python抓取url

⑴ 怎么用python从多个网址中爬取内容

在使用Python进行网页内容爬取时，我们可以采用requests包和BeautifulSoup4包来完成基本的网页数据抓取任务。requests包用于发送HTTP请求，而BeautifulSoup4则帮助我们解析HTML和XML文档。这两个工具结合使用，可以轻松地从网络上获取和处理网页信息。

然而，如果只是简单地把抓取到的内容写入Excel，那么格式可能不太美观。考虑到这一点，建议将抓取的数据写入txt文件或xml文件。这两种格式更易于读取和编辑，且不会因为Excel的格式限制而影响数据展示。

如果确实需要将数据写入Excel文件，可以考虑使用pandas包或openpyxl包。这两个库提供了更丰富的功能，能够帮助我们更好地管理和展示数据。例如，pandas可以轻松地将数据转换为DataFrame对象，方便进行数据分析和处理；而openpyxl则能提供更精细的Excel文件操作功能，如设置单元格样式、合并单元格等。

使用这些工具时，首先需要安装相应的库。以pip为例，可以使用命令如pip install requests、pip install beautifulsoup4、pip install pandas或pip install openpyxl来安装这些库。

示例代码如下：

python

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

from pandas import DataFrame

url = 'http://example.com'

response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

data = []

for item in soup.find_all('div', class_='item-class'):

title = item.find('h1').text

content = item.find('p').text

data.append([title, content])

df = DataFrame(data, columns=['Title', 'Content'])

df.to_excel('output.xlsx', index=False)

这段代码展示了如何从指定URL获取数据，并将其写入Excel文件。当然，这只是一个基础示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整。

⑵ Python爬虫 urllib库

Python爬虫中，urllib库的主要功能和用途如下：

1. 发送HTTP请求：

   • GET请求：通过定义URL，使用urllib.request.urlopen方法发送GET请求，获取服务器的响应并读取源码。
   • POST请求：需要准备数据，将数据转化为字节形式并进行编码，然后通过urllib.request.Request方法创建请求对象，并使用urlopen方法发送POST请求，同样可以读取并解码响应内容。

2. 下载网络资源：

   • 使用urllib.request.urlretrieve方法，可以指定URL下载图片、视频等网络资源到本地。

3. 设置请求头：

   • 使用urllib.request.build_opener和urllib.request.Handler类，可以设置特定的请求头，如UserAgent，以模拟浏览器行为，避免被服务器识别为爬虫。

4. IP代理访问：

   • 通过urllib.request.ProxyHandler和代理池，可以实现IP代理访问，增加爬虫的灵活性和匿名性。

5. 处理Cookie：

   • urllib.request库提供了cookiejar功能，可以保存和读取Cookie信息，处理动态Cookie问题。

6. 异常处理：

   • 在发送请求时，可能会遇到HTTPError等异常。可以捕获这些异常，获取错误原因、状态码和头数据，进行相应的处理。

7. SSL验证：

   • 在处理安全问题时，urllib.request允许忽略SSL验证，或者指定证书以进行安全连接。通过context参数，可以控制SSL连接的行为，确保数据传输的安全性。

⑶ python如何获取网页script里的url

获取方法如下：
def get_js_value(url):
page_source = requests.get(url, headers=headers).content.decode('utf8')
selector = etree.HTML(page_source)
script_content = selector.xpath('/html/head/script[3]/text()')[0]
context = js2py.EvalJs()
context.execute(script_content)