【黑马程序员】爬虫视频教程
Python网络爬虫中的音频与视频下载技巧
Python网络爬虫中的音频与视频下载技巧在网络时代，音频和视频资源的获取变得越来越重要。
而Python作为一种功能强大的编程语言，提供了丰富的工具和库来实现网络爬虫的开发。
本文将介绍一些Python网络爬虫中的音频与视频下载技巧，帮助您更好地获取和保存这些资源。
一、使用第三方库Python中有一些强大的第三方库可以用于处理音频和视频文件的下载。
其中最常用的是requests和urllib库。
以下是使用requests库下载音频和视频文件的示例代码：```pythonimport requestsdef download_audio(url, filename):response = requests.get(url)with open(filename, 'wb') as file:file.write(response.content)def download_video(url, filename):response = requests.get(url, stream=True)with open(filename, 'wb') as file:for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):if chunk:file.write(chunk)```上述代码中，download_audio函数用于下载音频文件，download_video函数用于下载视频文件。
您只需要传入对应的URL和保存的文件名即可。
二、音频下载技巧1. 了解音频格式在下载音频文件之前，了解文件的格式是十分重要的。
不同的音频格式可能需要不同的处理方式。
常见的音频格式有MP3、WAV、FLAC等。
2. 解析音频源有些网站会将音频资源隐藏在其他的网页元素中，下载前您可能需要通过解析源代码或是使用相关工具来定位到音频文件的URL。
3. 多线程下载如果需要下载大量的音频文件，可以考虑使用多线程来提高下载速度。
Python爬虫实战教学
Python爬虫实战教学第一章：爬虫基础知识Python爬虫是一种自动爬取网站信息的技术，可以用来获取大量数据。
在进行Python爬虫实战前，我们首先需要了解一些基础知识。
1.1 爬虫的原理爬虫的原理是通过发送HTTP请求到目标网站，然后解析网页获取所需的信息。
可以使用Python的第三方库，如Requests库来发送HTTP请求，并使用正则表达式或者解析库（如BeautifulSoup、XPath等）来解析网页。
1.2 HTTP请求与响应在Python中，我们可以使用Requests库发送HTTP请求，并获取响应内容。
可以设置请求头、请求体、代理IP等信息，以模拟浏览器的行为。
1.3 网页解析网页解析是爬虫的核心部分，常用的解析方法有正则表达式、BeautifulSoup、XPath等。
使用这些方法可以从网页中提取出所需的信息。
这些解析方法各有特点，根据不同的场景选择合适的方法。
第二章：爬虫实战准备在进行爬虫实战之前，我们需要做一些准备工作。
2.1 安装Python和相关库首先，我们需要安装Python，并安装相关的第三方库，如Requests、BeautifulSoup等。
可以使用pip命令来安装这些库。
2.2 确定爬取目标在进行爬虫实战之前，我们需要明确我们要爬取的目标，确定目标网站的URL和需要提取的信息。
2.3 分析网页在确定目标网站后，我们需要分析网页的结构，找出目标信息所在的位置、标签等。
可以使用浏览器的开发者工具来分析网页。
第三章：实战案例一——爬取天气信息3.1 网页分析首先，我们需要分析天气网站的网页结构，找出所需的天气信息所在的位置。
可以使用浏览器的开发者工具来分析。
3.2 发送HTTP请求使用Requests库发送HTTP请求到天气网站，并获取响应内容。
3.3 解析网页使用解析库（如BeautifulSoup）来解析网页，提取出所需的天气信息。
3.4 数据处理与存储对提取出的天气信息进行数据处理（如去除空白字符、转换格式等），并将数据保存到本地文件或者数据库。
黑马python6.5 讲义
一、介绍在当今信息化时代，计算机编程已成为一项不可或缺的技能。
在各种编程语言中，Python因其简洁、易学、功能强大等优点，越来越受到人们的青睐。
为了满足社会对Python编程的需求，黑马程序员推出了Python6.5讲义。
