『壹』 怎麼樣通過python實現爬蟲功能
推薦使用Requests + BeautifulSoup框架來寫爬蟲，Requests用來發送各種請求，BeautifulSoup用來解析頁面內容，提取數據。
當然Python也有一些現成的爬蟲庫，例如Scrapy,pyspider等。
『貳』 如何用Python爬蟲抓取網頁內容
首先,你要安裝requests和BeautifulSoup4,然後執行如下代碼.
importrequests
frombs4importBeautifulSoup
iurl='http://news.sina.com.cn/c/nd/2017-08-03/doc-ifyitapp0128744.shtml'
res=requests.get(iurl)
res.encoding='utf-8'
#print(len(res.text))
soup=BeautifulSoup(res.text,'html.parser')
#標題
H1=soup.select('#artibodyTitle')[0].text
#來源
time_source=soup.select('.time-source')[0].text
#來源
origin=soup.select('#artibodyp')[0].text.strip()
#原標題
oriTitle=soup.select('#artibodyp')[1].text.strip()
#內容
raw_content=soup.select('#artibodyp')[2:19]
content=[]
forparagraphinraw_content:
content.append(paragraph.text.strip())
'@'.join(content)
#責任編輯
ae=soup.select('.article-editor')[0].text
這樣就可以了
『叄』 Python使用requests進行爬蟲時返回<Response [999]>是怎麼回事如何解決
首先，你用post請求登錄了，所以第一個狀態碼是200，其次，你在第二個get請求裡面沒有設置cookie值，所以會被禁止訪問。
修改版如下
r=s.post(url=url,data=post_data,headers=headers)
html=s.get("target_url",cookies=r.cookies)
#當然，你也可以使用Session方法，這樣就不用每次都傳遞cookies參數，具體網路
『肆』 python爬蟲用什麼庫
以下是爬蟲經常用到的庫
請求庫
1. requests
requests庫應該是現在做爬蟲最火最實用的庫了，非常的人性化。有關於它的使用我之前也寫過一篇文章 一起看看Python之Requests庫 ，大家可以去看一下。
2.urllib3
urllib3是一個非常強大的http請求庫，提供一系列的操作URL的功能。
3.selenium
自動化測試工具。一個調用瀏覽器的 driver，通過這個庫你可以直接調用瀏覽器完成某些操作，比如輸入驗證碼。
對於這個庫並非只是Python才能用，像JAVA、Python、C#等都能夠使用selenium這個庫
4.aiohttp
基於 asyncio 實現的 HTTP 框架。非同步操作藉助於 async/await 關鍵字，使用非同步庫進行數據抓取，可以大大提高效率。
這個屬於進階爬蟲時候必須掌握的非同步庫。有關於aiohttp的詳細操作，可以去官方文檔：https://aiohttp.readthedocs.io/en/stable/
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解析庫
1、beautifulsoup
html 和 XML 的解析,從網頁中提取信息，同時擁有強大的API和多樣解析方式。一個我經常使用的解析庫，對於html的解析是非常的好用。對於寫爬蟲的人來說這也是必須掌握的庫。
2、lxml
支持HTML和XML的解析，支持XPath解析方式，而且解析效率非常高。
3、pyquery
jQuery 的 Python 實現，能夠以 jQuery 的語法來操作解析 HTML 文檔，易用性和解析速度都很好。
數據存儲
1、pymysql
官方文檔：https://pymysql.readthedocs.io/en/latest/
一個純 Python 實現的 MySQL 客戶端操作庫。非常的實用、非常的簡單。
2、pymongo
官方文檔：https://api.mongodb.com/python/
顧名思義，一個用於直接連接 mongodb 資料庫進行查詢操作的庫。
3、redismp
redis-mp是將redis和json互轉的工具；redis-mp是基於ruby開發，需要ruby環境，而且新版本的redis-mp要求2.2.2以上的ruby版本，centos中yum只能安裝2.0版本的ruby。需要先安裝ruby的管理工具rvm安裝高版本的ruby。
『伍』 python爬蟲需要什麼基礎
網頁知識
html，js,css，xpath這些知識，雖然簡單，但一定需要了解。 你得知道這些網頁是如何構成的，然後才能去分解他們.
HTTP知識
一般爬蟲你需要模擬瀏覽器的操作，才能去獲取網頁的信息
如果有些網站需要登錄，才能獲取更多的資料，你得去登錄，你得把登錄的賬號密碼進行提交
有些網站登錄後需要保存cookie信息才能繼續獲取更多資料
正則表達式
有了正則表達式才能更好的分割網頁信息，獲取我們想要的數據，所以正則表達式也是需要了解的.
