1.如何用Python做爬虫？
2.python爬虫入门，网络网络10分钟就够了，爬虫爬虫这可能是源码源代我见过最简单的基础教学
3.Python爬虫如何写？
4.如何使用python爬虫批量爬取网页自带的json文件数据?
5.爬虫python什么意思

如何用Python做爬虫？

       åœ¨æˆ‘们日常上网浏览网页的时候，经常会看到一些好看的图片，我们就希望把这些图片保存下载，或者用户用来做桌面壁纸，或者用来做设计的素材。

       æˆ‘们最常规的做法就是通过鼠标右键，选择另存为。但有些图片鼠标右键的时候并没有另存为选项，还有办法就通过就是通过截图工具截取下来，但这样就降低图片的清晰度。好吧其实你很厉害的，右键查看页面源代码。

       æˆ‘们可以通过python æ¥å®žçŽ°è¿™æ ·ä¸€ä¸ªç®€å•çš„爬虫功能，把我们想要的代码爬取到本地。下面就看看如何使用python来实现这样一个功能。

       å…·ä½“步骤

       èŽ·å–整个页面数据首先我们可以先获取要下载图片的整个页面信息。

       getjpg.py

       #coding=utf-8import urllibdef getHtml(url):

       page = urllib.urlopen(url)

       html = page.read()    return html

       html = getHtml("blogs.com/fnng/archive////.html

       å‡å¦‚我们百度贴吧找到了几张漂亮的壁纸，通过到前段查看工具。找到了图片的地址，如：src=”/forum......jpg”pic_ext=”jpeg”

       ä¿®æ”¹ä»£ç å¦‚下：

       import reimport urllibdef getHtml(url):

       page = urllib.urlopen(url)

       html = page.read()    return htmldef getImg(html):

       reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'

       imgre = re.compile(reg)

       imglist = re.findall(imgre,html)    return imglist      

       html = getHtml("/p/")print getImg(html)

       æˆ‘们又创建了getImg()函数，用于在获取的整个页面中筛选需要的图片连接。re模块主要包含了正则表达式：

       re.compile() å¯ä»¥æŠŠæ­£åˆ™è¡¨è¾¾å¼ç¼–译成一个正则表达式对象.

       re.findall() æ–¹æ³•è¯»å–html ä¸­åŒ…含 imgre（正则表达式）的数据。

       è¿è¡Œè„šæœ¬å°†å¾—到整个页面中包含图片的URL地址。

       3.将页面筛选的数据保存到本地

       æŠŠç­›é€‰çš„图片地址通过for循环遍历并保存到本地，代码如下：

       #coding=utf-8import urllibimport redef getHtml(url):

       page = urllib.urlopen(url)

       html = page.read()    return htmldef getImg(html):

       reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'

       imgre = re.compile(reg)

       imglist = re.findall(imgre,html)

       x = 0    for imgurl in imglist:

       urllib.urlretrieve(imgurl,'%s.jpg' % x)

       x+=1html = getHtml("/p/")print getImg(html)

       è¿™é‡Œçš„核心是用到了urllib.urlretrieve()方法，直接将远程数据下载到本地。

       é€šè¿‡ä¸€ä¸ªfor循环对获取的图片连接进行遍历，为了使图片的文件名看上去更规范，对其进行重命名，命名规则通过x变量加1。保存的位置默认为程序的存放目录。

       ç¨‹åºè¿è¡Œå®Œæˆï¼Œå°†åœ¨ç›®å½•ä¸‹çœ‹åˆ°ä¸‹è½½åˆ°æœ¬åœ°çš„文件。

python爬虫入门，分钟就够了，网络网络这可能是爬虫爬虫我见过最简单的基础教学

       1.1什么是爬虫

       爬虫(spider，又网络爬虫)，源码源代comparet源码解析是网络网络指向网站/网络发起请求，获取资源后分析并提取有用数据的爬虫爬虫程序。

       从技术层面来说就是源码源代通过程序模拟浏览器请求站点的行为，把站点返回的网络网络HTML代码/JSON数据/二进制数据（、视频）爬到本地，爬虫爬虫进而提取自己需要的源码源代数据，存放起来使用。网络网络vue获取iframe源码

       1.2爬虫基本流程

       用户获取网络数据的爬虫爬虫方式有：浏览器提交请求--->下载网页代码--->解析成页面；或模拟浏览器发送请求(获取网页代码)->提取有用的数据->存放于数据库或文件中。

       爬虫要做的源码源代就是后者。

       1.3发起请求

       使用/simple_json...

       2.6threading

       使用threading模块创建线程，直接从threading.Thread继承，然后重写__init__方法和run方法。

       方法实例

       3.1get方法实例

       demo_get.py

       3.2post方法实例

       demo_post.py

       3.3添加代理

       demo_proxies.py

       3.4获取ajax类数据实例

       demo_ajax.py

       3.5使用多线程实例

       demo_thread.py

       爬虫框架

       4.1Srcapy框架

       4.2Scrapy架构图

       4.3Scrapy主要组件

       4.4Scrapy的运作流程

       4.5制作Scrapy爬虫4步曲

       1新建爬虫项目scrapy startproject mySpider2明确目标 （编写items.py）打开mySpider目录下的items.py3制作爬虫 （spiders/xxspider.py）scrapy genspider gushi " gushi.com"4存储内容 （pipelines.py）设计管道存储爬取内容

       常用工具

       5.1fidder

       fidder是一款抓包工具，主要用于手机抓包。

       5.2XPath Helper

       xpath helper插件是一款免费的chrome爬虫网页解析工具。可以帮助用户解决在获取xpath路径时无法正常定位等问题。谷歌浏览器插件xpath helper 的安装和使用：jingyan.baidu.com/artic...

