㈠ 如何通过网络爬虫获取网站数据
这里以python为例，简单介绍一下如何通过python网络爬虫获取网站数据，主要分为静态网页数据的爬埋山差取和动态网页数据的爬取，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
静态网页数据
这里的数据都嵌套在网页源码中，所以直接requests网页源码进行解析就行，下面我简单介绍一下，这里以爬取糗事网络上的数据为例：
1.首先，打开原网页，如下，这里假设要爬取的字段包括昵称、内容、好笑数和评论数：
接着查看网页源码，如下，可以看的出来，所有的数据都嵌套在网页中：
2.然后针对以上网页结构，我们就可以直接编写爬虫代码，解析网页并提取出我们需要的数据了，测试代码如下，非常简单，主要用到requests+BeautifulSoup组合，其中requests用于获取网页源码，BeautifulSoup用于解析网页提取数据：
点击运行这个程序，效果如下，已经成功爬取了到我们需要的数据：
动态网页数据
这里的数据都没有在网页源码中（所以直接请求页面是获取不到任何数据的），大部分情况下都是存储在一唯唯个json文件中，只有在网页更新的时候，才会加载数据，下面我简单介绍一下这种方式，这里以爬取人人贷上面的数据为例：
1.首先，打开原网页，如下，这里假设要爬取的数据包括年利率，借款标题，期限，金额和进度：
接着按F12调出开发者工具，依次点击“Network”->“XHR”，F5刷新页面，就可以找打动态加载的json文件，如下，也就是我们需要爬弯皮取的数据：
2.然后就是根据这个json文件编写对应代码解析出我们需要的字段信息，测试代码如下，也非常简单，主要用到requests+json组合，其中requests用于请求json文件，json用于解析json文件提取数据：
点击运行这个程序，效果如下，已经成功爬取到我们需要的数据：
至此，我们就完成了利用python网络爬虫来获取网站数据。总的来说，整个过程非常简单，python内置了许多网络爬虫包和框架（scrapy等），可以快速获取网站数据，非常适合初学者学习和掌握，只要你有一定的爬虫基础，熟悉一下上面的流程和代码，很快就能掌握的，当然，你也可以使用现成的爬虫软件，像八爪鱼、后羿等也都可以，网上也有相关教程和资料，非常丰富，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
㈡ python，求一个简单的selenium+re的网页源码爬取
网页爬取不一定要用Selenium，Selenium是为了注入浏览器获取点击行为的调试工具，如果网页无需人工交互就可以抓取，不建议你使用selenium。要使用它，你需要安装一个工具软件，使用Chrome浏览器需要下载chromedriver.exe到system32下，如使用firefox则要下载geckodriver.exe到system32下。下面以chromedriver驱动chrome为例：
#-*-coding:UTF-8-*-
fromseleniumimportwebdriver
frombs4importBeautifulSoup
importre
importtime
if__name__=='__main__':
options=webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument('user-agent="Mozilla/5.0(Linux;Android4.0.4;GalaxyNexusBuild/IMM76B)AppleWebKit/535.19(KHTML,likeGecko)Chrome/18.0.1025.133MobileSafari/535.19"')
driver=webdriver.Chrome()
driver.get('url')#你要抓取网络文库的URL，随便找个几十页的替换掉
html=driver.page_source
bf1=BeautifulSoup(html,'lxml')
result=bf1.find_all(class_='rtcspage')
bf2=BeautifulSoup(str(result[0]),'lxml')
title=bf2.div.div.h1.string
pagenum=bf2.find_all(class_='size')
pagenum=BeautifulSoup(str(pagenum),'lxml').span.string
pagepattern=re.compile('页数：(d+)页')
num=int(pagepattern.findall(pagenum)[0])
print('文章标题：%s'%title)
print('文章页数：%d'%num)
whileTrue:
num=num/5.0
html=driver.page_source
bf1=BeautifulSoup(html,'lxml')
result=bf1.find_all(class_='rtcspage')
foreach_resultinresult:
bf2=BeautifulSoup(str(each_result),'lxml')
texts=bf2.find_all('p')
foreach_textintexts:
main_body=BeautifulSoup(str(each_text),'lxml')
foreachinmain_body.find_all(True):
ifeach.name=='span':
print(each.string.replace('xa0',''),end='')
elifeach.name=='br':
print('')
print(' ')
ifnum>1:
page=driver.find_elements_by_xpath("//div[@class='page']")
driver.execute_script('arguments[0].scrollIntoView();',page[-1])#拖动到可见的元素去
nextpage=driver.find_element_by_xpath("//a[@data-fun='next']")
nextpage.click()
time.sleep(3)
else:
break
执行代码，chromedriver自动为你打开chrome浏览器，此时你翻页到最后，点击阅读更多，然后等一段时间后关闭浏览器，代码继续执行。
㈢ python怎么看源码进行网络爬虫
