【IT专家】Python爬虫学习,实战一糗事百科(2017-7-21更新)
Python爬虫实战
Python爬虫实战（1）：爬取糗事百科段子大家好，前面入门已经说了那么多基础知识了，下面我们做几个实战项目来挑战一下吧。
那么这次为大家带来，Python爬取糗事百科的小段子的例子。
首先，糗事百科大家都听说过吧糗友们发的搞笑的段子一抓一大把，这次我们尝试一下用爬虫把他们抓取下来。
本篇目标1.抓取糗事百科热门段子2.过滤带有图片的段子3.实现每按一次回车显示一个段子的发布时间，发布人，段子内容，点赞数。
糗事百科是不需要登录的，所以也没必要用到Cookie，另外糗事百科有的段子是附图的，我们把图抓下来图片不便于显示，那么我们就尝试过滤掉有图的段子吧。
好，现在我们尝试抓取一下糗事百科的热门段子吧，每按下一次回车我们显示一个段子。
1.确定URL并抓取页面代码首先我们确定好页面的URL是，其中最后一个数字1代表页数，我们可以传入不同的值来获得某一页的段子内容。
我们初步构建如下的代码来打印页面代码内容试试看，先构造最基本的页面抓取方式，看看会不会成功1 2 3 4 5 6 7 8 9 10# -*- coding:utf-8 -*-import urllibimport urllib2page = 1url = '' + str(page)try:request = (url)response = (request)print ()11 12 13 14 15 16except , e:if hasattr(e,"code"):printif hasattr(e,"reason"):print运行程序，哦不，它竟然报错了，真是时运不济，命途多舛啊1 2 3line 373, in _read_status raise BadStatusLine(line) : ''好吧，应该是headers验证的问题，我们加上一个headers验证试试看吧，将代码修改如下1 2# -*- coding:utf-8 -*-import urllib3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17import urllib2page = 1url = '' + str(page)user_agent = 'Mozilla/ (compatible; MSIE ; Windows NT)' headers = { 'User-Agent' : user_agent }try:request = (url,headers = headers)response = (request)print ()except , e:if hasattr(e,"code"):printif hasattr(e,"reason"):print嘿嘿，这次运行终于正常了，打印出了第一页的HTML代码，大家可以运行下代码试试看。
利用Python进行网络爬虫和数据抓取的基本教程
利用Python进行网络爬虫和数据抓取的基本教程网络爬虫和数据抓取是当今信息时代重要的技能之一。
利用Python进行网络爬虫和数据抓取的基本教程可以帮助初学者快速上手这一领域。
本文将按照以下几个章节进行详细介绍。
第一章：网络爬虫基础介绍网络爬虫是一种模拟人类访问网站获取数据的程序。
我们在浏览器中输入网址、点击链接等行为，网络爬虫可以通过自动化的方式完成。
Python是一种简单易学且功能强大的编程语言，非常适合用于编写网络爬虫程序。
第二章：Python网络爬虫库的选择在Python中，有许多优秀的网络爬虫库可供选择，如Requests、Beautiful Soup、Scrapy等。
根据实际需求和个人偏好，选择适合自己的库进行学习和实践。
本章将分别介绍这些库的基本特点和使用方法。
第三章：使用Requests库进行网页请求Requests库是Python中常用的HTTP请求库，它可以方便地向网站发送HTTP请求并获取响应。
通过使用该库，我们可以发送GET请求、POST请求，设置请求头、请求体等。
本章将详细介绍Requests库的使用方法，并给出一些常见的示例代码。
第四章：使用Beautiful Soup解析网页Beautiful Soup是一个用于解析HTML和XML文档的Python 库。
它可以帮助我们方便地从网页中提取数据，并进行进一步的处理和分析。
本章将介绍Beautiful Soup的基本用法，包括解析HTML文档、选择器的使用、提取数据等。
第五章：使用Scrapy框架编写爬虫程序Scrapy是一个强大的Python网络爬虫框架，它提供了许多高级功能，如自动化请求分发、数据处理管道等。
本章将介绍Scrapy 框架的基本概念和使用方法，并给出一个简单的爬虫程序示例。
第六章：数据存储与数据清洗爬取到的数据需要进行存储和清洗，以便进一步分析和应用。
本章将介绍Python中常用的数据存储方式，如CSV、Excel、数据库等，并给出相应的代码示例。
简单易懂的Python网络爬虫和自动化脚本入门教程
简单易懂的Python网络爬虫和自动化脚本入门教程第一章：Python网络爬虫的基础知识Python网络爬虫是指使用Python编写的程序，可以自动化地从网络上抓取数据。
