python爬虫请求翻页

⑴ python爬虫，javascript:__doPostBack()实现翻页，怎样爬取各页的内容

可以检查下network，但能否通过接口爬，通过接口参数控制分页，方便的话可以把要爬取的网站说下，我在帮你分析具体办法

⑵ 知乎的python爬虫，如何处理‘翻页’这个问题

建议你用浏览器调试模式，看看整个过程是怎么交互的，然后再模拟这个过程。
Chrome的调试模式可以记录整个时间段的收发包内容

⑶ PYTHON爬虫的分页问题

分页，页面中会有特定的代码，因为每篇文章的长度不同，要检查代码中自动分为几页，然后再跟进去抓取下一页。

⑷ 如何用python实现爬虫抓取网页时自动翻页

看了你这个网站，下一页每次都不一样，每一页的链接也不一样，这种你靠分析肯定是不行的，因为你永远都不知道会出来什么内容，建议你用八爪鱼采集器，这是目前最好用的网页数据采集利器，解决这种问题很轻松的。

⑸ python爬虫怎么爬到翻页的内容

首先要弄清楚你获取第一页方式是什么，post还是get，参数是什么，比如找到其中一个参数是page:1。那么就可以通过修改参数为page:2来爬取下一页了。

可能通过谷歌的“检查”来获取具体的请求头和请求参数等。

⑹ 使用python爬虫时，遇到多页，需要翻页，下一页时怎么处理

例子如下：
item1 = Item()
yield item1
item2 = Item()
yield item2
req = Request(url='下一页的链接', callback=self.parse)
yield req
注意：使用yield时不要用return语句。

⑺ 如何在scrapy框架下，用python实现爬虫自动跳转页面来抓去网页内容

Scrapy是一个用Python写的Crawler Framework，简单轻巧，并且非常方便。Scrapy使用Twisted这个异步网络库来处理网络通信，架构清晰，并且包含了各种中间件接口，可以灵活地完成各种需求。Scrapy整体架构如下图所示：

根据架构图介绍一下Scrapy中的各大组件及其功能：

Scrapy引擎（Engine）：负责控制数据流在系统的所有组建中流动，并在相应动作发生触发事件。
调度器（Scheler）：从引擎接收Request并将它们入队，以便之后引擎请求request时提供给引擎。
下载器（Downloader）：负责获取页面数据并提供给引擎，而后提供给Spider。
Spider：Scrapy用户编写用于分析Response并提取Item（即获取到的Item）或额外跟进的URL的类。每个Spider负责处理一个特定（或一些网站）。
Item Pipeline：负责处理被Spider提取出来的Item。典型的处理有清理验证及持久化（例如存储到数据库中，这部分后面会介绍存储到MySQL中，其他的数据库类似）。
下载器中间件（Downloader middlewares）：是在引擎即下载器之间的特定钩子（special hook），处理Downloader传递给引擎的Response。其提供了一个简便的机制，通过插入自定义代码来扩展Scrapy功能（后面会介绍配置一些中间并激活，用以应对反爬虫）。
Spider中间件（Spider middlewares）：是在引擎及Spider之间的特定钩子（special hook），处理Spider的输入（response）和输出（Items即Requests）。其提供了一个简便的机制，通过插入自定义的代码来扩展Scrapy功能。

⑻ Python爬虫怎么获取下一页的URL和网页内容

用浏览器调试工具，如firebug，查看点击下一页时的http请求，再用python模拟就行了。

⑼ 如何在scrapy框架下，用python实现爬虫自动跳转页面来抓去网页内容

（1）一种是像我之前爬虫新京报网的新闻，下一页的url可以通过审查元素获得，第一页的网址是http://www.bjnews.com.cn/news/list-43-page-1.html
在第一页的时候，下一页按钮的审查元素是

我们通过获取next_pages = response.xpath('//div[@id="page"]/a[@class="next"]/@href').extract()[0]
,便可以得到下一页的url,next_page = "http://www.bjnews.com.cn" + next_pages,

这一部分的完整代码为：

page_link=set() #保存下一页页面url

content_link=set() #保存页面内所有可获得的url

rules={'page':LinkExtractor(allow=(r'^http://www.bjnews.com.cn/\w+/2016/\d{2}/\d{2}/\d{6}.html
))}

start_urls={'http://www.bjnews.com.cn/news/list-43-page-1.html'}

def parse(self, response):

#爬取一个页面内的所有url链接

    for link in self.rules['page'].extract_links(response):

        if link.url not in self.content_link:

            self.page_link.add(link.url)

            yield scrapy.Request(link.url, callback=self.parse_item)

#自动获取下一页的url

    next_pages = response.xpath('//div[@id="page"]/a[@class="next"]/@href').extract()[0]

    if next_pages:

        next_page = "http://www.bjnews.com.cn" + next_pages

        self.page_link.add(next_page)

        yield scrapy.Request(next_page, callback=self.parse)

(2)第二种情况，就是在下一页的审查元素中没有提供url链接，需要自己分析，在这里依然举个例子，比如搜狐新闻http://news.sohu.com/guojixinwen.shtml，该页中下一页按钮的审查元素是：

我们不能通过href来直接过得下一页的url,需要自己手动获得，那现在我们来分析

第二页的url:http://news.sohu.com/guojixinwen_5230.shtml,第三页的http://news.sohu.com/guojixinwen_5229.shtml，最后一页的http://news.sohu.com/guojixinwen_5132.shtml，由此可以分析出这一共100页的url，是http://news.sohu.com/guoneixinwen_"+i+".shtml",其中i是从5230到5132倒序排列的，也就是说通过for循环，就可以获得这100页的所有url,完整代码如下：在这里给大家加一个新的方法的使用start_request,该方法就是子定义start_urls，把所有自定义的url放到page_link中，self.make_requests_from_url方法会自动获取里面的请求

⑽ 利用Python爬取数据翻页时，一共100页，我只想要5页的数据，用什么代码停止翻页呢

1、首先分析页面源代码中翻页处的特征，按规则取下一页地址适合页面地址不连续时，可通过正则表达式实现，如果页面地址为连续的，则直接按连续的地址获取数据。
2、按以上特征获取后面地址，通过urllib.request.urlopen(url)得到首页面的数据。可以通过正则表达式获取数据，也可按特征字符串定来取到数据。
3、如为规则网地址方式，可以使用线程来提高效率。