Python网抓

㈠ python爬虫是什么

爬虫一般是指网络资源的抓取，由于Python的脚本特性，易于配置对字符的处理非常灵活，Python有丰富的网络抓取模块，因此两者经常联系在一起Python就被叫作爬虫。

Python爬虫的构架组成：

㈡ 如何利用Python抓取静态网站及其内部资源

这个非常闭册塌简单，requests+BeautifulSoup组合就可以轻松实现，下轿圆面我简单介绍一下，感兴趣的朋友可以自己尝试一下，这里以爬取糗事网络网站数据（静态网站）为例：

1.首先，安装requets模块，这个直接在cmd窗口输入命令“pipinstallrequests”就行，如下：

2.接着安装bs4模块，这个模块包含了BeautifulSoup，安装的话，和requests一样，直接输入安装命令“pipinstallbs4”即可，如下：

3.最后就是requests+BeautifulSoup组合爬取糗事网络，requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面，提取数据，主要步骤及截图如下：

这里假设爬取的数据包含如下几个字段，包括用户昵称、内容、好笑数和评论数：

基于上面网页内容，测试代码如下，非常简单，直接find对应标签，提取文本内容即可：

程序运行截图如下，已经成功抓取到网站数据：

至此，我们就完成了使用python来爬去静态网站。总的来说，整个过程非常简单，也是最基本的爬虫内容，只要你有一定的python基础，熟悉一下上面的示例，很快就能掌握的，当然，你也可以使用urllib，正则表达式匹配等，都行，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以姿段搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。

㈢ python网络爬虫可以干啥

Python爬虫开发工程师,从网站某一个页面(通常是首页)开始，读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一直循环下去，直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站，那么网络蜘蛛就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。

网络爬虫(又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者)，是一种按照一定的规则，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁，自动索引，模拟程序或者蠕虫。爬虫就是自动遍历一个网站的网页，并把内容都下载下来

㈣ 使用python3进行网页抓取

先用get方法获取网页源码，然后用正则表达式提取需要的部分（能用一些库更好）

㈤ python爬虫怎么做

大到各类搜索引擎，小到日常数据采集，都离不开网络爬虫。爬虫的基本原理很简单，遍历网络中网页，抓取感兴趣的数据内容。这篇文章会从零开始介绍如何编写一个网络爬虫抓取数据做告宏，然后会一步步逐渐完善爬虫的抓取功能。

工具安装

我们需要安装python，python的requests和BeautifulSoup库。我们用Requests库用抓取网页的内容，使用BeautifulSoup库来从网页中提取数据。

安装python

运行pipinstallrequests

运行pipinstallBeautifulSoup

抓取网页

完成必要工具安装后，我们正式开始编写我们的爬虫。我们的第一个任务是要抓取所有豆瓣上的图书信息。我们以/subject/26986954/为例，首先看看开如何抓取网页的内容。

使用python的requests提供的get()方法我们可以非常简单的获取的指定网页的内纯册容,代码如下：

提取内容

抓取到网页的内容后，我们要做的就是提取出我们想要的内容。在我们的第一个例子中，我们只需要提取书名。首先我们导入BeautifulSoup库，使用BeautifulSoup我们可以非常简单的提取网页的特定内容。

连续抓取网页

到目前为止，我们已经可以抓取单个网页的内容了，现在让我们看看如何抓取整个网站的内容。我们知道网页之间是通过超链接互相连接在一起的，通过链接我们可以访问整个网络。所以我们可以从每个页面提取出包含指向其它网页的链接，然后重复的对新链接进行抓取。

通过以上几步我们就可以写出一个最原始的爬虫。在理解了爬虫原理的基础上，我们可以进一步对爬虫进行完善。

写过一个系列关于爬虫的文章：/i6567289381185389064/。感兴趣的可以前往查看。

Python基本环境的搭建，爬虫的基本原理以及爬虫的原型

Python爬虫入门(第1部分)

如何使用BeautifulSoup对网页内容进行提取

Python爬虫入门(第2部分)

爬虫运行时数据的存储数据，以SQLite和MySQL作为示例

Python爬虫入门(第3部分)

