python爬虫入门——邓旭东
关于python爬虫的书籍
关于python爬虫的书籍摘要：一、Python 爬虫概述1.什么是Python 爬虫2.Python 爬虫的基本原理二、Python 爬虫的基础知识1.HTTP 协议2.HTML, CSS, JavaScript3.爬虫框架4.数据库5.数据处理三、Python 爬虫的书籍推荐1.《Python 爬虫基础教程》2.《Python 网络爬虫技术宝典》3.《Python 爬虫实战》4.《Web 数据挖掘与分析》四、总结正文：一、Python 爬虫概述Python 爬虫是一种基于Python 编程语言的网络数据抓取技术。
通过编写Python 代码，可以实现自动化地从互联网上抓取所需的数据，从而方便地进行数据分析和利用。
Python 爬虫的基本原理是通过模拟浏览器访问网站的过程，获取网站的HTML 源代码，然后解析HTML 代码，提取所需的数据。
二、Python 爬虫的基础知识1.HTTP 协议：HTTP（Hypertext Transfer Protocol）协议是互联网上数据传输的基础协议。
了解HTTP 协议，有助于理解爬虫如何向服务器发送请求并获取数据。
2.HTML、CSS、JavaScript：这些知识对于理解网页的结构和内容呈现方式非常重要。
在爬虫中，需要利用这些知识来解析网页源代码，以便提取有效数据。
3.爬虫框架：Python 中有许多成熟的爬虫框架，如Scrapy、BeautifulSoup 等。
学习这些框架可以大大提高爬虫开发的效率。
4.数据库：了解数据库的基本知识，如SQL 语句、数据库的增删改查操作等，有助于存储和整理爬取到的数据。
5.数据处理：掌握Python 中的数据处理技术，如Pandas、NumPy 等，可以对获取的数据进行有效的清洗、整理和分析。
三、Python 爬虫的书籍推荐1.《Python 爬虫基础教程》：本书从基本概念入手，逐步介绍了Python 爬虫的原理、技术和应用，适合初学者。
python爬虫实现详解
python爬虫实现详解摘要：1.Python 爬虫概述2.Python 爬虫的实现步骤3.Python 爬虫的常用库和框架4.Python 爬虫的实际应用案例正文：一、Python 爬虫概述Python 爬虫是指使用Python 编写程序，自动化地抓取网页信息，并进行数据处理和分析的技术。
Python 爬虫可以帮助我们快速获取大量数据，对于数据分析、网站运营和网络营销等领域具有广泛的应用。
二、Python 爬虫的实现步骤Python 爬虫的实现步骤可以概括为以下几个步骤:1.确定爬取目标网站和页面在开始编写爬虫程序之前，需要先确定要爬取的目标网站和页面。
一般来说，需要根据实际需求来选择合适的网站和页面。
2.分析网页结构和数据格式在编写爬虫程序之前，需要对目标网页的结构和数据格式进行分析。
这可以通过查看网页源代码来实现。
一般来说，需要分析网页的HTML 代码，找出需要爬取的数据所在的标签和属性。
3.编写爬虫程序在分析网页结构和数据格式之后，可以开始编写爬虫程序。
一般来说，Python 爬虫程序包括以下几个部分:- 发送HTTP 请求：使用Python 的requests 库发送HTTP 请求，获取目标网页的内容。
- 解析网页内容：使用Python 的BeautifulSoup 库解析网页内容，提取需要爬取的数据。
- 存储数据：将爬取到的数据存储到本地文件或数据库中。
- 编写循环：编写循环，以便爬取多个页面或重复爬取同一个页面。
4.运行爬虫程序在编写完爬虫程序之后，可以开始运行程序，等待程序爬取到所需数据。
三、Python 爬虫的常用库和框架Python 爬虫有许多常用的库和框架，包括:- requests:用于发送HTTP 请求。
- BeautifulSoup:用于解析HTML 和XML 文档。
- Scrapy:一个基于Python 的开源网络爬虫框架，可用于快速构建爬虫程序。
- Selenium:用于模拟浏览器操作，可以与Python 爬虫结合使用，以实现更复杂的爬虫任务。
爬虫——Python123.io付费和限免课（1）
爬⾍——Python123.io付费和限免课（1）Get your hands dirty⼀、⼊门案例 1理解⽹页结构：<p> <div> <h1> 的结构是 HTML 语义标签class 和 style 中是控制样式的 CSS 代码 e.g.<div style="color: red">按钮中的 onclick，是与⽤户交互的 Javascript 代码 e.g. <button class="button is-primary" onclick="alert('你好')">点这⾥</button>查看⽹页代码：⿏标移动到在当前页⾯的任意内容上，点击「检查」（或者「检查元素」「审查元素」「查看元素」）按钮，在新弹出的窗⼝中就能够看到这段内容对应的代码。
使⽤ Python 下载⽹页代码：python --version (3.6以上）pip install requests_html提取⽹页中所需内容：css选择器：先查看⼀段内容的代码，在代码上点击右键，选择 Copy -> Copy Selector (或者 Copy CSS Selector、复制 CSS 选择器），就能将这段内容对应的 CSS 选择器复制到剪贴板。
