如何用python獲取網上的全部電視劇

『壹』 怎樣用python獲取電影

實驗室這段時間要採集電影的信息，給出了一個很大的數據集，數據集包含了4000多個電影名，需要我寫一個爬蟲來爬取電影名對應的電影信息。

其實在實際運作中，根本就不需要爬蟲，只需要一點簡單的Python基礎就可以了。

前置需求：

Python3語法基礎

HTTP網路基礎

===================================

第一步，確定API的提供方。IMDb是最大的電影資料庫，與其相對的，有一個OMDb的網站提供了API供使用。這家網站的API非常友好，易於使用。

第二步，確定網址的格式。

第三步，了解基本的Requests庫的使用方法。

『貳』 使用Python，如何自動獲取百度網盤 分享的鏈接 裡面的文件夾（全部文件名）

只能獲取到 分享范圍內的文件名，至於不再分享范圍的獲取不到·····

『叄』 如何用Python做爬蟲

1）首先你要明白爬蟲怎樣工作。

想像你是一隻蜘蛛，現在你被放到了互聯「網」上。那麼，你需要把所有的網頁都看一遍。怎麼辦呢？沒問題呀，你就隨便從某個地方開始，比如說人民日報的首頁，這個叫initial pages，用$表示吧。

在人民日報的首頁，你看到那個頁面引向的各種鏈接。於是你很開心地從爬到了「國內新聞」那個頁面。太好了，這樣你就已經爬完了倆頁面（首頁和國內新聞）！暫且不用管爬下來的頁面怎麼處理的，你就想像你把這個頁面完完整整抄成了個html放到了你身上。

突然你發現， 在國內新聞這個頁面上，有一個鏈接鏈回「首頁」。作為一隻聰明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因為你已經看過了啊。所以，你需要用你的腦子，存下你已經看過的頁面地址。這樣，每次看到一個可能需要爬的新鏈接，你就先查查你腦子里是不是已經去過這個頁面地址。如果去過，那就別去了。

好的，理論上如果所有的頁面可以從initial page達到的話，那麼可以證明你一定可以爬完所有的網頁。

那麼在python里怎麼實現呢？
很簡單

import Queue

initial_page = "初始化頁"

url_queue = Queue.Queue()
seen = set()

seen.insert(initial_page)
url_queue.put(initial_page)

while(True): #一直進行直到海枯石爛
if url_queue.size()>0:
current_url = url_queue.get() #拿出隊例中第一個的url
store(current_url) #把這個url代表的網頁存儲好
for next_url in extract_urls(current_url): #提取把這個url里鏈向的url
if next_url not in seen:
seen.put(next_url)
url_queue.put(next_url)
else:
break

寫得已經很偽代碼了。

所有的爬蟲的backbone都在這里，下面分析一下為什麼爬蟲事實上是個非常復雜的東西——搜索引擎公司通常有一整個團隊來維護和開發。

2）效率
如果你直接加工一下上面的代碼直接運行的話，你需要一整年才能爬下整個豆瓣的內容。更別說Google這樣的搜索引擎需要爬下全網的內容了。

問題出在哪呢？需要爬的網頁實在太多太多了，而上面的代碼太慢太慢了。設想全網有N個網站，那麼分析一下判重的復雜度就是N*log(N)，因為所有網頁要遍歷一次，而每次判重用set的話需要log(N)的復雜度。OK，OK，我知道python的set實現是hash——不過這樣還是太慢了，至少內存使用效率不高。

通常的判重做法是怎樣呢？Bloom Filter. 簡單講它仍然是一種hash的方法，但是它的特點是，它可以使用固定的內存（不隨url的數量而增長）以O(1)的效率判定url是否已經在set中。可惜天下沒有白吃的午餐，它的唯一問題在於，如果這個url不在set中，BF可以100%確定這個url沒有看過。但是如果這個url在set中，它會告訴你：這個url應該已經出現過，不過我有2%的不確定性。注意這里的不確定性在你分配的內存足夠大的時候，可以變得很小很少。一個簡單的教程:Bloom Filters by Example

注意到這個特點，url如果被看過，那麼可能以小概率重復看一看（沒關系，多看看不會累死）。但是如果沒被看過，一定會被看一下（這個很重要，不然我們就要漏掉一些網頁了！）。 [IMPORTANT: 此段有問題，請暫時略過]

好，現在已經接近處理判重最快的方法了。另外一個瓶頸——你只有一台機器。不管你的帶寬有多大，只要你的機器下載網頁的速度是瓶頸的話，那麼你只有加快這個速度。用一台機子不夠的話——用很多台吧！當然，我們假設每台機子都已經進了最大的效率——使用多線程（python的話，多進程吧）。

3）集群化抓取
爬取豆瓣的時候，我總共用了100多台機器晝夜不停地運行了一個月。想像如果只用一台機子你就得運行100個月了...