在开始学习Python网络爬虫之前，我们需要了解一些基础知识。
1.1 网络爬虫的原理网络爬虫的原理是模拟浏览器发送HTTP请求，并解析返回的HTML页面，从中提取出所需的数据。
Python提供了许多强大的库和框架，例如requests、BeautifulSoup、Scrapy等，可以帮助我们实现网络爬虫的功能。
1.2 HTTP协议HTTP（Hypertext Transfer Protocol）是一种用于传输超媒体文档的应用层协议。
Python的requests库提供了简洁方便的接口，可以轻松地发送HTTP请求并获取响应。
1.3 HTML解析在爬取网页数据时，我们需要将HTML页面进行解析，提取出所需的数据。
Python的BeautifulSoup库提供了简单易用的HTML 解析功能。
第二章：Python网络爬虫实战在学习了Python网络爬虫的基础知识后，我们可以进行一些实战练习，来加深对网络爬虫的理解。
2.1 爬取静态网页首先，我们可以尝试爬取一些静态网页，即不含动态内容的网页。
通过发送HTTP请求并解析返回的HTML页面，我们可以提取出页面中的文本、图片等内容。
2.2 爬取动态网页有些网页的内容是通过JavaScript动态生成的，这就需要我们使用一些特殊的技术来获取数据。
Python的Selenium库可以模拟用户操作浏览器，实现对动态网页的爬取。
2.3 爬取API接口数据很多网站提供了API接口，我们可以直接获取这些接口返回的数据，而不需要解析HTML页面。
Python的requests库可以帮助我们发送GET、POST等请求，获取API接口返回的数据。
第三章：Python自动化脚本的基础知识除了用于网络爬虫，Python还可以用来编写自动化脚本，帮助我们自动化完成一些重复性的任务。
python爬虫以及可视化例子
python爬虫以及可视化例子标题：Python爬虫与可视化示例1. Python爬虫入门Python爬虫是一种自动化获取互联网上数据的技术。
通过使用Python编写爬虫程序，我们可以方便地从网页中提取所需的信息。
例如，我们可以使用爬虫获取某个电商网站上的商品信息，并将其保存到本地文件中。
2. 使用Python爬虫获取天气数据通过爬取天气网站上的数据，我们可以获取到实时的天气信息。
我们可以编写一个Python爬虫程序，从指定的天气网站上获取天气数据，并将其保存到本地文件或数据库中。
然后，我们可以使用数据可视化工具将这些数据展示出来，以便更直观地了解天气状况。
3. Python爬虫与数据分析Python爬虫可以与数据分析技术结合使用，帮助我们获取大量的数据并进行分析。
例如，我们可以使用爬虫获取股票市场的历史数据，并使用数据分析工具对这些数据进行统计和分析，以便更好地预测股票的走势。
4. 使用Python爬虫获取新闻数据通过爬取新闻网站上的数据，我们可以获取到最新的新闻信息。
我们可以编写一个Python爬虫程序，从指定的新闻网站上获取新闻数据，并将其保存到本地文件或数据库中。
然后，我们可以使用数据可视化工具将这些数据展示出来，以便更直观地了解新闻的热点和趋势。
5. Python爬虫与社交媒体数据分析社交媒体平台上的数据对于了解用户行为和市场趋势非常重要。
我们可以使用Python爬虫获取社交媒体平台上的用户数据，并使用数据分析工具对这些数据进行分析。
通过可视化这些数据，我们可以更好地理解用户的兴趣和行为模式。
6. 使用Python爬虫获取电影数据电影数据包含了电影的基本信息、评分、评论等。
我们可以使用Python爬虫从电影网站上获取电影数据，并将其保存到本地文件或数据库中。
然后，我们可以使用数据可视化工具将这些数据展示出来，以便更直观地了解电影的热门程度和评价。
7. Python爬虫与在线教育数据分析在线教育平台上的数据对于了解学生学习情况和教育趋势非常重要。
【IT专家】Python爬虫实战三之爬取嗅事百科段子
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Python爬虫实战三之爬取嗅事百科段子
2017/08/15 0 一、前言俗话说，上班时间是公司的，下班了时间才是自己的。
搞点事情，写个爬虫程序，每天定期爬取点段子，看着自己爬的段子，也是一种乐趣。
二、Python爬取嗅事百科段子1.确定爬取的目标网页首先我们要明确目标，本次爬取的是糗事百科文字模块的段子。
（糗事百科）- 分析目标（策略：url格式（范围）、数据格式、网页编码）- 编写代码- 执行爬虫
2.分析爬取的目标网页段子链接：https://qiushibaike/text/
访问链接可以看到如下的页面，一个红框代表一个段子内容，也就是对应html源码的一个div浮层。
页面布局采用分页的方式，每页显示25条，总共13页。
点击页码或者”下一页”会跳转到相应页面。
Chrome浏览器F12可以看到，每页内容都是同步加载的，而且请求次数较多，显然不能采用直接模拟请求的方式，这里采用的爬取策略是Python Selenium，每获取和解析完一页的段子，点击“下一页” 跳转到对应页码页继续解析，直至解析并记录所有的段子。
Chrome F12查看Network模块，看到请求密密麻麻的，下载各种document、script js脚本、stylesheet样式，图片jpeg、png等。