下载requests_html库：⽤镜像他不⾹吗？前：Timeout error 20kb速度后：飞起Q: 提取电影名称新建carwler.py⽂件----------------------------from requests_html import HTMLSessionsession=HTMLSession()r=session.get(''https:///subject/1292052/'')print(r.text)title=r.html.find(' #content > h1 > span:nth-child(1) ',first=True)print(title.text)----------------------------------------------------------------------------------失败了吗？如果你进⾏了额外的练习，会发现很多内容⽆法正确提取出来。
python爬虫快速入门 简书
主题：Python爬虫快速入门内容：1. 什么是Python爬虫Python爬虫是一种通过编程语言Python来获取互联网上信息的自动化程序。
它可以模拟用户在浏览器中的行为，访问网页、抓取数据，并进行数据处理和存储。
2. Python爬虫的基本原理Python爬虫的基本原理是通过HTTP协议来请求服务器，获取服务器返回的HTML页面，然后通过解析页面内容来获取需要的数据。
Python语言中有丰富的库可以帮助我们实现这一过程，如requests 库用于发送HTTP请求，BeautifulSoup库用于解析HTML页面，re 库用于正则表达式匹配等。
3. Python爬虫的准备工作在进行Python爬虫之前，我们需要安装Python解释器和相关的库。
Python解释器可以从官方全球信息湾下载安装，而requests库、BeautifulSoup库等可以通过pip命令进行安装。
另外，我们还需要了解一些关于HTML、HTTP等基础知识，以便更好地理解和应用Python爬虫。
4. Python爬虫的基本步骤简单来说，Python爬虫的基本步骤可以分为以下几个部分：a. 发起请求：使用requests库向目标网页发送HTTP请求，获取页面内容；b. 解析内容：使用BeautifulSoup库或正则表达式等方法，对页面内容进行解析，提取需要的数据；c. 数据处理：对获取的数据进行处理，如去除空白字符、提取特定信息等；d. 数据存储：将处理后的数据存储到数据库、文件或者其他形式的存储介质中。
5. Python爬虫的实例应用：简书全球信息湾我们以简书全球信息湾为例，介绍如何使用Python爬虫来获取简书全球信息湾上的文章信息。
a. 发起请求：我们使用requests库向简书全球信息湾发起HTTP请求，获取全球信息湾的HTML页面；b. 解析内容：我们使用BeautifulSoup库来解析HTML页面，提取出文章的标题、作者、发布时间等关键信息；c. 数据处理：我们对获取的信息进行处理，如去除空白字符、格式化时间等；d. 数据存储：我们将处理后的数据存储到文件中，如CSV格式或者数据库中。
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。
python豆瓣爬虫代码 -回复
python豆瓣爬虫代码-回复如何使用Python编写一个豆瓣爬虫？豆瓣是一个非常受欢迎的社交网站，它提供了各种各样的电影、图书、音乐和活动信息。
有时，我们可能需要获取豆瓣上的某些数据，比如电影的评分、图书的评论等。
为了方便获取这些数据，我们可以使用Python编写一个豆瓣爬虫。
那么，我们应该从哪些方面入手呢？下面将一步一步回答这个问题。
第一步：安装所需的库在开始编写豆瓣爬虫之前，我们需要安装两个库：requests和BeautifulSoup。
打开命令行窗口，并运行以下命令：pythonpip install requestspip install bs4这将会安装最新版本的requests和BeautifulSoup库。
requests库用于发送HTTP请求，而BeautifulSoup库用于解析HTML页面。
第二步：了解豆瓣网页结构在编写爬虫之前，我们需要了解豆瓣网页的结构，以便我们能够找到需要提取的数据。
我们可以打开豆瓣网站，然后使用浏览器的开发者工具（通常通过右键单击页面并选择“检查元素”打开）来查看HTML代码。
通过查看HTML代码，我们可以找到目标数据所在的位置。
例如，如果我们想要获取电影的评分，我们可以查看电影详情页面的HTML代码，找到包含评分的元素。
通常，评分信息是包含在一个具有特定类名或id的HTML元素中的。
第三步：发送HTTP请求有了目标数据的位置，我们现在可以开始编写代码了。
首先，我们需要发送一个HTTP请求来获取豆瓣页面的HTML代码。
我们可以使用requests 库中的get函数来实现这一点。
pythonimport requestsurl = "<豆瓣网页的URL>"response = requests.get(url)html = response.text在上面的代码中，我们先定义了豆瓣网页的URL。
