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1. 如何用python爬取网站数据

这里简单介绍一下吧，以抓取网站静态、动态2种数据为慧返拍例，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

抓取网站静态数据（数据在网页源码中）：以糗事网络网站数据为例

1.这里假设我们抓取的数据如下，主要包括用户昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段，如下：

对应的网页源码如下，包含我们所需要的数据：

2.对应网页结构，主要代码如下，很简单，主要用到requests+BeautifulSoup，其中requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面：

程序运行截图如下，已经成功爬取到数据：

抓取网站动态数据（数据不在网页源码中，json等文件中）：以人人贷网站数据为例

1.这里假设我们爬取的是债券数据，主要包括年利率世型、借款标题、期限、金额和进度这5个字段信息，截图如下：

打开网页源码中，可以发现数据不在网页源码中，按F12抓包分析时，才发现在一个json文件中，如下：

2.获取到json文件的url后，我们就可以爬取对应数据了，这里使用的包与上面类似，因为是json文件，所以还用了json这个包（解析json），主要内容如下：

程序运行截图如下，前羡已经成功抓取到数据：

至此，这里就介绍完了这2种数据的抓取，包括静态数据和动态数据。总的来说，这2个示例不难，都是入门级别的爬虫，网页结构也比较简单，最重要的还是要会进行抓包分析，对页面进行分析提取，后期熟悉后，可以借助scrapy这个框架进行数据的爬取，可以更方便一些，效率更高，当然，如果爬取的页面比较复杂，像验证码、加密等，这时候就需要认真分析了，网上也有一些教程可供参考，感兴趣的可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。

2. python3 怎么爬取新闻网站

需求：

从门户网站爬取新闻，将新闻标题，作者，时间，内容保存到本地txt中。

用到的python模块：

importre#正则表达式
importbs4#BeautifulSoup4解析模块
importurllib2#网络访问模块
importNews#自己定义的新闻结构
importcodecs#解决编码问题的关键，使用codecs.open打开文件
importsys#1解决不同页面编码问题

其中bs4需要自己装一下，安装方法可以参考：Windows命令行下pip安装python whl包

程序：

#coding=utf-8
importre#正则表达式
importbs4#BeautifulSoup4解析模块
importurllib2#网络访问模块
importNews#自己定义的新闻结构
importcodecs#解决编码问题的关键，使用codecs.open打开文件
importsys#1解决不同页面编码问题

reload(sys)#2
sys.setdefaultencoding('utf-8')#3

#从首页获取所有链接
defGetAllUrl(home):
html=urllib2.urlopen(home).read().decode('utf8')
soup=bs4.BeautifulSoup(html,'html.parser')
pattern='http://w+.jia..com/article/w+'
links=soup.find_all('a',href=re.compile(pattern))
forlinkinlinks:
url_set.add(link['href'])

defGetNews(url):
globalNewsCount,MaxNewsCount#全局记录新闻数量
whilelen(url_set)!=0:
try:
#获取链接
url=url_set.pop()
url_old.add(url)

#获取代码
html=urllib2.urlopen(url).read().decode('utf8')

#解析
soup=bs4.BeautifulSoup(html,'html.parser')
pattern='http://w+.jia..com/article/w+'#链接匹配规则
links=soup.find_all('a',href=re.compile(pattern))

#获取URL
forlinkinlinks:
iflink['href']notinurl_old:
url_set.add(link['href'])

#获取信息
article=News.News()
article.url=url#URL信息
page=soup.find('div',{'id':'page'})
article.title=page.find('h1').get_text()#标题信息
info=page.find('div',{'class':'article-info'})
article.author=info.find('a',{'class':'name'}).get_text()#作者信息
article.date=info.find('span',{'class':'time'}).get_text()#日期信息
article.about=page.find('blockquote').get_text()
pnode=page.find('div',{'class':'article-detail'}).find_all('p')
article.content=''
fornodeinpnode:#获取文章段落
article.content+=node.get_text()+'
'#追加段落信息

SaveNews(article)

printNewsCount
break
exceptExceptionase:
print(e)
continue
else:
print(article.title)
NewsCount+=1
finally:
#判断数据是否收集完成
ifNewsCount==MaxNewsCount:
break

defSaveNews(Object):
file.write("【"+Object.title+"】"+"	")
file.write(Object.author+"	"+Object.date+"
")
file.write(Object.content+"
"+"
")

url_set=set()#url集合
url_old=set()#爬过的url集合

NewsCount=0
MaxNewsCount=3

home='http://jia..com/'#起始位置

GetAllUrl(home)

file=codecs.open("D:\test.txt","a+")#文件操作

forurlinurl_set:
GetNews(url)
#判断数据是否收集完成
ifNewsCount==MaxNewsCount:
break

file.close()

