金融数据挖掘之爬虫技术基础
爬虫作业感悟心得体会(3篇)
第1篇随着互联网的飞速发展，信息已经成为现代社会不可或缺的一部分。
而在这浩瀚的信息海洋中，如何高效地获取和利用数据成为了许多领域的研究热点。
作为计算机科学中的一员，我有幸参与了一次爬虫作业，通过实践体验到了爬虫技术的魅力和挑战。
以下是我对这次爬虫作业的感悟和心得体会。
一、认识爬虫技术在开始爬虫作业之前，我对爬虫技术只有一知半解。
通过这次作业，我对爬虫有了更深入的认识。
爬虫，即网络爬虫，是一种自动抓取互联网信息的程序。
它模拟人类的网络行为，按照一定的规则遍历网页，从中提取所需数据。
爬虫技术广泛应用于搜索引擎、数据挖掘、舆情分析等领域。
二、作业过程1. 确定目标网站在开始爬虫作业之前，我们需要确定目标网站。
这次作业的目标网站是一个知名的新闻网站，旨在获取其最新新闻数据。
2. 分析网站结构为了更好地抓取数据，我们需要分析目标网站的结构。
通过观察网页源代码和浏览器开发者工具，我们了解了网站的URL规则、页面布局和数据存储方式。
3. 编写爬虫程序根据网站结构，我们选择了Python语言编写爬虫程序。
程序主要包括以下几个部分：（1）URL管理器：负责生成待爬取的URL列表，并按顺序分配给爬取器。
（2）爬取器：负责从目标网站获取网页内容，并提取所需数据。
（3）数据存储：将提取的数据存储到数据库或文件中。
4. 避免反爬虫策略在实际爬取过程中，我们发现目标网站采取了一些反爬虫策略，如IP封禁、验证码等。
为了顺利抓取数据，我们采取了以下措施：（1）使用代理IP：通过更换IP地址，降低被封禁的风险。
（2）设置合理的请求频率：避免短时间内大量请求导致IP被封禁。
（3）模拟浏览器行为：使用requests库模拟浏览器头部信息，提高爬取成功率。
三、感悟与心得1. 技术提升通过这次爬虫作业，我熟练掌握了Python语言和爬虫技术。
在编写程序过程中，我学会了如何分析网站结构、提取数据、存储数据等。
此外，我还学会了使用代理IP、设置请求频率等技巧，提高了爬取成功率。
爬虫的四个步骤
爬虫的四个步骤爬虫技术是指利用程序自动化地浏览很多网页，并抓取它们的信息的过程。
爬虫技术在信息爬取、搜索引擎、商业竞争等领域应用广泛。
想要实现一个高效的爬虫程序，需要遵循一定的规范和流程，本文将介绍爬虫的四个步骤，它们是页面抓取、数据提取、数据存储和数据呈现。
第一步：页面抓取页面抓取是爬虫技术的第一步。
抓取的目标是将网站上的所有内容下载到本地，这些内容包括网页、图片、音频和视频等。
页面抓取是爬虫程序中最基本的过程之一，爬虫程序第一次访问目标网站时，会向目标服务器发送请求。
在拿到响应内容后，需要从中解析出有意义的信息，包括HTML源码、页面中的图片、JS文件、CSS文件等。
获取到这些信息后，需要判断响应状态码是否正常，是否符合预期，如果出现错误需要做出相应的处理。
在实现页面抓取过程中，可以使用多种语言和框架。
常用的语言有Python、Java、Node.js，常用的框架有Requests、Scrapy、Puppeteer等。
无论使用什么语言和框架，都需要注意以下几个问题：1. 多线程和协程在进行页面抓取时，需要考虑到性能和效率，如果使用单线程，无法充分利用网络资源，导致程序运行效率低下。
因此，需要采用多线程或协程的方式来处理比较复杂的任务。
多线程可以利用CPU资源，充分发挥计算机的性能。
协程可以利用异步非阻塞技术，充分利用网络资源。
2. 反爬机制在进行页面抓取时，需要考虑到反爬机制。
目标网站可能会采取一些反爬措施，如IP封禁、验证码验证等。
为了克服这些问题，需要采用相应的技术和策略，如IP代理、验证码识别等。
