python爬蟲實例
❶ python爬蟲什麼教程最好
現在之所以有這么多的小夥伴熱衷於爬蟲技術，無外乎是因為爬蟲可以幫我們做很多事情，比如搜索引擎、採集數據、廣告過濾等，以Python為例，Python爬蟲可以用於數據分析，在數據抓取方面發揮巨大的作用。
但是這並不意味著單純掌握一門Python語言，就對爬蟲技術觸類旁通，要學習的知識和規范還有喜很多，包括但不僅限於html 知識、HTTP/HTTPS 協議的基本知識、正則表達式、資料庫知識，常用抓包工具的使用、爬蟲框架的使用等。而且涉及到大規模爬蟲，還需要了解分布式的概念、消息隊列、常用的數據結構和演算法、緩存，甚至還包括機器學習的應用，大規模的系統背後都是靠很多技術來支撐的。
零基礎如何學爬蟲技術？對於迷茫的初學者來說，爬蟲技術起步學習階段，最重要的就是明確學習路徑，找准學習方法，唯有如此，在良好的學習習慣督促下，後期的系統學習才會事半功倍，游刃有餘。
用Python寫爬蟲，首先需要會Python，把基礎語法搞懂，知道怎麼使用函數、類和常用的數據結構如list、dict中的常用方法就算基本入門。作為入門爬蟲來說，需要了解 HTTP協議的基本原理，雖然 HTTP 規范用一本書都寫不完，但深入的內容可以放以後慢慢去看，理論與實踐相結合後期學習才會越來越輕松。關於爬蟲學習的具體步驟，我大概羅列了以下幾大部分，大家可以參考：
網路爬蟲基礎知識:
爬蟲的定義
爬蟲的作用
Http協議
基本抓包工具(Fiddler)使用
Python模塊實現爬蟲：
urllib3、requests、lxml、bs4 模塊大體作用講解
使用requests模塊 get 方式獲取靜態頁面數據
使用requests模塊 post 方式獲取靜態頁面數據
使用requests模塊獲取 ajax 動態頁面數據
使用requests模塊模擬登錄網站
使用Tesseract進行驗證碼識別
Scrapy框架與Scrapy-Redis：
Scrapy 爬蟲框架大體說明
Scrapy spider 類
Scrapy item 及 pipeline
Scrapy CrawlSpider 類
通過Scrapy-Redis 實現分布式爬蟲
藉助自動化測試工具和瀏覽器爬取數據：
Selenium + PhantomJS 說明及簡單實例
Selenium + PhantomJS 實現網站登錄
Selenium + PhantomJS 實現動態頁面數據爬取
爬蟲項目實戰：
分布式爬蟲+ Elasticsearch 打造搜索引擎
❷ Python爬蟲可以爬取什麼
Python爬蟲可以爬取的東西有很多，Python爬蟲怎麼學？簡單的分析下：
如果你仔細觀察，就不難發現，懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多，一方面，互聯網可以獲取的數據越來越多，另一方面，像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優秀工具，讓爬蟲變得簡單、容易上手。
利用爬蟲我們可以獲取大量的價值數據，從而獲得感性認識中不能得到的信息，比如：
知乎：爬取優質答案，為你篩選出各話題下最優質的內容。
淘寶、京東：抓取商品、評論及銷量數據，對各種商品及用戶的消費場景進行分析。
安居客、鏈家：抓取房產買賣及租售信息，分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。
拉勾網、智聯：爬取各類職位信息，分析各行業人才需求情況及薪資水平。
雪球網：抓取雪球高回報用戶的行為，對股票市場進行分析和預測。
爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。Python有很多應用的方向，比如後台開發、web開發、科學計算等等，但爬蟲對於初學者而言更友好，原理簡單，幾行代碼就能實現基本的爬蟲，學習的過程更加平滑，你能體會更大的成就感。
掌握基本的爬蟲後，你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習，都會更得心應手。因為這個過程中，Python基本語法、庫的使用，以及如何查找文檔你都非常熟悉了。
對於小白來說，爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。比如有人認為學爬蟲必須精通 Python，然後哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點，很久之後發現仍然爬不了數據；有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂開始 HTMLCSS，結果入了前端的坑，瘁……
但掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據，其實非常容易實現，但建議你從一開始就要有一個具體的目標。
在目標的驅動下，你的學習才會更加精準和高效。那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成目標的過程中學到的。這里給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。
1.學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程
2.了解非結構化數據的存儲
3.學習scrapy，搭建工程化爬蟲
4.學習資料庫知識，應對大規模數據存儲與提取
5.掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施
6.分布式爬蟲，實現大規模並發採集，提升效率
一
學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程
大部分爬蟲都是按「發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取並儲存內容」這樣的流程來進行，這其實也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網頁信息的過程。
Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建議從requests+Xpath 開始，requests 負責連接網站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。
如果你用過 BeautifulSoup，會發現 Xpath 要省事不少，一層一層檢查元素代碼的工作，全都省略了。這樣下來基本套路都差不多，一般的靜態網站根本不在話下，豆瓣、糗事網路、騰訊新聞等基本上都可以上手了。
當然如果你需要爬取非同步載入的網站，可以學習瀏覽器抓包分析真實請求或者學習Selenium來實現自動化，這樣，知乎、時光網、貓途鷹這些動態的網站也可以迎刃而解。
二
了解非結構化數據的存儲
爬回來的數據可以直接用文檔形式存在本地，也可以存入資料庫中。
開始數據量不大的時候，你可以直接通過 Python 的語法或 pandas 的方法將數據存為csv這樣的文件。
當然你可能發現爬回來的數據並不是干凈的，可能會有缺失、錯誤等等，你還需要對數據進行清洗，可以學習 pandas 包的基本用法來做數據的預處理，得到更干凈的數據。
三
學習 scrapy，搭建工程化的爬蟲
掌握前面的技術一般量級的數據和代碼基本沒有問題了，但是在遇到非常復雜的情況，可能仍然會力不從心，這個時候，強大的 scrapy 框架就非常有用了。
scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲框架，它不僅能便捷地構建request，還有強大的 selector 能夠方便地解析 response，然而它最讓人驚喜的還是它超高的性能，讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。
學會 scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲框架，你就基本具備爬蟲工程師的思維了。
四
學習資料庫基礎，應對大規模數據存儲
爬回來的數據量小的時候，你可以用文檔的形式來存儲，一旦數據量大了，這就有點行不通了。所以掌握一種資料庫是必須的，學習目前比較主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以方便你去存儲一些非結構化的數據，比如各種評論的文本，圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。
因為這里要用到的資料庫知識其實非常簡單，主要是數據如何入庫、如何進行提取，在需要的時候再學習就行。
五
掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施
當然，爬蟲過程中也會經歷一些絕望啊，比如被網站封IP、比如各種奇怪的驗證碼、userAgent訪問限制、各種動態載入等等。
遇到這些反爬蟲的手段，當然還需要一些高級的技巧來應對，常規的比如訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等等。
往往網站在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者，這也為爬蟲提供了空間，掌握這些應對反爬蟲的技巧，絕大部分的網站已經難不到你了.
