python爬虫02request

Ⅰ 如何学习python爬虫

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。

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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 。

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。

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。

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。

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 。

Ⅱ Python爬虫是什么

为自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页。

网络爬虫为一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。

将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索。

(2)python爬虫02request扩展阅读：

网络爬虫的相关要求规定：

1、由Python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等额外的功能。

2、按照网页内容目录层次深浅来爬行页面，处于较浅目录层次的页面首先被爬行。 当同一层次中的页面爬行完毕后，爬虫再深入下一层继续爬行。

3、文本处理，包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持，二进制数据处理等功能。

Ⅲ Python爬虫笔记（二）requests模块get，post，代理

  import requests

  base_url = 'https://www..com'

  response = requests.get(base_url)

        url=请求url，

        headers =请求头字典，

        params = 请求参数字典。

        timeout = 超时时长，

    )---->response对象

  服务器响应包含：状态行（协议，状态码）、响应头，空行，响应正文

    字符串格式：response.text

    bytes类型：response.content

        response.headers['cookie']

    response.text获取到的字符串类型的响应正文，

    其实是通过下面的步骤获取的：

        response.text = response.content.decode(response.encoding)

    产生的原因：编码和解码的编码格式不一致造成的。

        str.encode('编码')---将字符串按指定编码解码成bytes类型

        bytes.decode('编码')---将bytes类型按指定编码编码成字符串。

    a、response.content.decode('页面正确的编码格式')

        <meta http-equiv="content-type" content="text/html;charset=utf-8">

    b、找到正确的编码，设置到response.encoding中

        response.encoding = 正确的编码

        response.text--->正确的页面内容。

  a、没有请求参数的情况下，只需要确定url和headers字典。

  b、get请求是有请求参数。

    在chrome浏览器中，下面找query_string_params,

    将里面的参数封装到params字典中。

  c、分页主要是查看每页中，请求参数页码字段的变化，

  找到变化规律，用for循环就可以做到分页。

  requests.post(

    url=请求url，

    headers = 请求头字典，

    data=请求数据字典

    timeout=超时时长

  )---response对象

  post请求一般返回数据都是json数据。

（1）response.json()--->json字符串所对应的python的list或者dict

（2）用 json 模块。

    json.loads(json_str)---->json_data(python的list或者dict)

    json.mps(json_data)--->json_str

  post请求能否成功，关键看**请求参数**。

  如何查找是哪个请求参数在影响数据获取？

  --->通过对比，找到变化的参数。

  变化参数如何找到参数的生成方式，就是解决这个ajax请求数据获取的途径。

**寻找的办法**有以下几种：

    （1）写死在页面。

    （2）写在js中。

    （3）请求参数是在之前的一条ajax请求的数据里面提前获取好的。

  代理形象的说，他是网络信息中转站。

  实际上就是在本机和服务器之间架了一座桥。

  a、突破自身ip访问现实，可以访问一些平时访问不到网站。

  b、访问一些单位或者团体的资源。

  c、提高访问速度。代理的服务器主要作用就是中转，

  所以一般代理服务里面都是用内存来进行数据存储的。

  d、隐藏ip。

    FTP代理服务器---21,2121

    HTTP代理服务器---80,8080

    SSL/TLS代理：主要用访问加密网站。端口：443

    telnet代理 ：主要用telnet远程控制，端口一般为23

    高度匿名代理：数据包会原封不动转化，在服务段看来，就好像一个普通用户在访问，做到完全隐藏ip。

    普通匿名代理：数据包会做一些改动，服务器有可能找到原ip。

    透明代理：不但改动数据，还会告诉服务，是谁访问的。

    间谍代理：指组织或者个人用于记录用户传输数据，然后进行研究，监控等目的的代理。   

  proxies = {

    '代理服务器的类型':'代理ip'

  }

  response = requests.get(proxies = proxies)

  代理服务器的类型:http,https,ftp

  代理ip:http://ip:port

Ⅳ python request怎么抓取网页数据

我们经常会发现网页中的许多数据并不是写死在HTML中的，而是通过js动态载入的。所以也就引出了什么是动态数据的概念， 动态数据在这里指的是网页中由Javascript动态生成的页面内容，是在页面加载到浏览器后动态生成的，而之前并没有的。

在编写爬虫进行网页数据抓取的时候，经常会遇到这种需要动态加载数据的HTML网页，如果还是直接从网页上抓取那么将无法获得任何数据。

今天，我们就在这里简单聊一聊如何用python来抓取页面中的JS动态加载的数据。

给出一个网页：豆瓣电影排行榜，其中的所有电影信息都是动态加载的。我们无法直接从页面中获得每个电影的信息。

如下图所示，我们无法在HTML中找到对应的电影信息。

Ⅳ Python的request爬虫填写post请求能干什么，用什么作用

最典型的，提交表单模拟登陆，get只是单纯的通过URL构造请求，POST可以携带更多的元素

Ⅵ python 爬虫里面什么叫request

request对象是从客户端向服务器发出请求，包括用户提交的信息以及客户端的一些信息。客户端可通过HTML表单或在网页地址后面提供参数的方法提交
数据，然后通过request对象的相关方法来获取这些数据。request的各种方法主要用来处理客户端浏览器提交的请求中的各项参数和选项。
而python爬虫中的request其实就是通过python向服务器发出request请求，得到其返回的信息