3. 容错处理在进行页面抓取时，需要考虑到容错处理。
爬虫程序可能会因为网络连接问题或者目标网站的异常情况导致程序运行出现异常。
因此，需要实现一些错误处理机制，如重试机制、异常捕获处理机制等。
第二步：数据提取数据提取是爬虫过程中比较重要的一步。
在页面抓取完成之后，需要将页面中有意义的信息提取出来。
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。
爬虫课程设计大一
爬虫课程设计大一一、教学目标本课程旨在让学生掌握爬虫的基本原理和技术，能够编写简单的爬虫程序，了解网络数据采集的基本方法，具备进一步学习高级爬虫技术和网络数据挖掘的基础。
1.理解网络爬虫的基本概念、工作原理和分类。
2.掌握常见的网络爬虫算法和实现方法。
3.熟悉常用的网络数据采集技术和工具。
4.了解网络数据挖掘的基本方法和应用。
5.能够使用Python等编程语言编写简单的爬虫程序。
6.能够使用常见的爬虫框架和工具进行网络数据采集。
7.能够对采集到的数据进行简单的处理和分析。
8.能够阅读和理解网络爬虫相关的英文文献。
情感态度价值观目标：1.培养学生对网络数据的敏感性和保护个人隐私的意识。
2.培养学生对网络爬虫技术的敬畏之心，避免滥用爬虫技术对他人造成伤害。
3.培养学生团队协作的精神，通过小组合作完成爬虫项目的开发。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.网络爬虫的基本概念和工作原理。
2.常见的网络爬虫算法和实现方法。
3.网络数据采集技术和工具的使用。
4.网络数据挖掘的基本方法和应用。
5.爬虫程序的设计和实现。
第1周：网络爬虫的基本概念和工作原理。
第2周：常见的网络爬虫算法和实现方法。
第3周：网络数据采集技术和工具的使用。
第4周：网络数据挖掘的基本方法和应用。
第5周：爬虫程序的设计和实现。
三、教学方法本课程采用讲授法、案例分析法、实验法等多种教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性。
1.讲授法：通过讲解网络爬虫的基本概念、原理和算法，使学生掌握相关知识。
2.案例分析法：通过分析典型的网络爬虫案例，使学生了解爬虫技术的应用和局限性。
3.实验法：通过编写和运行爬虫程序，使学生掌握网络数据采集和分析的方法。
四、教学资源1.教材：选用《网络爬虫技术》等国内外优秀教材作为主要教学资源。
2.参考书：推荐《Python网络爬虫开发实战》等书籍，供学生自主学习。
3.多媒体资料：制作课件、教学视频等，辅助学生理解和掌握知识。
爬虫课课程设计python
爬虫课课程设计python一、教学目标本课程旨在通过Python编程语言的爬虫技术教学，让学生掌握网络数据爬取的基本方法，理解并实践信息抽取、数据解析等关键技能，培养学生独立进行网络数据挖掘与分析的能力。
具体目标如下：•理解网络爬虫的基本概念和工作原理。
•学习Python爬虫相关的库和工具，如requests, BeautifulSoup, Scrapy等。
•掌握使用Python进行简单数据爬取和解析的技巧。
•能够编写简单的爬虫程序，完成数据的基本采集工作。
•能够使用爬虫工具对复杂进行数据爬取。
•能够对爬取的数据进行清洗、格式化处理，并进行初步的数据分析。
情感态度价值观目标：•培养学生对编程和数据科学的兴趣，增强解决实际问题的意识。
•引导学生正确使用网络资源，遵守网络道德与法律法规，尊重数据版权。
二、教学内容本课程的教学内容围绕Python爬虫技术的原理和应用展开，具体包括：1.爬虫基础：介绍爬虫的定义、分类及爬虫在数据分析中的应用。
