python网络数据采集英文版

‘壹’ python网络数据采集 用python写网络爬虫 哪个好

写python爬虫2年多了，主要用的scrapy。关于python3，还没有开始学；在这方面，我算是传统的。一直在思考什么时候转python3。我主要关注的是我常用的python库是否支持，一旦支持，就立刻转python3.从最早的django、MySQLdb、PIL（Pillow）不支持，但现在这三者都支持了。所以在做web项目的时候是可以直接用python3了。所以现在的计划是今年下半年转python3。

说回爬虫。scrapy确实使用者众，可惜还不支持python3。所以现在的爬虫项目还是用python2.7。现在用着非常顺手。我的思路是，用django开发业务逻辑，根据业务逻辑建立的model，用scrapy抓取。是的，我的项目将django和scrapy代码放在一个repo了。也可以分开。另外，scrapy的调度使用的是celery，所有爬虫的调度时间和频率都是用celery控制的。django、scrapy、celery是我做开发的三大法器。

如果你不想使用scrapy等框架，像上面的回答一样，用一些请求库和解析库也能搭建出来。但我倾向于用django、celery、scrapy搭建通用的抓取系统。简单说，用django建立模型，scrapy做一些常用爬虫，规则定义模块；celery制定调度策略，可以非常快地建立一套系统。

‘贰’ python怎样读取pdf文件的内容

1，引言
晚上翻看《Python网络数据采集》这本书，看到读取PDF内容的代码，想起来前几天集搜客刚刚发布了一个抓取网页pdf内容的抓取规则，这个规则能够把pdf内容当成html来做网页抓取。神奇之处要归功于Firefox解析PDF的能力，能够把pdf格式转换成html标签，比如，div之类的标签，从而用GooSeeker网页抓取软件像抓普通网页一样抓取结构化内容。
从而产生了一个问题：用Python爬虫的话，能做到什么程度。下面将讲述一个实验过程和源代码。
2，把pdf转换成文本的Python源代码
下面的python源代码，读取pdf文件内容(互联网上的或是本地的)，转换成文本，打印出来。这段代码主要用了一个第三方库PDFMiner3K把PDF读成字符串，然后用StringIO转换成文件对象。（源代码下载地址参看文章末尾的GitHub源）
复制代码
from urllib.request import urlopen
from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager, process_pdf
from pdfminer.converter import TextConverter
from pdfminer.layout import LAParams
from io import StringIO
from io import open
def readPDF(pdfFile):
rsrcmgr = PDFResourceManager()
retstr = StringIO()
laparams = LAParams()
device = TextConverter(rsrcmgr, retstr, laparams=laparams)
process_pdf(rsrcmgr, device, pdfFile)
device.close()
content = retstr.getvalue()
retstr.close()
return content
pdfFile = urlopen("http://pythonscraping.com/pages/warandpeace/chapter1.pdf")
outputString = readPDF(pdfFile)
print(outputString)
pdfFile.close()
复制代码
如果PDF文件在你的电脑里，那就把urlopen返回的对象pdfFile替换成普通的open()文件对象。
3，展望
这个实验只是把pdf转换成了文本，但是没有像开头所说的转换成html标签，那么在Python编程环境下是否有这个能力，留待今后探索。
4，集搜客GooSeeker开源代码下载源
1. GooSeeker开源Python网络爬虫GitHub源
5，文档修改历史
2016-05-26：V2.0，增补文字说明
2016-05-29：V2.1，增加第六章：源代码下载源，并更换github源的网址

‘叁’ 如何通过网络爬虫获取网站数据

这里以python为例，简单介绍一下如何通过python网络爬虫获取网站数据，主要分为静态网页数据的爬埋山差取和动态网页数据的爬取，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

静态网页数据

这里的数据都嵌套在网页源码中，所以直接requests网页源码进行解析就行，下面我简单介绍一下，这里以爬取糗事网络上的数据为例：

1.首先，打开原网页，如下，这里假设要爬取的字段包括昵称、内容、好笑数和评论数：

接着查看网页源码，如下，可以看的出来，所有的数据都嵌套在网页中：

2.然后针对以上网页结构，我们就可以直接编写爬虫代码，解析网页并提取出我们需要的数据了，测试代码如下，非常简单，主要用到requests+BeautifulSoup组合，其中requests用于获取网页源码，BeautifulSoup用于解析网页提取数据：

