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1. 如何用python爬取網站數據

這里簡單介紹一下吧，以抓取網站靜態、動態2種數據為慧返拍例，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：

抓取網站靜態數據（數據在網頁源碼中）：以糗事網路網站數據為例

1.這里假設我們抓取的數據如下，主要包括用戶昵稱、內容、好笑數和評論數這4個欄位，如下：

對應的網頁源碼如下，包含我們所需要的數據：

2.對應網頁結構，主要代碼如下，很簡單，主要用到requests+BeautifulSoup，其中requests用於請求頁面，BeautifulSoup用於解析頁面：

程序運行截圖如下，已經成功爬取到數據：

抓取網站動態數據（數據不在網頁源碼中，json等文件中）：以人人貸網站數據為例

1.這里假設我們爬取的是債券數據，主要包括年利率世型、借款標題、期限、金額和進度這5個欄位信息，截圖如下：

打開網頁源碼中，可以發現數據不在網頁源碼中，按F12抓包分析時，才發現在一個json文件中，如下：

2.獲取到json文件的url後，我們就可以爬取對應數據了，這里使用的包與上面類似，因為是json文件，所以還用了json這個包（解析json），主要內容如下：

程序運行截圖如下，前羨已經成功抓取到數據：

至此，這里就介紹完了這2種數據的抓取，包括靜態數據和動態數據。總的來說，這2個示例不難，都是入門級別的爬蟲，網頁結構也比較簡單，最重要的還是要會進行抓包分析，對頁面進行分析提取，後期熟悉後，可以藉助scrapy這個框架進行數據的爬取，可以更方便一些，效率更高，當然，如果爬取的頁面比較復雜，像驗證碼、加密等，這時候就需要認真分析了，網上也有一些教程可供參考，感興趣的可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧。

2. python3 怎麼爬取新聞網站

需求：

從門戶網站爬取新聞，將新聞標題，作者，時間，內容保存到本地txt中。

用到的python模塊：

importre#正則表達式
importbs4#BeautifulSoup4解析模塊
importurllib2#網路訪問模塊
importNews#自己定義的新聞結構
importcodecs#解決編碼問題的關鍵，使用codecs.open打開文件
importsys#1解決不同頁面編碼問題

其中bs4需要自己裝一下，安裝方法可以參考：Windows命令行下pip安裝python whl包

程序：

#coding=utf-8
importre#正則表達式
importbs4#BeautifulSoup4解析模塊
importurllib2#網路訪問模塊
importNews#自己定義的新聞結構
importcodecs#解決編碼問題的關鍵，使用codecs.open打開文件
importsys#1解決不同頁面編碼問題

reload(sys)#2
sys.setdefaultencoding('utf-8')#3

#從首頁獲取所有鏈接
defGetAllUrl(home):
html=urllib2.urlopen(home).read().decode('utf8')
soup=bs4.BeautifulSoup(html,'html.parser')
pattern='http://w+.jia..com/article/w+'
links=soup.find_all('a',href=re.compile(pattern))
forlinkinlinks:
url_set.add(link['href'])

defGetNews(url):
globalNewsCount,MaxNewsCount#全局記錄新聞數量
whilelen(url_set)!=0:
try:
#獲取鏈接
url=url_set.pop()
url_old.add(url)

#獲取代碼
html=urllib2.urlopen(url).read().decode('utf8')

#解析
soup=bs4.BeautifulSoup(html,'html.parser')
pattern='http://w+.jia..com/article/w+'#鏈接匹配規則
links=soup.find_all('a',href=re.compile(pattern))

#獲取URL
forlinkinlinks:
iflink['href']notinurl_old:
url_set.add(link['href'])

#獲取信息
article=News.News()
article.url=url#URL信息
page=soup.find('div',{'id':'page'})
article.title=page.find('h1').get_text()#標題信息
info=page.find('div',{'class':'article-info'})
article.author=info.find('a',{'class':'name'}).get_text()#作者信息
article.date=info.find('span',{'class':'time'}).get_text()#日期信息
article.about=page.find('blockquote').get_text()
pnode=page.find('div',{'class':'article-detail'}).find_all('p')
article.content=''
fornodeinpnode:#獲取文章段落
article.content+=node.get_text()+'
'#追加段落信息

SaveNews(article)

printNewsCount
break
exceptExceptionase:
print(e)
continue
else:
print(article.title)
NewsCount+=1
finally:
#判斷數據是否收集完成
ifNewsCount==MaxNewsCount:
break

defSaveNews(Object):
file.write("【"+Object.title+"】"+"	")
file.write(Object.author+"	"+Object.date+"
")
file.write(Object.content+"
"+"
")

url_set=set()#url集合
url_old=set()#爬過的url集合

NewsCount=0
MaxNewsCount=3

home='http://jia..com/'#起始位置

GetAllUrl(home)

file=codecs.open("D:\test.txt","a+")#文件操作

forurlinurl_set:
GetNews(url)
#判斷數據是否收集完成
ifNewsCount==MaxNewsCount:
break

file.close()

新聞文章結構

#coding:utf-8
#文章類定義
classNews(object):
def__init__(self):
self.url=None
self.title=None
self.author=None
self.date=None
self.about=None
self.content=None