2.Python爬虫库学习：深入学习requests、BeautifulSoup等库的使用方法。
3.数据解析：学习如何解析HTML、XML等数据格式。
4.高级爬虫技术：掌握Scrapy框架的使用，学习动态页面爬取、反爬虫应对策略等。
5.实战演练：通过案例教学，让学生动手实践爬取并分析实际数据。
三、教学方法本课程将采取多种教学方法相结合的方式，以提高学生的学习效果：•讲授法：用于讲解爬虫的基本概念、原理和关键技术。
•案例分析法：通过分析实际案例，让学生理解爬虫技术的应用场景。
•实验法：安排实验室实践环节，使学生能够动手编写和测试爬虫代码。
•小组讨论法：鼓励学生分组讨论，共同解决问题，培养团队协作能力。
四、教学资源教学资源包括：•教材：《Python网络爬虫实战》等，用于为学生提供系统的学习材料。
•在线资源：利用网络资源，如GitHub上的爬虫项目，供学生参考学习。
•多媒体课件：制作详细的课件，辅助学生课堂学习。
爬虫的方法和步骤
爬虫的方法和步骤在当今信息爆炸的社会中，要获取并整理特定内容的原始数据，使用爬虫成为了一种越来越流行的方法。
在这种情况下，我们希望提供一些关于爬虫的介绍，包括定义、其实现方法和步骤等。
爬虫是一种自动化程序，旨在在互联网上搜索、收集和分析信息。
爬虫程序通过互联网链接和页面之间的关系，自动地遍历和检索数据和信息。
爬虫程序可以与大量信息源进行交互，包括网站、API和数据库，并允许数据的快速收集和分析。
一.直接请求页面进行数据采集在这种情况下，爬虫程序会发送一个HTTP请求来获取特定网页的内容，然后解析返回值，处理其中的数据并挖掘出所需的信息。
HTTP请求包括URL、请求方法、HTTP头和请求正文等。
使用Python或Java等编程语言进行编程，利用第三方库如urllib库或requests库等发送HTTP请求，并对返回的应答进行解析和处理，通常使用BeautifulSoup、XPath或正则表达式库来获取和处理所需的数据信息。
二、爬虫框架这是一种将基本爬虫组件（如请求、解析和存储数据）封装为可重复使用的模块的方法。
这些模块是在不同的层次和模块中实现的，它们能够按照不同的规则组合起来调用以形成更高级别的爬虫程序。
其中比较流行的框架有Scrapy框架，它使用基于异步框架Twisted来实现并发性，并包括一些有用的固定模块，例如数据抓取、URL管理、数据处理等。
一、定义所需数据定义所需数据是爬虫的第一步。
在设计爬虫之前，以确定需要抓取的数据类型、格式、来源、数量等信息，以及需要考虑如何存储和处理采集到的数据。
二、确定数据源和爬虫方法对于某个数据源、方法、爬虫程序和其他关键因素进行评估和选择。
例如，如果我们想要查找和存储指定标记的新闻，我们就需要确定提供这些标记的新闻源，并根据需要定义爬虫程序中每个组件的实现.三、编写爬虫程序可以使用编程语言编写爬虫程序，或者在Scrapy框架下使用Python，其中包括请求管理模块、URL管理模块、页面分析模块等。
金融行业的数据抓取技术与数据分析方法
金融行业的数据抓取技术与数据分析方法随着金融行业的发展，数据成为了重要的资产，数据的采集、分析和应用也成为了金融行业的重要技术。
本文将探讨金融行业中的数据抓取技术与数据分析方法。
一、数据抓取技术1. 网络爬虫技术网络爬虫技术是一种用于自动化获取互联网信息的技术手段。
在金融领域中，网络爬虫可以自动化收集金融市场的行情信息、公司财报、基金数据等。
不同于人工获取数据的缺点，在数据量大、时间短的情况下，网络爬虫可以更加高效地完成数据的采集工作。
特别是在HFT（高频交易）领域中，网络爬虫技术可以实现对市场数据的实时监控和分析，有助于金融机构制定更加快速和准确的交易策略，提高交易效率和盈利水平。