六
分布式爬蟲，實現大規模並發採集
爬取基本數據已經不是問題了，你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。這個時候，相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字：分布式爬蟲。
分布式這個東西，聽起來很恐怖，但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具。
Scrapy 前面我們說過了，用於做基本的頁面爬取，MongoDB 用於存儲爬取的數據，Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列，也就是任務隊列。
所以有些東西看起來很嚇人，但其實分解開來，也不過如此。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候，那麼你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構了，實現一些更加自動化的數據獲取。
你看，這一條學習路徑下來，你已然可以成為老司機了，非常的順暢。所以在一開始的時候，盡量不要系統地去啃一些東西，找一個實際的項目（開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手），直接開始就好。
因為爬蟲這種技術，既不需要你系統地精通一門語言，也不需要多麼高深的資料庫技術，高效的姿勢就是從實際的項目中去學習這些零散的知識點，你能保證每次學到的都是最需要的那部分。
當然唯一麻煩的是，在具體的問題中，如何找到具體需要的那部分學習資源、如何篩選和甄別，是很多初學者面臨的一個大問題。
以上就是我的回答，希望對你有所幫助，望點贊。
❸ python新手關於爬蟲的簡單例子
# coding:utf-8
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import os
url = 'http://www..com'
r = requests.get(url)
demo = r.text # 伺服器返回響應
soup = BeautifulSoup(demo, "html.parser")
"""
demo 表示被解析的html格式的內容
html.parser表示解析用的解析器
"""
# 輸出響應的html對象
ab = list()
with open("D:\\temp\\mii.txt","w+",encoding="utf-8") as xxx:
for mi in soup.find_all('a'):
# ab.append(mi.prettify()) # 使用prettify()格式化顯示輸出
xxx.writelines(str(mi))
xxx.write("\n")
xxx.close()
執行完畢 D盤下 temp 目錄的 mii.txt文件會得到爬取到的所有鏈接。
❹ 如何使用python爬蟲如何爬取米思米案例庫請大神來幫忙1
背景：首先對於登錄頁面，你作為普通人類，是怎麼需要輸入賬號和密碼，才能登錄後，查看到頁面的。
用selenium：那麼就是讓selenium去定位到對應的賬號輸入框和密碼輸入框，分別輸入賬號和密碼，再定位到登錄按鈕，點擊登錄。即可模擬人類去登錄，登錄後頁面刷新，看到你要的內容。
你要處理的內容，屬於爬蟲領域。
所以你最好先去了解背景知識：
先去搞懂爬蟲基礎：
前言 · 爬取你要的數據：爬蟲技術
再去了解如何用Python寫：
如何用Python寫爬蟲
最後再參考
心得和總結 · Selenium知識總結
估計會用到find_element_by_id或find_element_by_xpath等方面的函數去定義你的輸入框或按鈕。
❺ 億牛雲提供的python爬蟲示例使用報407
示例代碼方便提供下嗎？
❻ 求用Python編寫的一個簡單的網路爬蟲，跪求！！！！
#爬蟲的需求：爬取github上有關python的優質項目
#coding=utf-8
importrequests
frombs4importBeautifulSoup
defget_effect_data(data):
results=list()
soup=BeautifulSoup(data,'html.parser')
#printsoup
projects=soup.find_all('div',class_='repo-list-itemd-flexflex-justify-startpy-4publicsource')
forprojectinprojects:
#printproject,'----'
try:
writer_project=project.find('a',attrs={'class':'v-align-middle'})['href'].strip()
project_language=project.find('div',attrs={'class':'d-table-cellcol-2text-graypt-2'}).get_text().strip()
project_starts=project.find('a',attrs={'class':'muted-link'}).get_text().strip()
update_desc=project.find('p',attrs={'class':'f6text-graymr-3mb-0mt-2'}).get_text().strip()
#update_desc=None
result=(writer_project.split('/')[1],writer_project.split('/')[2],project_language,project_starts,update_desc)
results.append(result)
exceptException,e:
pass
#printresults
returnresults
defget_response_data(page):
request_url='https://github.com/search'
params={'o':'desc','q':'python','s':'stars','type':'Repositories','p':page}
resp=requests.get(request_url,params)
returnresp.text
if__name__=='__main__':
total_page=1#爬蟲數據的總頁數
datas=list()
forpageinrange(total_page):
res_data=get_response_data(page+1)
data=get_effect_data(res_data)
datas+=data
foriindatas:
printi
❼ python網路爬蟲實戰怎麼樣
本書從Python的安裝開始，詳細講解了Python從簡單程序延伸到Python網路爬蟲的全過程。本書從實戰出發，根據不同的需求選取不同的爬蟲，有針對性地講解了幾種Python網路爬蟲。本書共8章，涵蓋的內容有Python語言的基本語法、Python常用IDE的使用、Python第三方模塊的導入使用、Python爬蟲常用模塊、Scrapy爬蟲、Beautiful
Soup爬蟲、Mechanize模擬瀏覽器和Selenium模擬瀏覽器。本書所有源代碼已上傳網盤供讀者下載。本書內容豐富，實例典型，實用性強。適合Python網路爬蟲初學者、數據分析與挖掘技術初學者，以及高校及培訓學校相關專業的師生閱讀。
有一半是講解python基礎的，與爬蟲無關。後面把流行的包或框架都講到了，對初學者還是很不錯的本書。
❽ 如何用Python爬蟲抓取網頁內容
首先,你要安裝requests和BeautifulSoup4,然後執行如下代碼.