在我们日常上网浏览网页的时候，经常会看到一些好看的图片，我们就希望把这些图片保存下载，或者用户用来做桌面壁纸，或者用来做设计的素材。
我们最常规的做法就是通过鼠标右键，选择另存为。但有些图片鼠标右键的时候并没有另存为选项，还有办法就通过就是通过截图工具截取下来，但这样就降低图片的清晰度。好吧～！其实你很厉害的，右键查看页面源代码。
我们可以通过python 来实现这样一个简单的爬虫功能，把我们想要的代码爬取到本地。下面就看看如何使用python来实现这样一个功能。
一，获取整个页面数据
首先我们可以先获取要下载图片的整个页面信息。
getjpg.py
#coding=utf-8
import urllib
def getHtml(url):
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read()
return html
html = getHtml("http://tieba..com/p/2738151262")
print html
Urllib 模块提供了读取web页面数据的接口，我们可以像读取本地文件一样读取www和ftp上的数据。首先，我们定义了一个getHtml()函数:
urllib.urlopen()方法用于打开一个URL地址。
read()方法用于读取URL上的数据，向getHtml()函数传递一个网址，并把整个页面下载下来。执行程序就会把整个网页打印输出。
二，筛选页面中想要的数据
Python 提供了非常强大的正则表达式，我们需要先要了解一点python 正则表达式的知识才行。
http://www.cnblogs.com/fnng/archive/2013/05/20/3089816.html
假如我们网络贴吧找到了几张漂亮的壁纸，通过到前段查看工具。找到了图片的地址，如：src=”https://gss0..com/70cFfyinKgQFm2e88IuM_a/forum......jpg”pic_ext=”jpeg”
修改代码如下：
import re
import urllib
def getHtml(url):
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read()
return html
def getImg(html):
reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'
imgre = re.compile(reg)
imglist = re.findall(imgre,html)
return imglist
html = getHtml("http://tieba..com/p/2460150866")
print getImg(html)
我们又创建了getImg()函数，用于在获取的整个页面中筛选需要的图片连接。re模块主要包含了正则表达式：
re.compile() 可以把正则表达式编译成一个正则表达式对象.
re.findall() 方法读取html 中包含 imgre（正则表达式）的数据。
运行脚本将得到整个页面中包含图片的URL地址。
三，将页面筛选的数据保存到本地
把筛选的图片地址通过for循环遍历并保存到本地，代码如下：
#coding=utf-8
import urllib
import re
def getHtml(url):
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read()
return html
def getImg(html):
reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'
imgre = re.compile(reg)
imglist = re.findall(imgre,html)
x = 0
for imgurl in imglist:
urllib.urlretrieve(imgurl,'%s.jpg' % x)
x+=1
html = getHtml("http://tieba..com/p/2460150866")
print getImg(html)
这里的核心是用到了urllib.urlretrieve()方法，直接将远程数据下载到本地。
通过一个for循环对获取的图片连接进行遍历，为了使图片的文件名看上去更规范，对其进行重命名，命名规则通过x变量加1。保存的位置默认为程序的存放目录。
程序运行完成，将在目录下看到下载到本地的文件。
㈣ python爬虫怎么获取动态的网页源码
一个月前实习导师布置任务说通过网络爬虫获取深圳市气象局发布的降雨数据，网页如下：
心想，爬虫不太难的，当年跟zjb爬煎蛋网无（mei）聊（zi）图的时候，多么清高。由于接受任务后的一个月考试加作业一大堆，导师也不催，自己也不急。
但是，导师等我一个月都得让我来写意味着这东西得有多难吧。。。今天打开一看的确是这样。网站是基于Ajax写的，数据动态获取，所以无法通过下载源代码然后解析获得。
从某不良少年写的抓取淘宝mm的例子中收到启发，对于这样的情况，一般可以同构自己搭建浏览器实现。phantomJs，CasperJS都是不错的选择。
导师的要求是获取过去一年内深圳每个区每个站点每小时的降雨量，执行该操作需要通过如上图中的历史查询实现，即通过一个时间来查询，而这个时间存放在一个hidden类型的input标签里，当然可以通过js语句将其改为text类型，然后执行send_keys之类的操作。然而，我失败了。时间可以修改设置，可是结果如下图。
为此，仅抓取实时数据。选取python的selenium，模拟搭建浏览器，模拟人为的点击等操作实现数据生成和获取。selenium的一大优点就是能获取网页渲染后的源代码，即执行操作后的源代码。普通的通过 url解析网页的方式只能获取给定的数据，不能实现与用户之间的交互。selenium通过获取渲染后的网页源码，并通过丰富的查找工具，个人认为最好用的就是find_element_by_xpath("xxx")，通过该方式查找到元素后可执行点击、输入等事件，进而向服务器发出请求，获取所需的数据。
[python]view plain
#coding=utf-8
fromtestStringimport*
fromseleniumimportwebdriver
importstring
importos
fromselenium.webdriver.common.keysimportKeys
importtime
