㈠ 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
㈡ 如何用python爬取網站數據
這里簡單介紹一下吧,以抓取網站靜態、動態2種數據為慧返拍例,實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0,主要內容如下:
抓取網站靜態數據(數據在網頁源碼中):以糗事網路網站數據為例
1.這里假設我們抓取的數據如下,主要包括用戶昵稱、內容、好笑數和評論數這4個欄位,如下:
對應的網頁源碼如下,包含我們所需要的數據:
2.對應網頁結構,主要代碼如下,很簡單,主要用到requests+BeautifulSoup,其中requests用於請求頁面,BeautifulSoup用於解析頁面:
程序運行截圖如下,已經成功爬取到數據:
抓取網站動態數據(數據不在網頁源碼中,json等文件中):以人人貸網站數據為例
1.這里假設我們爬取的是債券數據,主要包括年利率世型、借款標題、期限、金額和進度這5個欄位信息,截圖如下:
打開網頁源碼中,可以發現數據不在網頁源碼中,按F12抓包分析時,才發現在一個json文件中,如下:
2.獲取到json文件的url後,我們就可以爬取對應數據了,這里使用的包與上面類似,因為是json文件,所以還用了json這個包(解析json),主要內容如下:
程序運行截圖如下,前羨已經成功抓取到數據:
至此,這里就介紹完了這2種數據的抓取,包括靜態數據和動態數據。總的來說,這2個示例不難,都是入門級別的爬蟲,網頁結構也比較簡單,最重要的還是要會進行抓包分析,對頁面進行分析提取,後期熟悉後,可以藉助scrapy這個框架進行數據的爬取,可以更方便一些,效率更高,當然,如果爬取的頁面比較復雜,像驗證碼、加密等,這時候就需要認真分析了,網上也有一些教程可供參考,感興趣的可以搜一下,希望以上分享的內容能對你有所幫助吧。
㈢ python requests延遲
importrequestss=requests.session()data={'email':'用戶名','password':'密碼'}s.post(',data)r=s.get(")printr.text#列印登陸成功後的首頁編輯器把url格式給改了再出一個和諧版把和諧倆字去掉就可以了importrequestss=requests.session()data={'email':'用戶名啟改','password':'密碼'}s.post('http和諧://和諧/PLogin.do'李團,data)r=s.get("和諧http和諧://"悄擾判)printr.text
㈣ 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
㈤ python怎樣抓取網頁中的文字和數字數據
通過xpath路徑來定位到要提取的元素,在路徑後面加上/text()可以提取該元素的文本,如果是要提取屬性值,在路徑後面加上/@屬性名就可以。如果要只採集數字或者文字,可以使用正則來實現。比如數字的正字表達式:[0-9]+。希望可以幫到題主
㈥ 如何用python抓取js生成的數據
一、查看相應的js代碼,用python獲取原始頌遲消數據之後,模仿js編寫相應的python代碼。
二、通過介面api獲得數據,直接使用python獲取介面數據野知並處理。
三。終旦閉極方法。使用 Selenium和PhantomJS執行網頁js代碼,然後再獲取數據,這種方法100%可以獲取數據,確定就是速度太慢。
㈦ python爬蟲怎麼做
大到各類搜索引擎,小到日常數據採集,都離不開網路爬蟲。爬蟲的基本原理很簡單,遍歷網路中網頁,抓取感興趣的數據內容。這篇文章會從零開始介紹如何編寫一個網路爬蟲抓取數據做告宏,然後會一步步逐漸完善爬蟲的抓取功能。
工具安裝
我們需要安裝python,python的requests和BeautifulSoup庫。我們用Requests庫用抓取網頁的內容,使用BeautifulSoup庫來從網頁中提取數據。
