python获得网页内容_如何用python抓取网页特定内容

‘壹’ python如何提取网页信息

requests库+ 正则表达式/dom库/xpath库等

‘贰’ 如何利用python爬取网页内容

利用python爬取网页内容需要用scrapy（爬虫框架），但是很简单，就三步

定义item类
开发spider类
开发pipeline

想学习更深的爬虫，可以用《疯狂python讲义》

‘叁’ python如何读取网页中的数据

用Beautiful Soup这类解析模块：

Beautiful Soup 是用Python写的一个HTML/XML的解析器，它可以很好的处理不规范标记并生成剖析树(parse tree)；
它提供简单又常用的导航(navigating)，搜索以及修改剖析树的操作；
用urllib或者urllib2(推荐)将页面的html代码下载后，用beautifulsoup解析该html；

然后用beautifulsoup的查找模块或者正则匹配将你想获得的内容找出来，就可以进行相关处理了，例如：


html='<html><head><title>test</title></head><body><p>testbody</p></body></html>'
soup=BeautifulSoup(html)
soup.contents[0].name
#u'html'
soup.comtents[0].contents[0].name
#u'head'
head=soup.comtents[0].contents[0]
head.parent.name
#u'html'
head.next
#u'<title>test</title>

‘肆’ 如何用python写爬虫来获取网页中所有的文章以及关键词

所谓网页抓取，就是把URL地址中指定的网络资源从网络流中读取出来，保存到本地。
类似于使用程序模拟IE浏览器的功能，把URL作为HTTP请求的内容发送到服务器端，然后读取服务器端的响应资源。

在Python中，我们使用urllib2这个组件来抓取网页。
urllib2是Python的一个获取URLs(Uniform Resource Locators)的组件。

它以urlopen函数的形式提供了一个非常简单的接口。

最简单的urllib2的应用代码只需要四行。

我们新建一个文件urllib2_test01.py来感受一下urllib2的作用：

import urllib2
response = urllib2.urlopen('http://www..com/')
html = response.read()
print html

按下F5可以看到运行的结果：

我们可以打开网络主页，右击，选择查看源代码（火狐OR谷歌浏览器均可），会发现也是完全一样的内容。

也就是说，上面这四行代码将我们访问网络时浏览器收到的代码们全部打印了出来。

这就是一个最简单的urllib2的例子。

除了"http:"，URL同样可以使用"ftp:"，"file:"等等来替代。

HTTP是基于请求和应答机制的：

客户端提出请求，服务端提供应答。

urllib2用一个Request对象来映射你提出的HTTP请求。

在它最简单的使用形式中你将用你要请求的地址创建一个Request对象，

通过调用urlopen并传入Request对象，将返回一个相关请求response对象，

这个应答对象如同一个文件对象，所以你可以在Response中调用.read()。

我们新建一个文件urllib2_test02.py来感受一下：

import urllib2
req = urllib2.Request('http://www..com')
response = urllib2.urlopen(req)
the_page = response.read()
print the_page

可以看到输出的内容和test01是一样的。

urllib2使用相同的接口处理所有的URL头。例如你可以像下面那样创建一个ftp请求。

req = urllib2.Request('ftp://example.com/')

在HTTP请求时，允许你做额外的两件事。

1.发送data表单数据

这个内容相信做过Web端的都不会陌生，

有时候你希望发送一些数据到URL(通常URL与CGI[通用网关接口]脚本，或其他WEB应用程序挂接)。

在HTTP中,这个经常使用熟知的POST请求发送。

这个通常在你提交一个HTML表单时由你的浏览器来做。

并不是所有的POSTs都来源于表单，你能够使用POST提交任意的数据到你自己的程序。

一般的HTML表单，data需要编码成标准形式。然后做为data参数传到Request对象。

编码工作使用urllib的函数而非urllib2。

我们新建一个文件urllib2_test03.py来感受一下：

import urllib
import urllib2
url = 'http://www.someserver.com/register.cgi'
values = {'name' : 'WHY',
'location' : 'SDU',
'language' : 'Python' }
data = urllib.urlencode(values) # 编码工作
req = urllib2.Request(url, data) # 发送请求同时传data表单
response = urllib2.urlopen(req) #接受反馈的信息
the_page = response.read() #读取反馈的内容

如果没有传送data参数，urllib2使用GET方式的请求。

GET和POST请求的不同之处是POST请求通常有"副作用"，

它们会由于某种途径改变系统状态(例如提交成堆垃圾到你的门口)。

Data同样可以通过在Get请求的URL本身上面编码来传送。

import urllib2
import urllib
data = {}
data['name'] = 'WHY'
data['location'] = 'SDU'
data['language'] = 'Python'
url_values = urllib.urlencode(data)
print url_values
name=Somebody+Here&language=Python&location=Northampton
url = 'http://www.example.com/example.cgi'
full_url = url + '?' + url_values
data = urllib2.open(full_url)

