python爬蟲系列教程

Ⅰ python爬蟲-35-scrapy實操入門，一文帶你入門，保姆級教程

如果在 windows 系統下，提示這個錯誤 MoleNotFoundError: No mole named 'win32api' ，那麼使用以下命令可以解決： pip install pypiwin32 。

示例如下：

命令：

示例如下：

創建完畢之後可以看下具體創建了什麼文件；

我們使用 pycharm 打開看下；

scrapy 爬蟲項目中每個文件的作用如下：

------ 「運維家」  ------

------ 「運維家」  ------

------ 「運維家」  ------

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Ⅱ python爬蟲怎麼做

大到各類搜索引擎，小到日常數據採集，都離不開網路爬蟲。爬蟲的基本原理很簡單，遍歷網路中網頁，抓取感興趣的數據內容。這篇文章會從零開始介紹如何編寫一個網路爬蟲抓取數據做告宏，然後會一步步逐漸完善爬蟲的抓取功能。

工具安裝

我們需要安裝python，python的requests和BeautifulSoup庫。我們用Requests庫用抓取網頁的內容，使用BeautifulSoup庫來從網頁中提取數據。

安裝python

運行pipinstallrequests

運行pipinstallBeautifulSoup

抓取網頁

完成必要工具安裝後，我們正式開始編寫我們的爬蟲。我們的第一個任務是要抓取所有豆瓣上的圖書信息。我們以/subject/26986954/為例，首先看看開如何抓取網頁的內容。

使用python的requests提供的get()方法我們可以非常簡單的獲取的指定網頁的內純冊容,代碼如下：

提取內容

抓取到網頁的內容後，我們要做的就是提取出我們想要的內容。在我們的第一個例子中，我們只需要提取書名。首先我們導入BeautifulSoup庫，使用BeautifulSoup我們可以非常簡單的提取網頁的特定內容。

連續抓取網頁

到目前為止，我們已經可以抓取單個網頁的內容了，現在讓我們看看如何抓取整個網站的內容。我們知道網頁之間是通過超鏈接互相連接在一起的，通過鏈接我們可以訪問整個網路。所以我們可以從每個頁面提取出包含指向其它網頁的鏈接，然後重復的對新鏈接進行抓取。

通過以上幾步我們就可以寫出一個最原始的爬蟲。在理解了爬蟲原理的基礎上，我們可以進一步對爬蟲進行完善。

寫過一個系列關於爬蟲的文章：/i6567289381185389064/。感興趣的可以前往查看。

Python基本環境的搭建，爬蟲的基本原理以及爬蟲的原型

Python爬蟲入門(第1部分)

如何使用BeautifulSoup對網頁內容進行提取

Python爬蟲入門(第2部分)

爬蟲運行時數據的存儲數據，以SQLite和MySQL作為示例

Python爬蟲入門(第3部分)

使用seleniumwebdriver對動態網頁進行抓取

Python爬蟲入門(第4部分)

討論了如何處理網站的反爬蟲策略

Python爬友如蟲入門(第5部分)

對Python的Scrapy爬蟲框架做了介紹，並簡單的演示了如何在Scrapy下進行開發

Python爬蟲入門(第6部分)

Ⅲ python爬蟲的工作步驟

當前處於一個大數據的時代，一般網站數據來源有二：網站用戶自身產生的數據和網站從其他來源獲取的數據，今天要分享的是如何從其他網站獲取你想要的數據。

目前最適合用於寫爬蟲的語言是python，python中最受歡迎的爬蟲框架是scrapy,本文圍繞scrapy來展開講解爬蟲是怎麼工作的。

1.如下圖所示，爬蟲從編寫的spider文件中的start_urls開始，這個列表中的url就是爬蟲抓取的第一個網頁，它的返回值是該url對應網頁的源代碼，我們可以用默認的parse(self,response)函數去列印或解析這個源代碼

2.我們獲取到源代碼之後，就可以從網頁源代碼中找到我們想要的信息或需要進一步訪問的url,提取信息這一步，scrapy中集成了xpath,正則(re),功能十分強大，提取到信息之後會通過yield進入到中間件當中。

中間件包括爬蟲中間件和下載中間件，爬蟲中間件主要用於設置處理爬蟲文件中的代碼塊，下載中間件主要用於判斷爬蟲進入網頁前後的爬取狀態，在此中間件中，你可以根據爬蟲的返回狀態去做進一步判斷。

最後我們將yield過來的item，即就是我們想要的數據會在pipeline.py文件中進行處理，存入資料庫，寫入本地文件，都可以在這里進行，另外，為了減少代碼冗餘，建議所有與設置參數有關的參數，都寫在settings.py中去

Ⅳ 如何入門 Python 爬蟲

Python入門程度的基礎很簡單：
1、簡單的python語法，不需要什麼很深的東西
2、請求庫用法（requests、aiohttp等）
3、簡單的抓包/摳URL
4、xpath、正則表達式的使用，且能在不用生成工具的情況下自己寫出語句提取數據
以上四點已經足夠讓你爬一些簡單的網站了，但僅僅是這個程度而已的話，就還沒那些傻瓜式爬蟲工具強呢。你還需要javaScript/Android/iOS逆向知識（核心，雜七雜八的那些這里不一一列舉，太多了），用於破加密請求參數、反爬等各種阻止你獲取到數據的東西。

