高考满分作文python爬虫

Ⅰ 如何在scrapy框架下，用python实现爬虫自动跳转页面来抓去网页内容

（1）一种是像我之前爬虫新京报网的新闻，下一页的url可以通过审查元素获得，第一页的网址是http://www.bjnews.com.cn/news/list-43-page-1.html
在第一页的时候，下一页按钮的审查元素是

我们通过获取next_pages = response.xpath('//div[@id="page"]/a[@class="next"]/@href').extract()[0]
,便可以得到下一页的url,next_page = "http://www.bjnews.com.cn" + next_pages,

这一部分的完整代码为：

page_link=set() #保存下一页页面url

content_link=set() #保存页面内所有可获得的url

rules={'page':LinkExtractor(allow=(r'^http://www.bjnews.com.cn/\w+/2016/\d{2}/\d{2}/\d{6}.html
))}

start_urls={'http://www.bjnews.com.cn/news/list-43-page-1.html'}

def parse(self, response):

#爬取一个页面内的所有url链接

    for link in self.rules['page'].extract_links(response):

        if link.url not in self.content_link:

            self.page_link.add(link.url)

            yield scrapy.Request(link.url, callback=self.parse_item)

#自动获取下一页的url

    next_pages = response.xpath('//div[@id="page"]/a[@class="next"]/@href').extract()[0]

    if next_pages:

        next_page = "http://www.bjnews.com.cn" + next_pages

        self.page_link.add(next_page)

        yield scrapy.Request(next_page, callback=self.parse)

(2)第二种情况，就是在下一页的审查元素中没有提供url链接，需要自己分析，在这里依然举个例子，比如搜狐新闻http://news.sohu.com/guojixinwen.shtml，该页中下一页按钮的审查元素是：

我们不能通过href来直接过得下一页的url,需要自己手动获得，那现在我们来分析

第二页的url:http://news.sohu.com/guojixinwen_5230.shtml,第三页的http://news.sohu.com/guojixinwen_5229.shtml，最后一页的http://news.sohu.com/guojixinwen_5132.shtml，由此可以分析出这一共100页的url，是http://news.sohu.com/guoneixinwen_"+i+".shtml",其中i是从5230到5132倒序排列的，也就是说通过for循环，就可以获得这100页的所有url,完整代码如下：在这里给大家加一个新的方法的使用start_request,该方法就是子定义start_urls，把所有自定义的url放到page_link中，self.make_requests_from_url方法会自动获取里面的请求

Ⅱ 《用Python写网络爬虫》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源

《用Python写网络爬虫》（[澳]理乍得 劳森）电子书网盘下载免费在线阅读

链接：

书名：用Python写网络爬虫

作者：[澳]理乍得 劳森

译者：李斌

豆瓣评分：7.2

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2016-8-1

页数：157

内容简介：

作为一种便捷地收集网上信息并从中抽取出可用信息的方式，网络爬虫技术变得越来越有用。使用Python这样的简单编程语言，你可以使用少量编程技能就可以爬取复杂的网站。

《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南，讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。此外，本书还介绍了如何使用AJAX URL和Firebug扩展来爬取数据，以及有关爬取技术的更多真相，比如使用浏览器渲染、管理cookie、通过提交表单从受验证码保护的复杂网站中抽取数据等。本书使用Scrapy创建了一个高级网络爬虫，并对一些真实的网站进行了爬取。

《用Python写网络爬虫》介绍了如下内容：

通过跟踪链接来爬取网站；

使用lxml从页面中抽取数据；

构建线程爬虫来并行爬取页面；

将下载的内容进行缓存，以降低带宽消耗；

解析依赖于javaScript的网站；

与表单和会话进行交互；

解决受保护页面的验证码问题；

对AJAX调用进行逆向工程；

使用Scrapy创建高级爬虫。

本书读者对象

本书是为想要构建可靠的数据爬取解决方案的开发人员写作的，本书假定读者具有一定的Python编程经验。当然，具备其他编程语言开发经验的读者也可以阅读本书，并理解书中涉及的概念和原理。