使用seleniumwebdriver对动态网页进行抓取

Python爬虫入门(第4部分)

讨论了如何处理网站的反爬虫策略

Python爬友如虫入门(第5部分)

对Python的Scrapy爬虫框架做了介绍，并简单的演示了如何在Scrapy下进行开发

Python爬虫入门(第6部分)

㈥ Python中的网络爬虫指的是什么

网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。

随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎(Search Engine)，例如传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，如：

(1)不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求，通过搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。

(2)通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。

(3)万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展，图片、数据库、音频、视频多媒体等不同数据大量出现，通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力，不能很好地发现和获取。

(4)通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索，难以支持根据语义信息提出的查询。

相对于通用网络爬虫，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题：

(1) 对抓取目标的描述或定义；

(2) 对网页或数据的分析与过滤；

(3) 对URL的搜索策略。

网络-网络爬虫

㈦ python抓取网页时是如何处理验证码的

python抓取网页时是如何处理验证码的？下面给大家介绍几种方法：

1、输入式验证码

这种验证码主要是通过用户输入图片中的字母、数字、汉字等进行验证。如下图：

解决思路：这种是最简单的一种，只要识别出里面的内容，然后填入到输入框中即可。这种识别技术叫OCR，这里我们推荐使用Python的第三方库，tesserocr。对于没有什么背影影响的验证码如图2，直接通过这个库来识别就可以。但是对于有嘈杂的背景的验证码这种，直接识别识别率会很低，遇到这种我们就得需要先处理一下图片，先对图片进行灰度化，然后再进行二值化，再去识别，这样识别率会大大提高。

相关推荐：《Python入门教程》

2、滑动式验证码

这种是将备选碎片直线滑动到正确的位置，如下图：

解决思路：对于这种验证码就比较复杂一点，但也是有相应的办法。我们直接想到的就是模拟人去拖动验证码的行为，点击按钮，然后看到了缺口的位置，最后把拼图拖到缺口位置处完成验证。

第一步：点击按钮。然后我们发现，在你没有点击按钮的时候那个缺口和拼图是没有出现的，点击后才出现，这为我们找到缺口的位置提供了灵感。

第二步：拖到缺口位置。

我们知道拼图应该拖到缺口处，但是这个距离如果用数值来表示？

通过我们第一步观察到的现象，我们可以找到缺口的位置。这里我们可以比较两张图的像素，设置一个基准值，如果某个位置的差值超过了基准值，那我们就找到了这两张图片不一样的位置，当然我们是从那块拼图的右侧开始并且从左到右，找到第一个不一样的位置时就结束，这是的位置应该是缺口的left，所以我们使用selenium拖到这个位置即可。

这里还有个疑问就是如何能自动的保存这两张图？

这里我们可以先找到这个标签，然后获取它的location和size，然后 top，bottom，left，right = location['y'] ,location['y']+size['height']+ location['x'] + size['width'] ,然后截图，最后抠图填入这四个位置就行。

具体的使用可以查看selenium文档，点击按钮前抠张图，点击后再抠张图。最后拖动的时候要需要模拟人的行为，先加速然后减速。因为这种验证码有行为特征检测，人是不可能做到一直匀速的，否则它就判定为是机器在拖动，这样就无法通过验证了。

3、点击式的图文验证和图标选择

图文验证：通过文字提醒用户点击图中相同字的位置进行验证。

图标选择： 给出一组图片，按要求点击其中一张或者多张。借用万物识别的难度阻挡机器。

这两种原理相似，只不过是一个是给出文字，点击图片中的文字，一个是给出图片，点出内容相同的图片。

这两种没有特别好的方法，只能借助第三方识别接口来识别出相同的内容，推荐一个超级鹰，把验证码发过去，会返回相应的点击坐标。

然后再使用selenium模拟点击即可。具体怎么获取图片和上面方法一样。

4、宫格验证码

这种就很棘手，每一次出现的都不一样，但是也会出现一样的。而且拖动顺序都不一样。

但是我们发现不一样的验证码个数是有限的，这里采用模版匹配的方法。我觉得就好像暴力枚举，把所有出现的验证码保存下来，然后挑出不一样的验证码，按照拖动顺序命名，我们从左到右上下到下，设为1，2，3，4。上图的滑动顺序为4，3，2，1，所以我们命名4_3_2_1.png，这里得手动搞。当验证码出现的时候，用我们保存的图片一一枚举，与出现这种比较像素，方法见上面。如果匹配上了，拖动顺序就为4，3，2，1。然后使用selenium模拟即可。

