‘壹’ python 爬虫 怎样写能提取出文件
抓包看HTTP交互过程，然后自己用requests构造HTTP请求，把HTTP请求的Header和Body构造好再post就可以
‘贰’ python爬虫时，bs4无法读取网页标签中的文本
稍微说一下背景，当时我想研究蛋白质与小分子的复合物在空间三维结构上的一些规律，首先得有数据啊，数据从哪里来？就是从一个涵盖所有已经解析三维结构的蛋白质-小分子复合物的数据库里面下载。这时候，手动一个个去下显然是不可取的，我们需要写个脚本，能从特定的网站选择性得批量下载需要的信息。python是不错的选择。
import urllib #python中用于获取网站的模块
import urllib2, cookielib
有些网站访问时需要cookie的，python处理cookie代码如下：
cj = ***.cookiejar ( )
opener = ***.build_opener( ***.httpcookieprocessor(cj) )
***.install_opener （opener）
通常我们需要在网站中搜索得到我们需要的信息，这里分为二种情况：
1. 第一种，直接改变网址就可以得到你想要搜索的页面：
def GetWebPage( x ): #我们定义一个获取页面的函数，x 是用于呈递你在页面中搜索的内容的参数
url = 'http://xxxxx/***.cgi?&' + ‘你想要搜索的参数’ # 结合自己页面情况适当修改
page = ***.urlopen(url)
pageContent = ***.read( )
return pageContent #返回的是HTML格式的页面信息
2.第二种，你需要用到post方法，将你搜索的内容放在postdata里面，然后返回你需要的页面
def GetWebPage( x ): #我们定义一个获取页面的函数，x 是用于呈递你在页面中搜索的内容的参数
url = 'http://xxxxx/xxx' #这个网址是你进入搜索界面的网址
postData = ***.urlencode( { 各种‘post’参数输入 } ) #这里面的post参数输入需要自己去查
req= ***.request (url, postData)
pageContent = ***.urlopen (req). read( )
return pageContent #返回的是HTML格式的页面信息
在获取了我们需要的网页信息之后，我们需要从获得的网页中进一步获取我们需要的信息，这里我推荐使用 BeautifulSoup 这个模块， python自带的没有，可以自行网络谷歌下载安装。 BeautifulSoup 翻译就是‘美味的汤’，你需要做的是从一锅汤里面找到你喜欢吃的东西。
import re # 正则表达式，用于匹配字符
from bs4 import BeautifulSoup # 导入BeautifulSoup 模块
soup = BeautifulSoup（pageContent） #pageContent就是上面我们搜索得到的页面
soup就是 HTML 中所有的标签（tag）BeautifulSoup处理格式化后的字符串，一个标准的tag形式为：
hwkobe24
通过一些过滤方法，我们可以从soup中获取我们需要的信息：
（1） find_all ( name , attrs , recursive , text , **kwargs)
这里面，我们通过添加对标签的约束来获取需要的标签列表， 比如 ***.find_all ('p') 就是寻找名字为‘p’的 标签，而***.find_all (class = "tittle") 就是找到所有class属性为"tittle" 的标签，以及***.find_all ( class = ***.compile('lass')) 表示 class属性中包含‘lass’的所有标签，这里用到了正则表达式（可以自己学习一下，非常有用滴）
当我们获取了所有想要标签的列表之后，遍历这个列表，再获取标签中你需要的内容，通常我们需要标签中的文字部分，也就是网页中显示出来的文字，代码如下：
tagList = ***.find_all (class="tittle") #如果标签比较复杂，可以用多个过滤条件使过滤更加严格
for tag in tagList:
print ***.text
***.write ( str(***.text) ) #将这些信息写入本地文件中以后使用
（2）find( name , attrs , recursive , text , **kwargs )
它与 find_all( ) 方法唯一的区别是 find_all() 方法的返回结果是值包含一个元素的列表,而 find() 方法直接返回结果
（3）find_parents( ) find_parent( )
find_all() 和 find() 只搜索当前节点的所有子节点,孙子节点等. find_parents() 和 find_parent() 用来搜索当前节点的父辈节点,搜索方法与普通tag的搜索方法相同,搜索文档搜索文档包含的内容
（4）find_next_siblings() find_next_sibling()
这2个方法通过 .next_siblings 属性对当 tag 的所有后面解析的兄弟 tag 节点进代, find_next_siblings() 方法返回所有符合条件的后面的兄弟节点,find_next_sibling() 只返回符合条件的后面的第一个tag节点
（5）find_previous_siblings() find_previous_sibling()
这2个方法通过 .previous_siblings 属性对当前 tag 的前面解析的兄弟 tag 节点进行迭代, find_previous_siblings()方法返回所有符合条件的前面的兄弟节点, find_previous_sibling() 方法返回第一个符合条件的前面的兄弟节点
（6）find_all_next() find_next()
这2个方法通过 .next_elements 属性对当前 tag 的之后的 tag 和字符串进行迭代, find_all_next() 方法返回所有符合条件的节点, find_next() 方法返回第一个符合条件的节点
（7）find_all_previous() 和 find_previous()
这2个方法通过 .previous_elements 属性对当前节点前面的 tag 和字符串进行迭代, find_all_previous() 方法返回所有符合条件的节点, find_previous()方法返回第一个符合条件的节点
具体的使用方法还有很多，用到这里你应该可以解决大部分问题了，如果要更深入了解可以参考官方的使用说明哈！
‘叁’ python网络爬虫怎么学习
现行环境下，大数据与人工智能的重要依托还是庞大的数据和分析采集，类似于淘宝 京东 网络 腾讯级别的企业 能够通过数据可观的用户群体获取需要的数据，而一般企业可能就没有这种通过产品获取数据的能力和条件，想从事这方面的工作，需掌握以下知识：
1. 学习Python基础知识并实现基本的爬虫过程
一般获取数据的过程都是按照 发送请求-获得页面反馈-解析并且存储数据 这三个流程来实现的。这个过程其实就是模拟了一个人工浏览网页的过程。
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，我们可以按照requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
2.了解非结构化数据的存储
爬虫抓取的数据结构复杂 传统的结构化数据库可能并不是特别适合我们使用。我们前期推荐使用MongoDB 就可以。
3. 掌握一些常用的反爬虫技巧
使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等处理方式即可以解决大部分网站的反爬虫策略。
4.了解分布式存储
分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具就可以了。
‘肆’ 如何用Python爬取出HTML指定标签内的文本
你好！
可以通过lxml来获取指定标签的内容。
#安装lxml
pipinstalllxml
importrequests
fromlxmlimporthtml
defgetHTMLText(url):
....
