⑴ 用爬虫给软件自动输入测试密码
爬虫技术恐怕解决不了你这个winfrom的测试（Selenium是WEB自动化测试），建议了解下pywinauto和SpyLite。
⑵ 如何python爬虫识别验证码
在用爬虫爬取网站数据时，有些站点的一些关键数据的获取需要使用账号登录，这里可以使用requests发送登录请求，并用Session对象来自动处理相关Cookie。
另外在登录时，有些网站有时会要求输入验证码，比较简单的验证码可以直接用pytesser来识别，复杂的验证码可以依据相应的特征自己采集数据训练分类器。
以CSDN网站的登录为例，这里用Python的requests库与pytesser库写了一个登录函数。如果需要输入验证码，函数会首先下载验证码到本地，然后用pytesser识别验证码后登录，对于CSDN登录验证码，pytesser的识别率很高。
⑶ python爬虫登录知乎后怎样爬取数据
模拟登录
很多网站，比如知乎、微博、豆瓣，都需要登录之后，才能浏览某些内容。所以想要爬取这类网站，必须先模拟登录。比较简单的方式是利用这个网站的 cookie。cookie 相当于是一个密码箱，里面储存了用户在该网站的基本信息。在一次登录之后，网站会记住你的信息，把它放到cookie里，方便下次自动登录。所以，要爬取这类网站的策略是：先进行一次手动登录，获取cookie，然后再次登录时，调用上一次登录得到的cookie，实现自动登录。
动态爬取
在爬取知乎某个问题的时候，需要将滑动鼠标滚轮到底部，以显示新的回答。静态的爬取方法无法做到这一点，可以引入selenium库来解决这一问题。selenium库模拟人浏览网站、进行操作，简单易懂。
⑷ 如何用python写出爬虫
先检查是否有API
API是网站官方提供的数据接口，如果通过调用API采集数据，则相当于在网站允许的范围内采集，这样既不会有道德法律风险，也没有网站故意设置的障碍；不过调用API接口的访问则处于网站的控制中，网站可以用来收费，可以用来限制访问上限等。整体来看，如果数据采集的需求并不是很独特，那么有API则应优先采用调用API的方式。
数据结构分析和数据存储
爬虫需求要十分清晰，具体表现为需要哪些字段，这些字段可以是网页上现有的，也可以是根据网页上现有的字段进一步计算的，这些字段如何构建表，多张表如何连接等。值得一提的是，确定字段环节，不要只看少量的网页，因为单个网页可以缺少别的同类网页的字段，这既有可能是由于网站的问题，也可能是用户行为的差异，只有多观察一些网页才能综合抽象出具有普适性的关键字段——这并不是几分钟看几个网页就可以决定的简单事情，如果遇上了那种臃肿、混乱的网站，可能坑非常多。
对于大规模爬虫，除了本身要采集的数据外，其他重要的中间数据（比如页面Id或者url）也建议存储下来，这样可以不必每次重新爬取id。
数据库并没有固定的选择，本质仍是将Python里的数据写到库里，可以选择关系型数据库MySQL等，也可以选择非关系型数据库MongoDB等；对于普通的结构化数据一般存在关系型数据库即可。sqlalchemy是一个成熟好用的数据库连接框架，其引擎可与Pandas配套使用，把数据处理和数据存储连接起来，一气呵成。
数据流分析
对于要批量爬取的网页，往上一层，看它的入口在哪里；这个是根据采集范围来确定入口，比如若只想爬一个地区的数据，那从该地区的主页切入即可；但若想爬全国数据，则应更往上一层，从全国的入口切入。一般的网站网页都以树状结构为主，找到切入点作为根节点一层层往里进入即可。
值得注意的一点是，一般网站都不会直接把全量的数据做成列表给你一页页往下翻直到遍历完数据，比如链家上面很清楚地写着有24587套二手房，但是它只给100页，每页30个，如果直接这么切入只能访问3000个，远远低于真实数据量；因此先切片，再整合的数据思维可以获得更大的数据量。显然100页是系统设定，只要超过300个就只显示100页，因此可以通过其他的筛选条件不断细分，只到筛选结果小于等于300页就表示该条件下没有缺漏；最后把各种条件下的筛选结果集合在一起，就能够尽可能地还原真实数据量。
