python如何爬取網頁數據

① python網路爬蟲怎麼學習

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課程簡介

畢業不知如何就業？工作效率低經常挨罵？很多次想學編程都沒有學會？

Python 實戰：四周實現爬蟲系統，無需編程基礎，二十八天掌握一項謀生技能。

帶你學到如何從網上批量獲得幾十萬數據，如何處理海量大數據，數據可視化及網站製作。

課程目錄

開始之前，魔力手冊 for 實戰學員預習

第一周：學會爬取網頁信息

第二周：學會爬取大規模數據

第三周：數據統計與分析

第四周：搭建 Django 數據可視化網站

......

② 如何用python抓取這個網頁的內容

Python實現常規的靜態網頁抓取時，往往是用urllib2來獲取整個HTML頁面，然後從HTML文件中逐字查找對應的關鍵字。如下所示：
復制代碼代碼如下:

import urllib2
url="網址"
up=urllib2.urlopen(url)#打開目標頁面，存入變數up
cont=up.read()#從up中讀入該HTML文件
key1='<a href="http'#設置關鍵字1
key2="target"#設置關鍵字2
pa=cont.find(key1)#找出關鍵字1的位置
pt=cont.find(key2,pa)#找出關鍵字2的位置(從字1後面開始查找)
urlx=cont[pa:pt]#得到關鍵字1與關鍵字2之間的內容(即想要的數據)
print urlx

③ Python怎樣抓取當前頁面HTML內容

Python用做數據處理還是相當不錯的，如果你想要做爬蟲，Python是很好的選擇，它有很多已經寫好的類包，只要調用，即可完成很多復雜的功能，此文中所有的功能都是基於BeautifulSoup這個包。
1 Pyhton獲取網頁的內容(也就是源代碼)
page = urllib2.urlopen(url)
contents = page.read()
#獲得了整個網頁的內容也就是源代碼 print(contents)
url代表網址，contents代表網址所對應的源代碼，urllib2是需要用到的包，以上三句代碼就能獲得網頁的整個源代碼
2 獲取網頁中想要的內容(先要獲得網頁源代碼，再分析網頁源代碼，找所對應的標簽，然後提取出標簽中的內容)

④ 如何用python寫出爬蟲

先檢查是否有API

API是網站官方提供的數據介面，如果通過調用API採集數據，則相當於在網站允許的范圍內採集，這樣既不會有道德法律風險，也沒有網站故意設置的障礙；不過調用API介面的訪問則處於網站的控制中，網站可以用來收費，可以用來限制訪問上限等。整體來看，如果數據採集的需求並不是很獨特，那麼有API則應優先採用調用API的方式。

數據結構分析和數據存儲

爬蟲需求要十分清晰，具體表現為需要哪些欄位，這些欄位可以是網頁上現有的，也可以是根據網頁上現有的欄位進一步計算的，這些欄位如何構建表，多張表如何連接等。值得一提的是，確定欄位環節，不要只看少量的網頁，因為單個網頁可以缺少別的同類網頁的欄位，這既有可能是由於網站的問題，也可能是用戶行為的差異，只有多觀察一些網頁才能綜合抽象出具有普適性的關鍵欄位——這並不是幾分鍾看幾個網頁就可以決定的簡單事情，如果遇上了那種臃腫、混亂的網站，可能坑非常多。

對於大規模爬蟲，除了本身要採集的數據外，其他重要的中間數據（比如頁面Id或者url）也建議存儲下來，這樣可以不必每次重新爬取id。

資料庫並沒有固定的選擇，本質仍是將Python里的數據寫到庫里，可以選擇關系型資料庫MySQL等，也可以選擇非關系型資料庫MongoDB等；對於普通的結構化數據一般存在關系型資料庫即可。sqlalchemy是一個成熟好用的資料庫連接框架，其引擎可與Pandas配套使用，把數據處理和數據存儲連接起來，一氣呵成。

數據流分析

對於要批量爬取的網頁，往上一層，看它的入口在哪裡；這個是根據採集范圍來確定入口，比如若只想爬一個地區的數據，那從該地區的主頁切入即可；但若想爬全國數據，則應更往上一層，從全國的入口切入。一般的網站網頁都以樹狀結構為主，找到切入點作為根節點一層層往裡進入即可。

值得注意的一點是，一般網站都不會直接把全量的數據做成列表給你一頁頁往下翻直到遍歷完數據，比如鏈家上面很清楚地寫著有24587套二手房，但是它只給100頁，每頁30個，如果直接這么切入只能訪問3000個，遠遠低於真實數據量；因此先切片，再整合的數據思維可以獲得更大的數據量。顯然100頁是系統設定，只要超過300個就只顯示100頁，因此可以通過其他的篩選條件不斷細分，只到篩選結果小於等於300頁就表示該條件下沒有缺漏；最後把各種條件下的篩選結果集合在一起，就能夠盡可能地還原真實數據量。