etree=html.etree
root=etree.HTML(getHTMLText(url))
#这里得到一个表格内tr的集合
trArr=root.xpath("//div[@class='news-text']/table/tbody/tr");
#循环显示tr里面的内容
fortrintrArr:
rank=tr.xpath("./td[1]/text()")[0]
name=tr.xpath("./td[2]/div/text()")[0]
prov=tr.xpath("./td[3]/text()")[0]
strLen=22-len(name.encode('GBK'))+len(name)
print('排名：{:<3},学校名称：{:<{}} ，省份：{}'.format(rank,name,strLen,prov))
希望对你有帮助！
‘伍’ 在python中如何在屏幕上某个位置实时抓取文本
摘要 用fiddler可以抓取有效数据。
‘陆’ python3.x提取网页全部文本（要求适用全部网站）
#coding=utf-8
importrequests
importsys
defgetHtmlText(url,prefix='http'):
ifnoturl.startswith(prefix):
url='{}://{}'.format(prefix,url)
try:
kv={'User-Agent':'Mozilla/5.0'}#模拟浏览器Mozilla
r=requests.get(url,headers=kv,timeout=30)
r.raise_for_status()
r.encoding=r.apparent_encoding
returnr.text
except:
return'爬取失败，请检查网址或网络连接'
if__name__=='__main__':
url='www..com'#要爬取的网站
iflen(sys.argv)>1:
url=sys.argv[1]
fname='a.html'#爬取结果写在这个文件里
iflen(sys.argv)>2:
fname=sys.argv[2]
text=getHtmlText(url)
withopen(fname,'w')asf:
f.write(text)
print('contentofsitewriteat"',fname,'"withlengthof',len(text))
ref:http://www.icourse163.org/course/BIT-1001870001
‘柒’ Python爬虫可以爬取什么
Python爬虫可以爬取的东西有很多，Python爬虫怎么学？简单的分析下：
如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。
利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息，比如：
知乎：爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。
淘宝、京东：抓取商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。
安居客、链家：抓取房产买卖及租售信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。
拉勾网、智联：爬取各类职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。
雪球网：抓取雪球高回报用户的行为，对股票市场进行分析和预测。
爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。
掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。
对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……
但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。
在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。
1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
2.了解非结构化数据的存储
3.学习scrapy，搭建工程化爬虫
4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取
5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率
一
学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事网络、腾讯新闻等基本上都可以上手了。
当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。
二
了解非结构化数据的存储
爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。
开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。
当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。
三
学习 scrapy，搭建工程化的爬虫
掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。
scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。
学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。
四
学习数据库基础，应对大规模数据存储
爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。
因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。
五
掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。
遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。
往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了.
六
分布式爬虫，实现大规模并发采集
爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。
分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。
Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取，MongoDB 用于存储爬取的数据，Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务队列。
所以有些东西看起来很吓人，但其实分解开来，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现一些更加自动化的数据获取。
你看，这一条学习路径下来，你已然可以成为老司机了，非常的顺畅。所以在一开始的时候，尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际的项目（开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手），直接开始就好。
因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多么高深的数据库技术，高效的姿势就是从实际的项目中去学习这些零散的知识点，你能保证每次学到的都是最需要的那部分。
当然唯一麻烦的是，在具体的问题中，如何找到具体需要的那部分学习资源、如何筛选和甄别，是很多初学者面临的一个大问题。
以上就是我的回答，希望对你有所帮助，望采纳。
‘捌’ Python爬虫用Beautifulsoup怎么提取纯文本
contents是一个数组
contents[0].text即可获取
下面的代码你可以运行看下效果
print(titles[0].text)
fortitleintitles:
print(title.text)
forcontentincontents:
print(content.text)
‘玖’ 爬虫和文本分析有什么联系
相辅相成关系。
网络爬虫是按照一定的规则，从网上上进行抓取信息（数据，文本，视频等）；文本分析是对数据类型为文本的信息进行分析。
Python爬虫技术采集数据，并使用文本分析的技术来解决一些市场研究，尤其是产品研究中的一些具体问题，比如产品提及、产品评价、品牌形象等。本课程的授课方式是通过python和knime编程的方式，课程最终目的是实现各种分析的自动化流程，课程成果可以在今后工作中复用。