Python爬取代码(python爬取网页代码)
python怎么爬取网页源代码
#!/usr/bin/env python3
#-*- coding=utf-8 -*-
import urllib3
if __name__ == '__main__':
http=urllib3.PoolManager()
r=http.request('GET','IP')
print(r.data.decode("gbk"))
可以正常抓取。需要安装urllib3,py版本3.43
python爬虫源代码没有但检查
python爬虫源代码没有但检查可以通过5个步骤进行解决。
1、提取列车Code和No信息。
2、找到url规律，根据Code和No变化实现多个网页数据爬取。
3、使用PhantomJS模拟浏览器爬取源代码。
4、用bs4解析源代码，获取所需的途径站数据。
5、用csv库存储获得的数据。
Python爬虫：想听榜单歌曲？只需要14行代码即可搞定
虽然说XPath比正则表达式用起来方便，但是没有最方便，只有更方便。我们的BeautifulSoup库就能做到更方便的爬取想要的东西。
使用之前，还是老规矩，先安装BeautifulSoup库，指令如下：
其中文开发文档：
BeautifulSoup库是一个强大的Python语言的XML和HTML解析库。它提供了一些简单的函数来处理导航、搜索、修改分析树等功能。
BeautifulSoup库还能自动将输入的文档转换为Unicode编码，输出文档转换为UTF-8编码。
所以，在使用BeautifulSoup库的过程中，不需要开发中考虑编码的问题，除非你解析的文档，本身就没有指定编码方式，这才需要开发中进行编码处理。
下面，我们来详细介绍BeautifulSoup库的使用规则。
下面，我们来详细介绍BeautifulSoup库的重点知识。
首先，BeautifulSoup库中一个重要的概念就是选择解释器。因为其底层依赖的全是这些解释器，我们有必要认识一下。博主专门列出了一个表格：
从上面表格观察，我们一般爬虫使用lxml HTML解析器即可，不仅速度快，而且兼容性强大，只是需要安装C语言库这一个缺点（不能叫缺点，应该叫麻烦）。
要使用BeautifulSoup库，需要和其他库一样进行导入，但你虽然安装的是beautifulsoup4，但导入的名称并不是beautifulsoup4，而是bs4。用法如下：
运行之后，输出文本如下：
基础的用法很简单，这里不在赘述。从现在开始，我们来详细学习BeautifulSoup库的所有重要知识点，第一个就是节点选择器。
所谓节点选择器，就是直接通过节点的名称选择节点，然后再用string属性就可以得到节点内的文本，这种方式获取最快。
比如，基础用法中，我们使用h1直接获取了h1节点，然后通过h1.string即可得到它的文本。但这种用法有一个明显的缺点，就是层次复杂不适合。
所以，我们在使用节点选择器之前，需要将文档缩小。比如一个文档很多很大，但我们获取的内容只在id为blog的p中，那么我们先获取这个p，再在p内部使用节点选择器就非常合适了。
HTML示例代码：
下面的一些示例，我们还是使用这个HTML代码进行节点选择器的讲解。
这里，我们先来教会大家如何获取节点的名称属性以及内容，示例如下：
运行之后，效果如下：
一般来说一个节点的子节点有可能很多，通过上面的方式获取，只能得到第一个。如果要获取一个标签的所有子节点，这里有2种方式。先来看代码：
运行之后，效果如下：
如上面代码所示，我们有2种方式获取所有子节点，一种是通过contents属性，一种是通过children属性，2者遍历的结果都是一样的。
既然能获取直接子节点，那么获取所有子孙节点也是肯定可以的。BeautifulSoup库给我们提供了descendants属性获取子孙节点，示例如下：
运行之后，效果如下：
同样的，在实际的爬虫程序中，我们有时候也需要通过逆向查找父节点，或者查找兄弟节点。
BeautifulSoup库，给我们提供了parent属性获取父节点，同时提供了next_sibling属性获取当前节点的下一个兄弟节点，previous_sibling属性获取上一个兄弟节点。
示例代码如下：
运行之后，效果如下：
对于节点选择器，博主已经介绍了相对于文本内容较少的完全可以这么做。但实际的爬虫爬的网址都是大量的数据，开始使用节点选择器就不合适了。所以，我们要考虑通过方法选择器进行先一步的处理。
find_all()方法主要用于根据节点的名称、属性、文本内容等选择所有符合要求的节点。其完整的定义如下所示：
【实战】还是测试上面的HTML，我们获取name=a，attr={"class":"aaa"}，并且文本等于text="Python板块"板块的节点。
示例代码如下所示：
运行之后，效果如下所示：
find()与find_all()仅差一个all，但结果却有2点不同：
1.find()只查找符合条件的第一个节点，而find_all()是查找符合条件的所有节点2.find()方法返回的是bs4.element.Tag对象，而find_all()返回的是bs4.element.ResultSet对象
下面，我们来查找上面HTML中的a标签，看看返回结果有何不同，示例如下：
运行之后，效果如下：
首先，我们来了解一下CSS选择器的规则：
1..classname：选取样式名为classname的节点，也就是class属性值是classname的节点2.#idname：选取id属性为idname的节点3.nodename：选取节点名为nodename的节点
一般来说，在BeautifulSoup库中，我们使用函数select()进行CSS选择器的操作。示例如下：
这里，我们选择class等于li1的节点。运行之后，效果如下：
因为，我们需要实现嵌套CSS选择器的用法，但上面的HTML不合适。这里，我们略作修改，仅仅更改
如何用python爬取网站数据？
这里简单介绍一下吧，以抓取网站静态、动态2种数据为例，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
抓取网站静态数据（数据在网页源码中）：以糗事百科网站数据为例
1.这里假设我们抓取的数据如下，主要包括用户昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段，如下：
对应的网页源码如下，包含我们所需要的数据：
2.对应网页结构，主要代码如下，很简单，主要用到requests+BeautifulSoup，其中requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面：
程序运行截图如下，已经成功爬取到数据：
抓取网站动态数据（数据不在网页源码中，json等文件中）：以人人贷网站数据为例
1.这里假设我们爬取的是债券数据，主要包括年利率、借款标题、期限、金额和进度这5个字段信息，截图如下：
打开网页源码中，可以发现数据不在网页源码中，按F12抓包分析时，才发现在一个json文件中，如下：
2.获取到json文件的url后，我们就可以爬取对应数据了，这里使用的包与上面类似，因为是json文件，所以还用了json这个包（解析json），主要内容如下：
程序运行截图如下，已经成功抓取到数据：
至此，这里就介绍完了这2种数据的抓取，包括静态数据和动态数据。总的来说，这2个示例不难，都是入门级别的爬虫，网页结构也比较简单，最重要的还是要会进行抓包分析，对页面进行分析提取，后期熟悉后，可以借助scrapy这个框架进行数据的爬取，可以更方便一些，效率更高，当然，如果爬取的页面比较复杂，像验证码、加密等，这时候就需要认真分析了，网上也有一些教程可供参考，感兴趣的可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。