python爬虫教程下载(爬虫python下载安装)

大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下python爬虫教程下载的问题，以及和爬虫python下载安装的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！

你是如何开始写python爬虫的

因为研究生阶段主要的方向是数据挖掘方向，需要从网上获取大量的数据，如果一页一页的手动复制的化，不知道到何年何月了，所以慢慢开始接触到python爬虫，我大概介绍一下自己的学习历程吧：

1.首先要有一定的python基础，环境要熟悉，基本的语法和包也要会使用，至于python基础教程，网上很多，有视频也有pdf的，这个因人而异，我入门主要学习的是《python基础教程》这本书，对应的是python2，这本书写的比较全面，介绍的也比较详细，只要认认真真的跟着书学习，一边练习代码，很快就能熟悉python基础，掌握基本知识和常见包的使用。

2.对网页基本知识也要有一定了解，像html,css,javascript等，没必要精通它们，但是最起码得了解一二，要爬的数据都在网页中，你对网页一点都不了解，这根本就不行，至于这些入门的东西，你可以在网上搜搜，我推荐http://www.w3school.com.cn/，介绍的很全面：

3.然后就是一些爬虫基本包的使用，像urllib,urllib2,requests,bs4等，这些教程，网上都有，官方也有详细的文档说明，你可以试着爬取一些比较简单的网页，像糗百等。

4.在爬取有些网页的过程中，你会发现莫名的程序就中断，连接不上服务器，这就是反爬机制，许多网站都对爬虫做了限制，短时间内多次爬取，就会禁掉IP，所以你得设置IP代理池，来回切换IP，保证程序正常进行，在这过程中你得需要了解常见反爬机制，对症下药，做到尽可能不被服务器发现。

5.熟悉爬取基本网页后，就可以试着爬取比较大型网站的数据了，像某宝数据等，在这过程中你可能会发现有些数据不在网页中，这就是异步加载，你就需要抓包分析数据，获取真实的数据URL,才能进行爬取。

6.基本爬虫包了解后，你会发现每次爬数据都需要自己构建代码，组织结构，很麻烦，这时你就需要学习scrapy框架，专门为爬虫做的一个框架，做起爬虫来，速度快了不少。

7.爬得数据量多了，你会发现一个电脑太慢，一个线程不快，这时你就可能需要多个线程，多个电脑，你就需要了解多线程，分布式爬虫，像scrapy-redis等。

8.数据量大了，你就不可能存储到一个普通文件之中吧，就需要用到数据库，mysql,mongodb等，你就需要了解基本的数据库知识，增删改查，以及数据的涉及和搭建等。

9.数据已经有了，你就需要对它进行分析，不然爬下来，放在那，没有任何意义，数据统计处理，数据可视化，如何构建分析模型，挖掘有价值的信息，机器学习等都会用到，接下来就看你的处理了。

我感觉爬虫就是一个获取数据的过程，最重要的还是如何处理数据，挖掘有价值的信息才是重点，当然，没有数据，一切都是空谈，数据才是资源。

python爬虫怎么做

大到各类搜索引擎，小到日常数据采集，都离不开网络爬虫。爬虫的基本原理很简单，遍历网络中网页，抓取感兴趣的数据内容。这篇文章会从零开始介绍如何编写一个网络爬虫抓取数据，然后会一步步逐渐完善爬虫的抓取功能。

工具安装

我们需要安装python，python的requests和BeautifulSoup库。我们用Requests库用抓取网页的内容，使用BeautifulSoup库来从网页中提取数据。

安装python

运行pipinstallrequests

运行pipinstallBeautifulSoup

抓取网页

完成必要工具安装后，我们正式开始编写我们的爬虫。我们的第一个任务是要抓取所有豆瓣上的图书信息。我们以https://book.douban.com/subject/26986954/为例，首先看看开如何抓取网页的内容。

使用python的requests提供的get()方法我们可以非常简单的获取的指定网页的内容,代码如下：

提取内容

抓取到网页的内容后，我们要做的就是提取出我们想要的内容。在我们的第一个例子中，我们只需要提取书名。首先我们导入BeautifulSoup库，使用BeautifulSoup我们可以非常简单的提取网页的特定内容。

连续抓取网页

到目前为止，我们已经可以抓取单个网页的内容了，现在让我们看看如何抓取整个网站的内容。我们知道网页之间是通过超链接互相连接在一起的，通过链接我们可以访问整个网络。所以我们可以从每个页面提取出包含指向其它网页的链接，然后重复的对新链接进行抓取。