對爬取的文章數量就行統計。

3. 如何找到Python的官方網站

網路搜索python，有官方標志的就是。

如何找到Python的官方網站？可以閱讀相關書籍，不過，這類型的問題更直接的是直接搜索。中英文搜索都可以，網路搜索可以使用關鍵詞Python官方網站，如下圖所示，第二條記錄就是了，要注意的是，官方網站是帶「官方」字樣的，這是網路的信譽認證，詳細情況可通過網路官方了解。

相關拓展

Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum於1990年代初設計，作為一門叫作ABC語言的替代品。Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。

Python解釋器易於擴展，可以使用C或C++（或者其他可以通過C調用的語言）擴展新的功能和數據類型。Python也可用於可定製化軟體中的擴展程序語言。Python豐富的標准庫，提供了適用於各個主要系統平台的源碼或機器碼。

2021年10月，語言流行指數的編譯器Tiobe將Python加冕為最受歡迎的編程語言，20年來首次將其置於Java、C和JavaScript之上。

以上內容參考 網路-Python

4. Python的應用前景。

目前python被用的還是蠻多的，一些大公司如Google（實現web爬蟲和搜索引擎中的很多組件），Yahoo（管理討論組），NASA，YouTube（視頻分享服務大部分由Python編寫）等等對Python都很青睞。而國內的豆瓣可以說是給Python予千萬寵愛了，它的前台後台清一色的都是Python的身影。另外，我們計算機視覺這塊用的很頻繁的OpenCV也提供了Python的介面，網上還提供了不少Python的機器學習的庫（例如milk，scikit-learn，Pylearn2等），Deep learning的一個知名的Python的庫theano，自然語言處理的庫NLTK。此外，Python為數學、科學、工程和繪圖等提供了有趣的標准庫（例如，NumPy ，SciPy和matplotlib等），Python佔有的用戶群越來越廣。
通過網路大概了解了下python的應用領域，如：系統運維、科學計算、人工智慧、網路編程(如搜索引擎、爬蟲、伺服器編程)、web開發、雲計算系統、圖形化、教育等等等…………好吧，一堆看不懂的，只注意到了「爬蟲」、「科學計算」和「圖形化」三個關鍵詞，簡單理解就是爬數據、分析挖掘和圖形展示。
Python的應用
在數據爬蟲方面，利用rullib、requests、BeautifulSoup、re、Scrapy等模塊進行爬取想要的網站資料，如搜房、淘寶、京東、微信、今日頭條、中國知網、新浪、貼吧、金融界、電影論壇等等，真正的實現所見即所得。
在數據處理方面，利用Pandas、Numpy、Scipy、PyMVPA等模塊可以幫助你在計算巨型數組、矢量分析、神經網路等方面高效率完成工作。尤其是在教育科研方面，可以發揮出獨特的優勢。
在數據展示方面，利用ReportLab 、matplotlib、basemap 等模塊可以生成相應的統計圖表或地圖等。另外，利用PyOpenGl模塊，可以非常迅速的編寫出三維場景。
總之是集數據採集、分析、挖掘及展示等功能於一體，典型的萬金油。另外，如果是專業學習python，真是工資高得讓人羨慕，具體多少就不說了，感興趣的可以去查查。

5. 零基礎學python（1）——爬取房天下網站信息

一、認識網頁

       網頁分為三個部分：HTML(結構）、CSS（樣式）、JavaScript（功能）。

二、爬取網站信息入門

1、Soup = BeautifulSoup (html, 'lxml')，使用beautifulsoup來解析網頁。

2、使用 CSS selector來復制網頁元素的位置。

三、爬取房天下網站信息 

1、導入requests和beautifulsoup

2、定義函數spider_ftx，把所需要爬取的信息都定義出來

3、調用函數spider_ftx

4、翻頁爬取二手房信息

     由於每頁最多隻能顯示40條信息，觀察每一頁網址的變化規律，寫一個循環調用的語句，把全部100頁的信息全都爬取下來。

四、小結:

     目前只能爬取到網站的100頁信息，網站為了反爬，設置了可瀏覽的頁面量100。要想爬取網站的所有信息，可以通過分類去獲取，但是如何用python實現呢，請看下集。

6. python可以做到自動抓取互聯網上的新聞更新到網站嗎

理論上完全可以實現，相應的技術方案也是比較成熟的。不知道需要爬取的網站內容復雜不復雜的。目前我想到的方案是藉助爬蟲框架，數據存儲可利用mysql，mongodb之類的。打個比方，這是我用scrapy爬取詩詞網站的數據，臘純然後存儲到Mongodb中，就是缺少一部更新。

我們可以設定一個任務，任務可以是每1分鍾更新一下爬取數據，這樣就可以做到對應網站數據的更新，至於自身網站數據的更新，因為是客戶端發起的，所以，只要做到伺服器商數汪帶據更新了，客戶端就可以看到最新的數據，當然，需要注意相應的緩存技術的影響。

總的來說，爬取網站的數據然後更新到網站，是完全可以實現的。主要是看出於什麼的目的，以及爬輪陵咐取的網站的復雜性問題。