2. 数据挖掘技术数据挖掘是一种从大量数据中自动发现潜在模式、关系或知识的过程。
在金融领域中，数据挖掘可以帮助金融机构分析大量的市场和客户数据，从中找出更加有效的投资机会和客户需求，优化投资组合和消费金融产品设计。
数据挖掘技术包括分类、预测、聚类等多种方法，通过有效的数据挖掘可提高金融机构的判断能力和决策效率。
二、数据分析方法1. 统计分析方法统计分析是一种基于统计学原理和方法的数据分析方法，包括描述统计、推断统计等多个方面。
在金融领域中，通过统计分析可以研究市场的行情走势、资产收益率、风险管理等问题，帮助机构进行更加精细化的交易和风险控制。
例如，在资产管理领域中，通过对历史数据进行回归分析和预测模型构建，可以为资产配置和风险分散提供科学依据。
2. 机器学习方法机器学习是一种人工智能的分支，通过对实验数据进行大量的处理和训练，建立模型，实现预测和决策。
在金融领域中，机器学习可以帮助机构分析客户行为、市场趋势、风险等多个因素，实现更加高效、准确的风险评估和投资策略。
例如，在消费金融领域中，通过对客户行为数据进行机器学习，可以建立更加精准的信用评分体系，优化风控和产品设计。
结语数据抓取技术和数据分析方法是金融行业创新发展的重要基础，对于提高金融机构的竞争力和风险控制能力具有重要意义。
爬虫技术和网站数据抓取方法
爬虫技术和网站数据抓取方法随着互联网的发展，数据成为了一种可贵的资源，越来越多的人开始关注数据的获取和利用。
在数据的获取中，爬虫技术和网站数据抓取方法已经成为非常流行的方式之一。
本文将简单介绍爬虫技术和网站数据抓取方法，并探讨它们的应用。
一、爬虫技术1.1 爬虫的概念爬虫（Spider）是指一种在互联网上自动获取信息的程序。
它模拟浏览器行为，通过对网页中的链接进行解析和跟踪，自动获取网页中的数据。
爬虫技术主要用于数据抓取、搜索引擎、信息源汇聚等领域。
1.2 爬虫的工作原理爬虫的工作过程可以简单概括为先请求网页，再解析网页，最后抽取数据三个步骤。
首先，爬虫会发送请求到指定网页，获取网页的源代码。
然后，爬虫会对获取的网页源代码进行解析，找到网页中包含的链接和数据。
最后，爬虫会抽取有价值的数据，并进行存储和处理。
1.3 爬虫的分类根据不同的目的和需求，爬虫可以分为通用网页爬虫、数据整合爬虫、社交媒体爬虫和搜索引擎爬虫等。
通用网页爬虫：主要用于搜索引擎，通过搜索引擎抓取尽可能多的网页，并且对网页进行索引，提高搜索引擎的检索效率。
数据整合爬虫：主要用于整合互联网上的数据，如新闻、股票数据、房价数据等，以便于大众获取和使用。
社交媒体爬虫：主要用于在社交媒体平台上获取用户的信息，如微博、微信等。
搜索引擎爬虫：主要是为了让搜索引擎收录网站的数据，从而提升网站排名。
二、网站数据抓取方法2.1 网站数据抓取的目的网站数据抓取主要是为了收集和分析网站上的数据，从而了解网站的性质、变化、趋势，为网站提供参考和决策依据。
2.2 网站数据抓取的工具与技术网站数据抓取可以使用多种工具和技术，如爬虫技术、API接口、网站抓取软件等。
（1）爬虫技术爬虫技术是一种高效的网站数据抓取方式，可以快速有效地获取网站上的数据。
但是需要注意网站的反爬机制，防止被网站封禁或者被告上法庭。
（2）API接口API（Application Programming Interface）接口是一种标准化的数据交换格式，是实现不同应用程序之间的数据传递的重要方式之一。
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第二讲金融数据挖掘之爬虫技术基础2.1 爬虫基础1 -网页结构基础2.2 爬虫基础2 -网页结构进阶2.3 初步实战-百度新闻源代码获取2.4 爬虫基础3 -正则表达式2.1 爬虫基础1 -网页结构基础2.1.1 浏览器F12的运用，以及如何看网页源代码首先安装谷歌浏览器：从官网https:///chrome/下载当然用别的浏览器，比如火狐浏览器等都是可以。