那麼，假設你現在有100台機器可以用，怎麼用python實現一個分布式的爬取演算法呢？

我們把這100台中的99台運算能力較小的機器叫作slave，另外一台較大的機器叫作master，那麼回顧上面代碼中的url_queue，如果我們能把這個queue放到這台master機器上，所有的slave都可以通過網路跟master聯通，每當一個slave完成下載一個網頁，就向master請求一個新的網頁來抓取。而每次slave新抓到一個網頁，就把這個網頁上所有的鏈接送到master的queue里去。同樣，bloom filter也放到master上，但是現在master只發送確定沒有被訪問過的url給slave。Bloom Filter放到master的內存里，而被訪問過的url放到運行在master上的Redis里，這樣保證所有操作都是O(1)。（至少平攤是O(1)，Redis的訪問效率見:LINSERT – Redis)

考慮如何用python實現：
在各台slave上裝好scrapy，那麼各台機子就變成了一台有抓取能力的slave，在master上裝好Redis和rq用作分布式隊列。

代碼於是寫成

#slave.py

current_url = request_from_master()
to_send = []
for next_url in extract_urls(current_url):
to_send.append(next_url)

store(current_url);
send_to_master(to_send)

#master.py
distributed_queue = DistributedQueue()
bf = BloomFilter()

initial_pages = "www.renmingribao.com"

while(True):
if request == 'GET':
if distributed_queue.size()>0:
send(distributed_queue.get())
else:
break
elif request == 'POST':
bf.put(request.url)

好的，其實你能想到，有人已經給你寫好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub

4）展望及後處理
雖然上面用很多「簡單」，但是真正要實現一個商業規模可用的爬蟲並不是一件容易的事。上面的代碼用來爬一個整體的網站幾乎沒有太大的問題。

但是如果附加上你需要這些後續處理，比如

有效地存儲（資料庫應該怎樣安排）

有效地判重（這里指網頁判重，咱可不想把人民日報和抄襲它的大民日報都爬一遍）

有效地信息抽取（比如怎麼樣抽取出網頁上所有的地址抽取出來，「朝陽區奮進路中華道」），搜索引擎通常不需要存儲所有的信息，比如圖片我存來幹嘛...

及時更新（預測這個網頁多久會更新一次）

如你所想，這里每一個點都可以供很多研究者十數年的研究。雖然如此，
「路漫漫其修遠兮,吾將上下而求索」。

所以，不要問怎麼入門，直接上路就好了：）

『肆』 如何用Python爬取搜索引擎的結果

我選取的是爬取網路知道的html 作為我的搜索源數據，目前先打算做網頁標題的搜索，選用了 Python 的 scrapy 庫來對網頁進行爬取，爬取網頁的標題，url，以及html，用sqlist3來對爬取的數據源進行管理。
爬取的過程是一個深度優先的過程，設定四個起始 url ，然後維護一個資料庫，資料庫中有兩個表，一個 infoLib，其中存儲了爬取的主要信息：標題，url ，html；另一個表為urlLib，存儲已經爬取的url，是一個輔助表，在我們爬取每個網頁前，需要先判斷該網頁是否已爬過（是否存在urlLib中）。在數據存儲的過程中，使用了SQL的少量語法，由於我之前學過 MySQL ，這塊處理起來比較駕輕就熟。
深度優先的網頁爬取方案是：給定初始 url，爬取這個網頁中所有 url，繼續對網頁中的 url 遞歸爬取。代碼逐段解析在下面，方便自己以後回顧。
1.建一個 scrapy 工程：
關於建工程，可以參看這個scrapy入門教程，通過運行:

[python] view plain
scrapy startproject ***

在當前目錄下建一個scrapy 的項目，然後在 spiders 的子目錄下建立一個 .py文件，該文件即是爬蟲的主要文件，注意：其中該文件的名字不能與該工程的名字相同，否則，之後調用跑這個爬蟲的時候將會出現錯誤，見ImportError。
2.具體寫.py文件：

