Python爬虫返回链接

1. 如何 python 爬虫 把网站 链接爬下来

方法很多：
2.获取含有链接的标签，再取其链接 ，可能需要用到的库lxml ,bs4,pyquery
1.正则匹配，匹配出符合需要的网页链接

2. 如何入门 Python 爬虫

链接：https://pan..com/s/1wMgTx-M-Ea9y1IYn-UTZaA

课程简介

毕业不知如何就业？工作效率低经常挨骂？很多次想学编程都没有学会？

Python 实战：四周实现爬虫系统，无需编程基础，二十八天掌握一项谋生技能。

带你学到如何从网上批量获得几十万数据，如何处理海量大数据，数据可视化及网站制作。

课程目录

开始之前，魔力手册 for 实战学员预习

第一周：学会爬取网页信息

第二周：学会爬取大规模数据

第三周：数据统计与分析

第四周：搭建 Django 数据可视化网站

......

3. python爬虫入门教程全集

链接：

课程简介

毕业不知如何就业？工作效率低经常挨骂？很多次想学编程都没有学会？

Python 实战：四周实现爬虫系统，无需编程基础，二十八天掌握一项谋生技能。

带你学到如何从网上批量获得几十万数据，如何处理海量大数据，数据可视化及网站制作。

课程目录

开始之前，魔力手册 for 实战学员预习

第一周：学会爬取网页信息

第二周：学会爬取大规模数据

第三周：数据统计与分析

第四周：搭建 Django 数据可视化网站

......

4. python 爬虫教程推荐

http://www.cnblogs.com/xiaowuyi/archive/2012/09/18/2690892.html
http://www.cnblogs.com/xiaowuyi/archive/2012/10/15/2721658.html
http://www.cnblogs.com/xiaowuyi/archive/2012/10/17/2727912.html
你看看这几篇博客对你有没有帮助？

5. python 爬虫 ip池怎么做

Python爬虫采集信息都是采用IP进行更改，不然就不能快速的爬取信息，可以加入采用这类方式，就失去了快速抓取的意义。
所以，如果要大批量的抓取信息，就不能避免的使用IP池，针对Python爬虫使用的IP池，是如何搭建起来的呢？接下来和大家说明一下如何建爬虫IP池的问题。
第一步：找IP资源
IP资源并不丰富，换句话说是供不应求的，因此一般是使用动态IP。
免费方法，直接在网络上找，在搜索引擎中一搜索特别多能够提供IP资源的网站，进行采集即可。
付费方法，通过购买芝麻代理上的IP资源，并进行提取，搭建IP池。
第二步，检测可用IP保存
提取到的IP，可以进一步进行检测是否可用，比如访问某个固定的网站，找出访问成功的IP进行保存。
第三步，随机调用IP
在爬虫需要使用IP时，可用读取保存IP的文件，进行随机调用IP。
本文介绍了如何建爬虫的IP池方法，可以说搭建IP池很容易，可有些IP的时效性很短，使用之前还可以再测试一次的。如果考虑免费IP，那么对于IP的效果性要做好心理准备的。

6. python爬虫返回错误

你的脚本里写的有点问题，正常情况下不应该直接使用except来捕获所有错误，因为这样你根本看不到错误的原因，根据你图片里那爬取异常四个字，谁知道错误原因呢？正常的代码应该是这样写：
except Exception as e:
print("错误原因是：", e)
这样才能把系统给发送的异常信息显示出来，根据异常信息才能判断是哪一步执行出错了。
根据你图片中的代码信息，很有可能是你在链接中给出的参数出错了，就是那个keyword值。你可以把异常结果发出来就能看的比较明显了。
不知道我讲清楚了没有，希望可以帮助到你。

7. 有关Python爬虫中获取l链接地址出错的问题,改如何解决

你要在源代码找到mp4的真实地址，可能js加载，可能动态参数，先源代码研究视频是怎么加载的，才可以用python去相应处理

8. Python爬虫：如何在一个月内学会爬取大规模数

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
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学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
大部分Python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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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分布式Python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

9. python爬取动漫图片无法用request找到图片链接

你爬取的确实是源代码
F12看element的图片是js模板动态生成的。
给个提示，源码的最底部有 "var DATA =" 这个后面跟的一堆数据存的才是你需要的

10. 写个python 爬虫怎么爬取一个网页上面发现的url链接

1.使用beautifulsoup框架。

frombs4importBeautifulSoup
bs=BeautifulSoup('网页源码',"html.parser")
bs.findAll('a')#查找所有的超链接
#具体方法可以参见官方文档

2.使用正则表达式