python获取网页数据的三种(python获取当前网页的url)

http://www.itjxue.com  2023-04-11 14:01  来源:未知  点击次数: 

请教网页里的特定数据怎么抓取?

网页抓取可以使用爬虫技术,以下是一些常用的网页抓取方法:

1. 使用 Python 的 Requests 库请求网页,然后使用 Beautiful Soup 库进行页面解析,提取目标数据。

2. 使用 Selenium 库模拟浏览器操作,通过 CSS Selector 或 XPath 定位特定元素,提取目标数据。

3. 使用 Scrapy 爬虫框架,在爬虫脚本中定义提取规则,自动抓取网页并提取目标数据。

需要注意的是,进行网页抓取时,应遵守网站的 Robots 协议,不要过于频繁地进行抓取,以免给网站带来负担。此外还需要注意数据的使用方式是否符合法规和道德规范。

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'

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》

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。

如何通过网络爬虫获取网站数据?

这里以python为例,简单介绍一下如何通过python网络爬虫获取网站数据,主要分为静态网页数据的爬取和动态网页数据的爬取,实验环境win10+python3.6+pycharm5.0,主要内容如下:

静态网页数据

这里的数据都嵌套在网页源码中,所以直接requests网页源码进行解析就行,下面我简单介绍一下,这里以爬取糗事百科上的数据为例:

1.首先,打开原网页,如下,这里假设要爬取的字段包括昵称、内容、好笑数和评论数:

接着查看网页源码,如下,可以看的出来,所有的数据都嵌套在网页中:

2.然后针对以上网页结构,我们就可以直接编写爬虫代码,解析网页并提取出我们需要的数据了,测试代码如下,非常简单,主要用到requests+BeautifulSoup组合,其中requests用于获取网页源码,BeautifulSoup用于解析网页提取数据:

点击运行这个程序,效果如下,已经成功爬取了到我们需要的数据:

动态网页数据

这里的数据都没有在网页源码中(所以直接请求页面是获取不到任何数据的),大部分情况下都是存储在一个json文件中,只有在网页更新的时候,才会加载数据,下面我简单介绍一下这种方式,这里以爬取人人贷上面的数据为例:

1.首先,打开原网页,如下,这里假设要爬取的数据包括年利率,借款标题,期限,金额和进度:

接着按F12调出开发者工具,依次点击“Network”-“XHR”,F5刷新页面,就可以找打动态加载的json文件,如下,也就是我们需要爬取的数据:

2.然后就是根据这个json文件编写对应代码解析出我们需要的字段信息,测试代码如下,也非常简单,主要用到requests+json组合,其中requests用于请求json文件,json用于解析json文件提取数据:

点击运行这个程序,效果如下,已经成功爬取到我们需要的数据:

至此,我们就完成了利用python网络爬虫来获取网站数据。总的来说,整个过程非常简单,python内置了许多网络爬虫包和框架(scrapy等),可以快速获取网站数据,非常适合初学者学习和掌握,只要你有一定的爬虫基础,熟悉一下上面的流程和代码,很快就能掌握的,当然,你也可以使用现成的爬虫软件,像八爪鱼、后羿等也都可以,网上也有相关教程和资料,非常丰富,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。

(责任编辑:IT教学网)

更多

推荐图片影音文章