python獲得網頁內容_如何用python抓取網頁特定內容

『壹』 python如何提取網頁信息

requests庫+ 正則表達式/dom庫/xpath庫等

『貳』如何利用python爬取網頁內容

利用python爬取網頁內容需要用scrapy（爬蟲框架），但是很簡單，就三步

定義item類
開發spider類
開發pipeline

想學習更深的爬蟲，可以用《瘋狂python講義》

『叄』 python如何讀取網頁中的數據

用Beautiful Soup這類解析模塊：

Beautiful Soup 是用Python寫的一個HTML/XML的解析器，它可以很好的處理不規范標記並生成剖析樹(parse tree)；
它提供簡單又常用的導航(navigating)，搜索以及修改剖析樹的操作；
用urllib或者urllib2(推薦)將頁面的html代碼下載後，用beautifulsoup解析該html；

然後用beautifulsoup的查找模塊或者正則匹配將你想獲得的內容找出來，就可以進行相關處理了，例如：


html='<html><head><title>test</title></head><body><p>testbody</p></body></html>'
soup=BeautifulSoup(html)
soup.contents[0].name
#u'html'
soup.comtents[0].contents[0].name
#u'head'
head=soup.comtents[0].contents[0]
head.parent.name
#u'html'
head.next
#u'<title>test</title>

『肆』如何用python寫爬蟲來獲取網頁中所有的文章以及關鍵詞

所謂網頁抓取，就是把URL地址中指定的網路資源從網路流中讀取出來，保存到本地。
類似於使用程序模擬IE瀏覽器的功能，把URL作為HTTP請求的內容發送到伺服器端，然後讀取伺服器端的響應資源。

在Python中，我們使用urllib2這個組件來抓取網頁。
urllib2是Python的一個獲取URLs(Uniform Resource Locators)的組件。

它以urlopen函數的形式提供了一個非常簡單的介面。

最簡單的urllib2的應用代碼只需要四行。

我們新建一個文件urllib2_test01.py來感受一下urllib2的作用：

import urllib2
response = urllib2.urlopen('http://www..com/')
html = response.read()
print html

按下F5可以看到運行的結果：

我們可以打開網路主頁，右擊，選擇查看源代碼（火狐OR谷歌瀏覽器均可），會發現也是完全一樣的內容。

也就是說，上面這四行代碼將我們訪問網路時瀏覽器收到的代碼們全部列印了出來。

這就是一個最簡單的urllib2的例子。

除了"http:"，URL同樣可以使用"ftp:"，"file:"等等來替代。

HTTP是基於請求和應答機制的：

客戶端提出請求，服務端提供應答。

urllib2用一個Request對象來映射你提出的HTTP請求。

在它最簡單的使用形式中你將用你要請求的地址創建一個Request對象，

通過調用urlopen並傳入Request對象，將返回一個相關請求response對象，

這個應答對象如同一個文件對象，所以你可以在Response中調用.read()。

我們新建一個文件urllib2_test02.py來感受一下：

import urllib2
req = urllib2.Request('http://www..com')
response = urllib2.urlopen(req)
the_page = response.read()
print the_page

可以看到輸出的內容和test01是一樣的。

urllib2使用相同的介面處理所有的URL頭。例如你可以像下面那樣創建一個ftp請求。

req = urllib2.Request('ftp://example.com/')

在HTTP請求時，允許你做額外的兩件事。

1.發送data表單數據

這個內容相信做過Web端的都不會陌生，

有時候你希望發送一些數據到URL(通常URL與CGI[通用網關介面]腳本，或其他WEB應用程序掛接)。

在HTTP中,這個經常使用熟知的POST請求發送。

這個通常在你提交一個HTML表單時由你的瀏覽器來做。

並不是所有的POSTs都來源於表單，你能夠使用POST提交任意的數據到你自己的程序。

一般的HTML表單，data需要編碼成標准形式。然後做為data參數傳到Request對象。

編碼工作使用urllib的函數而非urllib2。

我們新建一個文件urllib2_test03.py來感受一下：

import urllib
import urllib2
url = 'http://www.someserver.com/register.cgi'
values = {'name' : 'WHY',
'location' : 'SDU',
'language' : 'Python' }
data = urllib.urlencode(values) # 編碼工作
req = urllib2.Request(url, data) # 發送請求同時傳data表單
response = urllib2.urlopen(req) #接受反饋的信息
the_page = response.read() #讀取反饋的內容

如果沒有傳送data參數，urllib2使用GET方式的請求。

GET和POST請求的不同之處是POST請求通常有"副作用"，

它們會由於某種途徑改變系統狀態(例如提交成堆垃圾到你的門口)。

Data同樣可以通過在Get請求的URL本身上面編碼來傳送。

import urllib2
import urllib
data = {}
data['name'] = 'WHY'
data['location'] = 'SDU'
data['language'] = 'Python'
url_values = urllib.urlencode(data)
print url_values
name=Somebody+Here&language=Python&location=Northampton
url = 'http://www.example.com/example.cgi'
full_url = url + '?' + url_values
data = urllib2.open(full_url)