作者简介：

Richard Lawson来自澳大利亚，毕业于墨尔本大学计算机科学专业。毕业后，他创办了一家专注于网络爬虫的公司，为超过50个国家的业务提供远程工作。他精通于世界语，可以使用汉语和韩语对话，并且积极投身于开源软件。他目前在牛津大学攻读研究生学位，并利用业余时间研发自主无人机。

Ⅲ 求一个python3爬虫代码，可以从小说网站上直接把小说的文字抄下来，并整合到一个新的文本里

frombs4importBeautifulSoup
fromrequests.
importre
importrequests
importos

defget_html_text(url):
try:
r=requests.get(url)
r.raise_for_status()
returnr.text
exceptRequestException:
returnNone

defget_chapter_names(html):
soup=BeautifulSoup(html,'lxml')
charpter=soup.select('.bg')
charpter_names=[]
forentryincharpter[1:]:
charpter_name=re.findall('<h2>(.*?)</h2>',str(entry))
file_name=re.findall('<ahref.*?>(.*?)</a>',str(entry))
ifcharpter_nameandfile_name:
fornameinfile_name:
name=name.split('')[0]
charpter_names.append(charpter_name[0]+'_'+name)
else:
pass
returnset(charpter_names)

defget_each_url(html):
soup=BeautifulSoup(html,'lxml')
urls=soup.select('ullia')
forurlinurls:
link=url.get('href')
text=url.text.split('')[0]
full_name=url.text.replace('?','')
yield{'url':link,'text':text,'full_name':full_name}
print(text)

defget_text(url):
r=requests.get(url)
r.encoding=r.apparent_encoding
soup=BeautifulSoup(r.text,'lxml')
items=soup.select('div.content-body')
item=re.findall(';(.*?);',items[0].text,re.S)
returnitem[0].encode()

defsave_to_file(url,text,full_name):
base_dir='mu'
path='{}\{}\{}'.format(os.getcwd(),base_dir,text)
ifnotos.path.exists(path):
try:
os.makedirs(path)
except:
pass
try:
withopen(path+'\'+full_name+'.txt','wb')asf:
f.write(get_text(url))
except:
pass

defmain():
url='http://seputu.com/'
html=get_html_text(url)
chapters=get_chapter_names(html)
forchapterinchapters:
foreachinget_each_url(html):
ifeach['text']==chapter.split('_')[-1]:
save_to_file(each['url'],chapter,each['full_name'])

if__name__=='__main__':
main()

Ⅳ 简述第一文《为什么选择爬虫，选择python》

1 为什么选择爬虫？要想论述这个问题，需要从网络爬虫是什么？学习爬虫的原因是什么？怎样学习爬虫来理清自己学习的目的，这样才能更好地去研究爬虫技术并坚持下来。

1.1 什么是爬虫：爬虫通常指的是网络爬虫，就是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。一般是根据定义的行为自动进行抓取，更智能的爬虫会自动分析目标网站结构。它还有一些不常使用的名字。如：网络蜘蛛（Web spider）、蚂蚁（ant）、自动检索工具（automatic indexer）、网络疾走（WEB scutter）、网络机器人等。

1.2 学习爬虫的原因：

1.2.1学习爬虫是一件很有趣的事。我曾利用爬虫抓过许多感兴趣东西，兴趣是最好的老师，感兴趣的东西学的快、记的牢，学后有成就感。

@学习爬虫，可以私人订制一个搜索引擎，并且可以对搜索引擎的数据采集工作原理进行更深层次地理解。有的朋友希望能够深层次地了解搜索引擎的爬虫工作原理，或者希望自己能够开发出一款私人搜索引擎，那么此时，学习爬虫是非常有必要的。简单来说，我们学会了爬虫编写之后，就可以利用爬虫自动地采集互联网中的信息，采集回来后进行相应的存储或处理，在需要检索某些信息的时候，只需在采集回来的信息中进行检索，即实现了私人的搜索引擎。当然，信息怎么爬取、怎么存储、怎么进行分词、怎么进行相关性计算等，都是需要我们进行设计的，爬虫技术主要解决信息爬取的问题。

