python爬取百度文库vip文档(爬虫爬取百度付费文档)

爬取百度文库的文档

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怎么用python爬sf轻小说文库的vip章节小说

你需要先购买vip，不然的话是爬不了的，除非系统有漏洞，记住爬虫不是万能的

步骤一：研究该网站

打开登录页面

进入以下页面 “”。你会看到如下图所示的页面（执行注销，以防你已经登录）

仔细研究那些我们需要提取的详细信息，以供登录之用

在这一部分，我们会创建一个字典来保存执行登录的详细信息：

1. 右击 “Username or email” 字段，选择“查看元素”。我们将使用 “name” 属性为 “username” 的输入框的值。“username”将会是 key 值，我们的用户名/电子邮箱就是对应的 value 值（在其他的网站上这些 key 值可能是 “email”，“ user_name”，“ login”，等等）。

2. 右击 “Password” 字段，选择“查看元素”。在脚本中我们需要使用 “name” 属性为 “password” 的输入框的值。“password” 将是字典的 key 值，我们输入的密码将是对应的 value 值（在其他网站key值可能是 “userpassword”，“loginpassword”，“pwd”，等等）。

3. 在源代码页面中，查找一个名为 “csrfmiddlewaretoken” 的隐藏输入标签。“csrfmiddlewaretoken” 将是 key 值，而对应的 value 值将是这个隐藏的输入值（在其他网站上这个 value 值可能是一个名为 “csrftoken”，“ authenticationtoken” 的隐藏输入值）。列如：“Vy00PE3Ra6aISwKBrPn72SFml00IcUV8”。

最后我们将会得到一个类似这样的字典：

payload = {

"username": "USER NAME",

"password": "PASSWORD",

"csrfmiddlewaretoken": "CSRF_TOKEN"

}

请记住，这是这个网站的一个具体案例。虽然这个登录表单很简单，但其他网站可能需要我们检查浏览器的请求日志，并找到登录步骤中应该使用的相关的 key 值和 value 值。

步骤2：执行登录网站

对于这个脚本，我们只需要导入如下内容：

import requests

from lxml import html

首先，我们要创建 session 对象。这个对象会允许我们保存所有的登录会话请求。

session_requests = requests.session()

第二，我们要从该网页上提取在登录时所使用的 csrf 标记。在这个例子中，我们使用的是 lxml 和 xpath 来提取，我们也可以使用正则表达式或者其他的一些方法来提取这些数据。

login_url = ""

result = session_requests.get(login_url)

tree = html.fromstring(result.text)

authenticity_token = list(set(tree.xpath("//input[@name='csrfmiddlewaretoken']/@value")))[0]

**更多关于xpath 和lxml的信息可以在这里找到。

接下来，我们要执行登录阶段。在这一阶段，我们发送一个 POST 请求给登录的 url。我们使用前面步骤中创建的 payload 作为 data 。也可以为该请求使用一个标题并在该标题中给这个相同的 url 添加一个参照键。

result = session_requests.post(

login_url,

data = payload,

headers = dict(referer=login_url)

)

步骤三：爬取内容

现在，我们已经登录成功了，我们将从 bitbucket dashboard 页面上执行真正的爬取操作。

url = ''

result = session_requests.get(

url,

headers = dict(referer = url)

)

为了测试以上内容，我们从 bitbucket dashboard 页面上爬取了项目列表。我们将再次使用 xpath 来查找目标元素，清除新行中的文本和空格并打印出结果。如果一切都运行 OK，输出结果应该是你 bitbucket 账户中的 buckets / project 列表。

Python

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tree = html.fromstring(result.content)

bucket_elems = tree.findall(".//span[@class='repo-name']/")

bucket_names = [bucket.text_content.replace("n", "").strip() for bucket in bucket_elems]

print bucket_names

你也可以通过检查从每个请求返回的状态代码来验证这些请求结果。它不会总是能让你知道登录阶段是否是成功的，但是可以用来作为一个验证指标。

例如：

Python

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result.ok # 会告诉我们最后一次请求是否成功

result.status_code # 会返回给我们最后一次请求的状态

就是这样。

python爬虫可以爬去vip资料吗?

