python爬虫代码量(python爬虫数据代码)

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，但改梁是没有最方便，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，通过上面的方式获丛态取，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、属性渗歼源、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为什么叫爬虫？

爬虫通常指的是网络爬虫，就是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。因为python的脚本特性，python易于配置，对字符的处理也非常灵活，加上python有丰富的网络抓取模块，所以两者经常联系在一起。

在枯猛散进入文章之前，我们首先需要知道什么是爬虫。爬虫，即网络爬虫，大家可以理解为在网络上爬行的一只蜘蛛，互联网就比作一张大网，而爬虫便是在这张网上爬来爬去的蜘蛛，如果它遇到自己的猎物（所需要的资源），那么它就会将其抓取下来。比如它在抓取一个网页，在这个网中他发现了一条道路，其实就是指向网页的超链接，那么它就可以爬到另一张网上来获取数据。不容易理解的话其实可以通过下面的图片进行理解：

因为python的脚本特性，python易于配置，对字符的处理也非常灵活，加上python有丰富的网络抓取模块，所以两者经常联系在一起。Python爬虫开发工程师,从网站某一个页面(通常是首页)开始，读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一直循环下去，直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站，那么网络蜘蛛就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。

作为一门编程语言而言，Python是纯粹的自由软件，以简洁清晰的语法和强制使用空白符进行语句缩进的特点从而深受程序员的喜爱。举一个例子：完成一个任务的话，c语言一共要写1000行代码，java要写100行，而python则只需要写20行的代码。使用python来完没氏成编程任务的话编写的代码量更少，代码简洁简短可读性更强，一个团队进行开发的时候读别人的代码会更快，开发效率会更高，使工作变得更加高效。

这是一门非常适合开发网络爬虫的编程语言，而且相比于其他静态编程语言，Python抓取网页文档的接口更简洁;相比于其他动态脚本语言，Python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。此外，python中有优秀的第三方包可以高效实现网页抓取，并可用极短的代码完成网页的标签过滤功能。

python爬虫的构架组成如下图：

1、URL管理器：管理待爬取的url集合和已爬取的url集合，传送待爬取的url给网页下载器;

2、网页下载器：爬取url对应的网页，存储成字符串，传送给网页解析器;

3、网页解析器：解析出有价值的数据，存储下来，同时补充url到URL管理器。知困

而python的工作流程则如下图：

（Python爬虫通过URL管理器，判断是否有待爬URL，如果有待爬URL，通过调度器进行传递给下载器，下载URL内容，并通过调度器传送给解析器，解析URL内容，并将价值数据和新URL列表通过调度器传递给应用程序，并输出价值信息的过程。）

Python是一门非常适合开发网络爬虫的编程语言，提供了如urllib、re、json、pyquery等模块，同时又有很多成型框架，如Scrapy框架、PySpider爬虫系统等，本身又是十分的简洁方便所以是网络爬虫首选编程语言！

为什么都说爬虫PYTHON好

选择Python作为实现爬虫的语言，其主要考虑因素在于：

(1) 抓取网页本身的接口

相比其他动态脚本语言(如Perl、Shell)，Python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API;相比与其他静态编程语言(如Java、C#、C++)，Python抓取网页文档的接口更简洁。

此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。这时我们需要模拟User Agent的行为构造合适的请求，譬如模拟用户登录、模拟Session/Cookie的存储和设置。在Python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests或Mechanize。

(2) 网页抓取后的处理

抓取的网页通常需要处理，比如过滤Html标签，提取文本等。Python的Beautiful Soup提供了简洁的文粗并档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。

其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用Python能够干得最快、最干净，正如这句“Life is short，you need Python”。

(3) 开发效率高

因为爬虫的具岩逗迹体代码根据网站不同而修改的，而Python这种灵活的脚本语言特别适合这种任务。

(4) 上手快

网络上指胡Python的教学资源很多，便于大家学习，出现问题也很容易找到相关资料。另外，Python还有强大的成熟爬虫框架的支持，比如Scrapy。

Python爬虫是什么？

爬虫一般指网络资源的抓取，通过编程语言撰写爬虫工具，抓取自己想要的数据以及内容。而在众多编程语言之中，Python有丰富的网络抓取模块，因此成为撰写爬虫的首选语言，并引起了学习热潮。

Python作为一门编程语言而纯粹的自由软件，以简洁清晰的语竖桥弯法和强制使用空白符号进行语句缩进的特点受到程序员的喜爱。用不同编程语言完成一个任务，C语言一共要写1000行代码，Java要写100行代码，而Python只需要20行，用Python来完成编程任务代码量更少，代码简洁简短而且可读性强。

Python非常适合开发网络爬虫，因为对比其他静态编程语言，Python抓取网页文档的接口更简洁;对比其他消握脚本语言，Python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。

Python爬虫的工作流程是什么?

Python爬虫通过URL管理器，判断是否有待爬URL，如果有待爬URL，通过调度器进行传递给下载器，下载URL内容，通过调度器传送给解释器，解析URL内容，将有价值数据和新的URL列表通过调度器传递给应用程序，输出价值信息的过程。

Python是一门非余闷常适合开发网络爬虫的语言，提供了urllib、re、json、pyquery等模块，同时还有很多成型框架，比如说Scrapy框架、PySpider爬虫系统等，代码十分简洁方便，是新手学习网络爬虫的首选语言。

java和python在爬虫方面的优势和劣势是什么？

爬虫，其实网络爬虫（Webcrawler）的一种简写，爬虫就是预先制定的规则，自动地抓取万维网网页页面信息的程序或者脚本，它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。从功能上来讲，爬虫一般分为数据采集，处理，储存三个部分。

在爬虫技术开发方面，爬虫分为三类爬虫：

（1）分布式爬虫：Nutch

（2）JAVA爬虫：Crawler4j、WebMagic、WebCollector

（3）非JAVA爬虫：scrapy（基于Python语言开发）

分布式爬虫一般应用于大量数据兄游贺爬取，用于爬取海量URL的场景。

java爬虫是发展的最为完善的一种爬虫。由于java语言的健壮性和整个生态的原因，java爬虫发展出了一整台爬虫的机制，不管是类库、开发、调试，整个过程都是十分规范和简单的。并且有很多开源项目可以参考和使用羡派，社区非常活跃和完善。能够适用于很多企业开发应用场景。

Python爬虫，python可以用30行代码，完成JAVA50行代码干的任务。python写代码的确快，但是在调试代码的阶段，python代码的调试往往会耗费远远多于编码阶段省下的时间。使用python开发，要保证程序的正确性和稳定性，就需要写更多的测试模块。当然如果爬取规模不大、爬取业务不复杂，使用python这种爬虫也是蛮不错的，可以轻松完成爬取任务。

所以，如果提问者需要学习爬虫，可以先考虑下自己学爬虫的目的是什么比较好，根据你的目的去进行磨棚技术选型才是最省力的一种，不过一般作为个人开发者的话，Python还是最实用的。