本讲义旨在帮助学习者系统、全面地掌握Python编程语言，掌握Python编程的核心技术，掌握数据分析和可视化处理技术，达到能够独立开发Python程序的水平。
二、课程设置1. 第一部分：Python基础1.1 Python环境搭建1.2 变量和数据类型1.3 字符串和编码1.4 列表和元组1.5 条件和循环1.6 函数和模块2. 第二部分：Python进阶2.1 面向对象编程2.2 异常处理2.3 文件操作2.4 正则表达式2.5 网络编程2.6 并发编程3. 第三部分：数据分析与可视化3.1 Numpy库与数组操作3.2 Pandas库与数据处理3.3 Matplotlib库与数据可视化3.4 数据分析案例实战4. 第四部分：实战项目4.1 案例一：爬虫实战4.2 案例二：数据分析报告生成4.3 案例三：Web开发与接口对接三、课程特色1. 专业讲师团队Python6.5讲义由黑马程序员的专业讲师团队授课，团队成员均具备丰富的实战经验，能够结合实际项目案例进行讲解，使学习者能够更好地理解Python编程的应用场景。
2. 实战案例课程设置了丰富的实战案例，学习者可通过实际项目的练习，将所学的知识运用到实际场景中，培养编程思维和解决问题的能力。
3. 互动式学习课程采用互动式教学模式，学员可以与讲师进行实时互动交流，及时解决疑惑，提高学习效率。
4. 课后辅导学员完成每个模块的学习后，均有专门的课后辅导，通过作业、练习等形式，巩固所学知识，确保学习效果。
四、学习收获通过本次Python6.5讲义的学习，学员将获得以下收获：1. 掌握Python编程的基础知识和核心技术，能够独立开发Python 程序；2. 能够运用Python进行数据分析和可视化处理，为后续的数据处理工作打下基础；3. 通过实战项目的练习，提高编程实践能力，为日后的工作和学习打下坚实基础。
Python爬虫基础课件(PPT版)
基于Scrapy框架的网站爬虫实例
Scrapy框架介绍
爬虫实例
学习使用Scrapy框架构建Python 爬虫系统的基本概念和使用方法。
分享一些使用Scrapy框架构建的 实际爬虫项目的案例和经验。
数据抓取效果
展示使用Scrapy框架进行网站数 据抓取的实际效果和成果。
了解常见的爬虫错误和异常， 并学习如何处理和避免它们。
3 最佳实践
分享一些爬虫性能优化和错误处理的最佳实践和技巧。
持续学习与社区分享
探讨如何在Python爬虫领域持续学习和改进自己的技能，并与社区分享经验和知识。
常见爬虫面试题及解答技巧
解答一些常见的Python爬虫面试题，并分享解答技巧和策略。
数据分析案例
分享一些实践案例，如新闻抓取、 价格监测和社交媒体数据分析。
展示一些实际项目中使用Python 爬虫进行数据提取的案例和应用。
介绍一些使用爬虫获取数据并进 行数据分析的实践案例。
爬虫性能优化和错误处理方法
1 性能优化
学习如何优化爬虫的性能， 包括并发请求、异步爬取和 缓存技术。
2 错误处理
介绍如何构建分布式爬虫系统，包括任务调度、数 据同步和通信机制。
数据清洗和预处理方法
数据清洗
学习如何清理和处理爬虫获取的原始数据，如 去除重复项和处理缺失值。
数据预处理
介绍常见的数据预处理方法，如数据规范化和 特征选择。
爬虫数据的可视化分析和展示
1 可视化工具
探索用于可视化爬虫数据 的常用工具和库，如 Matplotlib和Seaborn。
2 数据on进行数据分析， 包括数据聚合、统计分析 和生成可视化图表。
分享一些使用可视化工具 分析爬虫数据的实际案例。
python爬取视频教程
python爬取视频教程爬取视频教程是一项非常有用和流行的技能，在这个数字化时代，互联网上存在着丰富的视频教程资源，使用Python编程语言可以方便地爬取这些视频教程并保存到本地。
以下我将介绍如何使用Python爬取视频教程。
首先，我们需要了解一些基本的爬虫概念和工具。
Python中最主要的爬虫库是requests和beautifulsoup。
requests可以发送HTTP请求并获取网页内容，beautifulsoup则可以解析网页内容。
我们还可以使用其他的第三方库来进一步处理视频，如FFmpeg、OpenCV等。
接下来，我们需要找到要爬取的目标网站。
可以选择一些专门提供视频教程的网站，如Youtube、B站等。
这些网站提供了API接口，可以方便地获取视频相关的信息。
我们可以使用requests库发送GET请求，获取返回的网页内容。
然后，我们需要在网页中找到视频的链接。
这就需要用到beautifulsoup库，它可以解析HTML文档，并提供了一些简单而强大的方法来提取并操作数据。