可以的，爬虫的应用就四个步骤：

1、确定目标网址

2、请求数据

3、解析数据

4、保存数据

怎么使用python爬取百度网的数据

档案系统初期算是告一段落了，利用一点时间继续爬取POI。和领导聊聊，受益匪浅。之前我的想法是爬取一份poi数据，直接能用；而领导听了之后，觉得更好的方式是爬取多个渠道来源的POI数据，然后做一个数据比较融合（最终事情能不能成不好说，但是经过这么一回，细节技术上有所提高，宏观把控整体项目流程能力有所长进，更重要的是通过和能人交流，以更高的眼界更宏观的看待数据、应用以及问题，这就是成长）。 我之前采用的方式，可以满足需求，但是POI数据获取效率差一些（虽然已经很快，但是相比本文这种还是慢一些）、数据现势性不好，高德数据和百度数据虽然是两套，但是仅仅是坐标不同（所以显然还是一套）。所以，我加一种方式来爬取百度poi。

一 调研： 百度API提供了一个叫Place API获取poi的接口，有个城市内检索 实例为

ce/v2/search?query=银行page_size=10page_num=0scope=1region=北京output=jsonak={您的密钥}

它返回的是个json类型数据，一个区域最大返回数为400，每页最大返回数为20。显然一个城市内不管什么类别的poi，不可能只有400个，会遗漏数据，故舍去

还有一个矩形区域检索，实例为

u.com/place/v2/search?query=美食page_size=10page_num=0scope=1bounds=39.915,116.404,39.975,116.414output=jsonak={您的密钥}只要区域划分得当，这个可以使用

二 要解决的问题

1 区域划分

网上有人通过递归写代码的方式来划分，这样划分有问题，第一，划分的区域不能完全对应一个城市的市区；第二，算法设计比较麻烦。解决办法，后面详细说。

2 类别问题

百度API的接口必须要指定query的类别，那么如果类别指定不准，或者类别不全，根本无法完成爬取一个城市所有poi的任务。解决办法，说实话，这个问题在我做这件事情的时候，

十分棘手，不过我最终找到了这个网页

/index.php?title=lbscloud/poitags，一切都不是问题了

三 整体流程

1 区域划分，2km*2km的区域基本可以满足需求，获取每个区域的对角坐标（经纬度），逐行写入一个txt文本里

2 爬虫程序编写 读取1中的txt文本，逐行循环；调用百度API接口，爬取json；将爬取的数据存入数据库中； 每个类别跑一次程序

3 爬下的POI数据处理 poi显示，投影坐标转换，与地图叠加

后文将详细介绍流程

如何用Python爬取数据？

方法/步骤

在做爬取数据之前，你需要下载安装两个东西，一个是urllib,另外一个是python-docx。

请点击输入图片描述

然后在python的编辑器中输入import选项，提供这两个库的服务

请点击输入图片描述

urllib主要负责抓取网页的数据，单纯的抓取网页数据其实很简单，输入如图所示的命令，后面带链接即可。

请点击输入图片描述

抓取下来了，还不算，必须要进行读取，否则无效。

请点击输入图片描述

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接下来就是抓码了，不转码是完成不了保存的，将读取的函数read转码。再随便标记一个比如XA。

请点击输入图片描述

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最后再输入三句，第一句的意思是新建一个空白的word文档。

第二句的意思是在文档中添加正文段落，将变量XA抓取下来的东西导进去。

第三句的意思是保存文档docx，名字在括号里面。

请点击输入图片描述

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这个爬下来的是源代码，如果还需要筛选的话需要自己去添加各种正则表达式。

如何抓取百度文库里的文档内容

使用2345浏览器，全选文库内文字转至百度翻译，然后复制百度翻译页面内的文字即可，步骤如下：

所需材料：2345浏览器。

一、打开你所需要复制的百度文库页面，选中要复制的文字内容。

二、右键点击选中区域，弹出菜单内点击“翻译”。

三、这时会跳转至百度翻译页面，而且选中的文字会出现在“待翻译区”，这时全选这些文字。

四、右键点击，弹出的菜单内点击“复制”（在这里复制就没有任何限制了）。

五、打开Word等文档软件，Ctrl+V即可粘贴进去。