Ⅶ 全方面的掌握Requests库的使用【python爬虫入门进阶】（02）

上一篇文章简单的介绍了 爬虫相关的基础知识点，介绍了一个标准爬虫程序的三个步骤 。这篇文章就让我们接着来学习。
本文重点介绍requests库的使用以及爬虫协议。之前也写了一篇 Requests库使用的博客 ，有兴趣的小伙伴可以去看看。

前面介绍了Requests库是用来抓取网页源码，请求接口的利器，整体上是要比urllib库的request更加好用的库。官网上将其称之为唯一一个非转基因的Python HTTP库，人类可以安全享用。
Requests库有7个主要方法。

不过我们平常最常用的方法还是GET方法和POST方法。

get请求方法是爬虫中最常用到的方法，因为爬虫主要就是爬取网页的信息。最基础的使用是

这里需要通过 res.encoding='utf-8' 设置响应结果的编码格式是utf-8。不然可能会出现中文乱码
如果响应结果是二进制数据的话则需要通过 res.content 方法来提取响应结果。
设置编码的方式也可以是 res.content.decode('utf-8') 。
即

有时候get请求也需要传入参数，这里可以直接将参数拼接到URL上或者通过params参数传入一个字典。

运行结果是：

get请求只能传入简单的参数，如果参数比较复杂或者传入的参数比较多的话则GET请求就不再适用了，这时候就需要适用post请求方法了。
Post请求的请求类型有三种：

以表单的方式提交数据是POST请求的默认的请求格式，只需要将参数放在一个字典中进行传入即可。

这里将请求头的数据放在一个名为header的字典中，然后在请求时通过headers参数传入。在请求中设置了内容类型是 application/json ,编码格式是 charset=utf-8
传入的是一个json字符串，通过data参数进行传入。json字符串可以直接写也可以通过 json.mps(dict) 方法将一个字典序列化,就像下面这样。

文件上传与本节爬虫的内容无关，在此就不过多介绍了。有兴趣的小伙伴可以看看 Python中如何编写接口，以及如何请求外部接口 这篇文章。

在网络请求中，我们常常会遇到状态码是3开头的重定向问题，在Requests中是默认开启允许重定向的，即遇到重定向时，会自动继续访问。通过将allow_redirects 属性设置为False不允许重定向。

通过timeout属性可以设置超时时间，单位是秒。get方法和post方法均可设置。

通过status_code属性可以获取接口的响应码。

有时候我们使用了抓包工具，这时候由于抓包证书提供的证书并不是受信任的数字证书颁发机构颁发的，所以证书的验证会失败，所以我们就需要关闭证书验证。在请求的时候把verify参数设置为False就可以关闭证书验证了。

爬虫协议也叫做robots协议，告诉网络蜘蛛哪些页面可以爬取，哪些页面不能爬取
爬虫文件的规范是：

允许所有的机器人

本文详细介绍了Request库的使用

Ⅷ 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。

Ⅸ 如何入门 Python 爬虫

入门的话，我的经历：
1.先用python写一个爬取网页源代码的爬虫（最先是爬取个人博客，会遇到乱码问题当时困扰了很久）

2.后来写了爬取网络图片的程序，自动下载小说（我爱看小说-_-）（接触正则表达式）
3.然后网络图片他那种分页模式，一般一页只有20张左右的图片，分析源代码，完善爬取程序，不受到限制，一次可以下几千张（图片有的是原图，有的是缩略图）
4.后来发现程序卡顿，就添加了多线程。
5.然后模拟登陆一些不用验证码的网页（我学校的oj），cookie登陆B站（本来想写一个抢楼的脚本的，后来发现抢楼的被封号了-_-，就放弃了）

对于使用的库，python2 与 python3 有点不同，我学的是python3
先用的是urllib.request，后来用requests（第三方库），在后来接触Scrapy(也是第三方库)
现在因为事情多了，就把python放下了，准备寒假写一些脚本，毕竟python不会有期末考试...

我的个人经历，希望可以帮到你。

Ⅹ python爬虫使用request发送get和post请求

输出为一个网页的 html 代码；

输出为一个网页的 html 代码；

输出为一个网页的 html 代码；

输出为一个网页的 html 代码；

输出内容如下：

输出内容如下：

输出内容如下：

输出结果为一个网页的 html 代码；

输出结果如下：

其他的参数和 GET 一样，直接使用即可，这里就不再一一举例了。

输出信息如下：

剩余内容请转至VX公众号 “运维家” ，回复 “170” 查看。

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