python爬虫动态url

❶ python爬虫用的哪些库

Python爬虫，全称Python网络爬虫，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或脚本，主要用于抓取证券交易数据、天气数据、网站用户数据和图片数据等，Python为支持网络爬虫正常功能实现，内置了大量的库，主要有几种类型。下面本篇文章就来给大家介绍。
一、Python爬虫网络库
Python爬虫网络库主要包括：urllib、requests、grab、pycurl、urllib3、httplib2、RoboBrowser、MechanicalSoup、mechanize、socket、Unirest for Python、hyper、PySocks、treq以及aiohttp等。
二、Python网络爬虫框架
Python网络爬虫框架主要包括：grab、scrapy、pyspider、cola、portia、restkit以及demiurge等。
三、HTML/XML解析器?
●lxml：C语言编写高效HTML/ XML处理库。支持XPath。
●cssselect：解析DOM树和CSS选择器。
●pyquery：解析DOM树和jQuery选择器。
●BeautifulSoup：低效HTML/ XML处理库，纯Python实现。
●html5lib：根据WHATWG规范生成HTML/ XML文档的DOM。该规范被用在现在所有的浏览器上。
●feedparser：解析RSS/ATOM feeds。
●MarkupSafe：为XML/HTML/XHTML提供了安全转义的字符串。
●xmltodict：一个可以让你在处理XML时感觉像在处理JSON一样的Python模块。
●xhtml2pdf：将HTML/CSS转换为PDF。
●untangle：轻松实现将XML文件转换为Python对象。
四、文本处理
用于解析和操作简单文本的库。
●difflib：（Python标准库）帮助进行差异化比较。
●Levenshtein：快速计算Levenshtein距离和字符串相似度。
●fuzzywuzzy：模糊字符串匹配。
●esmre：正则表达式加速器。
●ftfy：自动整理Unicode文本，减少碎片化。
五、特定格式文件处理
解析和处理特定文本格式的库。
●tablib：一个把数据导出为XLS、CSV、JSON、YAML等格式的模块。
●textract：从各种文件中提取文本，比如 Word、PowerPoint、PDF等。
●messytables：解析混乱的表格数据的工具。
●rows：一个常用数据接口，支持的格式很多（目前支持CSV，HTML，XLS，TXT：将来还会提供更多！）。
六、自然语言处理
●NLTK：编写Python程序来处理人类语言数据的最好平台；
●Pattern：Python的网络挖掘模块；
●TextBlob：为深入自然语言处理任务提供了一致的API。是基于NLTK以及Pattern的巨人之肩上发展的；
●jieba：中文分词工具；
●SnowNLP：中文文本处理库；
●loso：另一个中文分词库；
●genius：基于条件随机域的中文分词；
●langid.py：独立的语言识别系统；
●Korean：一个韩文形态库；
●pymorphy2：俄语形态分析器(词性标注+词形变化引擎)；
●PyPLN：用Python编写的分布式自然语言处理通道。这个项目的目标是创建一种简单的方法使用NLTK通过网络接口处理大语言库。
七、浏览器自动化与仿真
●selenium：自动化真正的浏览器(Chrome浏览器，火狐浏览器，Opera浏览器，IE浏览器)；
●Ghost.py：对PyQt的webkit的封装(需要PyQT)；
●Spynner：对PyQt的webkit的封装(需要PyQT)；
●Splinter：通用API浏览器模拟器(selenium web驱动，Django客户端，Zope)。
八、多重处理
●threading：Python标准库的线程运行。对于I/O密集型任务很有效。对于CPU绑定的任务没用，因为python GIL；
●multiprocessing：标准的Python库运行多进程；
●celery：基于分布式消息传递的异步任务队列/作业队列；
●concurrent-futures：concurrent-futures 模块为调用异步执行提供了一个高层次的接口。
九、异步网络编程库
●asyncio：(在Python 3.4 +版本以上的 Python标准库)异步I/O，时间循环，协同程序和任务；
●Twisted：基于事件驱动的网络引擎框架；
●Tornado：一个网络框架和异步网络库；
●pulsar：Python事件驱动的并发框架；
●diesel：Python的基于绿色事件的I/O框架；
●gevent：一个使用greenlet 的基于协程的Python网络库；
●eventlet：有WSGI支持的异步框架；
●Tomorrow：异步代码的奇妙的修饰语法。
十、队列
●celery：基于分布式消息传递的异步任务队列/作业队列；
●huey：小型多线程任务队列；
●RQ：基于Redis的轻量级任务队列管理器；
●simpleq：一个简单的，可无限扩展，基于Amazon SQS的队列；
●python-gearman：Gearman的Python API。
十一、云计算
picloud：云端执行Python代码；
dominoup.com：云端执行R，Python和matlab代码。
十二、电子邮件
●flanker：电子邮件地址和Mime解析库；
●Talon：Mailgun库用于提取消息的报价和签名。
十三、网址和网络地址操作
●furl：一个小的Python库，使得操纵URL简单化；
●purl：一个简单的不可改变的URL以及一个干净的用于调试和操作的API；
●urllib.parse：用于打破统一资源定位器(URL)的字符串在组件之间的隔断，为了结合组件到一个URL字符串，并将“相对URL”转化为一个绝对URL，称之为“基本URL”；
●tldextract：从URL的注册域和子域中准确分离TLD，使用公共后缀列表；
●etaddr：用于显示和操纵网络地址的Python库。
十四、网页内容提取
●ewspaper：用Python进行新闻提取、文章提取和内容策展；
●html2text：将HTML转为Markdown格式文本；
●python-goose：HTML内容、文章提取器；
●lassie：人性化的网页内容检索工具；
●micawber：一个从网址中提取丰富内容的小库；
●sumy：一个自动汇总文本文件和HTML网页的模块；
●Haul：一个可扩展的图像爬虫；
●python-readability：arc90 readability工具的快速Python接口；
●scrapely：从HTML网页中提取结构化数据的库；
●youtube-dl：一个从YouTube下载视频的小命令行程序；
●you-get：Python3的YouTube、优酷/ Niconico视频下载器；
●WikiTeam：下载和保存wikis的工具。
十五、WebSocket
●Crossbar：开源的应用消息传递路由器；
●AutobahnPython：提供了WebSocket协议和WAMP协议的Python实现并且开源；
●WebSocket-for-Python：Python 2和3以及PyPy的WebSocket客户端和服务器库。
十六、DNS解析
●dnsyo：在全球超过1500个的DNS服务器上检查你的DNS；
●pycares：c-ares的接口。
十七、计算机视觉
●OpenCV：开源计算机视觉库；
●SimpleCV：用于照相机、图像处理、特征提取、格式转换的简介，可读性强的接口；
●mahotas：快速计算机图像处理算法，完全基于 numpy 的数组作为它的数据类型。
十八、代理服务器
●shadowsocks：一个快速隧道代理，可帮你穿透防火墙；
●tproxy：tproxy是一个简单的TCP路由代理，基于Gevent，用Python进行配置。
十九、其他Python工具列表
●awesome-python
●pycrumbs
●python-github-projects
●python_reference
●pythonidae