我们可以使用beautifulsoup 找到视频标签，并提取其中的链接信息。
接下来，我们可以使用requests库进一步获取视频的内容，并保存到本地。
在请求时，我们需要设置一些请求头（User-Agent、Referer等），以模拟浏览器行为，防止被网站屏蔽。
可以使用requests库的get方法下载视频数据，并使用Python 的文件操作将数据保存到本地文件中。
最后，如果需要进一步处理视频，如转换格式、剪辑、提取关键帧等，可以使用FFmpeg、OpenCV等库进行处理。
FFmpeg是一个强大的多媒体处理工具，可以进行视频的转码、剪辑等操作。
OpenCV是一个计算机视觉库，可以处理视频帧图像，提取关键帧等。
总结起来，使用Python爬取视频教程需要以下步骤：选择目标网站、使用requests库获取网页内容、使用beautifulsoup库解析网页内容、找到视频链接、使用requests库下载视频、（可选）使用FFmpeg、OpenCV等库进一步处理视频。
Python网络爬虫实践教程
Python网络爬虫实践教程一、什么是网络爬虫网络爬虫，也称为网络蜘蛛或网络机器人，是一种自动获取互联网信息的程序工具。
通过模拟浏览器行为，爬虫程序可以访问网页、提取网页中的数据，在大规模数据采集、搜索引擎、数据分析等领域发挥着重要作用。
二、网络爬虫的基本原理网络爬虫的基本原理是通过发送HTTP请求，并解析响应得到的HTML文档来获取网页数据。
首先，我们需要使用Python中的requests库发送网络请求，并获得服务器的响应。
然后，通过解析HTML文档，提取出我们需要的数据。
三、准备工作在开始编写网络爬虫之前，我们需要安装Python以及相关的库。
首先，需要安装Python解释器和pip包管理工具。
然后，使用pip安装requests、beautifulsoup和lxml等库。
四、发送HTTP请求在编写爬虫程序之前，我们需要了解如何使用Python发送HTTP请求。
使用requests库发送GET请求非常简单，只需要调用get方法，并提供目标网址即可。
如果需要发送POST请求，同样使用post方法，并在参数中传递需要提交的数据。
五、解析HTML文档解析HTML文档是爬虫中非常重要的一步。
Python提供了多种解析HTML的库，其中比较常用的是beautifulsoup和lxml。
通过指定解析器，我们可以轻松地提取出HTML文档中的各个元素，并进行进一步的处理。
六、处理反爬机制为了阻止爬虫程序的访问，许多网站采取了反爬机制，例如设置验证码、限制IP访问频率等。
对于这些反爬措施，我们可以通过使用代理IP、设置请求头信息、使用验证码识别技术等方法来绕过。
七、数据存储与分析在爬虫过程中，我们通常需要将获取的数据进行存储和分析。
常用的数据存储方式包括将数据保存到数据库、文本文件、Excel 表格或者CSV文件中。
而要对数据进行分析，可以使用Python中的数据分析库，如pandas、numpy等。
八、实践案例：爬取豆瓣电影数据为了更好地理解网络爬虫的实践过程，我们以爬取豆瓣电影数据为例进行讲解。
黑马程序员python程序开发案例教程第16章用户登录项目
黑马程序员python程序开发案例教程第16章用户登录项目《黑马程序员Python程序开发案例教程》第16章：用户登录项目，将通过一个完整的用户登录项目，帮助读者掌握Python Web开发中的用户登录功能。
1. 需求分析用户登录项目需要实现以下功能：用户注册：用户可以注册账号，填写用户名、密码等信息。
用户登录：用户可以登录账号，输入用户名和密码进行验证。
密码重置：如果用户忘记密码，可以通过邮箱找回密码。
权限控制：根据用户角色或权限，限制用户访问某些页面。
2. 技术选型为了实现上述功能，我们需要选择合适的技术和框架。
在本项目中，我们将使用以下技术：Python语言：Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，适合Web 开发。
Flask框架：Flask是一个轻量级的Web框架，可以帮助我们快速搭建Web应用程序。
SQLAlchemy：一个ORM框架，用于操作数据库。
Flask-Mail：用于发送邮件。
Flask-Login：用于处理用户登录和权限控制。
3. 开发流程数据库设计：根据需求设计数据库表结构，包括用户表、角色表等。
注册和登录功能实现：编写注册和登录的表单页面，处理表单提交，验证用户输入，存储用户信息到数据库。
