python爬虫代码(python爬虫代码解析)
python爬虫简单代码怎么写
import requests
import you_get
# 系统模块包
import sys
import json
url = '视频的播放地址'
path = './shipin'
def downloadshipin(url,path):
'''
#:param url: 视频播放的地址
#:param path: 视频下载保存的路径
#:return:
'''
# 调用cmd指令
sys.argv = ['you_get','-o',path,url]
you_get.main()
def Extractshipin():
'''
提取网页当中的视频播放地址
:return:
'''
urls = ''
headers = {
'user-agent':''
}
response = requests.get(urls,headers=headers).text
json_data = json.loads(response[37:-1])
data = json_data['result']
for i in data:
shipin_url = i['arcurl']
path = './shipin'
downloadshipin(shipin_url,path)
Extractshipin()
从零开始学python爬虫(八):selenium提取数据和其他使用方法
知识点:
知识点:了解 driver对象的常用属性和方法
注意:最新版本的selenium已经取消了这种格式,取而代之的是:
你要先导入:
然后再:
知识点:掌握 driver对象定位标签元素获取标签对象的方法
代码实现,如下,获取腾讯新闻首页的新闻标签的内容。
知识点:掌握 元素对象的操作方法
参考代码示例:
知识点:掌握 selenium控制标签页的切换
知识点:掌握 selenium控制frame标签的切换
知识点:掌握 利用selenium获取cookie的方法
知识点:掌握 selenium控制浏览器执行js代码的方法
知识点:掌握 手动实现页面等待
知识点:掌握 selenium开启无界面模式
知识点:了解 selenium使用代理ip
知识点:了解 selenium替换user-agent
如何用Python爬虫抓取网页内容?
爬虫流程
其实把网络爬虫抽象开来看,它无外乎包含如下几个步骤
模拟请求网页。模拟浏览器,打开目标网站。
获取数据。打开网站之后,就可以自动化的获取我们所需要的网站数据。
保存数据。拿到数据之后,需要持久化到本地文件或者数据库等存储设备中。
那么我们该如何使用 Python 来编写自己的爬虫程序呢,在这里我要重点介绍一个 Python 库:Requests。
Requests 使用
Requests 库是 Python 中发起 HTTP 请求的库,使用非常方便简单。
模拟发送 HTTP 请求
发送 GET 请求
当我们用浏览器打开豆瓣首页时,其实发送的最原始的请求就是 GET 请求
import requests
res = requests.get('')
print(res)
print(type(res))
Response [200]
class 'requests.models.Response'
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。