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如何利用python爬取文件數據

發布時間:2022-10-07 17:59:59

⑴ 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

⑵ python如何扒取數據

網路爬蟲(英語:web crawler),也叫網上蜘蛛(spider),是一種用來自動瀏覽萬維網的網路機器人。其目的一般為編纂網路索引。

這里提到的編纂網路索引,就是搜索引擎乾的事情。我們對搜索引擎並不陌生,Google、網路等搜索引擎可能每天都在幫我們快速獲得

信息。搜索引擎的工作過程是怎樣的呢?

首先,就是有網路爬蟲不斷抓取各個網站的網頁,存放到搜索引擎的資料庫;

接著,索引程序讀取資料庫的網頁進行清理,建立倒排索引;

最後,搜索程序接收用戶的查詢關鍵詞,去索引裡面找到相關內容,並通過一定的排序演算法(Pagerank等)把最相關最好的結果排在最前面呈現給用戶。

看上去簡簡單單的三個部分,卻構成了強大復雜的搜索引擎系統。而網路爬蟲是其中最基礎也很重要的一部分,它決定著搜索引擎數據的完整性和豐富性。我們也看到網路爬蟲的主要作用是獲取數據。

由此簡單地說,網路爬蟲就是獲取互聯網公開數據的自動化工具。

這里要強調一下,網路爬蟲爬取的是互聯網上的公開數據,而不是通過特殊技術非法入侵到網站伺服器獲取的非公開數據。

推薦學習《python教程》。

⑶ python抓取txt文件下的數據

import re

txt = open('txt文件名').read()
pt = re.compile('最短.*?(\d+)ms.*?最長.*?(\d+)ms.*?平均.*?(\d+)ms')
pt.findall(txt)
結果返回類似 [('3262', '3453', '3358'), ...]

⑷ Python如何從文件讀取數據

1.1 讀取整個文件

要讀取文件,需要一個包含幾行文本的文件(文件PI_DESC.txt與file_reader.py在同一目錄下)

PI_DESC.txt

3.1415926535
8979323846
2643383279
5028841971

file_reader.py

with open("PI_DESC.txt") as file_object:
contents = file_object.read()
print(contents)

我們可以看出,讀取文件時,並沒有使用colse()方法,那麼未妥善的關閉文件,會不會導致文件收到損壞呢?在這里是不會的,因為我們在open()方法前邊引入了關鍵字with,該關鍵字的作用是:在不需要訪問文件後將其關閉

1.2文件路徑

程序在讀取文本文件的時候,如果不給定路徑,那麼它會先在當前目錄下進行檢索,有時候我們需要讀取其他文件夾中的路徑,例如:

⑸ 如何利用python爬蟲獲取數據

python是一款應用非常廣泛的腳本程序語言,谷歌公司的網頁就是用python編寫。python在生物信息、統計、網頁製作、計算等多個領域都體現出了強大的功能。python和其他腳本語言如java、R、Perl一樣,都可以直接在命令行里運行腳本程序。工具/原料python;CMD命令行;windows操作系統方法/步驟1、首先下載安裝python,建議安裝2.7版本以上,3.0版本以下,由於3.0版本以上不向下兼容,體驗較差。2、打開文本編輯器,推薦editplus,notepad等,將文件保存成.py格式,editplus和notepad支持識別python語法。腳本第一行一定要寫上#!usr/bin/python表示該腳本文件是可執行python腳本如果python目錄不在usr/bin目錄下,則替換成當前python執行程序的目錄。3、編寫完腳本之後注意調試、可以直接用editplus調試。調試方法可自行網路。腳本寫完之後,打開CMD命令行,前提是python已經被加入到環境變數中,如果沒有加入到環境變數,請網路4、在CMD命令行中,輸入「python」+「空格」,即」python「;將已經寫好的腳本文件拖拽到當前游標位置,然後敲回車運行即可。

⑹ python怎麼爬取數據

根據你要抓取頁面的源碼欄位來進行爬取。根據對應的源碼找到你的需求數據,主要用到requests+BeautifulSoup,其中requests用於請求頁面,BeautifulSoup用於解析頁面。

⑺ python怎樣讀取txt文件的數據內容

我們使用python的時候經常需要讀取txt文件中的內容,那麼該如何讀取呢?下面我給大家分享一下。

⑻ Python爬蟲:如何在一個月內學會爬取大規模數

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。比如有人認為學爬蟲必須精通 Python,然後哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點,很久之後發現仍然爬不了數據;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。
1.學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程
2.了解非結構化數據的存儲
3.學習scrapy,搭建工程化爬蟲
4.學習資料庫知識,應對大規模數據存儲與提取
5.掌握各種技巧,應對特殊網站的反爬措施
6.分布式爬蟲,實現大規模並發採集,提升效率
- -
學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程
大部分Python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。
當然如果你需要爬取非同步載入的網站,可以學習瀏覽器抓包分析真實請求或者學習Selenium來實現自動化,這樣,知乎、時光網、貓途鷹這些動態的網站也可以迎刃而解。
- -
了解非結構化數據的存儲
爬回來的數據可以直接用文檔形式存在本地,也可以存入資料庫中。
開始數據量不大的時候,你可以直接通過 Python 的語法或 pandas 的方法將數據存為csv這樣的文件。
當然你可能發現爬回來的數據並不是干凈的,可能會有缺失、錯誤等等,你還需要對數據進行清洗,可以學習 pandas 包的基本用法來做數據的預處理,得到更干凈的數據。
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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。
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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。
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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。
- -
分布式Python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

⑼ 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

⑽ 怎麼用python爬取相關數據

以下代碼運行通過:

importrequests
frombs4importBeautifulSoup
importos


headers={
'User-Agent':"Mozilla/5.0(WindowsNT6.1;WOW64)AppleWebKit/537.1(KHTML,likeGecko)"
"Chrome/22.0.1207.1Safari/537.1"}
##瀏覽器請求頭(大部分網站沒有這個請求頭會報錯)
all_url='http://www.mzitu.com/all'
start_html=requests.get(all_url,headers=headers)
##使用requests中的get方法來獲取all_url的內容headers為請求頭
print(start_html.text)
##列印start_html
##concent是二進制的數據,下載圖片、視頻、音頻、等多媒體內容時使用concent
##列印網頁內容時使用text

運行效果:

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