密码重置功能实现：当用户忘记密码时，通过邮箱发送找回密码的链接，用户点击链接后可以重置密码。
权限控制功能实现：根据用户角色或权限，限制用户访问某些页面。
可以使用Flask-Login提供的装饰器login_required来限制未登录用户访问某些页面。
测试和部署：对项目进行测试，确保各项功能正常工作，然后将项目部署到服务器上。
4. 代码实现由于篇幅限制，这里只给出部分关键代码实现。
完整的代码实现请参考《黑马程序员Python程序开发案例教程》的配套源代码。
注册表单页面（）：```html<form action="/register" method="post"><label for="username">Username:</label><input type="text" name="username" required><label for="password">Password:</label><input type="password" name="password" required><input type="submit" value="Register"></form>```处理注册请求的Python代码（）：```pythonfrom flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for, flash, sessionfrom flask_sqlalchemy import SQLAlchemyfrom flask_mail import Mail, Messagefrom import generate_password_hash, check_password_hashfrom flask_login import UserMixin, LoginManager, login_user, logout_user, login_required, current_userimport random, stringapp = Flask(__name__)['SECRET_KEY'] = 'your secret key' 设置秘钥以保护应用程序的安全性。
python爬虫讲解
python爬虫讲解
Python爬虫是一种自动化获取网络数据的技术，它可以快速地从各种网站上抓取大量数据，使得数据处理更加高效。
本文将深入讲解Python爬虫的原理、常用工具和常见问题，帮助读者掌握Python 爬虫的基础知识和实际应用技巧。
我们将从以下几个方面进行讲解： 1. Python爬虫的基本原理和工作流程：介绍Python爬虫的基本概念和原理，以及Python爬虫的工作流程和技术实现。
2. Python爬虫的常用工具和库：介绍Python爬虫中常用的工具和库，如Requests、BeautifulSoup、Scrapy等，帮助读者快速入门。
3. Python爬虫的实际应用：通过实际案例，介绍Python爬虫的实际应用场景，如爬取电商网站商品信息、爬取新闻、爬取社交媒体等。
4. Python爬虫的进阶技巧：介绍Python爬虫的一些进阶技巧，如多线程爬虫、分布式爬虫、反爬虫技术等，帮助读者深入了解Python 爬虫的高级应用和技术。
本文旨在为读者提供一份全面的Python爬虫入门指南，帮助读者快速学习和掌握Python爬虫技术，提升数据处理效率和数据分析能力。
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【黑马程序员】爬虫视频教程
黑马程序员免费视频库：?2020sxkyk
1.网站反爬虫方式
2.网站为什么要反爬虫
3.如何应付反爬虫
网站反爬虫方式
一、通过User-Agent来控制访问：
无论是浏览器还是爬虫程序，在向服务器发起网络请求的时候，都会发过去一个
头文件：headers，表明身份
对于爬虫程序来说，最需要注意的字段就是：User-Agent
很多网站都会建立user-agent白名单，只有属于正常范围的user-agent才能够正常访问。
解决方法：
可以自己设置一下user-agent，或者更好的是，可以从一系列的user-agent里随机挑出一个符合标准的使用
二、通过JS脚本来防止爬虫：
举个例子：如果想爬取某个网站，在请求之前，它会有一个验证页面来验证你是否机器。
它是怎么实现的呢：
* 他会通过js代码生成一大段随机的数字，然后要求浏览器通过js的运算得出这一串数字的和，再返回给服务器.