2.1 爬虫基础1 -网页结构基础按F12(有的电脑要同时按住左下角的Fn键)能弹出如下图的内容即可。
百度搜索“阿里巴巴”，然后按一下F12,弹出如下页面:2.1 爬虫基础1 -网页结构基础这个按住F12弹出来的东西叫做开发者工具，是进行数据挖掘的利器，对于爬虫来说，只需要会用下图的这两个按钮即可。
2.1 爬虫基础1 -网页结构基础（1）选择按钮：点击一下它，发现它会变成蓝色，然后把鼠标在页面上移动移动，会发现页面上的颜色机会发生改变。
如下一页图所示，当移动鼠标的时候，会发现界面上的颜色会发生变化，并且Elements里的内容就会随之发生变化。
2.1 爬虫基础1 -网页结构基础如果没看到中文，点击下下图那个箭头把内容展开即可。
2.1 爬虫基础1 -网页结构基础(2) Elements元素按钮：Elements元素按钮里面的内容可以理解为就是网站的源码，最后爬虫爬到的内容大致就是长这个样子的。
在下图阿里那个地方鼠标双击俩下，这两个字变成可编辑的格式。
2.1 爬虫基础1 -网页结构基础(2) Elements元素按钮：可以把它改成“工作”，然后同样双击下面一行的“baba_上”使它变成可编辑的格式，把“baba_上”中的“baba”删掉，可以看到第一个的标题变成下图了：2.1 爬虫基础1 -网页结构基础(2) Elements元素按钮：还可以用同样的操作，先选择选择按钮，点击下面的阿里股价：用同样的方法可以在Elements里将这个数字改成所想改的数据，如下图所示：2.1 爬虫基础1 -网页结构基础2.1.2 查看网页源码的另外一个方式另外一个获取网页源码的方式是在网页上右击选择“查看网页源代码”2.1 爬虫基础1 -网页结构基础2.1.3 网址构成及http与https协议如果在Python里输入它是不认识的，应为他会以为是http://,我们得把“https://”加上才行，如下面所示。
其实最简单的办法，就是直接浏览器访问该网址，然后把链接复制下来就行。
2.1 爬虫基础1 -网页结构基础2.1.4 网页结构初步了解结构其实很简单，就是一个大框套着一个小框，一个小框再套着一个小小框，一般文本内容都是在最后的小框里。
2.2 爬虫基础2 -网页结构进阶2.2.1 HTML基础1 -我的第一个网页HTML(HyperText Markup Language)是一种用于写这些框架的的标准标记语言，这一小节主要就是讲如何利用它来进行网页搭建。
2.2 爬虫基础2 -网页结构进阶2.2.2 代码编辑器这边推荐一款代码编辑器：Notepad++，其作用和Pycharm类似，都是方便来编写HTML代码的，当然如果觉得麻烦的话，完全也可以不用下载，直接在txt中敲代码也是完全可以的。
其下载地址为：https:///，在刚刚创建的那个html文件右击，选择“Edit with Notepad++”可以打开文件进行代码编写，界面如下：2.2 爬虫基础2 -网页结构进阶2.2.3 HTML基础知识2 -基础结构首先用notepad++打开刚刚的html文件(如果没有安装，右键点击html文件在打开方式里选择记事本打开即可)，将原来的代码先补充些内容：2.2 爬虫基础2 -网页结构进阶2.2.3 HTML基础知识2 -基础结构然后ctrl + s快捷键保存，在刚刚的网页上刷新，可以看到变成如下内容：如果网页出现乱码（乱码就是中文显示成奇怪的符号），可以把charset="utf-8"中的utf-8改成gbk，这是两种不同的中文格式，各个浏览器可能各有不同。
