Ⅰ 想用python获取网页的最后更新时间，怎么弄
如果在header里面获取不到那么你就没有办法获取到了。因为网页是放在服务器的，如果服务器不告诉你它的页面修好了，你是不知道它有没有修改过的。
Ⅱ 谁用过python中的re来抓取网页，能否给个例子，谢谢
这是我写的一个非常简单的抓取页面的脚本，作用为获得指定URL的所有链接地址并获取所有链接的标题。
===========geturls.py================
#coding:utf-8
import urllib
import urlparse
import re
import socket
import threading
#定义链接正则
urlre = re.compile(r"href=[\"']?([^ >\"']+)")
titlere = re.compile(r"<title>(.*?)</title>",re.I)
#设置超时时间为10秒
timeout = 10
socket.setdefaulttimeout(timeout)
#定义最高线程数
max = 10
#定义当前线程数
current = 0
def gettitle(url):
global current
try:
content = urllib.urlopen(url).read()
except:
current -= 1
return
if titlere.search(content):
title = titlere.search(content).group(1)
try:
title = title.decode('gbk').encode('utf-8')
except:
title = title
else:
title = "无标题"
print "%s: %s" % (url,title)
current -= 1
return
def geturls(url):
global current,max
ts = []
content = urllib.urlopen(url)
#使用set去重
result = set()
for eachline in content:
if urlre.findall(eachline):
temp = urlre.findall(eachline)
for x in temp:
#如果为站内链接，前面加上url
if not x.startswith("http:"):
x = urlparse.urljoin(url,x)
#不记录js和css文件
if not x.endswith(".js") and not x.endswith(".css"):
result.add(x)
threads = []
for url in result:
t = threading.Thread(target=gettitle,args=(url,))
threads.append(t)
i = 0
while i < len(threads):
if current < max:
threads[i].start()
i += 1
current += 1
else:
pass
geturls("http://www..com")
使用正则表达式（re）只能做到一些比较简单或者机械的功能，如果需要更强大的网页分析功能，请尝试一下beautiful soup或者pyquery,希望能帮到你
Ⅲ 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
Ⅳ 如何利用Python来爬取网页视频呢
前几天写了个爬虫，用path、re、BeautifulSoup爬取的B站python视频，但是这个爬虫有有个缺陷，没能获取视频的图片信息，如果你去尝试你会发现它根本就不在返回的结果里面。今天就用分析Ajax的方法获取到。
分析页面
点一下搜索，这个url才会出现数烂神，或者点一下下一页
然后就构造这历知个请求就可以了。需要注意的是最后一个参数不能添加。
代码实战
代码里面有些解释已经很清楚了，在这里再次复习一下
re.sub()
这个函数传入五个参数，前三个是必须传入的pattern,、repl、string
第一个是表示的是正则表达式中模式字符串
第二个是要被替换的字符串
第三个是文本字符串剩下两个可选参数，一个是count一个是薯亏flag。
时间戳转换成标准格式的时间第一种方法
第二种方法
综上就是这次的全部内容，多加练习继续加油！
Ⅳ Python爬取动态生成的网页（框架）需要具备哪些知识或者使用哪些库
1、抓取网页，模拟登陆等背后的通用的逻辑和原理；
2、以提取songtaste网页中标题为例，详解如何抓取网站并提取网页内容；
3、以模拟登陆网络为例，详解如何模拟登陆网站；
4、以抓取网易博客帖子中的最近读者信息为例，详解如何抓取动态网页中的内容；
5、详解了在模拟登陆和抓取动态网页过程中，如何用对应的网页分析工具，如IE9的F12，Chrome的Ctrl+Shift+J，Firefox的Firebug，去分析出对应的逻辑；
6、针对抓取网站，模拟登陆，抓取动态网页，全部给出了完整的可用的，多种语言的示例代码：Python，C#，Java，Go等。
Ⅵ 从零开始学Python-使用Selenium抓取动态网页数据
AJAX（Asynchronouse JavaScript And XML：异步JavaScript和XML）通过在后台与服务器进行少量数据交换，Ajax 可以使网页实现异步更新，这意味着可以在不重新加载整个网页的情况下，对网页的某部分进行局部更新。传统的网页（不使用Ajax）如果需要更新内容，必须重载整个网页页面。
因为传统的网页在传输数据格式方面，使用的是 XML 语法，因此叫做 AJAX ，其实现在数据交互基本上都是使用 JSON 。使用AJAX加载的数据，即使使用了JS将数据渲染到了浏览器中，在 右键->查看网页源代码 还是不能看到通过ajax加载的数据，只能看到使用这个url加载的html代码。
法1：直接分析ajax调用的接口。然后通过代码请求这个接口。
法2：使用Selenium+chromedriver模拟浏览器行为获取数据。
Selenium 相当于是一个机器人。可以模拟人类在浏览器上的一些行为，自动处理浏览器上的一些行为，比如点击，填充数据，删除cookie等。 chromedriver 是一个驱动 Chrome 浏览器的驱动程序，使用他才可以驱动浏览器。当然针对不同的浏览器有不同的driver。以下列出了不同浏览器及其对应的driver：
现在以一个简单的获取网络首页的例子来讲下 Selenium 和 chromedriver 如何快速入门：
参考：Selenium的使用
直接直接分析ajax调用的接口爬取
selenium结合lxml爬取
Ⅶ 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
Ⅷ 如何利用python对网页的数据进行实时采集并输出
再怎么实时也是有一定间隔的，不然服务器受不了，或者对方把你 k 了。用while True 循环加time. sleep来控制访问频率吧。最好加上headers ，还有睡眠时间最好随机生成，这样被发现是机器人的概率低点。