点击运行这个程序，效果如下，已经成功爬取了到我们需要的数据：

动态网页数据

这里的数据都没有在网页源码中（所以直接请求页面是获取不到任何数据的），大部分情况下都是存储在一唯唯个json文件中，只有在网页更新的时候，才会加载数据，下面我简单介绍一下这种方式，这里以爬取人人贷上面的数据为例：

1.首先，打开原网页，如下，这里假设要爬取的数据包括年利率，借款标题，期限，金额和进度：

接着按F12调出开发者工具，依次点击“Network”->“XHR”，F5刷新页面，就可以找打动态加载的json文件，如下，也就是我们需要爬弯皮取的数据：

2.然后就是根据这个json文件编写对应代码解析出我们需要的字段信息，测试代码如下，也非常简单，主要用到requests+json组合，其中requests用于请求json文件，json用于解析json文件提取数据：

点击运行这个程序，效果如下，已经成功爬取到我们需要的数据：

至此，我们就完成了利用python网络爬虫来获取网站数据。总的来说，整个过程非常简单，python内置了许多网络爬虫包和框架（scrapy等），可以快速获取网站数据，非常适合初学者学习和掌握，只要你有一定的爬虫基础，熟悉一下上面的流程和代码，很快就能掌握的，当然，你也可以使用现成的爬虫软件，像八爪鱼、后羿等也都可以，网上也有相关教程和资料，非常丰富，感兴趣的话，可以搜一下，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。

‘肆’ 使用python采集网页内容时那登录那个网站，否则采集不了！请问怎么实现python登录后采集网页

有些网页需要你登录之后才可以访问,你需要提供账户和密码。
只要在发送http请求时，带上含有正常登陆的cookie就可以了。
1.首先我们要先了解cookie的工作原理。
Cookie是由服务器端生成，发送给User-Agent（一般是浏览器），浏览器会将Cookie的key/value保存到某个目录下的文本文件内，下次请求同一网站时就发送该Cookie给服务器（前提是浏览器设置为启用cookie）。Cookie名称和值可以由服务器端开发自己定义，对于JSP而言也可以直接写入jsessionid，这样服务器可以知道该用户是否合法用户以及是否需要重新登录等。
2.之后我们要获取到用户正常登录的cookie.
python提供了cookieJar的库，只要把cookieJar的实例作为参数传到urllib2的一个opener里面。
然后访问一次登录的页面，cookie就已经保存下来了。之后通过这个实例访问所有的页面都带有正常登陆的cookie了。
以人人网为例子。
#encoding=utf-8
import urllib2
import urllib
import cookielib
def renrenBrower(url,user,password):
#登陆页面，可以通过抓包工具分析获得，如fiddler，wireshark
login_page = "http://www.renren.com/PLogin.do"
try:
#获得一个cookieJar实例
cj = cookielib.CookieJar()
#cookieJar作为参数，获得一个opener的实例
opener=urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cj))
#伪装成一个正常的浏览器，避免有些web服务器拒绝访问。
opener.addheaders = [('User-agent','Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1)')]
#生成Post数据，含有登陆用户名密码。
data = urllib.urlencode({"email":user,"password":password})
#以post的方法访问登陆页面，访问之后cookieJar会自定保存cookie
opener.open(login_page,data)
#以带cookie的方式访问页面
op=opener.open(url)
#读取页面源码
data= op.read()
return data
except Exception,e:
print str(e)
#访问某用户的个人主页，其实这已经实现了人人网的签到功能。
print renrenBrower("http://www.renren.com/home","用户名","密码")

‘伍’ 学python买什么书

1、基础书籍：《Python编程》

豆瓣评分：9.0分

推荐指数：★★★★★

以上为7本有关Python的好书推荐，大家可以根据自己的基础和兴趣，选择相应的读本进行学习哦!

