A. python3 怎样爬取动态加载的网页信息
方法1
寻找页面中的xhr请求, 并得到实际的请求参数. 直接获取相关搜索的请求返回代码, 然后进行数据整理.
方法2
模拟浏览器操作, 比如使用Selenium 模块.
B. 用Python爬虫可以爬过去的网站吗
首先我们要知道什么是爬虫？爬虫就是一个自动抓取网页数据的程序，是搜索引擎的重要组成部分。通过计算机程序在网络不断通过定制的入口网址去提取网页的链接，并根据这些链接再度抓取提取更深的其它未知的链接，以此下去,最终获取想要的内容。
接下来我们态咐就要思考如何用爬虫抓取网页数据：
1.首先要明确网页的三大特征：
1）每一个网页都有唯一统一资源定位符（URL）来进行定位；
2）网页使用超文本标记语言（HTML）来描述页面信息；
3）网页使用超文本传输协议（HTTP/HTTPS）协议来传输HTML数据。
2.建立爬虫的设计思路：
1）首先确定需要爬取的网页URL地址；
2）通过HTTP/HTTP协议来获取对应的HTML页面；
3）提取困让HTML页面里有用的数据：
a.如果是需要的数据，就保存起来。
b.如果是页面里的其他URL，那就继续执行第二步。
比如我们想爬去新浪资讯整站数据内容，观察到新浪首页上方有很多分类，例如新闻、财经、科技、体育、娱乐、汽车，每一个分类下又分很多子类，例如新闻下又分汪闭局为军事、社会、国际。因此，首先要从新浪的首页开始，找到各个大类的URL链接，再在大类下找到小类的URL链接，最后找到每个新闻页面的URL，按需求爬取文本后者图片，这就是爬取一整个资源站的思路。
3.爬虫的方式
可以做爬虫的语言有很多，如PHP、Java、C/C++、Python等等...
但目前Python凭借其语法优美、代码简洁、开发效率高、支持的模块多，相关的HTTP请求模块和HTML解析模块非常丰富成为了最广泛使用的方式，其有强大的爬虫Scrapy以及成熟高效的scrapy-redis分布式策略。此外，利用python调用其他借口也是非常方便。
C. 如何用Python做爬虫
1）首先你要明白爬虫怎样工作。
想象你是一只蜘蛛，现在你被放到了互联“网”上。那么，你需要把所有的网页都看一遍。怎么办呢？没问题呀，你就随便从某个地方开始，比如说人民日报的首页，这个叫initial pages，用$表示吧。
在人民日报的首页，你看到那个页面引向的各种链接。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。太好了，这样你就已经爬完了俩页面（首页和国内新闻）！暂且不用管爬下来的页面怎么处理的，你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。
突然你发现， 在国内新闻这个页面上，有一个链接链回“首页”。作为一只聪明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因为你已经看过了啊。所以，你需要用你的脑子，存下你已经看过的页面地址。这样，每次看到一个可能需要爬的新链接，你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。如果去过，那就别去了。
好的，理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话，那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。
那么在python里怎么实现呢？
很简单
import Queue
initial_page = "初始化页"
url_queue = Queue.Queue()
seen = set()
seen.insert(initial_page)
url_queue.put(initial_page)
while(True): #一直进行直到海枯石烂
if url_queue.size()>0:
current_url = url_queue.get() #拿出队例中第一个的url
store(current_url) #把这个url代表的网页存储好
for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的url
if next_url not in seen:
seen.put(next_url)
url_queue.put(next_url)
else:
break
写得已经很伪代码了。
所有的爬虫的backbone都在这里，下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发。
2）效率
如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。
问题出在哪呢？需要爬的网页实在太多太多了，而上面的代码太慢太慢了。设想全网有N个网站，那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N)，因为所有网页要遍历一次，而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK，OK，我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。
通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法，但是它的特点是，它可以使用固定的内存（不随url的数量而增长）以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐，它的唯一问题在于，如果这个url不在set中，BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中，它会告诉你：这个url应该已经出现过，不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候，可以变得很小很少。一个简单的教程:Bloom Filters by Example
注意到这个特点，url如果被看过，那么可能以小概率重复看一看（没关系，多看看不会累死）。但是如果没被看过，一定会被看一下（这个很重要，不然我们就要漏掉一些网页了！）。 [IMPORTANT: 此段有问题，请暂时略过]
好，现在已经接近处理判重最快的方法了。另外一个瓶颈——你只有一台机器。不管你的带宽有多大，只要你的机器下载网页的速度是瓶颈的话，那么你只有加快这个速度。用一台机子不够的话——用很多台吧！当然，我们假设每台机子都已经进了最大的效率——使用多线程（python的话，多进程吧）。
3）集群化抓取
爬取豆瓣的时候，我总共用了100多台机器昼夜不停地运行了一个月。想象如果只用一台机子你就得运行100个月了...
那么，假设你现在有100台机器可以用，怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢？
我们把这100台中的99台运算能力较小的机器叫作slave，另外一台较大的机器叫作master，那么回顾上面代码中的url_queue，如果我们能把这个queue放到这台master机器上，所有的slave都可以通过网络跟master联通，每当一个slave完成下载一个网页，就向master请求一个新的网页来抓取。而每次slave新抓到一个网页，就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。同样，bloom filter也放到master上，但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave。Bloom Filter放到master的内存里，而被访问过的url放到运行在master上的Redis里，这样保证所有操作都是O(1)。（至少平摊是O(1)，Redis的访问效率见:LINSERT – Redis)
考虑如何用python实现：
在各台slave上装好scrapy，那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。
代码于是写成
#slave.py
current_url = request_from_master()
to_send = []
for next_url in extract_urls(current_url):
to_send.append(next_url)
store(current_url);
send_to_master(to_send)
#master.py
distributed_queue = DistributedQueue()
bf = BloomFilter()
initial_pages = "www.renmingribao.com"
while(True):
if request == 'GET':
if distributed_queue.size()>0:
send(distributed_queue.get())
else:
break
elif request == 'POST':
bf.put(request.url)
好的，其实你能想到，有人已经给你写好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub
4）展望及后处理
虽然上面用很多“简单”，但是真正要实现一个商业规模可用的爬虫并不是一件容易的事。上面的代码用来爬一个整体的网站几乎没有太大的问题。
但是如果附加上你需要这些后续处理，比如
有效地存储（数据库应该怎样安排）
有效地判重（这里指网页判重，咱可不想把人民日报和抄袭它的大民日报都爬一遍）
有效地信息抽取（比如怎么样抽取出网页上所有的地址抽取出来，“朝阳区奋进路中华道”），搜索引擎通常不需要存储所有的信息，比如图片我存来干嘛...
及时更新（预测这个网页多久会更新一次）
如你所想，这里每一个点都可以供很多研究者十数年的研究。虽然如此，
“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索”。
所以，不要问怎么入门，直接上路就好了：）
D. 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。
E. Python如何简单爬取腾讯新闻网前五页文字内容
可以使用python里面的一个爬虫库，beautifulsoup，这个库可以很方便的爬取数据。爬虫首先就得知道网页的链接，然后获取网页的源代码，通过正则表达式或者其他方法来获取所需要的内容，具体还是要对着网页源代码进行操作，查看需要哪些地方的数据，然后通过beautifulsoup来爬取特定html标签的内容。网上有很多相关的内容，可以看看。
F. 如何利用python爬取网页内容
利用python爬取网页内容需要用scrapy（爬虫框架），但是很简单，就三步
定义item类
开发spider类
开发pipeline
想学习更深的爬虫，可以用《疯狂python讲义》