然后，我们使用get函数向该URL发送一个HTTP请求，并将响应结果存储在response变量中。
Python网络爬虫的基本原理和流程
Python网络爬虫的基本原理和流程Python网络爬虫是一种自动化程序，用于从互联网上提取数据。
它可以模拟真实用户的行为，访问网页并抓取所需的信息。
网络爬虫在各个领域具有广泛的应用，如数据挖掘、搜索引擎优化和业务数据分析等。
本文将介绍Python网络爬虫的基本原理和流程。
一、爬虫的基本原理网络爬虫的基本原理是通过HTTP协议发送请求，获取网页内容，然后提取所需的数据。
Python提供了一些强大的库和工具，可以简化爬虫的开发过程。
1. 发送请求使用Python的模块，如Requests或Scrapy，可以发送HTTP请求并获取响应。
通过GET或POST方法，可以向指定的URL发送请求，并获得服务器返回的响应。
2. 解析HTML获取到页面的HTML源代码后，需要通过解析HTML来抓取所需的数据。
常用的HTML解析库包括BeautifulSoup和lxml等。
这些库可以根据HTML标签和其他特征来提取所需的数据。
3. 数据提取在解析HTML的基础上，可以使用CSS选择器或XPath表达式来定位和提取特定的数据。
这些工具提供了灵活的方式来选择DOM元素，并获取其对应的值。
4. 数据存储一旦获取了所需的数据，可以将其存储到数据库或文件中。
Python提供了各种数据库和文件处理的库，如MySQL、MongoDB和CSV等。
二、爬虫的基本流程Python网络爬虫的基本流程包括以下几个步骤：1. 发送请求使用Python的Requests库，通过GET或POST方法向目标网站发送请求。
可以设置请求头部信息，模拟真实用户的行为。
2. 获取响应收到服务器的响应后，可以获取页面的HTML源码。
通过解码和解析HTML，可以获取页面中的各种元素和数据。
3. 解析HTML使用合适的HTML解析库，如BeautifulSoup或lxml，解析HTML源码，并根据预先定义好的规则提取所需的数据。
4. 数据提取通过CSS选择器或XPath表达式，定位和提取特定的数据。
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目录
一、引言
二、准备知识
• 爬虫工作原理 • HTML • Python基本知识
四、网页解析
• 如何解析网页 • BeautifulSoup • re库的使用
六、如何应对反爬
• 控制访问频率 • 伪装装成浏览器 • 使用代理IP
三、网页请求
• 找规律构建url • requests库
for循环
>>>for x in [‘1’, ’2’, ’3’]: >>> 1 print(x)
2
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目录
一、引言 二、准备知识
• 爬虫工作原理 • HTML • Python基本知识
四、网页解析
• 如何解析网页 • BeautifulSoup • re库的使用
六、如何应对反爬
url = ‘/u/1562c7f164’ r = requests.get(url)
伪装成浏览器的访问
Headers = {‘User-Agent’: ’Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/56.0.2924.87 Safari/537.36’} r = requests.get(url,headers = Headers)
• 爬虫工作原理 • HTML • Python基本知识
四、网页解析
• 如何解析网页 • BeautifulSoup • re库的使用
六、如何应对反爬
• 控制访问频率 • 伪装装成浏览器 • 使用代理IP
三、网页请求
• 找规律构建url • requests库
五、开始采集
• 条件、循环语句 • try。。。Except异常处理。 • 数据存储
‘<p class=“title” name=“dromouse”><b>The Dormouse‘s story</b></p>’ ‘<p class=“story”>Once upon a time there were three little sisters; and their names were’ ‘<a class=“sister” href=“/elsie” id=“link1”><!-- Elsie --></a>’ ‘<a class=“sister” href=“/lacie” id=“link2”>Lacie</a> and’ ‘<a class=“sister” href=“/tillie” id=“link3”>Tillie</a>’ ‘and they lived at the bottom of a well.</p><p class="story">...</p>’
一句话， 只要浏览器有的， 你都可以抓可以爬
引言 爬虫好学吗？
简单的道理
>>>from math import pow
