Python从零开始写爬虫-4 解析HTML获取小说正文在上一节中, 我们已经学会如何获取小说的目录, 这一节我们将学习如何通过正则表达式(在第二节学习过)来获取小说正文.首先, 先随便选择一个章节, 作为例子, 我们就以 "吞噬星空第一章:罗峰"为例子, 来进行我们的学习.首先依然式先获取该网页的源代码import requests r = requests.get('http://www.bi
下面是我写的一个简单爬虫实例 1.定义函数读取html网页的源代码 2.从源代码通过正则表达式挑选出自己需要获取的内容 3.序列中的htm依次写到d盘 运行程序结果:
转载 2016-11-19 08:44:00
126阅读
2评论
# Python爬虫实例:基本流程及实现 Python是一种广泛使用的编程语言,特别是在数据获取和处理方面。爬虫(Web Scraping)是一种自动获取网页数据的技术。本文将通过一个简单的Python爬虫实例来讲解其基本流程和实现方法。 ## 爬虫工作流程 在开始之前,让我们先了解爬虫的基本工作流程。以下是一个简单的爬虫流程图: ```mermaid flowchart TD A
原创 2024-09-04 06:42:48
27阅读
利用python进行爬虫03-数据解析一.数据解析概览1.数据解析概述2.数据解析分类3.数据解析原理概述二.数据解析-正则表达式1.正则表达式2.bs43.xpath 一.数据解析概览1.数据解析概述- 聚焦爬虫:爬取页面中指定的页面内容。 - 编码流程: - 指定url - 发起请求 - 获取响应数据 - 数据解析 - 持久化存储2.数据解析分类- 正
回顾requests实现数据爬取的流程1.指定url 2.基于requests模块发起请求 3.获取响应对象中的数据 4.进行持久化存储其实,在上述流程中还需要较为重要的一步,就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析。因为大多数情况下的需求,我们都会指定去使用聚焦爬虫,也就是爬取页面中指定部分的数据值,而不是整个页面的数据。因此,本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式。至
转载 2023-08-08 16:54:57
82阅读
前言:此文为大家入门爬虫来做一次简单的例子,让大家更直观的来了解爬虫。本次我们利用 Requests 和正则表达式来抓取豆瓣电影的相关内容。一、本次目标:我们要提取出豆瓣电影-正在上映电影名称、评分、图片的信息,提取的站点 URL 为:https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/beijing/,提取的结果我们以文件形式保存下来。二、准备工作确保已经正确安
转载 2023-12-28 22:58:23
45阅读
1. Robots协议Robots协议是用来告诉搜索引擎那些网页是可以爬取的,哪些是不行的。搜索爬虫访问一个站点时,它首先会检查这个站点根目录下是否存在robots.txt文件,如果存在,搜索爬虫会根据其中定义的爬取范围来爬取。如果没有找到这个文件,搜索爬虫便会访问所有可直接访问的页面。一般形式:User-agent: * Disallow: / Allow: /public/将上述内容保存成ro
转载 2023-08-24 08:52:52
179阅读
以爬取某网站上的ip列表为例: postman 生成请求头进入postman的官网, 按提示下载安装即可安装后运行postman,粘贴链接到图示位置, 点击send 加载完后点击code,选择一种语言,完事 自动生成的请求头代码: 分析网页结构:table->tbody->tr->th, td th的contents分为两种情况, 一是th的contents为h2(
转载 2023-09-06 21:03:04
334阅读
本篇文章主要用用于爬虫的学习,以及资料的整理防止过一段时间忘了,不知道怎么写了,特此写一篇博客记录一下。 文章目录Python 爬虫学习一、爬虫使用的库:1、requests:2、urllib库2.1 urllib.request模块2.2urllib.parse模块二、爬虫解析的库1、性能对比2、学习博客三、具体实例1、百度贴吧2、爬取快代理3、爬取百度翻译3.豆瓣电影top250 Python
文章目录前情回顾控制台抓包有道翻译过程梳理增量爬取思路动态加载网站数据抓取数据抓取最终梳理今日笔记豆瓣电影数据抓取案例json解析模块json.loads(json)json.dumps(python)json.load(f)json.dump(python,f,ensure_ascii=False)json模块总结腾讯招聘数据抓取多线程爬虫小米应用商店抓取(多线程)cookie模拟登录人人网登
转载 2023-09-16 00:10:33