明确了大规模爬虫的数据流动机制，下一步就是针对单个网页进行解析，然后把这个模式复制到整体。对于单个网页，采用抓包工具可以查看它的请求方式，是get还是post，有没有提交表单，欲采集的数据是写入源代码里还是通过AJAX调用JSON数据。
同样的道理，不能只看一个页面，要观察多个页面，因为批量爬虫要弄清这些大量页面url以及参数的规律，以便可以自动构造；有的网站的url以及关键参数是加密的，这样就悲剧了，不能靠着明显的逻辑直接构造，这种情况下要批量爬虫，要么找到它加密的js代码，在爬虫代码上加入从明文到密码的加密过程；要么采用下文所述的模拟浏览器的方式。
数据采集
之前用R做爬虫，不要笑，R的确可以做爬虫工作；但在爬虫方面，Python显然优势更明显，受众更广，这得益于其成熟的爬虫框架，以及其他的在计算机系统上更好的性能。scrapy是一个成熟的爬虫框架，直接往里套用就好，比较适合新手学习；requests是一个比原生的urllib包更简洁强大的包，适合作定制化的爬虫功能。requests主要提供一个基本访问功能，把网页的源代码给download下来。一般而言，只要加上跟浏览器同样的Requests Headers参数，就可以正常访问，status_code为200，并成功得到网页源代码；但是也有某些反爬虫较为严格的网站，这么直接访问会被禁止；或者说status为200也不会返回正常的网页源码，而是要求写验证码的js脚本等。
下载到了源码之后，如果数据就在源码中，这种情况是最简单的，这就表示已经成功获取到了数据，剩下的无非就是数据提取、清洗、入库。但若网页上有，然而源代码里没有的，就表示数据写在其他地方，一般而言是通过AJAX异步加载JSON数据，从XHR中找即可找到；如果这样还找不到，那就需要去解析js脚本了。
解析工具
源码下载后，就是解析数据了，常用的有两种方法，一种是用BeautifulSoup对树状HTML进行解析，另一种是通过正则表达式从文本中抽取数据。
BeautifulSoup比较简单，支持Xpath和CSSSelector两种途径，而且像Chrome这类浏览器一般都已经把各个结点的Xpath或者CSSSelector标记好了，直接复制即可。以CSSSelector为例，可以选择tag、id、class等多种方式进行定位选择，如果有id建议选id，因为根据HTML语法，一个id只能绑定一个标签。
正则表达式很强大，但构造起来有点复杂，需要专门去学习。因为下载下来的源码格式就是字符串，所以正则表达式可以大显身手，而且处理速度很快。
对于HTML结构固定，即同样的字段处tag、id和class名称都相同，采用BeautifulSoup解析是一种简单高效的方案，但有的网站混乱，同样的数据在不同页面间HTML结构不同，这种情况下BeautifulSoup就不太好使；如果数据本身格式固定，则用正则表达式更方便。比如以下的例子，这两个都是深圳地区某个地方的经度，但一个页面的class是long，一个页面的class是longitude，根据class来选择就没办法同时满足2个，但只要注意到深圳地区的经度都是介于113到114之间的浮点数，就可以通过正则表达式"11[3-4].\d+"来使两个都满足。
数据整理
一般而言，爬下来的原始数据都不是清洁的，所以在入库前要先整理；由于大部分都是字符串，所以主要也就是字符串的处理方式了。
字符串自带的方法可以满足大部分简单的处理需求，比如strip可以去掉首尾不需要的字符或者换行符等，replace可以将指定部分替换成需要的部分，split可以在指定部分分割然后截取一部分。
如果字符串处理的需求太复杂以致常规的字符串处理方法不好解决，那就要请出正则表达式这个大杀器。
Pandas是Python中常用的数据处理模块，虽然作为一个从R转过来的人一直觉得这个模仿R的包实在是太难用了。Pandas不仅可以进行向量化处理、筛选、分组、计算，还能够整合成DataFrame，将采集的数据整合成一张表，呈现最终的存储效果。
写入数据库
如果只是中小规模的爬虫，可以把最后的爬虫结果汇合成一张表，最后导出成一张表格以便后续使用；但对于表数量多、单张表容量大的大规模爬虫，再导出成一堆零散的表就不合适了，肯定还是要放在数据库中，既方便存储，也方便进一步整理。