>>>YouJoinUs = {‘is’:True} >>>If YouJoinUs[‘is’]:
>>>
>>>
result = pow(1.01,365)
print(result)
五、开始采集
• 条件、循环语句 • try。。。Except异常处理。 • 数据存储
七、高级爬虫
• selenium+Firefox（36版） • 抓包应对动态网页
爬虫工作原理
• 蓝色线条：发起请求 （request） • 红色线条：返回响应（response）
HTML标签
访问Python中文社区https:///zimei 返回HTML文件如下：
元组tuple
（1，2，3，4） （’1’, ‘2’, ‘3’, ‘4’） (‘a’, ’b’, ’c’, ’d’)
集合set
{‘a’, ’b’, ’c’} 集合是不重复的元素组成的一个基本数据类型。
字典dict
>>>Dict = {‘name’: ‘邓旭东’， ‘age’: 26, ‘gender’: ‘male’} 在大括号中，数据成对存储，冒号左边是键（key），冒号右边是值（value） >>>Dict[‘age’] 26
邓旭东
列表list
[1, 2, 3, 4, 5] [‘1’, ’2’, ’3’, ’4’, ’5’] [‘a’, ’b’, ’c’, ’d’]
[(1,2),(1,2)]
… 列表中的元素可以是字符串，数字，元组，字典，集合 下面的写法是不对的[a, b, c] (除非a，b， c是变量)
格式化输出 bsObj对象的内容
tag对象
>>>bsObj.title ‘<title>The Dormouse‘s story</title>’
>>>bsObj.head
‘<head><title>The Dormouse‘s story</title></head>’
>>>bsObj.a
‘<a class="sister" href="/elsie" id="link1"><!-- Elsie --></a>’ 注意：它查找的是在所有内容中的第一个符合要求的标签， 如果要查询所有的标签，这种方法不奏效
七、高级爬虫
• selenium+Firefox（36版） • 抓包应对动态网页
如何解析网页
火狐Firebug/谷歌的开发者工具
1. 2.
BeaufifulSoup/re库
Python基本知识
BeautifulSoup
两种主要的对象: Tag、NavigableString
html = """ 4 <html><head><title>The Dormouse's story</title></head> 5 <body> 6 <p class="title" name="dromouse"><b>The Dormouse's story</b></p> 7 <p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names we 8 re 9 <a href="/elsie" class="sister" id="link1"><!-- Elsie --></a>, 1 <a href="/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and 0 <a href="/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>; 1 and they lived at the bottom of a well.</p> 1 <p class="story">...</p> """ >>>bsObj = BeautifulSoup(html, “html.parser”)
• 控制访问频率 • 伪装装成浏览器 • 使用代理IP
三、网页请求
• 找规律构建url • requests库
五、开始采集
• 条件、循环语句 • try。。。Except异常处理。 • 数据存储
七、高级爬虫
• selenium+Firefox（36版） • 抓包应对动态网页
找规律构建url
requests常用方法
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Cookie = {‘Cookie’: ’UM_distinctid=15ab64ecfd6592-0afad5b368bd691d3b6853-13c680-15ab64ecfd7b6; remember_user_token=W1sxMjEzMTM3XSwiJDJhJDEwJHhjYklYOGl2eTQ0Yi54W C5seVh2UWUiLCIxNDg5ODI2OTgwLjg4ODQyODciXQ%3D%3D--ac835770a030c0595b2993289e39c37d82ea27e2; CNZZDATA1258679142=559069578-1488626597https%253A%252F%%252F%7C1489923851’} r = requests.get(url, cookies=cookies)
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