㈧ 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

㈨ 求python抓网页的代码

python3.x中使用urllib.request模块来抓取网页代码，通过urllib.request.urlopen函数取网页内容，获取的为数据流，通过read()函数把数字读取出来，再把读取的二进制数据通过decode函数解码（编号可以通过查看网页源代码中<meta http-equiv="content-type" content="text/html;charset=gbk" />得知，如下例中为gbk编码。），这样就得到了网页的源代码。

如下例所示，抓取本页代码：

importurllib.request

html=urllib.request.urlopen('
).read().decode('gbk')#注意抓取后要按网页编码进行解码
print(html)

以下为urllib.request.urlopen函数说明：

urllib.request.urlopen(url,
data=None, [timeout, ]*, cafile=None, capath=None,
cadefault=False, context=None)

Open the URL url, which can be either a string or a Request object.

data must be a bytes object specifying additional data to be sent to
the server, or None
if no such data is needed. data may also be an iterable object and in
that case Content-Length value must be specified in the headers. Currently HTTP
requests are the only ones that use data; the HTTP request will be a
POST instead of a GET when the data parameter is provided.

data should be a buffer in the standard application/x-www-form-urlencoded format. The urllib.parse.urlencode() function takes a mapping or
sequence of 2-tuples and returns a string in this format. It should be encoded
to bytes before being used as the data parameter. The charset parameter
in Content-Type
header may be used to specify the encoding. If charset parameter is not sent
with the Content-Type header, the server following the HTTP 1.1 recommendation
may assume that the data is encoded in ISO-8859-1 encoding. It is advisable to
use charset parameter with encoding used in Content-Type header with the Request.

urllib.request mole uses HTTP/1.1 and includes Connection:close header
in its HTTP requests.

The optional timeout parameter specifies a timeout in seconds for
blocking operations like the connection attempt (if not specified, the global
default timeout setting will be used). This actually only works for HTTP, HTTPS
and FTP connections.

If context is specified, it must be a ssl.SSLContext instance describing the various SSL
options. See HTTPSConnection for more details.

The optional cafile and capath parameters specify a set of
trusted CA certificates for HTTPS requests. cafile should point to a
single file containing a bundle of CA certificates, whereas capath
should point to a directory of hashed certificate files. More information can be
found in ssl.SSLContext.load_verify_locations().

The cadefault parameter is ignored.

For http and https urls, this function returns a http.client.HTTPResponse object which has the
following HTTPResponse
Objects methods.

For ftp, file, and data urls and requests explicitly handled by legacy URLopener and FancyURLopener classes, this function returns a
urllib.response.addinfourl object which can work as context manager and has methods such as

geturl() — return the URL of the resource retrieved,
commonly used to determine if a redirect was followed

info() — return the meta-information of the page, such
as headers, in the form of an email.message_from_string() instance (see Quick
Reference to HTTP Headers)

getcode() – return the HTTP status code of the response.

Raises URLError on errors.

Note that None
may be returned if no handler handles the request (though the default installed
global OpenerDirector uses UnknownHandler to ensure this never happens).

In addition, if proxy settings are detected (for example, when a *_proxy environment
variable like http_proxy is set), ProxyHandler is default installed and makes sure the
requests are handled through the proxy.

The legacy urllib.urlopen function from Python 2.6 and earlier has
been discontinued; urllib.request.urlopen() corresponds to the old
urllib2.urlopen.
Proxy handling, which was done by passing a dictionary parameter to urllib.urlopen, can be
obtained by using ProxyHandler objects.

Changed in version 3.2: cafile
and capath were added.

Changed in version 3.2: HTTPS virtual
hosts are now supported if possible (that is, if ssl.HAS_SNI is true).

New in version 3.2: data can be
an iterable object.

Changed in version 3.3: cadefault
was added.

Changed in version 3.4.3: context
was added.