2.2 爬虫基础2 -网页结构进阶2.2.4 HTML基础知识3 -标题、段落、链接(1)标题<h>标签：标题是通过<h1> -<h6> 标签来定义的，一般格式为：<h1>标题内容</h1>。
其中h1的字号最大，h6的字号最小2.2 爬虫基础2 -网页结构进阶2.2.4 HTML基础知识3 -标题、段落、链接(2) 段落<p>标签：段落是通过标签<p> 来定义的,一般格式为：<p>段落内容</p>。
比如我们在刚刚的基础上略作修改：2.2 爬虫基础2 -网页结构进阶2.2.4 HTML基础知识3 -标题、段落、链接(3) 链接<a>标签：段落是通过标签<a> 来定义的，一般格式为：<a href="链接地址">文本内容</a>。
比如在刚刚的基础上再略作修改：2.2 爬虫基础2 -网页结构进阶2.2.4 HTML基础知识3 -标题、段落、链接(3) 链接<a>标签：最终效果如下：如果想在一个新的标签页里打开百度首页，而不是把原网页覆盖了话，只要在”链接地址”的后面加上target=_blank即可2.2 爬虫基础2 -网页结构进阶2.2.5 HTML基础知识4 -区块区块最主要的表现形式就是<div>**</div>格式了，我们可以来看下具体实际情况中的应用。
可以看到每个新闻都被包围在一个叫做<div class ="result"id="*">***</div>的框里，更加学术的说法来讲，这个<div>**</div>其实起到了一个分区的作用，将百度新闻上这10条新闻分别放置了10个区域中在下一页用F12看百度新闻的源码:2.2 爬虫基础2 -网页结构进阶2.2 爬虫基础2 -网页结构进阶2.2.6 HTML基础知识5 -类（class）与ID(1)类(class): class的写法就是写在框的类型后面，比如<h3 class="c-title">以及<div class="result" id="1">，如右图所示：2.2 爬虫基础2 -网页结构进阶2.2.6 HTML基础知识5 -类（class）与ID(1)ID：id的区分作用则更加每个class（类）可能相同，但是他们的id一般都不会相同2.3 初步实战-百度新闻源代码获取百度新闻的网址为：https:///通过百度新闻搜索阿里巴巴，会跳转到如下图所示网页，发现其现在属于“资讯”版块，所以也可以直接在“资讯”里直接搜索百度新闻。
https:///s?tn=news&rtt=1&bsst=1&cl=2&wd=阿里巴巴https:///s?tn=news&rtt=1&bsst=1&cl=2&wd=%E9%98%BF%E9%87 %8C%E5%B7%B4%E5%B7%B4连个网址是一样的应为网页识别的是英文字符，中文需要转码才可以识别，而这个字母加百分号的内容可以看作“阿里巴巴”四个字在网页上的“英文”翻译。
对于百度新闻，两种网址都可以直接用。
2.3 初步实战-百度新闻源代码获取2.3.1 获取网页源代码通过第一章最后介绍的requests库来尝试获取下百度新闻的网页源代码，代码如下：2.3 初步实战-百度新闻源代码获取2.3.1 获取网页源代码获取到的源代码如下图所示：2.3 初步实战-百度新闻源代码获取2.3.1 获取网页源代码可以看到其并没有获取到真正的网页源代码，这是因为这里的百度资讯网站只认可浏览器发送过去的访问，而不认可直接通过Python发送过去的访问请求。
这时就需要设置下requests.get()中的headers参数，用来模拟浏览器进行访问。