這樣就實現了Data數據的Get傳送。

2.設置Headers到http請求

有一些站點不喜歡被程序（非人為訪問）訪問，或者發送不同版本的內容到不同的瀏覽器。

默認的urllib2把自己作為「Python-urllib/x.y」(x和y是Python主版本和次版本號,例如Python-urllib/2.7)，

這個身份可能會讓站點迷惑，或者乾脆不工作。

瀏覽器確認自己身份是通過User-Agent頭，當你創建了一個請求對象，你可以給他一個包含頭數據的字典。

下面的例子發送跟上面一樣的內容，但把自身模擬成Internet Explorer。

（多謝大家的提醒，現在這個Demo已經不可用了，不過原理還是那樣的）。

import urllib
import urllib2
url = 'http://www.someserver.com/cgi-bin/register.cgi'
user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)'
values = {'name' : 'WHY',
'location' : 'SDU',
'language' : 'Python' }
headers = { 'User-Agent' : user_agent }
data = urllib.urlencode(values)
req = urllib2.Request(url, data, headers)
response = urllib2.urlopen(req)
the_page = response.read()

以上就是python利用urllib2通過指定的URL抓取網頁內容的全部內容，非常簡單吧，希望對大家能有所幫助。

『伍』 python如何獲取網頁源碼中整個<body>的內容

一般是這樣，用request庫獲取html內容，然後用正則表達式獲取內容。比如：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
txt=requests.get("https://www.gov.cn/").text //抓取網頁
a=BeautifulSoup(txt,'html.parser') //構建解析器
print(a.body) //獲取內容，也可以是a.title或者其他的標記內容

『陸』 Python網頁解析庫：用requests-html爬取網頁

Python 中可以進行網頁解析的庫有很多，常見的有 BeautifulSoup 和 lxml 等。在網上玩爬蟲的文章通常都是介紹 BeautifulSoup 這個庫，我平常也是常用這個庫，最近用 Xpath 用得比較多，使用 BeautifulSoup 就不大習慣，很久之前就知道 Reitz 大神出了一個叫 Requests-HTML 的庫，一直沒有興趣看，這回可算歹著機會用一下了。

使用 pip install requests-html 安裝，上手和 Reitz 的其他庫一樣，輕松簡單：

這個庫是在 requests 庫上實現的，r 得到的結果是 Response 對象下面的一個子類，多個一個 html 的屬性。所以 requests 庫的響應對象可以進行什麼操作，這個 r 也都可以。如果需要解析網頁，直接獲取響應對象的 html 屬性：

不得不膜拜 Reitz 大神太會組裝技術了。實際上 HTMLSession 是繼承自 requests.Session 這個核心類，然後將 requests.Session 類里的 requests 方法改寫，返回自己的一個 HTMLResponse 對象，這個類又是繼承自 requests.Response,只是多加了一個 _from_response 的方法來構造實例：

之後在 HTMLResponse 里定義屬性方法 html，就可以通過 html 屬性訪問了,實現也就是組裝 PyQuery 來干。核心的解析類也大多是使用 PyQuery 和 lxml 來做解析，簡化了名稱，挺討巧的。

元素定位可以選擇兩種方式：

方法名非常簡單，符合 Python 優雅的風格，這里不妨對這兩種方式簡單的說明：

定位到元素以後勢必要獲取元素裡面的內容和屬性相關數據，獲取文本：

獲取元素的屬性：

還可以通過模式來匹配對應的內容：

這個功能看起來比較雞肋，可以深入研究優化一下，說不定能在 github 上混個提交。

除了一些基礎操作，這個庫還提供了一些人性化的操作。比如一鍵獲取網頁的所有超鏈接，這對於整站爬蟲應該是個福音，URL 管理比較方便：

內容頁面通常都是分頁的，一次抓取不了太多，這個庫可以獲取分頁信息：

結果如下：

通過迭代器實現了智能發現分頁，這個迭代器裡面會用一個叫 _next 的方法，貼一段源碼感受下：

通過查找 a 標簽裡面是否含有指定的文本來判斷是不是有下一頁，通常我們的下一頁都會通過下一頁或者載入更多來引導，他就是利用這個標志來進行判斷。默認的以列表形式存在全局： ['next','more','older'] 。我個人認為這種方式非常不靈活，幾乎沒有擴展性。 感興趣的可以往 github 上提交代碼優化。

也許是考慮到了現在 js 的一些非同步載入，這個庫支持 js 運行時，官方說明如下：

使用非常簡單，直接調用以下方法：

第一次使用的時候會下載 Chromium，不過國內你懂的，自己想辦法去下吧，就不要等它自己下載了。render 函數可以使用 js 腳本來操作頁面，滾動操作單獨做了參數。這對於上拉載入等新式頁面是非常友好的。

『柒』如何用python抓取網頁特定內容

Python用做數據處理還是相當不錯的，如果你想要做爬蟲，Python是很好的選擇，它有很多已經寫好的類包，只要調用，即可完成很多復雜的功能，此文中所有的功能都是基於BeautifulSoup這個包。
1 Pyhton獲取網頁的內容(也就是源代碼)
page = urllib2.urlopen(url)
contents = page.read()
#獲得了整個網頁的內容也就是源代碼 print(contents)
url代表網址，contents代表網址所對應的源代碼，urllib2是需要用到的包，以上三句代碼就能獲得網頁的整個源代碼
2 獲取網頁中想要的內容(先要獲得網頁源代碼，再分析網頁源代碼，找所對應的標簽，然後提取出標簽中的內容)

『捌』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

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