[python] view plain
import scrapy
from scrapy import Request
import sqlite3

class rsSpider(scrapy.spiders.Spider): #該類繼承自 scrapy 中的 spider
name = "" #將該爬蟲命名為 「知道」，在執行爬蟲時對應指令將為： scrapy crawl
#download_delay = 1 #只是用於控制爬蟲速度的，1s/次，可以用來對付反爬蟲
allowed_domains = ["..com"] #允許爬取的作用域
url_first = 'http://..com/question/' #用於之後解析域名用的短字元串
start_urls = ["http://..com/question/647795152324593805.html", #python
"http://..com/question/23976256.html", #database
"http://..com/question/336615223.html", #C++
"http://..com/question/251232779.html", #operator system
"http://..com/question/137965104.html" #Unix programing
] #定義初始的 url ，有五類知道起始網頁

#add database
connDataBase = sqlite3.connect(".db") #連接到資料庫「.db」
cDataBase = connDataBase.cursor() #設置定位指針
cDataBase.execute('''''CREATE TABLE IF NOT EXISTS infoLib
(id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,name text,url text,html text)''')
#通過定位指針操作資料庫，若.db中 infoLib表不存在，則建立該表，其中主鍵是自增的 id（用於引擎的docId）,下一列是文章的標題，然後是url，最後是html

#url dataBase
cDataBase.execute('''''CREATE TABLE IF NOT EXISTS urlLib
(url text PRIMARY KEY)''')
#通過定位指針操作資料庫，若.db中urlLib表不存在，則建立該表，其中只存了 url，保存已經爬過的url，之所以再建一個表，是猜測表的主鍵應該使用哈希表存儲的，查詢速度較快，此處其實也可以用一個外鍵將兩個表關聯起來

2. .py文件中的parse函數：

.py文件中的parse函數將具體處理url返回的 response，進行解析，具體代碼中說明：

[python] view plain
def parse(self,response):
pageName = response.xpath('//title/text()').extract()[0] #解析爬取網頁中的名稱
pageUrl = response.xpath("//head/link").re('href="(.*?)"')[0] #解析爬取網頁的 url，並不是直接使用函數獲取，那樣會夾雜亂碼
pageHtml = response.xpath("//html").extract()[0] #獲取網頁html

# judge whether pageUrl in cUrl
if pageUrl in self.start_urls:
#若當前url 是 start_url 中以一員。進行該判斷的原因是，我們對重復的 start_url 中的網址將仍然進行爬取，而對非 start_url 中的曾經爬過的網頁將不再爬取
self.cDataBase.execute('SELECT * FROM urlLib WHERE url = (?)',(pageUrl,))
lines = self.cDataBase.fetchall()
if len(lines): #若當前Url已經爬過
pass #則不再在資料庫中添加信息，只是由其為跟繼續往下爬
else: #否則，將信息爬入資料庫
self.cDataBase.execute('INSERT INTO urlLib (url) VALUES (?)',(pageUrl,))
self.cDataBase.execute("INSERT INTO infoLib (name,url,html) VALUES (?,?,?)",(pageName,pageUrl,pageHtml))
else: #此時進入的非 url 網頁一定是沒有爬取過的（因為深入start_url之後的網頁都會先進行判斷，在爬取，在下面的for循環中判斷）
self.cDataBase.execute('INSERT INTO urlLib (url) VALUES (?)',(pageUrl,))
self.cDataBase.execute("INSERT INTO infoLib (name,url,html) VALUES (?,?,?)",(pageName,pageUrl,pageHtml))

self.connDataBase.commit() #保存資料庫的更新

print "-----------------------------------------------" #輸出提示信息，沒啥用

for sel in response.xpath('//ul/li/a').re('href="(/question/.*?.html)'): #抓出所有該網頁的延伸網頁，進行判斷並對未爬過的網頁進行爬取
sel = "http://..com" + sel #解析出延伸網頁的url
self.cDataBase.execute('SELECT * FROM urlLib WHERE url = (?)',(sel,)) #判斷該網頁是否已在資料庫中
lines = self.cDataBase.fetchall()
if len(lines) == 0: #若不在，則對其繼續進行爬取
yield Request(url = sel, callback=self.parse)

『伍』 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。

『陸』 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

『柒』 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。

『捌』 用python爬取網頁數據

用python爬取網頁數據就三步，用scrapy（爬蟲框架）
1. 定義item類
2. 開發spider類
3. 開發pipeline
如果有不會的，可以看一看《瘋狂python講義》