有个情况需要注意，当一个段子内容字数太多，会被截断，出现省略号... 和”查看全文”的跳转链接，为了获取完整的段子信息，需要增加多一个步骤，请求段子的链接，再截取里面的全部内容。
3.编写代码下载网页内容，我使用python requests第三方库，发起GET请求方式。
Python零基础爬虫教学（实战案例手把手Python爬虫教学）
Python零基础爬⾍教学（实战案例⼿把⼿Python爬⾍教学）前⾔⼥朋友看了都能学会的爬⾍教学⾃⼰断断续续学习练习了两三年python爬⾍，从⽹上看了⽆数教程，跟⼤神们学习了各种神奇的操作，现在虽然没成为⼤神，但是想通过这篇教程来分享⾃⼰学习的爬⾍实战案例。
通过本教程，你将学会如何⽤Python爬⾍从⽹络上爬取你想要的电影下载资源。
本案例以00电影⽹为例进⾏爬取，当然你可以修改代码爬取你想要的任何内容。
如果你是零基础，请从头阅读，如果你有些基础，可以选择部分阅读。
第⼀章你需要的环境和软件python3.5既然我们是python爬⾍，那必然需要python了。
我⽤的是3.5.3版本官⽅下载链接点这个链接并下拉翻到图中位置点击红框⾥的链接进⾏下载，如果你是64位系统就点第⼀个，如果你是32位系统就点第⼆个下载完成后是⼀个.exe⽂件，双击运⾏，开始安装，⼀路下⼀步就可以了，这⾥我没法⼀步步演⽰，如果遇到问题可以留⾔保证第⼀时间回答（我也从⼩⽩⼀路⾛过来，能体会遇到问题时的⼼情）pycharm community 2017这个呢是⼀个代码编辑器，可以⼤⼤提⾼编程效率同样是去官⽹下载，并且community版本是免费的，完全够⽤官⽹下载地址点进去之后如图所⽰确保你选择了红框的位置，然后点击download就可以下载了下载完成后双击打开安装程序，依然是⼀直点下⼀步就好了，当然也有⼀些⾃定义选项你可以⾃⼰选择环境配置到这⾥我们的软件就安装好了接下来就是环境配置，这⼀步的⽬的是让pycharm和python配合⾸先，为了实现爬⾍程序，我们需要给python安装⼀些⼯具包，操作⾮常简单在开始菜单搜索cmd并回车，打开终端命令⾏窗⼝⼿动输⼊ pip3 install -------------- 并回车本⽂案例中需要两个库安装如下pip3 install requestspip3 install Beautifulsoup4 这两句要分别运⾏，等⼀句安装成功了再运⾏另⼀句然后等待安装，成功后会提⽰下图字样第⼆章开始写python爬⾍问题分析在做任何爬⾍之前，我们都要先了解你爬取的⽹站的源码，根据源码来找到你想爬取的内容在什么位置那么⾸先我们来看看⽬标⽹站的页⾯源码⽬标⽹站，点击这个⽹址打开⽹页，然后按F12键打开开发者模式，如图所⽰图中，中间靠右侧的红⾊框⾥就是我们主要查看的内容，你要从这⾥⾯的代码中找到你想要的内容才可以进⾏爬取。
7个经典python爬虫案例代码分享
Python作为一种简单易学的编程语言，广受程序员和数据科学家的喜爱。
其中，用Python进行网络爬虫的应用也越来越广泛。
本文将共享7个经典的Python爬虫案例代码，希望能够给大家带来启发和帮助。
1. 爬取豆瓣电影排行榜数据在本例中，我们将使用Python的requests库和BeautifulSoup库来爬取豆瓣电影排行榜的数据。
我们需要发送HTTP请求获取网页内容，然后使用BeautifulSoup库解析HTML文档，提取出我们需要的电影名称、评分等信息。
我们可以将这些数据保存到本地或者进行进一步的分析。
```pythonimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupurl = 'response = requests.get(url)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')for movie in soup.find_all('div', class_='item'):title = movie.find('span', class_='title').textrating = movie.find('span', class_='rating_num').textprint(title, rating)```2. 爬取博博用户信息在这个案例中，我们将利用Python的requests库和正则表达式来爬取博博用户的基本信息。
我们需要登录博博并获取用户主页的URL，然后发送HTTP请求获取用户主页的HTML文档。
我们可以使用正则表达式来提取用户的昵称、性别、位置区域等信息。
我们可以将这些信息保存到数据库或者进行其他处理。
```pythonimport requestsimport reurl = 'response = requests.get(url)pattern = repile(r'<title>(.*?)</title>.*?昵称：(.*?)<.*?性别：(.*?)<.*?地区：(.*?)<', re.S)result = re.search(pattern, response.text)if result:username = result.group(2)gender = result.group(3)location = result.group(4)print(username, gender, location)```3. 爬取新浪新闻在这个案例中，我们将使用Python的requests库和XPath来爬取新浪新闻的标题和信息。