216阅读
## Python异步爬虫实例 在现代的网络数据采集中,传统的爬虫通常会遇到性能瓶颈,尤其是在需要请求多个网页时。为了解决这个问题,Python提供了异步编程的能力,使得爬虫可以高效地处理IO操作。本文将通过一个简单的异步爬虫实例,带你了解如何在Python中实现异步爬虫。 ### 异步编程简介 异步编程是一种编程范式,允许程序在等待某些操作(如网络请求)完成的同时,继续执行其他任务。这种方
原创 8月前
27阅读
一.速成HTMLhtml:超文本标记语言。文档的第一行就表明这是一个html文档。根标签是html,然后下面有head和body,head里面是一些头信息,body就是我们想把页面渲染成什么样。声明字符编码是UTF-8的。前端技术语言体系:htmlcss:层叠样式表js:javaScript树形关系:先辈、父、子、兄弟、后代二.xpath/:从根节点来进行选择元素//:从匹配选择的当前节点来对文档
目录标题1、爬虫介绍1.1 爬虫的合法性1.2 网络爬虫的尺寸1.3 robots.txt协议1.4 http&https协议1.5 requests模块1.5.1 request库的异常2、实战案例2.1 百度页面2.2 爬取京东商品页面2.3 爬取亚马逊商品页面-更改headers2.4 百度/360搜索关键词提交-params2.5 网络图片的爬取和存储2.6 IP地址归属地的自动
一、什么是爬虫:爬虫,即网络爬虫,大家可以理解为在网络上爬行的一直蜘蛛,互联网就比作一张大网,而爬虫便是在这张网上爬来爬去的蜘蛛咯,如果它遇到资源,那么它就会抓取下来。想抓取什么?这个由你来控制它咯。比如它在抓取一个网页,在这个网中他发现了一条道路,其实就是指向网页的超链接,那么它就可以爬到另一张网上来获取数据。这样,整个连在一起的大网对这之蜘蛛来说触手可及,分分钟爬下来不是事儿。二、基本总调度程
爬虫模拟浏览器有的时候,我们爬取网页的时候,会出现403错误,因为这些网页为了防止别人恶意采集信息,所以进行了一些反爬虫的设置。 那我们就没办法了吗?当然不会!我们先来做个测试,访问国内银行业金融机构网,爬取银行信息:from urllib.request import urlopen, Request url = 'http://www.cbrc.gov.cn/chinese/jrjg/in
转载 2023-10-08 14:37:36
161阅读
1、对__if__name__=='main'的理解陈述__name__是当前模块名,当模块被直接运行时模块名为_main_,也就是当前的模块,当模块被导入时,模块名就不是__main__,即代码将不会执行。2、python是如何进行内存管理的?a、对象的引用计数机制python内部使用引用计数,来保持追踪内存中的对象,Python内部记录了对象有多少个引用,即引用计数,当对象被创建时就创建了一个
文章目录Python两大爬虫库urllib库urllib库使用urllib.request实验案例:模拟头部信息requests库实验案例--get请求实验案例--抓取网页实验案例--响应 在使用Python爬虫时,需要模拟发起网络请求,主要用到的库有requests库和python内置的urllib库,一般建议使用requests,它是对urllib的再次封装。Python两大爬虫库urlli
xpath是python爬虫最常用的数据解析方法了,我觉得也是最简单的,通用性也很强,后面会说为什么是最简单的。主要步骤有两步。1、实例化一个etree对象,且需要将被解析的页面源码数据加载到该对象中。2、调用etree对象中的xpath方法,结合xpath表达式定位标签和爬取内容文本或属性。怎么实例化一个etree对象呢?首先下载lxml库然后导入etree包,然后就是将本地的HTML文档源码数
一.爬虫数据解析的流程  1.指定url  2.基于requests模块发起请求  3.获取响应中的数据  4.数据解析  5.进行持久化存储二.解析方法  (1)正则解析  (2)bs4解析  (3)xpath解析  1. 正则解析    常用正则表达式   1 单字符: 2 . : 除换行以外所有字符 3 [] :[aoe] [a-w] 匹配集合中任意一个
转载 2023-11-17 16:42:09
36阅读
1.Selenium简介Selenium是一个用于测试网站的自动化测试工具,支持各种浏览器包括Chrome、Firefox、Safari等主流界面浏览器,同时也支持phantomJS无界面浏览器。我这里使用的是爬取知乎首页文章列表,因查看源码并不是能爬取的html.且查看数据接口,爬取到的数据不是最新的数据,故而使用该框架进行爬取学习。2.安装Selenium&chromdriver.ex
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5