python百度爬虫代码(python爬百度贴吧)
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 源码
import os,requests
from bs4 import BeautifulSoup
headers ={
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:75.0) Gecko/20100101 Firefox/75.0'
}
for i in range(105,200):
try:
url = '' + str(i) +'.shtml'
response = requests.get(url,headers)
response.encoding = 'gbk'
soup = BeautifulSoup(response.text,'html.parser')
# skill_name = soup.find('p','skill-name')
# skill_desc = soup.find('p','skill-desc')
# print(skill_name.text)
# print(skill_desc.text)
name = soup.find("h2", "cover-name").text
# print(name)
story = soup.find('div', 'pop-bd').text
if story =='\n':
print("\n没有【%d】%s的故事！"%(i,name))
else:
story_ = story.replace('。' ,'。\n' )
story_ = story.replace('\n' ,'\t' )
print(story_[0:30]+"...")
# os.mkdir('C:\\Users\\Crystal\\Desktop\\英雄故事2')
# os.mkdir('C:\\Users\\28459\\Desktop\\测试\\')
os.chdir('C:\\Users\\28459\\Desktop\\测试\\')
open('%s'%name + '.txt' ,'w').write(story_)
print('【%d】%s的故事已保存！'%(i,name))
print()
except AttributeError:
print("\n没有编号为%d的英雄！"%i)
python爬虫怎么做？
大到各类搜索引擎，小到日常数据采集，都离不开网络爬虫。爬虫的基本原理很简单，遍历网络中网页，抓取感兴趣的数据内容。这篇文章会从零开始介绍如何编写一个网络爬虫抓取数据，然后会一步步逐渐完善爬虫的抓取功能。
工具安装
我们需要安装python，python的requests和BeautifulSoup库。我们用Requests库用抓取网页的内容，使用BeautifulSoup库来从网页中提取数据。
安装python
运行pipinstallrequests
运行pipinstallBeautifulSoup
抓取网页
完成必要工具安装后，我们正式开始编写我们的爬虫。我们的第一个任务是要抓取所有豆瓣上的图书信息。我们以/subject/26986954/为例，首先看看开如何抓取网页的内容。
使用python的requests提供的get()方法我们可以非常简单的获取的指定网页的内容,代码如下：
提取内容
抓取到网页的内容后，我们要做的就是提取出我们想要的内容。在我们的第一个例子中，我们只需要提取书名。首先我们导入BeautifulSoup库，使用BeautifulSoup我们可以非常简单的提取网页的特定内容。
连续抓取网页
到目前为止，我们已经可以抓取单个网页的内容了，现在让我们看看如何抓取整个网站的内容。我们知道网页之间是通过超链接互相连接在一起的，通过链接我们可以访问整个网络。所以我们可以从每个页面提取出包含指向其它网页的链接，然后重复的对新链接进行抓取。
通过以上几步我们就可以写出一个最原始的爬虫。在理解了爬虫原理的基础上，我们可以进一步对爬虫进行完善。
写过一个系列关于爬虫的文章：/i6567289381185389064/。感兴趣的可以前往查看。
Python基本环境的搭建，爬虫的基本原理以及爬虫的原型
Python爬虫入门(第1部分)
如何使用BeautifulSoup对网页内容进行提取
Python爬虫入门(第2部分)
爬虫运行时数据的存储数据，以SQLite和MySQL作为示例
Python爬虫入门(第3部分)
使用seleniumwebdriver对动态网页进行抓取
Python爬虫入门(第4部分)
讨论了如何处理网站的反爬虫策略
Python爬虫入门(第5部分)
对Python的Scrapy爬虫框架做了介绍，并简单的演示了如何在Scrapy下进行开发
Python爬虫入门(第6部分)
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。
Python爬虫如何写？
Python的爬虫库其实很多，像常见的urllib，requests，bs4，lxml等，初始入门爬虫的话，可以学习一下requests和bs4(BeautifulSoup)这2个库，比较简单，也易学习，requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面，下面我以这2个库为基础，简单介绍一下Python如何爬取网页静态数据和网页动态数据，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
Python爬取网页静态数据
这个就很简单，直接根据网址请求页面就行，这里以爬取糗事百科上的内容为例：
1.这里假设我们要爬取的文本内容如下，主要包括昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段：
打开网页源码，对应网页结构如下，很简单，所有字段内容都可以直接找到：
2.针对以上网页结构，我们就可以编写相关代码来爬取网页数据了，很简单，先根据url地址，利用requests请求页面，然后再利用BeautifulSoup解析数据（根据标签和属性定位）就行，如下：
程序运行截图如下，已经成功爬取到数据：
Python爬取网页动态数据
很多种情况下，网页数据都是动态加载的，直接爬取网页是提取不到任何数据的，这时就需要抓包分析，找到动态加载的数据，一般情况下就是一个json文件（当然，也可能是其他类型的文件，像xml等），然后请求解析这个json文件，就能获取到我们需要的数据，这里以爬取人人贷上面的散标数据为例：
1.这里假设我们爬取的数据如下，主要包括年利率，借款标题，期限，金额，进度这5个字段：
2.按F12调出开发者工具，依次点击“Network”-“XHR”，F5刷新页面，就可以找到动态加载的json文件，具体信息如下：
3.接着，针对以上抓包分析，我们就可以编写相关代码来爬取数据了，基本思路和上面的静态网页差不多，先利用requests请求json，然后再利用python自带的json包解析数据就行，如下：
程序运行截图如下，已经成功获取到数据：
至此，我们就完成了利用python来爬取网页数据。总的来说，整个过程很简单，requests和BeautifulSoup对于初学者来说，非常容易学习，也易掌握，可以学习使用一下，后期熟悉后，可以学习一下scrapy爬虫框架，可以明显提高开发效率，非常不错，当然，网页中要是有加密、验证码等，这个就需要自己好好琢磨，研究对策了，网上也有相关教程和资料，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你上有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。
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()