解决方法：使用PhantomJS
* PhantomJS是一个Python包，他可以在没有图形界面的情况下，完全模拟一个”浏览器“，js脚本验证什么的再也不是问题了。
三、通过IP限制来反爬虫：
如果一个固定的ip在短暂的时间内，快速大量的访问一个网站，那自然会引起注意，管理员可以通过一些手段把这个ip给封了，爬虫程序自然也就做不了什么了。
解决方法：
比较成熟的方式是：IP代理池
简单的说，就是通过ip代理，从不同的ip进行访问，这样就不会被封掉ip了。
可是ip代理的获取本身就是一个很麻烦的事情，网上有免费和付费的，但是质量都层次不齐。
如果是企业里需要的话，可以通过自己购买集群云服务来自建代理池。
def get_ip_poll():
'''
模拟代理池
返回一个字典类型的键值对，
'''
ip_poll = ["http://xx.xxx.xxx.xxx:8000",
"http://xx.xxx.xxx.xxx:8111",
"http://xx.xxx.xxx.xxx:802",
"http://xx.xxx.xxx.xxx:9922",
"http://xx.xxx.xxx.xxx:801"]
addresses = {}
addresses['http'] = ip_poll[random.randint(0, len(ip_poll))]
return addresses
四、通过robots.txt来限制爬虫：
世界上做爬虫最大最好的就是Google了，搜索引擎本身就是一个超级大的爬虫，Google开发出来爬虫24h不间断的在网上爬取着新的信息，并返回给数据库，但是这些搜索引擎的爬虫都遵守着一个协议：robots.txt
robots.txt（统一小写）是一种存放于网站根目录下的ASCII编码的文本文件，它通常告诉网络搜索引擎的漫游器（又称网络蜘蛛），此网站中的哪些内容是不应被搜索引擎的漫游器获取的，哪些是可以被漫游器获取的。
因为一些系统中的URL是大小写敏感的，所以robots.txt的文件名应统一为小写。
robots.txt应放置于网站的根目录下。
如果想单独定义搜索引擎的漫游器访问子目录时的行为，那么可以将自定的设置合并到根目录下的robots.txt，或者使用robots元数据（Metadata，又称元数据）。
robots.txt协议并不是一个规范，而只是约定俗成的，所以并不能保证网站的隐私。
注意robots.txt是用字符串比较来确定是否获取URL，所以目录末尾有与没有斜杠“/”表示的是不同的URL。
robots.txt允许使用类似"Disallow: *.gif"这样的通配符[1][2]。
当然在特定情况下，比如说我们爬虫的获取网页的速度，和人类浏览网页是差不多的，这并不会给服务器造成太大的性能损失，在这种情况下，我们是可以不用恪守robots协议的。