2.3 初步实战-百度新闻源代码获取2.3.1 获取网页源代码我们要把Python码改成：2.3 初步实战-百度新闻源代码获取2.3.1 获取网页源代码运行结果如下图所示，可以发现此时已经获取到网页的源代码了：三法之1: （1）F12方法：使用2.1.1 介绍的选择按钮和Elements三法之1: （2）使用2.1.2介绍的右击选择“查看网页源代码”然后便可以通过Ctrl + F快捷键（快速搜索快捷键）定位关心的内容了：三法之1: （3）在Python获得的网页源代码中查看然后便可以通过Ctrl + F快捷键（快速搜索快捷键）定位关心的内容了：2.4 爬虫基础3 -正则表达式2.4.1 正则表达式基础1 -findall方法首先拿一个简单的例子来演示下正则表达式的作用，比如想提取'Hello 123 world'中的3个数字，这里的匹配规则为：‘\d’表示匹配一个数字，‘\d\d\d’就表示匹配三个数字可以通过如下代码实现：2.4 爬虫基础3 -正则表达式2.4.1 正则表达式基础1 -findall方法我们可以是这个代码在做一个例子：这一次弹出的结果是：2.4 爬虫基础3 -正则表达式2.4.1 正则表达式基础1 -findall方法我们可以是这个代码在做一个例子：这一次弹出的结果是：注意：这里的数字是从字符串里提取出来的，所以它其实是3个字符串，而不是数字2.4.2 正则表达式基础2 -非贪婪匹配之（.*?）模式描述\d匹配一个数字字符\w匹配一个字母、数字及下划线字符\s匹配一个空白字符\S匹配一个非空白字符\n匹配一个换行符\t匹配一个制表符.匹配一个任意的字符，换行符除外*匹配0个或多个表达式+匹配1个或多个表达式？常和.与*配合使用，组成非贪婪匹配（）匹配括号内的表达式，也表示一个组2.4 爬虫基础3 -正则表达式2.4.2正则表达式基础2-非贪婪匹配之（.*?）：简单来说(.*?)的作用就是来找到想要的内容，同时不确定它的长度以及格式，但是知道它在哪两块内容中间，如下图所示：运行结果：2.4 爬虫基础3 -正则表达式2.4.2正则表达式基础2-非贪婪匹配之（.*?）：在举一个例子：运行结果：2.4 爬虫基础3 -正则表达式2.4.3 正则表达式基础3-非贪婪匹配之.*?：如果说（.*?）是用来获取文本A与文本B之间的内容.*? 的作用简单来说是表示文本C和文本D之间的内容,看下面的例子：2.4 爬虫基础3 -正则表达式2.4.3 正则表达式基础3-非贪婪匹配之.*?：请看下面的例子：运行结果：2.4 爬虫基础3 -正则表达式2.4.4 正则表达式基础4 -自动考虑换行之修饰符re.S介绍修饰符有很多，用的最多的就是re.S，它的作用就是在findall查找的时候，可以自动考虑到换行的影响，请看下面的例子：运行结果：2.4 爬虫基础3 -正则表达式2.4.4 正则表达式基础4 -自动考虑换行之修饰符re.S介绍修饰符有很多，用的最多的就是re.S，它的作用就是在findall查找的时候，可以自动考虑到换行的影响，请看下面的例子：运行结果：下面这个就是实战中的代码了：2.4 爬虫基础3 -正则表达式2.4.4 正则表达式基础4 -自动考虑换行之修饰符re.S介绍打印出的href和title 是：2.4 爬虫基础3 -正则表达式2.4.4 正则表达式基础4 -自动考虑换行之修饰符re.S介绍获取的标题里包含了\n换行符，可以利用第一章1.4.3小节的strip()函数清除换行符，代码如下：打印出的新title 弹出：2.4 爬虫基础3 -正则表达式2.4.5正则表达式基础5 -小知识点补充如果想把title里的<em></em>给去掉，我们可以是原来学过的.replace弹出结果：2.4 爬虫基础3 -正则表达式2.4.5正则表达式基础5 -小知识点补充(1)sub()方法：这个方法不自会去掉<em></em>，还会去掉其它的<>里的内容。