python爬虫代码解析(python3爬虫代码)
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。
用python爬取关键词并解释
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小羊努力搞代码
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学习日志：Python 实现网络爬虫——提取关键字 原创
2022-06-19 13:02:38
小羊努力搞代码
码龄174天
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编写一段Python代码，向百度提交查询关键词“桃花源记”，抓取百度的查询结果，要求有文字、链接，可以在浏览器中打开抓取的链接，或者调用浏览器打开抓取的链接。
红框内是根据网站信息需要更改的内容。57031baa3a394395be479ad89f1ff15e.png
附上完整代码：
import json
import requests
from lxml import etree
headers = {
"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
"Chrome/88.0.4324.104 Safari/537.36"
}
response = requests.get('桃花源记lm=0', headers=headers)
r = response.text
html = etree.HTML(r, etree.HTMLParser())
r1 = html.xpath('//h3')
r2 = html.xpath('//*[@class="content-right_8Zs40"]')
r3 = html.xpath('//*[@class="c-row source_1Vdff OP_LOG_LINK c-gap-top-xsmall"]/a/@href')
for i in range(4):
r11 = r1[i].xpath('string(.)')
r22 = r2[i].xpath('string(.)')
r33 = r3[i]
with open('桃花源记.txt', 'a', encoding='utf-8') as c:
c.write(json.dumps(r11,ensure_ascii=False) + '\n')
c.write(json.dumps(r22, ensure_ascii=False) + '\n')
c.write(json.dumps(r33, ensure_ascii=False) + '\n')
print(r11, end='\n')
print('------------------------')
print(r22, end='\n')
print(r33)
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
「python爬虫保姆级教学」urllib的使用以及页面解析
使用urllib来获取百度首页的源码
get请求参数，如果是中文，需要对中文进行编码，如下面这样，如果不编码会报错。
urlencode应用场景：多个参数的时候。如下
为什么要学习handler？
为什么需要代理？因为有的网站是禁止爬虫的，如果用真实的ip去爬虫，容易被封掉。
2.解析技术
1.安装lxml库
2.导入lxml.etree
3.etree.parse() 解析本地文件
4.etree.HTML() 服务器响应文件
5.解析获取DOM元素
1.路径查询
2.谓词查询
3.属性查询
4.模糊查询
5.内容查询
6.逻辑运算
示例：
JsonPath只能解析本地文件。
pip安装：
jsonpath的使用：
示例：
解析上面的json数据
缺点：效率没有lxml的效率高
优点：接口设计人性化，使用方便
pip install bs4 -i
from bs4 import BeautifulSoup
1.根据标签名查找节点
soup.a.attrs
2.函数
find(‘a’)：只找到第一个a标签
find(‘a’, title=‘名字’)
find(‘a’, class_=‘名字’)
find_all(‘a’) ：查找到所有的a
find_all([‘a’, ‘span’]) 返回所有的a和span
find_all(‘a’, limit=2) 只找前两个a
obj.string
obj.get_text()【推荐】
tag.name：获取标签名
tag.attrs：将属性值作为一个字典返回
obj.attrs.get(‘title’)【常用】
obj.get(‘title’)
obj[‘title’]
示例：
使用BeautifulSoup解析上面的html
求帮忙解释一下下面两段Python代码的基于scrapy的网络爬虫框架
简单的理解就是：
第一段解析网页内容，并提取需要的数据（这里涉及到很多python的基础知识）；
第二段是将提取到的数据保存到文件。