‘陆’ python数据采集是什么

数据采集(DAQ)，又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集非电量或者电量信号,送到上位机中进行分析，处理。数据采集系统是结合基于计算机或者其他专用测试平台的测量软硬件产品来实现灵活的、用户自定义的测量系统。采集一般是采样方式，即隔一定时间（称采样周期）对同一点数据重复采集。采集的数据大多是瞬时值，也可是某段时间内的一个特征值。
网络爬虫是用于数据采集的一门技术，可以帮助我们自动地进行信息的获取与筛选。从技术手段来说，网络爬虫有多种实现方案，如PHP、java、Python ...。那么用python 也会有很多不同的技术方案（Urllib、requests、scrapy、selenium...)，每种技术各有各的特点，只需掌握一种技术，其它便迎刃而解。同理，某一种技术解决不了的难题，用其它技术或方依然无法解决。网络爬虫的难点并不在于网络爬虫本身，而在于网页的分析与爬虫的反爬攻克问题。
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‘柒’ python爬虫可以自学吗

无论是从入门级选手到专业级选手都在做的爬虫，还是Web 程序开发、桌面程序开发，又或者是科学计算、图像处理，Python编程都可以胜任。或许是因为这种属性，周围好多小伙伴都开始学习Python。Python爬虫可以自学吗？（推荐学习：Python视频教程）
可以的，世上无难事只怕有心人。只要你下定决心，把下面的书籍吃透，动手实践，相信你的爬虫技术一定ok。
Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档
1、如果你用Python3写爬虫，强力推荐《Python网络数据采集》这本书，应该是目前最系统最完善介绍Python爬虫的书。可以去图灵社区买电子版。
书的内容很新也很系统，从beautifulSoup，requests到ajax，图像识别，单元测试。比起绝大多数blog零散的教程要好的多，看完书后就可以去做些实战项目，这个时候可以去github上找类似的项目借鉴下。
2、国内也有一本讲爬虫的好书，《自己动手写网络爬虫》，这本书除了介绍爬虫基本原理，包括优先级，宽度优先搜索，分布式爬虫，多线程，还有云计算，数据挖掘内容。只不过用了java来实现，但思路是相同的。
Python爬虫靠系统学习固然好，直接写一个项目出来效果更加简单粗暴!(不过自己现在的水平写出来都是流水一般的面向过程的代码，代码的重复部分太多，正在回过头去学习面向对象编程，学习类和方法的使用。不过，我还是坚定地认为：入门的时候，应该直接简单粗暴地实践一个项目。
3、哪里不会搜哪里!哪里报错改哪里!相信我你遇到的99%的问题都能从网上找到相似的问题，你需要做的就是写代码!搜问题!调BUG!你搜不到解决办法的情况下，80%的情况是你搜索的姿势不对，另外20%可能需要你自己动动脑子，换个思路去做。
目前在IT行业里，技术是在新月异的更新中，不断换代升级，Python行业更是如此。而我们知道，在学校所学专业知识可能很难满足如今的社会需求。
说了这么多，要是现在的情况不适合你进行自学，或许是你的自制力不够，或许是你没有足够多的时间自学，或许你需要更专业的课程学习，相信专业的课程学习能带给你更多东西，相信你会收获更多的友谊和人脉资源。
更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！以上就是小编分享的关于python爬虫可以自学吗的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

‘捌’ 如何入门 Python 爬虫

我也正在学，推荐参考书：《Python网络数据采集》

在这之前应该有一定的Python基础，了解一下网络数据格式

本书内 容 提 要
本书采用简洁强大的 Python 语言，介绍了网络数据采集，并为采集新式网络中的各种数据类
型提供了全面的指导。第一部分重点介绍网络数据采集的基本原理 ：如何用 Python 从网络服务器请求信息，如何对服务器的响应进行基本处理，以及如何以自动化手段与网站进行交互。第二部分介绍如何用网络爬虫测试网站，自动化处理，以及如何通过更多的方式接入网络。
本书适合需要采集 Web 数据的相关软件开发人员和研究人员阅读。