@学习爬虫可以获取更多的数据源。这些数据源可以按我们的目的进行采集，去掉很多无关数据。在进行大数据分析或者进行数据挖掘的时候，数据源可以从某些提供数据统计的网站获得，也可以从某些文献或内部资料中获得，但是这些获得数据的方式，有时很难满足我们对数据的需求，而手动从互联网中去寻找这些数据，则耗费的精力过大。此时就可以利用爬虫技术，自动地从互联网中获取我们感兴趣的数据内容，并将这些数据内容爬取回来，作为我们的数据源，从而进行更深层次的数据分析，并获得更多有价值的信息。

@对于很多SEO从业者来说，学习爬虫，可以更深层次地理解搜索引擎爬虫的工作原理，从而可以更好地进行搜索引擎优化。既然是搜索引擎优化，那么就必须要对搜索引擎的工作原理非常清楚，同时也需要掌握搜索引擎爬虫的工作原理，这样在进行搜索引擎优化时，才能知己知彼，百战不殆。

@学习爬虫更有钱景。爬虫工程师是当前紧缺人才，并且薪资待遇普遍较高，所以，深层次地掌握这门技术，对于就业来说，是非常有利的。有些朋友学习爬虫可能为了就业或者跳槽。从这个角度来说，爬虫工程师方向也是不错的选择之一，因为目前爬虫工程师的需求越来越大，而能够胜任这方面岗位的人员较少，所以属于一个比较紧缺的职业方向，并且随着大数据时代的来临，爬虫技术的应用将越来越广泛，在未来会拥有很好的发展空间。

除了以上为大家总结的4种常见的学习爬虫的原因外，可能你还有一些其他学习爬虫的原因，总之，不管是什么原因，理清自己学习的目的，就可以更好地去研究一门知识技术，并坚持下来。

1.3 怎样学习爬虫：

1.3.1 选择一门编程语言。入门爬虫的前提肯定是需要学习一门编程语言，推荐使用Python 。2018年5月Python已排名第一，列为最受欢迎的语言。很多人将 Python 和爬虫绑在一起，相比 Java , Php , Node 等静态编程语言来说，Python 内部的爬虫库更加丰富，提供了更多访问网页的 API。写一个爬虫不需要几十行，只需要 十几行就能搞定。尤其是现在反爬虫日渐严峻的情况下，如何伪装自己的爬虫尤为重要，例如 UA , Cookie , Ip 等等，Python 库对其的封装非常和谐，为此可以减少大部分代码量。

1.3.2 学习爬虫需要掌握的知识点。http相关知识,浏览器拦截、抓包；python的scrapy 、requests、BeautifulSoap等第三方库的安装、使用，编码知识、bytes 和str类型转换，抓取javascript 动态生成的内容，模拟post、get，header等，cookie处理、登录，代理访问，多线程访问、asyncio 异步，正则表达式、xpath,分布式爬虫开发等。

1.3.3 学习爬虫的基本方法。 理清楚爬虫所需的知识体系，然后各个击破；推荐先买一本有一定知名度的书便于系统的学习爬虫的知识体系。刚开始学的时候，建议从基础库开始，有一定理解之后，才用框架爬取，因为框架也是用基础搭建的，只不过集成了很多成熟的模块，提高了抓取的效率，完善了功能。多实战练习和总结实战练习，多总结对方网站的搭建技术、网站的反爬机制，该类型网站的解析方法，破解对方网站的反爬技巧等。

2 为什么选择Python?

网络知道在这方面介绍的很多了，相比其它编程语言，我就简答一下理由：

2.1 python是脚本语言。因为脚本语言与编译语言的开发测试过程不同，可以极大的提高编程效率。作为程序员至少应该掌握一本通用脚本语言，而python是当前最流行的通用脚本语言。与python相似的有ruby、tcl、perl等少数几种，而python被称为脚本语言之王。

2.2 python拥有广泛的社区。可以说，只要你想到的问题，只要你需要使用的第三方库，基本上都是python的接口。

2.3 python开发效率高。同样的任务，大约是java的10倍，c++的10-20倍。

2.4 python在科研上有大量的应用。大数据计算、模拟计算、科学计算都有很多的包。python几乎在每个linux操作系统上都安装有，大部分unix系统也都缺省安装，使用方便。

2.5 python有丰富和强大的独立库。它几乎不依赖第三方软件就可以完成大部分的系统运维和常见的任务开发；python帮助里还有许多例子代码，几乎拿过来略改一下就可以正式使用。