明確了大規模爬蟲的數據流動機制，下一步就是針對單個網頁進行解析，然後把這個模式復制到整體。對於單個網頁，採用抓包工具可以查看它的請求方式，是get還是post，有沒有提交表單，欲採集的數據是寫入源代碼里還是通過AJAX調用JSON數據。

同樣的道理，不能只看一個頁面，要觀察多個頁面，因為批量爬蟲要弄清這些大量頁面url以及參數的規律，以便可以自動構造；有的網站的url以及關鍵參數是加密的，這樣就悲劇了，不能靠著明顯的邏輯直接構造，這種情況下要批量爬蟲，要麼找到它加密的js代碼，在爬蟲代碼上加入從明文到密碼的加密過程；要麼採用下文所述的模擬瀏覽器的方式。

數據採集

之前用R做爬蟲，不要笑，R的確可以做爬蟲工作；但在爬蟲方面，Python顯然優勢更明顯，受眾更廣，這得益於其成熟的爬蟲框架，以及其他的在計算機系統上更好的性能。scrapy是一個成熟的爬蟲框架，直接往裡套用就好，比較適合新手學習；requests是一個比原生的urllib包更簡潔強大的包，適合作定製化的爬蟲功能。requests主要提供一個基本訪問功能，把網頁的源代碼給download下來。一般而言，只要加上跟瀏覽器同樣的Requests Headers參數，就可以正常訪問，status_code為200，並成功得到網頁源代碼；但是也有某些反爬蟲較為嚴格的網站，這么直接訪問會被禁止；或者說status為200也不會返回正常的網頁源碼，而是要求寫驗證碼的js腳本等。

下載到了源碼之後，如果數據就在源碼中，這種情況是最簡單的，這就表示已經成功獲取到了數據，剩下的無非就是數據提取、清洗、入庫。但若網頁上有，然而源代碼里沒有的，就表示數據寫在其他地方，一般而言是通過AJAX非同步載入JSON數據，從XHR中找即可找到；如果這樣還找不到，那就需要去解析js腳本了。

解析工具

源碼下載後，就是解析數據了，常用的有兩種方法，一種是用BeautifulSoup對樹狀HTML進行解析，另一種是通過正則表達式從文本中抽取數據。

BeautifulSoup比較簡單，支持Xpath和CSSSelector兩種途徑，而且像Chrome這類瀏覽器一般都已經把各個結點的Xpath或者CSSSelector標記好了，直接復制即可。以CSSSelector為例，可以選擇tag、id、class等多種方式進行定位選擇，如果有id建議選id，因為根據HTML語法，一個id只能綁定一個標簽。

正則表達式很強大，但構造起來有點復雜，需要專門去學習。因為下載下來的源碼格式就是字元串，所以正則表達式可以大顯身手，而且處理速度很快。

對於HTML結構固定，即同樣的欄位處tag、id和class名稱都相同，採用BeautifulSoup解析是一種簡單高效的方案，但有的網站混亂，同樣的數據在不同頁面間HTML結構不同，這種情況下BeautifulSoup就不太好使；如果數據本身格式固定，則用正則表達式更方便。比如以下的例子，這兩個都是深圳地區某個地方的經度，但一個頁面的class是long，一個頁面的class是longitude，根據class來選擇就沒辦法同時滿足2個，但只要注意到深圳地區的經度都是介於113到114之間的浮點數，就可以通過正則表達式"11[3-4].\d+"來使兩個都滿足。

數據整理

一般而言，爬下來的原始數據都不是清潔的，所以在入庫前要先整理；由於大部分都是字元串，所以主要也就是字元串的處理方式了。

字元串自帶的方法可以滿足大部分簡單的處理需求，比如strip可以去掉首尾不需要的字元或者換行符等，replace可以將指定部分替換成需要的部分，split可以在指定部分分割然後截取一部分。

如果字元串處理的需求太復雜以致常規的字元串處理方法不好解決，那就要請出正則表達式這個大殺器。

Pandas是Python中常用的數據處理模塊，雖然作為一個從R轉過來的人一直覺得這個模仿R的包實在是太難用了。Pandas不僅可以進行向量化處理、篩選、分組、計算，還能夠整合成DataFrame，將採集的數據整合成一張表，呈現最終的存儲效果。

寫入資料庫

如果只是中小規模的爬蟲，可以把最後的爬蟲結果匯合成一張表，最後導出成一張表格以便後續使用；但對於表數量多、單張表容量大的大規模爬蟲，再導出成一堆零散的表就不合適了，肯定還是要放在資料庫中，既方便存儲，也方便進一步整理。