安裝python
運行pipinstallrequests
運行pipinstallBeautifulSoup
抓取網頁
完成必要工具安裝後,我們正式開始編寫我們的爬蟲。我們的第一個任務是要抓取所有豆瓣上的圖書信息。我們以/subject/26986954/為例,首先看看開如何抓取網頁的內容。
使用python的requests提供的get()方法我們可以非常簡單的獲取的指定網頁的內純冊容,代碼如下:
提取內容
抓取到網頁的內容後,我們要做的就是提取出我們想要的內容。在我們的第一個例子中,我們只需要提取書名。首先我們導入BeautifulSoup庫,使用BeautifulSoup我們可以非常簡單的提取網頁的特定內容。
連續抓取網頁
到目前為止,我們已經可以抓取單個網頁的內容了,現在讓我們看看如何抓取整個網站的內容。我們知道網頁之間是通過超鏈接互相連接在一起的,通過鏈接我們可以訪問整個網路。所以我們可以從每個頁面提取出包含指向其它網頁的鏈接,然後重復的對新鏈接進行抓取。
通過以上幾步我們就可以寫出一個最原始的爬蟲。在理解了爬蟲原理的基礎上,我們可以進一步對爬蟲進行完善。
寫過一個系列關於爬蟲的文章:/i6567289381185389064/。感興趣的可以前往查看。
Python基本環境的搭建,爬蟲的基本原理以及爬蟲的原型
Python爬蟲入門(第1部分)
如何使用BeautifulSoup對網頁內容進行提取
Python爬蟲入門(第2部分)
爬蟲運行時數據的存儲數據,以SQLite和MySQL作為示例
Python爬蟲入門(第3部分)
使用seleniumwebdriver對動態網頁進行抓取
Python爬蟲入門(第4部分)
討論了如何處理網站的反爬蟲策略
Python爬友如蟲入門(第5部分)
對Python的Scrapy爬蟲框架做了介紹,並簡單的演示了如何在Scrapy下進行開發
Python爬蟲入門(第6部分)
㈧ 從零開始學Python-使用Selenium抓取動態網頁數據
AJAX(Asynchronouse JavaScript And XML:非同步JavaScript和XML)通過在後台與伺服器進行少量數據交換,Ajax 可以使網頁實現非同步更新,這意味著可以在不重帶洞新載入整個網頁的情況下,對網頁的某部分進行局部更新。傳統的網頁(不使用Ajax)如果需要更新內容,必蠢者枯須重載整個網頁頁面。
因為傳統的網頁在傳輸數據格式方面,使用的是 XML 語法,因此叫做 AJAX ,其實現在數據交互基本上都是使用 JSON 。使用AJAX載入的數據,即使使用了JS將數據渲染到了瀏覽器中,在 右鍵->查看網頁源代碼 還是不能看到通嫌隱過ajax載入的數據,只能看到使用這個url載入的html代碼。
法1:直接分析ajax調用的介面。然後通過代碼請求這個介面。
法2:使用Selenium+chromedriver模擬瀏覽器行為獲取數據。
Selenium 相當於是一個機器人。可以模擬人類在瀏覽器上的一些行為,自動處理瀏覽器上的一些行為,比如點擊,填充數據,刪除cookie等。 chromedriver 是一個驅動 Chrome 瀏覽器的驅動程序,使用他才可以驅動瀏覽器。當然針對不同的瀏覽器有不同的driver。以下列出了不同瀏覽器及其對應的driver:
現在以一個簡單的獲取網路首頁的例子來講下 Selenium 和 chromedriver 如何快速入門:
參考:Selenium的使用
直接直接分析ajax調用的介面爬取
selenium結合lxml爬取
㈨ 如何用python抓取這個網頁的內容
如果包含動態內容可以考慮使用Selenium瀏覽器自動化測試框架,當然找人有償服務也可以
㈩ 如何用Python爬取數據
方法/步驟
在做爬取數據之前,你需要下載安裝兩個東西,一個是urllib,另外一個是python-docx。
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這個爬下來的是源代碼,如果還需要篩選的話需要自己去添加各種正則表達式。