importsys
default_encoding='utf-8'
ifsys.getdefaultencoding()!=default_encoding:
reload(sys)
sys.setdefaultencoding(default_encoding)
district_navs=['nav2','nav1','nav3','nav4','nav5','nav6','nav7','nav8','nav9','nav10']
district_names=['福田区','罗湖区','南山区','盐田区','宝安区','龙岗区','光明新区','坪山新区','龙华新区','大鹏新区']
flag=1
while(flag>0):
driver=webdriver.Chrome()
driver.get("hianCe/")
#选择降雨量
driver.find_element_by_xpath("//span[@id='fenqu_H24R']").click()
filename=time.strftime("%Y%m%d%H%M",time.localtime(time.time()))+'.txt'
#创建文件
output_file=open(filename,'w')
#选择行政区
foriinrange(len(district_navs)):
driver.find_element_by_xpath("//div[@id='"+district_navs[i]+"']").click()
#printdriver.page_source
timeElem=driver.find_element_by_id("time_shikuang")
#输出时间和站点名
output_file.write(timeElem.text+',')
output_file.write(district_names[i]+',')
elems=driver.find_elements_by_xpath("//span[@onmouseover='javscript:changeTextOver(this)']")
#输出每个站点的数据，格式为：站点名，一小时降雨量，当日累积降雨量
foreleminelems:
output_file.write(AMonitorRecord(elem.get_attribute("title"))+',')
output_file.write(' ')
output_file.close()
driver.close()
time.sleep(3600)
[python]view plain
#Encoding=utf-8
defOnlyCharNum(s,oth=''):
s2=s.lower()
fomart=',.'
forcins2:
ifnotcinfomart:
s=s.replace(c,'')
returns
defAMonitorRecord(str):
str=str.split(":")
returnstr[0]+","+OnlyCharNum(str[1])
㈤ 求一个简单的网页源代码
heritrix抓取网页
网页解析的有很多就不说了，不过最好自己写
lucene索引
首先爬虫是需要一个处理器链的，网页的抓取并非几十行代码就能实现的，因为有很多问题出
现。
1.获取网页：判断网页编码，计算网页正文位置，获取页面内url（url的过滤、缓存、存储这部分还需要线程池的优化），url的分配、及线程池的启动。
2.网页持久化。网页解析，网页中样式表、图片等下载以及网页的保存（xml和html）网页快照的生成。
3.网页的消重去噪：去掉没用的网页，如果是垂直搜索引擎则需要更多的判断，可以利用内容模板和空间向量的算法实现。
4.索引的建立及优化，主要是简历倒排索引。
你的分类基本上可以用内容模板和空间向量计算实现。
还有其他很多东西，一时间不能说细了。你想做到什么程度。（比如：空间向量的算法及结果的参考值、网页内容模板的建立。）
㈥ python爬虫 源码
import os,requests
from bs4 import BeautifulSoup
headers ={
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:75.0) Gecko/20100101 Firefox/75.0'
}
for i in range(105,200):
try:
url = 'https://pvp.qq.com/web201605/herodetail/' + str(i) +'.shtml'
response = requests.get(url,headers)
response.encoding = 'gbk'
soup = BeautifulSoup(response.text,'html.parser')
# skill_name = soup.find('p','skill-name')
# skill_desc = soup.find('p','skill-desc')
# print(skill_name.text)
# print(skill_desc.text)
name = soup.find("h2", "cover-name").text
# print(name)
story = soup.find('div', 'pop-bd').text
if story =='\n':
print("\n没有【%d】%s的故事！"%(i,name))
else:
story_ = story.replace('。' ,'。\n' )
story_ = story.replace('\n' ,'\t>>>' )
print(story_[0:30]+"...")
# os.mkdir('C:\\Users\\Crystal\\Desktop\\英雄故事2')
# os.mkdir('C:\\Users\\28459\\Desktop\\测试\\')
os.chdir('C:\\Users\\28459\\Desktop\\测试\\')
open('%s'%name + '.txt' ,'w').write(story_)
print('【%d】%s的故事已保存！'%(i,name))
print()
except AttributeError:
print("\n没有编号为%d的英雄！"%i)
㈦ 用requests库爬取网站源码问题
这个网页是JavaScript异步加载的，直接用requests爬不到你想要的网页源码。