这样就实现了Data数据的Get传送。

2.设置Headers到http请求

有一些站点不喜欢被程序（非人为访问）访问，或者发送不同版本的内容到不同的浏览器。

默认的urllib2把自己作为“Python-urllib/x.y”(x和y是Python主版本和次版本号,例如Python-urllib/2.7)，

这个身份可能会让站点迷惑，或者干脆不工作。

浏览器确认自己身份是通过User-Agent头，当你创建了一个请求对象，你可以给他一个包含头数据的字典。

下面的例子发送跟上面一样的内容，但把自身模拟成Internet Explorer。

（多谢大家的提醒，现在这个Demo已经不可用了，不过原理还是那样的）。

import urllib
import urllib2
url = 'http://www.someserver.com/cgi-bin/register.cgi'
user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)'
values = {'name' : 'WHY',
'location' : 'SDU',
'language' : 'Python' }
headers = { 'User-Agent' : user_agent }
data = urllib.urlencode(values)
req = urllib2.Request(url, data, headers)
response = urllib2.urlopen(req)
the_page = response.read()

以上就是python利用urllib2通过指定的URL抓取网页内容的全部内容，非常简单吧，希望对大家能有所帮助。

‘伍’ python如何获取网页源码中整个<body>的内容

一般是这样，用request库获取html内容，然后用正则表达式获取内容。比如：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
txt=requests.get("https://www.gov.cn/").text //抓取网页
a=BeautifulSoup(txt,'html.parser') //构建解析器
print(a.body) //获取内容，也可以是a.title或者其他的标记内容

‘陆’ Python网页解析库：用requests-html爬取网页

Python 中可以进行网页解析的库有很多，常见的有 BeautifulSoup 和 lxml 等。在网上玩爬虫的文章通常都是介绍 BeautifulSoup 这个库，我平常也是常用这个库，最近用 Xpath 用得比较多，使用 BeautifulSoup 就不大习惯，很久之前就知道 Reitz 大神出了一个叫 Requests-HTML 的库，一直没有兴趣看，这回可算歹着机会用一下了。

使用 pip install requests-html 安装，上手和 Reitz 的其他库一样，轻松简单：

这个库是在 requests 库上实现的，r 得到的结果是 Response 对象下面的一个子类，多个一个 html 的属性。所以 requests 库的响应对象可以进行什么操作，这个 r 也都可以。如果需要解析网页，直接获取响应对象的 html 属性：

不得不膜拜 Reitz 大神太会组装技术了。实际上 HTMLSession 是继承自 requests.Session 这个核心类，然后将 requests.Session 类里的 requests 方法改写，返回自己的一个 HTMLResponse 对象，这个类又是继承自 requests.Response,只是多加了一个 _from_response 的方法来构造实例：

之后在 HTMLResponse 里定义属性方法 html，就可以通过 html 属性访问了,实现也就是组装 PyQuery 来干。核心的解析类也大多是使用 PyQuery 和 lxml 来做解析，简化了名称，挺讨巧的。

元素定位可以选择两种方式：

方法名非常简单，符合 Python 优雅的风格，这里不妨对这两种方式简单的说明：

定位到元素以后势必要获取元素里面的内容和属性相关数据，获取文本：

获取元素的属性：

还可以通过模式来匹配对应的内容：

这个功能看起来比较鸡肋，可以深入研究优化一下，说不定能在 github 上混个提交。

除了一些基础操作，这个库还提供了一些人性化的操作。比如一键获取网页的所有超链接，这对于整站爬虫应该是个福音，URL 管理比较方便：

内容页面通常都是分页的，一次抓取不了太多，这个库可以获取分页信息：

结果如下：

通过迭代器实现了智能发现分页，这个迭代器里面会用一个叫 _next 的方法，贴一段源码感受下：

通过查找 a 标签里面是否含有指定的文本来判断是不是有下一页，通常我们的下一页都会通过下一页或者加载更多来引导，他就是利用这个标志来进行判断。默认的以列表形式存在全局： ['next','more','older'] 。我个人认为这种方式非常不灵活，几乎没有扩展性。 感兴趣的可以往 github 上提交代码优化。

也许是考虑到了现在 js 的一些异步加载，这个库支持 js 运行时，官方说明如下：

使用非常简单，直接调用以下方法：

第一次使用的时候会下载 Chromium，不过国内你懂的，自己想办法去下吧，就不要等它自己下载了。render 函数可以使用 js 脚本来操作页面，滚动操作单独做了参数。这对于上拉加载等新式页面是非常友好的。

‘柒’ 如何用python抓取网页特定内容

Python用做数据处理还是相当不错的，如果你想要做爬虫，Python是很好的选择，它有很多已经写好的类包，只要调用，即可完成很多复杂的功能，此文中所有的功能都是基于BeautifulSoup这个包。
1 Pyhton获取网页的内容(也就是源代码)
page = urllib2.urlopen(url)
contents = page.read()
#获得了整个网页的内容也就是源代码 print(contents)
url代表网址，contents代表网址所对应的源代码，urllib2是需要用到的包，以上三句代码就能获得网页的整个源代码
2 获取网页中想要的内容(先要获得网页源代码，再分析网页源代码，找所对应的标签，然后提取出标签中的内容)

‘捌’ 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

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