写入数据库有两种方法，一种是通过Pandas的DataFrame自带的to_sql方法，好处是自动建表，对于对表结构没有严格要求的情况下可以采用这种方式，不过值得一提的是，如果是多行的DataFrame可以直接插入不加索引，但若只有一行就要加索引否则报错，虽然这个认为不太合理；另一种是利用数据库引擎来执行SQL语句，这种情况下要先自己建表，虽然多了一步，但是表结构完全是自己控制之下。Pandas与SQL都可以用来建表、整理数据，结合起来使用效率更高。
⑸ 用python爬虫的时候用户名和密码怎么弄
一般登录都是post用户登录信息 可以用python模拟登录并保存cookie，然后就可以抓取了
⑹ python爬虫需要什么基础
网页知识
html，js,css，xpath这些知识，虽然简单，但一定需要了解。 你得知道这些网页是如何构成的，然后才能去分解他们.
HTTP知识
一般爬虫你需要模拟浏览器的操作，才能去获取网页的信息
如果有些网站需要登录，才能获取更多的资料，你得去登录，你得把登录的账号密码进行提交
有些网站登录后需要保存cookie信息才能继续获取更多资料
正则表达式
有了正则表达式才能更好的分割网页信息，获取我们想要的数据，所以正则表达式也是需要了解的.
一些重要的爬虫库
url,url2
beautiul Soup
数据库
爬取到的数据我们得有个地方来保存，可以使用文件，也可以使用数据库，这里我会使用mysql，还有更适合爬虫的MongoDB数据库，以及分布式要用到的redis 数据库
爬虫框架
PySpider和Scrapy这两个爬虫框架是非常NB的,简单的爬虫可以使用urllib与urllib2以及正则表达式就能完成，但高级的爬虫还得用这两个框架。 这两个框架需要另行安装。后面一起学习.
反爬虫
有时候你的网站数据想禁止别人爬取，可以做一些反爬虫处理操作。 打比方网络上就无法去查找淘宝上的数据，这样就避开了搜索引擎的竞争，淘宝就可以搞自己的一套竞价排名
分布式爬虫
使用多个redis实例来缓存各台主机上爬取的数据。
爬虫要学的东西还是挺多的，想把爬虫玩得666，基本就是这些知识点吧！
⑺ python爬虫怎么输入代理服务器的账号密码
打开火狐浏览器右上角的设置选项，选择“选项”
爬虫代理服务器怎么用？
选择左边选项栏中最下方的“高级”选项
爬虫代理服务器怎么用？
“高级”选项下拉菜单“网络”。
连接配置 Firefox 如何连接至国际互联网，右侧的“设置网络”
爬虫代理服务器怎么用？
在菜单中选择“手动选择配置代理”
爬虫代理服务器怎么用？
将您的http代理IP地址填写在IP地址栏内，端口代码写在相应的位置。
其他的代理SSL代理、FTP代理、socks主机都类似。
现在我用的是 618IP代理，IP还蛮多的哟。
⑻ 如何用Python爬虫抓取网页内容
首先,你要安装requests和BeautifulSoup4,然后执行如下代码.
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')
#标题
H1=soup.select('#artibodyTitle')[0].text
#来源
time_source=soup.select('.time-source')[0].text
#来源
origin=soup.select('#artibodyp')[0].text.strip()
#原标题
oriTitle=soup.select('#artibodyp')[1].text.strip()
#内容
raw_content=soup.select('#artibodyp')[2:19]
content=[]
forparagraphinraw_content:
content.append(paragraph.text.strip())
'@'.join(content)
#责任编辑
ae=soup.select('.article-editor')[0].text
这样就可以了