python抓取url

⑴ 怎麼用python從多個網址中爬取內容

在使用Python進行網頁內容爬取時，我們可以採用requests包和BeautifulSoup4包來完成基本的網頁數據抓取任務。requests包用於發送HTTP請求，而BeautifulSoup4則幫助我們解析HTML和XML文檔。這兩個工具結合使用，可以輕松地從網路上獲取和處理網頁信息。

然而，如果只是簡單地把抓取到的內容寫入Excel，那麼格式可能不太美觀。考慮到這一點，建議將抓取的數據寫入txt文件或xml文件。這兩種格式更易於讀取和編輯，且不會因為Excel的格式限制而影響數據展示。

如果確實需要將數據寫入Excel文件，可以考慮使用pandas包或openpyxl包。這兩個庫提供了更豐富的功能，能夠幫助我們更好地管理和展示數據。例如，pandas可以輕松地將數據轉換為DataFrame對象，方便進行數據分析和處理；而openpyxl則能提供更精細的Excel文件操作功能，如設置單元格樣式、合並單元格等。

使用這些工具時，首先需要安裝相應的庫。以pip為例，可以使用命令如pip install requests、pip install beautifulsoup4、pip install pandas或pip install openpyxl來安裝這些庫。

示例代碼如下：

python

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

from pandas import DataFrame

url = 'http://example.com'

response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

data = []

for item in soup.find_all('div', class_='item-class'):

title = item.find('h1').text

content = item.find('p').text

data.append([title, content])

df = DataFrame(data, columns=['Title', 'Content'])

df.to_excel('output.xlsx', index=False)

這段代碼展示了如何從指定URL獲取數據，並將其寫入Excel文件。當然，這只是一個基礎示例，實際應用中可能需要根據具體需求進行調整。

⑵ Python爬蟲 urllib庫

Python爬蟲中，urllib庫的主要功能和用途如下：

1. 發送HTTP請求：

   • GET請求：通過定義URL，使用urllib.request.urlopen方法發送GET請求，獲取伺服器的響應並讀取源碼。
   • POST請求：需要准備數據，將數據轉化為位元組形式並進行編碼，然後通過urllib.request.Request方法創建請求對象，並使用urlopen方法發送POST請求，同樣可以讀取並解碼響應內容。

2. 下載網路資源：

   • 使用urllib.request.urlretrieve方法，可以指定URL下載圖片、視頻等網路資源到本地。

3. 設置請求頭：

   • 使用urllib.request.build_opener和urllib.request.Handler類，可以設置特定的請求頭，如UserAgent，以模擬瀏覽器行為，避免被伺服器識別為爬蟲。

4. IP代理訪問：

   • 通過urllib.request.ProxyHandler和代理池，可以實現IP代理訪問，增加爬蟲的靈活性和匿名性。

5. 處理Cookie：

   • urllib.request庫提供了cookiejar功能，可以保存和讀取Cookie信息，處理動態Cookie問題。

6. 異常處理：

   • 在發送請求時，可能會遇到HTTPError等異常。可以捕獲這些異常，獲取錯誤原因、狀態碼和頭數據，進行相應的處理。

7. SSL驗證：

   • 在處理安全問題時，urllib.request允許忽略SSL驗證，或者指定證書以進行安全連接。通過context參數，可以控制SSL連接的行為，確保數據傳輸的安全性。

⑶ python如何獲取網頁script里的url

獲取方法如下：
def get_js_value(url):
page_source = requests.get(url, headers=headers).content.decode('utf8')
selector = etree.HTML(page_source)
script_content = selector.xpath('/html/head/script[3]/text()')[0]
context = js2py.EvalJs()
context.execute(script_content)