       分布式爬虫

       6.1scrapy-redis

       Scrapy-redis是为了更方便地实现Scrapy分布式爬取，而提供了一些以redis为基础的组件（pip install scrapy-redis）

       6.2分布式策略

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Python爬虫如何写？

       Python的爬虫库其实很多，像常见的urllib，requests，bs4，lxml等，初始入门爬虫的话，可以学习一下requests和bs4(BeautifulSoup)这2个库，比较简单，也易学习，requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面，下面我以这2个库为基础，简单介绍一下Python如何爬取网页静态数据和网页动态数据，实验环境win+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

       Python爬取网页静态数据

       è¿™ä¸ªå°±å¾ˆç®€å•ï¼Œç›´æŽ¥æ ¹æ®ç½‘址请求页面就行，这里以爬取糗事百科上的内容为例：

       1.这里假设我们要爬取的文本内容如下，主要包括昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段：

       æ‰“开网页源码，对应网页结构如下，很简单，所有字段内容都可以直接找到：

       2.针对以上网页结构，我们就可以编写相关代码来爬取网页数据了，很简单，先根据url地址，利用requests请求页面，然后再利用BeautifulSoup解析数据（根据标签和属性定位）就行，如下：

       ç¨‹åºè¿è¡Œæˆªå›¾å¦‚下，已经成功爬取到数据：

       Python爬取网页动态数据

       å¾ˆå¤šç§æƒ…况下，网页数据都是动态加载的，直接爬取网页是提取不到任何数据的，这时就需要抓包分析，找到动态加载的数据，一般情况下就是一个json文件（当然，也可能是其他类型的文件，像xml等），然后请求解析这个json文件，就能获取到我们需要的数据，这里以爬取人人贷上面的散标数据为例：

       1.这里假设我们爬取的数据如下，主要包括年利率，借款标题，期限，金额，进度这5个字段：

       2.按F调出开发者工具，依次点击“Network”->“XHR”，F5刷新页面，就可以找到动态加载的json文件，具体信息如下：

       3.接着，针对以上抓包分析，我们就可以编写相关代码来爬取数据了，基本思路和上面的静态网页差不多，先利用requests请求json，然后再利用python自带的json包解析数据就行，如下：

       ç¨‹åºè¿è¡Œæˆªå›¾å¦‚下，已经成功获取到数据：

       è‡³æ­¤ï¼Œæˆ‘们就完成了利用python来爬取网页数据。总的来说，整个过程很简单，requests和BeautifulSoup对于初学者来说，非常容易学习，也易掌握，可以学习使用一下，后期熟悉后，可以学习一下scrapy爬虫框架，可以明显提高开发效率，非常不错，当然，网页中要是有加密、验证码等，这个就需要自己好好琢磨，研究对策了，网上也有相关教程和资料，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你上有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。

如何使用python爬虫批量爬取网页自带的json文件数据?

       要使用Python爬虫批量爬取网页自带的json文件数据，首先在浏览器网络面板中找到对应的json数据，然后观察Headers中的真实URL。直接爬取此URL，但需注意访问方式，可能是内部签名工具源码get也可能是put等，选择相应方式爬取。

       使用Python库如requests，编写爬虫代码如下：从真实URL发起请求，获取json数据，使用try-except语句处理可能出现的异常。确保代码针对get或put请求进行优化，以适应不同访问方式。

       确保在爬取数据时遵循网站的robots.txt规则，避免对目标网站造成过大的访问压力。使用合适的请求头伪装客户端身份，减少被封禁风险。使用循环结构批量爬取多个json数据链接，新版代挂源码提高爬取效率。

       处理获取到的json数据，可以使用json库将响应内容解析为Python字典或列表，便于后续操作与分析。对数据进行清洗、转换或整合，以满足特定需求。确保代码具备异常处理机制，对数据清洗过程中的错误进行捕捉和记录。

       使用数据库或文件存储爬取结果，便于后续分析与使用。可以使用CSV、JSON或数据库存储方式，根据数据量与需求选择合适方案。编写爬虫时，考虑数据安全性，使用HTTPS等安全协议保护数据传输。

       定期更新爬虫代码以应对网站结构变化，确保爬虫的稳定运行。遵守相关法律法规，如GDPR等数据保护法规，确保数据收集与使用过程合法合规。在实际应用中，可以结合数据分析或机器学习技术，对爬取数据进行深入挖掘与价值提取。

爬虫python什么意思

       python爬虫指的是Python网络爬虫，又被称为网页蜘蛛，网络机器人，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，另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。

       简单来说互联网是由一个个站点和网络设备组成的大网，我们通过浏览器访问站点，站点把HTML、JS、CSS代码返回给浏览器，这些代码经过浏览器解析、渲染，将丰富多彩的网页呈现我们眼前。

       如果我们把互联网比作一张大的蜘蛛网，数据便是存放于蜘蛛网的各个节点，而Python爬虫就是一只小蜘蛛，沿着网络抓取自己的猎物（数据）爬虫指的是：向网站发起请求，获取资源后分析并提取有用数据的程序；从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为，把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据（、视频） 爬到本地，进而提取自己需要的数据，存放起来使用。

Python爬虫的基本原理

1、发起请求

       使用http库向目标站点发起请求，即发送一个Request

       Request包含：请求头、请求体等

       Request模块缺陷：不能执行JS 和CSS 代码

2、获取响应内容

       如果服务器能正常响应，则会得到一个Response

       Response包含：html，json，，视频等

3、解析内容

       解析html数据：正则表达式（RE模块），第三方解析库如Beautifulsoup，pyquery等

       解析json数据：json模块

       解析二进制数据:以wb的方式写入文件

4、保存数据

       数据库（MySQL，Mongdb、Redis）