寫入資料庫有兩種方法，一種是通過Pandas的DataFrame自帶的to_sql方法，好處是自動建表，對於對表結構沒有嚴格要求的情況下可以採用這種方式，不過值得一提的是，如果是多行的DataFrame可以直接插入不加索引，但若只有一行就要加索引否則報錯，雖然這個認為不太合理；另一種是利用資料庫引擎來執行SQL語句，這種情況下要先自己建表，雖然多了一步，但是表結構完全是自己控制之下。Pandas與SQL都可以用來建表、整理數據，結合起來使用效率更高。

⑤ python爬蟲登錄知乎後怎樣爬取數據

模擬登錄
很多網站，比如知乎、微博、豆瓣，都需要登錄之後，才能瀏覽某些內容。所以想要爬取這類網站，必須先模擬登錄。比較簡單的方式是利用這個網站的 cookie。cookie 相當於是一個密碼箱，裡面儲存了用戶在該網站的基本信息。在一次登錄之後，網站會記住你的信息，把它放到cookie里，方便下次自動登錄。所以，要爬取這類網站的策略是：先進行一次手動登錄，獲取cookie，然後再次登錄時，調用上一次登錄得到的cookie，實現自動登錄。
動態爬取
在爬取知乎某個問題的時候，需要將滑動滑鼠滾輪到底部，以顯示新的回答。靜態的爬取方法無法做到這一點，可以引入selenium庫來解決這一問題。selenium庫模擬人瀏覽網站、進行操作，簡單易懂。

⑥ 如何用Python爬蟲抓取網頁內容

爬蟲流程
其實把網路爬蟲抽象開來看，它無外乎包含如下幾個步驟
模擬請求網頁。模擬瀏覽器，打開目標網站。
獲取數據。打開網站之後，就可以自動化的獲取我們所需要的網站數據。
保存數據。拿到數據之後，需要持久化到本地文件或者資料庫等存儲設備中。
那麼我們該如何使用 Python 來編寫自己的爬蟲程序呢，在這里我要重點介紹一個 Python 庫：Requests。
Requests 使用
Requests 庫是 Python 中發起 HTTP 請求的庫，使用非常方便簡單。
模擬發送 HTTP 請求
發送 GET 請求
當我們用瀏覽器打開豆瓣首頁時，其實發送的最原始的請求就是 GET 請求
import requests
res = requests.get('http://www.douban.com')
print(res)
print(type(res))
>>>
<Response [200]>
<class 'requests.models.Response'>

⑦ python怎麼抓取網頁中DIV的文字

1、編寫爬蟲思路：
確定下載目標，找到網頁，找到網頁中需要的內容。對數據進行處理。保存數據。
2、知識點說明：
1）確定網路中需要的信息，打開網頁後使用F12打開開發者模式。
在Network中可以看到很多信息，我們在頁面上看到的文字信息都保存在一個html文件中。點擊文件後可以看到response，文字信息都包含在response中。
對於需要輸入的信息，可以使用ctrl+f，進行搜索。查看信息前後包含哪些特定欄位。
對於超鏈接的提取，可以使用最左邊的箭頭點擊超鏈接，這時Elements會打開有該條超鏈接的信息，從中判斷需要提取的信息。從下載小說來看，在目錄頁提取出小說的鏈接和章節名。
2）注意編碼格式
輸入字元集一定要設置成utf-8。頁面大多為GBK字元集。不設置會亂碼。

⑧ 如何用python抓取網頁上的數據

使用內置的包來抓取，就是在模仿瀏覽器訪問頁面，再把頁面的數據給解析出來，也可以看做是一次請求。

⑨ 如何用python抓取網頁資料庫

最簡單可以用urllib，python2.x和python3.x的用法不同，以python2.x為例：
import
urllib
html
=
urllib.open(url)
text
=
html.read()
復雜些可以用requests庫，支持各種請求類型，支持cookies，header等
再復雜些的可以用selenium，支持抓取javascript產生的文本

⑩ python request怎麼抓取網頁數據

我們經常會發現網頁中的許多數據並不是寫死在HTML中的，而是通過js動態載入的。所以也就引出了什麼是動態數據的概念， 動態數據在這里指的是網頁中由Javascript動態生成的頁面內容，是在頁面載入到瀏覽器後動態生成的，而之前並沒有的。

在編寫爬蟲進行網頁數據抓取的時候，經常會遇到這種需要動態載入數據的HTML網頁，如果還是直接從網頁上抓取那麼將無法獲得任何數據。

今天，我們就在這里簡單聊一聊如何用python來抓取頁面中的JS動態載入的數據。

給出一個網頁：豆瓣電影排行榜，其中的所有電影信息都是動態載入的。我們無法直接從頁面中獲得每個電影的信息。

如下圖所示，我們無法在HTML中找到對應的電影信息。