105,200):
try:
url = 'https://pvp.qq.com/web201605/herodetail/' + str(i) +'.shtml'
response = requests.get(url,headers)
response.encoding = 'gbk'
soup = BeautifulSoup(response.text,'html.parser')
# skill_name = soup.find('p','skill-name')
# skill_desc = soup.find('p','skill-desc')
# print(skill_name.text)
# print(skill_desc.text)
name = soup.find("h2", "cover-name").text
# print(name)
story = soup.find('div', 'pop-bd').text
if story =='\n':
print("\n沒有【%d】%s的故事！"%(i,name))
else:
story_ = story.replace('。' ,'。\n' )
story_ = story.replace('\n' ,'\t>>>' )
print(story_[0:30]+"...")
# os.mkdir('C:\\Users\\Crystal\\Desktop\\英雄故事2')
# os.mkdir('C:\\Users\\28459\\Desktop\\測試\\')
os.chdir('C:\\Users\\28459\\Desktop\\測試\\')
open('%s'%name + '.txt' ,'w').write(story_)
print('【%d】%s的故事已保存！'%(i,name))
print()
except AttributeError:
print("\n沒有編號為%d的英雄！"%i)
4. python鐖鉶浠ｇ爜鍦ㄥ摢閲屽啓python鐖鉶浠ｇ爜
鍏充簬python鐖鉶浠ｇ爜鍦ㄥ摢閲屽啓錛宲ython鐖鉶浠ｇ爜榪欎釜寰堝氫漢榪樹笉鐭ラ亾錛屼粖澶╂潵涓哄ぇ瀹惰В絳斾互涓婄殑闂棰橈紝鐜板湪璁╂垜浠涓璧鋒潵鐪嬬湅鍚э紒
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2銆佽風湅婧愮爜鐨剅eadme鏂囦歡錛岄噷闈浼氭湁璇存槑錛岃嫢浠ヤ笂閮芥病鏈夈
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5. Python爬蟲如何寫
Python的爬蟲庫其實很多，像常見的urllib，requests，bs4，lxml等，初始入門爬蟲的話，可以學習一下requests和bs4(BeautifulSoup)這2個庫，比較簡單，也易學習，requests用於請求頁面，BeautifulSoup用於解析頁面，下面我以這2個庫為基礎，簡單介紹一下Python如何爬取網頁靜態數據和網頁動態數據，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：
Python爬取網頁靜態數據
這個就很簡單，直接根據網址請求頁面就行，這里以爬取糗事網路上的內容為例：
1.這里假設我們要爬取的文本內容如下，主要包括昵稱、內容、好笑數和評論數這4個欄位：
打開網頁源碼，對應網頁結構如下，很簡單，所有欄位內容都可以直接找到：
2.針對以上網頁結構，我們就可以編寫相關代碼來爬取網頁數據了，很簡單，先根據url地址，利用requests請求頁面，然後再利用BeautifulSoup解析數據（根據標簽和屬性定位）就行，如下：
程序運行截圖如下，已經成功爬取到數據：
Python爬取網頁動態數據
很多種情況下，網頁數據都是動態載入的，直接爬取網頁是提取不到任何數據的，這時就需要抓包分析，找到動態載入的數據，一般情況下就是一個json文件（當然，也敬鏈譽可能是其他類型的文件，像xml等），然後請求解析這個json文件，就能獲取到我們需要的數據，這里以爬取人人貸上面的散標數據為例：
1.這里假設我們爬取的數據如下，主要包括年亮段利率，借款標題，期限，金額，進度這5個欄位：
2.按F12調出開發者工具，依次點擊「Network」->「XHR」，F5刷新頁面，就可以找到動態載入的json文件，具體信息如下：
3.接著，針對以上抓包分析，我們就可以編寫相關代碼來爬取數據了，基本思路和上面的靜態網頁差不多，先利用requests請求json，然後再利用python自帶的json包解析數據就行，如下：
程序運行截圖如下，已經成功獲取到數據：
至此，我們就完成了利用python來爬取網頁數據。總的來說，整個過程很簡單，requests和BeautifulSoup對於初學者來說，非常容易學習，也易掌握，可以學習使用一下，後期熟悉後，可以學習一下scrapy爬蟲框架，可以明顯提高開發效率，非常不錯，當然，網頁中要是有加密、驗證碼等，這個就需要自己好好琢磨，研究對策了，網上也有相關教程和資料，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分喚陸享的內容能對你上有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言。