一些重要的爬蟲庫
url,url2
beautiul Soup
資料庫
爬取到的數據我們得有個地方來保存，可以使用文件，也可以使用資料庫，這里我會使用mysql，還有更適合爬蟲的MongoDB資料庫，以及分布式要用到的redis 資料庫
爬蟲框架
PySpider和Scrapy這兩個爬蟲框架是非常NB的,簡單的爬蟲可以使用urllib與urllib2以及正則表達式就能完成，但高級的爬蟲還得用這兩個框架。 這兩個框架需要另行安裝。後面一起學習.
反爬蟲
有時候你的網站數據想禁止別人爬取，可以做一些反爬蟲處理操作。 打比方網路上就無法去查找淘寶上的數據，這樣就避開了搜索引擎的競爭，淘寶就可以搞自己的一套競價排名
分布式爬蟲
使用多個redis實例來緩存各台主機上爬取的數據。
爬蟲要學的東西還是挺多的，想把爬蟲玩得666，基本就是這些知識點吧！
『陸』 python爬蟲入門需要哪些基礎
現在之所以有這么多的小夥伴熱衷於爬蟲技術，無外乎是因為爬蟲可以幫我們做很多事情，比如搜索引擎、採集數據、廣告過濾等，以Python為例，Python爬蟲可以用於數據分析，在數據抓取方面發揮巨大的作用。
但是這並不意味著單純掌握一門Python語言，就對爬蟲技術觸類旁通，要學習的知識和規范還有喜很多，包括但不僅限於HTML 知識、HTTP/HTTPS 協議的基本知識、正則表達式、資料庫知識，常用抓包工具的使用、爬蟲框架的使用等。而且涉及到大規模爬蟲，還需要了解分布式的概念、消息隊列、常用的數據結構和演算法、緩存，甚至還包括機器學習的應用，大規模的系統背後都是靠很多技術來支撐的。
零基礎如何學爬蟲技術？對於迷茫的初學者來說，爬蟲技術起步學習階段，最重要的就是明確學習路徑，找准學習方法，唯有如此，在良好的學習習慣督促下，後期的系統學習才會事半功倍，游刃有餘。
用Python寫爬蟲，首先需要會Python，把基礎語法搞懂，知道怎麼使用函數、類和常用的數據結構如list、dict中的常用方法就算基本入門。作為入門爬蟲來說，需要了解 HTTP協議的基本原理，雖然 HTTP 規范用一本書都寫不完，但深入的內容可以放以後慢慢去看，理論與實踐相結合後期學習才會越來越輕松。關於爬蟲學習的具體步驟，我大概羅列了以下幾大部分，大家可以參考：
網路爬蟲基礎知識:
爬蟲的定義
爬蟲的作用
Http協議
基本抓包工具(Fiddler)使用
Python模塊實現爬蟲：
urllib3、requests、lxml、bs4 模塊大體作用講解
使用requests模塊 get 方式獲取靜態頁面數據
使用requests模塊 post 方式獲取靜態頁面數據
使用requests模塊獲取 ajax 動態頁面數據
使用requests模塊模擬登錄網站
使用Tesseract進行驗證碼識別
Scrapy框架與Scrapy-Redis：
Scrapy 爬蟲框架大體說明
Scrapy spider 類
Scrapy item 及 pipeline
Scrapy CrawlSpider 類
通過Scrapy-Redis 實現分布式爬蟲
藉助自動化測試工具和瀏覽器爬取數據：
Selenium + PhantomJS 說明及簡單實例
Selenium + PhantomJS 實現網站登錄
Selenium + PhantomJS 實現動態頁面數據爬取
爬蟲項目實戰：
分布式爬蟲+ Elasticsearch 打造搜索引擎
『柒』 python如何利用requests和bs4爬取圖片
目標網站網址呢？網址發出來我看一下
每個網站的HTML結構不一樣，解析代碼就不一樣，要針對不同的網站編寫不同的代碼
編寫爬蟲代碼前還要評估目標網站是否需要登錄，數據是否有加密等諸多問題
『捌』 python爬蟲是什麼
Python爬蟲是指在某種原因進行互聯網請求獲取信息
『玖』 如何學習python爬蟲
爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。 Python有很多應用的方向，比如後台開發、web開發、科學計算等等，但爬蟲對於初學者而
言更友好，原理簡單，幾行代碼就能實現基本的爬蟲，學習的過程更加平滑，你能體會更大的成就感。
掌握基本的爬蟲後，你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習，都會更得心應手。因為這個過程中，Python基本語法、庫的
使用，以及如何查找文檔你都非常熟悉了。
對於小白來說，爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。比如有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂 開始 HTMLCSS，結果入了前端的坑 ，瘁……
但掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據，其實非常容易實現，但建議你從 一開始就要有一個具體的目標。
在目標的驅動下，你的學習才會更加精準和高效。 那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成目標的過程中學到的。 這里給你一
條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。
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學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程
大部分爬蟲都是按 「發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取並儲存內容」 這樣的流程來進行，這其實也是模擬了我們使用瀏覽器
獲取網頁信息的過程。
Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等， 建議從requests+Xpath 開始 ，requests 負責連接網
站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。
如果你用過 BeautifulSoup，會發現 Xpath 要省事不少，一層一層檢查元素代碼的工作，全都省略了。這樣下來基本套路都差不多， 一
般的靜態網站根本不在話下，豆瓣、糗事網路、騰訊新聞等基本上都可以上手了 。
掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施
當然，爬蟲過程中也會經歷一些絕望啊，比如被網站封IP、比如各種奇怪的驗證碼、userAgent訪問限制、各種動態載入等等。
遇到這些反爬蟲的手段，當然還需要一些高級的技巧來應對，常規的比如 訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等等 。
往往網站在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者，這也為爬蟲提供了空間，掌握這些應對反爬蟲的技巧，絕大部分的網站已經難不到你了。
學習 scrapy，搭建工程化的爬蟲
掌握前面的技術一般量級的數據和代碼基本沒有問題了，但是在遇到非常復雜的情況，可能仍然會力不從心，這個時候，強大的 scrapy
框架就非常有用了。
scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲框架，它不僅能便捷地構建request，還有強大的 selector 能夠方便地解析 response，然而它最讓人
驚喜的還是它超高的性能，讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。
學會 scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲框架，你就基本具備爬蟲工程師的思維了。
學習資料庫基礎，應對大規模數據存儲
爬回來的數據量小的時候，你可以用文檔的形式來存儲，一旦數據量大了，這就有點行不通了。所以掌握一種資料庫是必須的，學習目前
比較主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以方便你去存儲一些非結構化的數據 ，比如各種評論的文本，圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在
Python中操作MongoDB。
因為這里要用到的資料庫知識其實非常簡單，主要是 數據如何入庫、如何進行提取 ，在需要的時候再學習就行。
分布式爬蟲，實現大規模並發採集
爬取基本數據已經不是問題了，你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。這個時候，相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字： 分布
式爬蟲 。
分布式這個東西，聽起來很恐怖， 但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作 ，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具 。
Scrapy 前面我們說過了，用於做基本的頁面爬取，MongoDB 用於存儲爬取的數據，Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列，也就是任務
隊列。
所以有些東西看起來很嚇人，但其實分解開來，也不過如此。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候，那麼你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架
構了，實現一些更加自動化的數據獲取。
你看，這一條學習路徑下來，你已然可以成為老司機了，非常的順暢。所以在一開始的時候，盡量不要系統地去啃一些東西，找一個實際
的項目（開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手），直接開始就好 。
『拾』 python網路爬蟲怎麼學習
現行環境下，大數據與人工智慧的重要依託還是龐大的數據和分析採集，類似於淘寶 京東 網路 騰訊級別的企業 能夠通過數據可觀的用戶群體獲取需要的數據，而一般企業可能就沒有這種通過產品獲取數據的能力和條件，想從事這方面的工作，需掌握以下知識：
1. 學習Python基礎知識並實現基本的爬蟲過程
一般獲取數據的過程都是按照 發送請求-獲得頁面反饋-解析並且存儲數據 這三個流程來實現的。這個過程其實就是模擬了一個人工瀏覽網頁的過程。
Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，我們可以按照requests 負責連接網站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。
2.了解非結構化數據的存儲
爬蟲抓取的數據結構復雜 傳統的結構化資料庫可能並不是特別適合我們使用。我們前期推薦使用MongoDB 就可以。
3. 掌握一些常用的反爬蟲技巧
使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等處理方式即可以解決大部分網站的反爬蟲策略。
4.了解分布式存儲
分布式這個東西，聽起來很恐怖，但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具就可以了。