python7个爬虫小案例详解(附源码)
python7个爬虫小案例详解(附源码)Python 7个爬虫小案例详解(附源码)1. 爬取百度贴吧帖子使用Python的requests库和正则表达式爬取百度贴吧帖子内容，对网页进行解析，提取帖子内容和发帖时间等信息。
2. 爬取糗事百科段子使用Python的requests库和正则表达式爬取糗事百科段子内容，实现自动翻页功能，抓取全部内容并保存在本地。
3. 抓取当当网图书信息使用Python的requests库和XPath技术爬取当当网图书信息，包括书名、作者、出版社、价格等，存储在MySQL数据库中。
4. 爬取豆瓣电影排行榜使用Python的requests库和BeautifulSoup库爬取豆瓣电影排行榜，并对数据进行清洗和分析。
将电影的名称、评分、海报等信息保存到本地。
5. 爬取优酷视频链接使用Python的requests库和正则表达式爬取优酷视频链接，提取视频的URL地址和标题等信息。
6. 抓取小说网站章节内容使用Python的requests库爬取小说网站章节内容，实现自动翻页功能，不断抓取新的章节并保存在本地，并使用正则表达式提取章节内容。
7. 爬取新浪微博信息使用Python的requests库和正则表达式爬取新浪微博内容，获取微博的文本、图片、转发数、评论数等信息，并使用BeautifulSoup 库进行解析和分析。
这些爬虫小案例涵盖了网络爬虫的常见应用场景，对初学者来说是很好的入门教程。
通过学习这些案例，可以了解网络爬虫的基本原理和常见的爬取技术，并掌握Python的相关库的使用方法。
其次，这些案例也为后续的爬虫开发提供了很好的参考，可以在实际应用中进行模仿或者修改使用。
最后，这些案例的源码也为开发者提供了很好的学习资源，可以通过实战来提高Python编程水平。
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本文由我司收集整编，推荐下载，如有疑问，请与我司联系Python爬虫学习，实战一糗事百科（2017/7/21更新）2017/07/21 0 前言这几天学习爬虫，网上看了一些教程，发现这个cuiqingcai/990.html 是相当不错的。
但可惜的是，整个教程是两年前的，但是Python是2.x版本的，跟现在的3.x有一些基本的语法不同；还有糗事百科也经过
了改版。
总之原来的爬虫程序已经无法运行了。
借此学习机会，我更新一下这篇文章。
目标进程本身初学python，暂时用着python2，完成这次爬虫实验文章顺序按
照原文章进行分析原代码构成，并进行修改以适应现在的糗事最后改成Python3
（未完成）1.确定URL并页面代码现在的糗百URL为https://qiushibaike（热门板块），当然你可以进去到https://qiushibaike/hot/（24小时板块）
我们还是以热门板块来做，刷了几页过后发现，他是这样的：
https://qiushibaike/8hr/page/5/?s=5001478，后面一堆玩意儿看不懂，不过试了试https://qiushibaike/8hr/page/4，也是没问题，那么我们的URL就可以出来了结合原文中的代码，我们这么写：
# -*- coding:utf-8 -*-import urllibimport urllib2page = 1url = ‘https://qiushibaike/8hr/page/’ + str(page)user_agent = ‘Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)’headers = { ‘User-Agent’ : user_agent }try: request = urllib2.Request(url,headers = headers) response = urllib2.urlopen(request) print response.read()except urllib2.URLError, e: if hasattr(e,”code”): print e.code if hasattr(e,”reason”): print e.reason2.关于headers验证这个headers是用来判断网站访问这是否是通过浏览器访问的。
网上关于怎么查找headers很齐全。
这里以chrome为例：
在网页任意地方右击选择审查元素或者按下shift+ctrl+c打开chrome自带的调试工具;选择network标签,刷新网页(在打开调试工具的情况下刷新);刷新后在左边查找该网页url(网址),点击后右边选择headers,就可以看到当前网页的http头了;我们用的自然是Request Headers3.解码，正则表达式分析解码：
利用2的代码我们可以抓取到网页的代码，但看上去似乎是一堆乱码，这个时候。