python爬取网页数据库(用python爬取网站数据)
如何利用Python抓取静态网站及其内部资源？
这个非常简单，requests+BeautifulSoup组合就可以轻松实现，下面我简单介绍一下，感兴趣的朋友可以自己尝试一下，这里以爬取糗事百科网站数据（静态网站）为例：
1.首先，安装requets模块，这个直接在cmd窗口输入命令“pipinstallrequests”就行，如下：
2.接着安装bs4模块，这个模块包含了BeautifulSoup，安装的话，和requests一样，直接输入安装命令“pipinstallbs4”即可，如下：
3.最后就是requests+BeautifulSoup组合爬取糗事百科，requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面，提取数据，主要步骤及截图如下：
这里假设爬取的数据包含如下几个字段，包括用户昵称、内容、好笑数和评论数：
接着打开对应网页源码，就可以直接看到字段信息，内容如下，嵌套在各个标签中，后面就是解析这些标签提取数据：
基于上面网页内容，测试代码如下，非常简单，直接find对应标签，提取文本内容即可：
程序运行截图如下，已经成功抓取到网站数据：
至此，我们就完成了使用python来爬去静态网站。总的来说，整个过程非常简单，也是最基本的爬虫内容，只要你有一定的python基础，熟悉一下上面的示例，很快就能掌握的，当然，你也可以使用urllib，正则表达式匹配等，都行，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
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。
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然后在python的编辑器中输入import选项，提供这两个库的服务
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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。
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抓取下来了，还不算，必须要进行读取，否则无效。
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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。
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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。
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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。
用python爬取网页数据
用python爬取网页数据就三步，用scrapy（爬虫框架）
1. 定义item类
2. 开发spider类
3. 开发pipeline
如果有不会的，可以看一看《疯狂python讲义》
Python网页解析库：用requests-html爬取网页
Python 中可以进行网页解析的库有很多，常见的有 BeautifulSoup 和 lxml 等。在网上玩爬虫的文章通常都是介绍 BeautifulSoup 这个库，我平常也是常用这个库，最近用 Xpath 用得比较多，使用 BeautifulSoup 就不大习惯，很久之前就知道 Reitz 大神出了一个叫 Requests-HTML 的库，一直没有兴趣看，这回可算歹着机会用一下了。
使用 pip install requests-html 安装，上手和 Reitz 的其他库一样，轻松简单：
这个库是在 requests 库上实现的，r 得到的结果是 Response 对象下面的一个子类，多个一个 html 的属性。所以 requests 库的响应对象可以进行什么操作，这个 r 也都可以。如果需要解析网页，直接获取响应对象的 html 属性：
不得不膜拜 Reitz 大神太会组装技术了。实际上 HTMLSession 是继承自 requests.Session 这个核心类，然后将 requests.Session 类里的 requests 方法改写，返回自己的一个 HTMLResponse 对象，这个类又是继承自 requests.Response,只是多加了一个 _from_response 的方法来构造实例：
之后在 HTMLResponse 里定义属性方法 html，就可以通过 html 属性访问了,实现也就是组装 PyQuery 来干。核心的解析类也大多是使用 PyQuery 和 lxml 来做解析，简化了名称，挺讨巧的。
元素定位可以选择两种方式：
方法名非常简单，符合 Python 优雅的风格，这里不妨对这两种方式简单的说明：
定位到元素以后势必要获取元素里面的内容和属性相关数据，获取文本：
获取元素的属性：
还可以通过模式来匹配对应的内容：
这个功能看起来比较鸡肋，可以深入研究优化一下，说不定能在 github 上混个提交。
除了一些基础操作，这个库还提供了一些人性化的操作。比如一键获取网页的所有超链接，这对于整站爬虫应该是个福音，URL 管理比较方便：
内容页面通常都是分页的，一次抓取不了太多，这个库可以获取分页信息：
结果如下：
通过迭代器实现了智能发现分页，这个迭代器里面会用一个叫 _next 的方法，贴一段源码感受下：
通过查找 a 标签里面是否含有指定的文本来判断是不是有下一页，通常我们的下一页都会通过 下一页 或者 加载更多 来引导，他就是利用这个标志来进行判断。默认的以列表形式存在全局： ['next','more','older'] 。我个人认为这种方式非常不灵活，几乎没有扩展性。 感兴趣的可以往 github 上提交代码优化。
也许是考虑到了现在 js 的一些异步加载，这个库支持 js 运行时，官方说明如下：
使用非常简单，直接调用以下方法：
第一次使用的时候会下载 Chromium，不过国内你懂的，自己想办法去下吧，就不要等它自己下载了。render 函数可以使用 js 脚本来操作页面，滚动操作单独做了参数。这对于上拉加载等新式页面是非常友好的。