新闻文章结构

#coding:utf-8
#文章类定义
classNews(object):
def__init__(self):
self.url=None
self.title=None
self.author=None
self.date=None
self.about=None
self.content=None

对爬取的文章数量就行统计。

3. 如何找到Python的官方网站

网络搜索python，有官方标志的就是。

如何找到Python的官方网站？可以阅读相关书籍，不过，这类型的问题更直接的是直接搜索。中英文搜索都可以，网络搜索可以使用关键词Python官方网站，如下图所示，第二条记录就是了，要注意的是，官方网站是带“官方”字样的，这是网络的信誉认证，详细情况可通过网络官方了解。

相关拓展

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990年代初设计，作为一门叫作ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。

Python解释器易于扩展，可以使用C或C++（或者其他可以通过C调用的语言）扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

2021年10月，语言流行指数的编译器Tiobe将Python加冕为最受欢迎的编程语言，20年来首次将其置于Java、C和JavaScript之上。

以上内容参考 网络-Python

4. Python的应用前景。

目前python被用的还是蛮多的，一些大公司如Google（实现web爬虫和搜索引擎中的很多组件），Yahoo（管理讨论组），NASA，YouTube（视频分享服务大部分由Python编写）等等对Python都很青睐。而国内的豆瓣可以说是给Python予千万宠爱了，它的前台后台清一色的都是Python的身影。另外，我们计算机视觉这块用的很频繁的OpenCV也提供了Python的接口，网上还提供了不少Python的机器学习的库（例如milk，scikit-learn，Pylearn2等），Deep learning的一个知名的Python的库theano，自然语言处理的库NLTK。此外，Python为数学、科学、工程和绘图等提供了有趣的标准库（例如，NumPy ，SciPy和matplotlib等），Python占有的用户群越来越广。
通过网络大概了解了下python的应用领域，如：系统运维、科学计算、人工智能、网络编程(如搜索引擎、爬虫、服务器编程)、web开发、云计算系统、图形化、教育等等等…………好吧，一堆看不懂的，只注意到了“爬虫”、“科学计算”和“图形化”三个关键词，简单理解就是爬数据、分析挖掘和图形展示。
Python的应用
在数据爬虫方面，利用rullib、requests、BeautifulSoup、re、Scrapy等模块进行爬取想要的网站资料，如搜房、淘宝、京东、微信、今日头条、中国知网、新浪、贴吧、金融界、电影论坛等等，真正的实现所见即所得。
在数据处理方面，利用Pandas、Numpy、Scipy、PyMVPA等模块可以帮助你在计算巨型数组、矢量分析、神经网络等方面高效率完成工作。尤其是在教育科研方面，可以发挥出独特的优势。
在数据展示方面，利用ReportLab 、matplotlib、basemap 等模块可以生成相应的统计图表或地图等。另外，利用PyOpenGl模块，可以非常迅速的编写出三维场景。
总之是集数据采集、分析、挖掘及展示等功能于一体，典型的万金油。另外，如果是专业学习python，真是工资高得让人羡慕，具体多少就不说了，感兴趣的可以去查查。

5. 零基础学python（1）——爬取房天下网站信息

一、认识网页

       网页分为三个部分：HTML(结构）、CSS（样式）、JavaScript（功能）。

二、爬取网站信息入门

1、Soup = BeautifulSoup (html, 'lxml')，使用beautifulsoup来解析网页。

2、使用 CSS selector来复制网页元素的位置。

三、爬取房天下网站信息 

1、导入requests和beautifulsoup

2、定义函数spider_ftx，把所需要爬取的信息都定义出来

3、调用函数spider_ftx

4、翻页爬取二手房信息

     由于每页最多只能显示40条信息，观察每一页网址的变化规律，写一个循环调用的语句，把全部100页的信息全都爬取下来。

四、小结:

     目前只能爬取到网站的100页信息，网站为了反爬，设置了可浏览的页面量100。要想爬取网站的所有信息，可以通过分类去获取，但是如何用python实现呢，请看下集。

6. python可以做到自动抓取互联网上的新闻更新到网站吗

理论上完全可以实现，相应的技术方案也是比较成熟的。不知道需要爬取的网站内容复杂不复杂的。目前我想到的方案是借助爬虫框架，数据存储可利用mysql，mongodb之类的。打个比方，这是我用scrapy爬取诗词网站的数据，腊纯然后存储到Mongodb中，就是缺少一部更新。

我们可以设定一个任务，任务可以是每1分钟更新一下爬取数据，这样就可以做到对应网站数据的更新，至于自身网站数据的更新，因为是客户端发起的，所以，只要做到服务器商数汪带据更新了，客户端就可以看到最新的数据，当然，需要注意相应的缓存技术的影响。

总的来说，爬取网站的数据然后更新到网站，是完全可以实现的。主要是看出于什么的目的，以及爬轮陵咐取的网站的复杂性问题。