Ⅳ 15《Python 原生爬蟲教程》爬蟲和反爬蟲

有的時候，當我們的爬蟲程序完成了，並且在本地測試也沒有問題，爬取了一段時間之後突然就發現報錯無法抓取頁面內容了。這個時候，我們很有可能是遇到了網站的反爬蟲攔截。

我們知道，網站一方面想要爬蟲爬取網站，比如讓搜索引擎爬蟲去爬取網站的內容，來增加網站的搜索排名。另一方面，由於網站的伺服器資源有限，過多的非真實的用戶對網站的大量訪問，會增加運營成本和伺服器負擔。

這是一種最基本的反爬蟲方式，網站運營者通過驗證爬蟲的請求頭的 User-agent,accep-enconding 等信息來驗證請求的發出宿主是不是真實的用戶常用瀏覽器或者一些特定的請求頭信息。

通過 Ajax，或 者javascript 來動態獲取和載入數據，加大爬蟲直接獲取數據的難度。

這個相信大多數讀者非常熟悉了吧，當我們輸錯多次密碼的時候，很多平台都會彈出各種二維碼讓我們識別，或者搶火車票的時候，會出現各種復雜的驗證碼，驗證碼是反爬蟲措施中，運用最廣，同時也是最有效直接的方式來阻止爬蟲的措施之一。

在識別到某些異常的訪問的時候，網站運營者會設置一個黑名單，把一些判定為爬蟲的IP進行限制或者封殺。

有些網站，沒有遊客模式，只有通過注冊後才可以登錄看到內容，這個就是典型的使用和碼賬號限制網站，一般可以用在網站用戶量不多，數據安全要求嚴格的網站中。

我們可以在請求頭中替換我們的請求媒介，讓網站誤認為是我們是通過移動端的訪問，運行下面的代碼後，當我們打開 hupu.html,我們會發現返回的是移動端的虎撲的頁面而不是網頁端的。

比如，我們可以設置一個隨機的間隔時間，來模擬用戶的行為，減少訪問的次數和頻率。 我們可以在我們爬蟲的程序中，加入如下的代碼，讓爬蟲休息3秒左右，再進行爬取，可以有效地避開網站的對爬蟲的檢測和識別。

代理就是通過訪問第三方的機器，然後通過第三方機器的 IP 進行訪問，來隱藏自己的真實IP地址。

由於第三方代理良莠不齊，而且不穩定，經常出現斷線的情況，爬取速度也會慢許多，如果對爬蟲質量有嚴格要求的話，不建議使用此種方法進行爬取。

可以通過動態的 IP 撥號喚御哪伺服器來變換 IP，也可以通過 Tor 代理伺服器來變換 IP。

反反爬蟲的策略，一直是在變換的，我們應該具體問題具體分析，通過不斷的試錯來完善我們的爬蟲爬取，千萬不要以為，爬蟲程序在本機調試之後，沒有問題，就可以高枕無憂了。拆山線上的問題，總是千變萬化，我們需要根據我們的具體反爬措施，來針對的寫一些反反爬蟲的代碼，這樣才能保證線上環境的萬無一失。

Ⅵ python爬蟲什麼教程最好

可以看這個教程：網頁鏈接
此教程 通過三個爬蟲案例來使學員認識Scrapy框架、了解Scrapy的架構、熟悉Scrapy各模塊。
此教程的大致內容：
1、Scrapy的簡介。
主要知識點：Scrapy的架構和運作流程。
2、搭建開發環境：
主要知識點：Windows及Linux環境下Scrapy的安裝。
3、Scrapy Shell以及Scrapy Selectors的使用。
4、使用Scrapy完成網站信息的爬取。
主要知識點：創建Scrapy項目(scrapy startproject)、定義提取的結構化數據(Item)、編寫爬取網站的 Spider 並提取出結構化數據(Item)、編寫 Item Pipelines 來存儲提取到的Item(即結構化數據)。

Ⅶ python爬蟲怎麼做

Ⅷ 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。

Ⅸ python網頁爬蟲教程

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，類似於神譽淘寶 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 負責連接網謹唯站，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 這三種工具游晌段就可以了。

Ⅹ python爬蟲入門教程

工具/材料

IELD(python 3.6.2)，windows 7

• 01

  首先打開IDLE,輸入import requests模塊，如果沒有報錯，就說明已經安裝了這個模塊，請跳過此步驟；如果報錯，先打開命令行，win+r，彈出運行窗口，然後輸入cmd，點擊確定即可。

• 02

  然後輸入pip3 install requests 安裝模塊即可

• 03

  然後在IDLE窗口中輸入如下圖所示的命令

• 04

  在瀏覽器中輸入https://nan.sogou.com/，就可以打開網頁，這時點擊滑鼠右鍵，然後點擊查看網頁源代碼，就可以發現，列印的結果和在瀏覽器中看到的源代碼是一樣的