❷ python爬虫怎么获取到的网站的所有url

首先我们可以先获取要下载图片的整个页面信息。
getjpg.py
#coding=utf-8
import urllib

def getHtml(url):
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read()
return html

print html
Urllib 模块提供了读取web页面数据的接口，我们可以像读取本地文件一样读取www和ftp上的数据。首先，我们定义了一个getHtml()函数:
urllib.urlopen()方法用于打开一个URL地址。
read()方法用于读取URL上的数据，向getHtml()函数传递一个网址，并把整个页面下载下来。执行程序就会把整个网页打印输出。

❸ python 如何抓取动态页面内容

下面开始说一下本文抓取动态页面数据的相关工具和库：
1. python 2.7
2. pyqt

3. spynner （在安装过程中，其他的一些依赖库也会自动上网下载安装）
4. BeautifulSoup
5. ide工具是pycharm（当然这个只是个人喜好，也可以使用其他的ide工具）

以上几个工具都可以网络找到，python现在出了3.x版本的，但是由于众多第三方库或架构都没有兼容，并且后续要使用到的爬虫框架scrapy也是没有支持3.x版本，因此还是建议使用2.7版本吧。
spynner和BeautifulSoup下载后，都可以cd到解压出来的目录，然后使用python setup.py install来完成安装，需要注意的是spynner依赖pyqt，所以一定要安装pyqt，否则无法使用spynner。

下面使用一个具体是例子来说明一下spynner和BeautifulSoup的使用，我们就以爬取京东页面上的一些产品数据来说明如何爬取动态页面数据（当然，如果我们过于频繁的爬京东，估计还是有可能被京东将我们ip拉黑的）。

❹ python爬虫有几种方式我知道可以用webdriver，urllib，requests这几种方法。

要全部罗列出来还真挺困难，很多非主流的模块也可以做爬虫。
大致分成3类：
1、类似urllib，requests，需要自行构造请求，组织url关联，抓取到的数据也要自行考虑如何保存。
2、类似selenium,模拟浏览器，大多用于爬取一些动态的网页内容，需要模拟点击，下拉等操作等。
3、类似scrapy 爬虫框架，相对来说更简单，进行一些配置，组织爬取的逻辑即可。

❺ python爬虫如何分析一个将要爬取的网站

爬取网页数据，需要一些工具，比如requests，正则表达式，bs4等，解析网页首推bs4啊，可以通过标签和节点抓取扒拍数据。

正巧简闷，我最近发布了一篇文章就是抓取网页数据分析的，有完整的抓取步骤，你可以看一下?不好意思给自己打了一下广春咐羡告?

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