importrequests
frombs4importBeautifulSoup
iurl='http://news.sina.com.cn/c/nd/2017-08-03/doc-ifyitapp0128744.shtml'
res=requests.get(iurl)
res.encoding='utf-8'
#print(len(res.text))
soup=BeautifulSoup(res.text,'html.parser')
#標題
H1=soup.select('#artibodyTitle')[0].text
#來源
time_source=soup.select('.time-source')[0].text
#來源
origin=soup.select('#artibodyp')[0].text.strip()
#原標題
oriTitle=soup.select('#artibodyp')[1].text.strip()
#內容
raw_content=soup.select('#artibodyp')[2:19]
content=[]
forparagraphinraw_content:
content.append(paragraph.text.strip())
'@'.join(content)
#責任編輯
ae=soup.select('.article-editor')[0].text
這樣就可以了
❾ 如何用Python編寫一個簡單的爬蟲
所說所有的變數都是對象。 對象在python里，其實是一個指針，指向一個數據結構，數據結構里有屬性，有方法。對象通常就是指變數。從面向對象OO的概念來講，對象是類的一個實例。在python里很簡單，對象就是變數。class A:myname="class a"上面就是一個類。不是對象a=A()這里變數a就是一個對象。它有一個屬性（類屬性），myname，你可以顯示出來print a.myname所以，你看到一個變數後面跟點一個小數點。那麼小數點後面
❿ python新手求助 關於爬蟲的簡單例子
#coding=utf-8
from bs4 import BeautifulSoup
with open('index.html', 'r') as file:
fcontent = file.read()
sp = BeautifulSoup(fcontent, 'html.parser')
t = 'new_text_for_replacement'
# replace the paragraph using `replace_with` method
sp.find(itemprop='someprop').replace_with(t)
# open another file for writing
with open('output.html', 'w') as fp:
# write the current soup content
fp.write(sp.prettify())
如果要替換段落的內容而不是段落元素本身，可以設置.string屬性。
sp.find(itemprop='someprop').string = t
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用戶回答回答於 2018-07-26
問題取決於你搜索標準的方式，嘗試更改以下代碼：
print(sp.replace(sp.find(itemprop="someprop").text,t))
對此：
print(sp.replace(sp.find({"itemprop":"someprop"}).text,t))
# coding:utf-8
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import os
url = 'https://'
r = requests.get(url)
demo = r.text # 伺服器返回響應
soup = BeautifulSoup(demo, "html.parser")
"""
demo 表示被解析的html格式的內容
html.parser表示解析用的解析器
"""
# 輸出響應的html對象
ab = list()
with open("D:\\temp\\mii.txt","w+",encoding="utf-8") as xxx:
for mi in soup.find_all('a'):
ab.append(mi.prettify()) # 使用prettify()格式化顯示輸出
# xxx.writelines(str(mi))
xxx.writelines(ab)
xxx.close()