通过以上几步我们就可以写出一个最原始的爬虫。在理解了爬虫原理的基础上，我们可以进一步对爬虫进行完善。

写过一个系列关于爬虫的文章：https://www.toutiao.com/i6567289381185389064/。感兴趣的可以前往查看。

Python基本环境的搭建，爬虫的基本原理以及爬虫的原型

Python爬虫入门(第1部分)

如何使用BeautifulSoup对网页内容进行提取

Python爬虫入门(第2部分)

爬虫运行时数据的存储数据，以SQLite和MySQL作为示例

Python爬虫入门(第3部分)

使用seleniumwebdriver对动态网页进行抓取

Python爬虫入门(第4部分)

讨论了如何处理网站的反爬虫策略

Python爬虫入门(第5部分)

对Python的Scrapy爬虫框架做了介绍，并简单的演示了如何在Scrapy下进行开发

Python爬虫入门(第6部分)

python爬虫自学要多久

Python是一门非常不错的编程语言，该语言通俗易懂、容易上手，适合零基础小白学习，也是初学者的首选；而网络爬虫是Python的应用领域之一，相对于其他的领域来说，爬虫学习起来是非常简单的，掌握好基础入门知识后就可以做爬虫了，不过想要通过Python找工作，单纯的学习爬虫是不够，也需要去涉及其他的领域，完全掌握Python这门语言参加培训需要4-6个月左右，如果单纯的入门的话1-2个月左右就差不多了。

零基础小白如何在最短的时间快速入门python爬虫

答：本文邀请feifan来回答，他总结了使用python自带库完成爬虫的方法，并且列出了爬虫在实际中可能遇到的几个问题，教会你零基础入门python爬虫~

此处的爬虫并不是百度或者google这样需要沿着某条路径采集互联网上所有信息的机器人，而是针对某个特定的网页，从中提取出我们需要的信息。比如我们在中关村上查到了一台手机的详情页，想把其中的cpu信息、操作系统、分辨率等等字段提出出来。即此处的爬虫是指针对特定网页结构、规模很小、抓取路径收敛的情况而言。下文我们以一个实例，看看如何从头写一个python爬虫。

浏览器中看到的页面，实际上是通过一系列的http请求加载并渲染服务器的资源。同理只要我们能够用python发出http请求，通过get或post的方法获得服务器返回的html片段、html页面或json数据串，就可以从中抓取到想要的内容。

python中对http请求的封装是在urllib和urllib2两个库里。

urllib提供了一些工具方法，用于对发送请求时的字符串进行转义或编码。

发送get/post请求则需要用到urllib2中提供的几个类

在掌握了如何在python中构造http请求后，下一步需要做的就是结合具体的网页，分析出web页面的请求方式、参数传递方式和必要的header信息（如cookie等）。chrome控制台的network分析基本上可以满足需求，但一款抓包利器无疑可以提升我们的效率。推荐使用fiddler进行抓包和解包，可以更清晰第看到http中所用的不同请求方式。

http请求的response通常包含两种：json字符串，或html代码片段，信息的提取就转变成了字符串处理。此时无论是通过字符串查找、正则表达式匹配，只要能定位到目标字段即可。

但更好的方法是对html的Dom树进行解析，尤其是存在多个目标字段需要抓取时，解析html的方式能够对特殊格式的字段信息进行批量解析。

这里使用python自带的htmlparser进行解析，htmlparser对html片段进行深度优先的遍历，在遍历的过程中可以识别出开始标签、结束标签和标签中的内容，因此提供了一种基于标签tag的编程方式。看下面的例子

需要提取手机的操作系统、核心数、cpu型号等信息，根据html的标签、属性名称，代码如下：

针对中关村上的某个手机详细

handle_data可以提取html标签中的数据，但handle_data存在两个问题。

（1）当标签内容为空时，handle_data自动跳过该标签。这里的标签为空是指标签中不包含任意字符串内容、不包含其他的子标签。注意，当标签中含有&nb等空白字符串时，handle_data可以解析出其中的data。比如以下结构中，电话号码一列允许为空，通过html_parser解析后只得到4个<td>的标签内容。

由于会跳过内容为空的标签的解析，就会打乱html的结构，由于数据的缺失返回的list长度不定，导致无法将list中每项内容与html中的内容对应起来。

（2）标签中包含子标签时，内容会被分割到不同的handle_data函数中，比如

由于handle_data是针对每个标签返回数据，以上的td里包含了一个span子标签，handle_data分为2次返回数据。即第一次调用handle_data返回状态：，第二次调用handle_data返回已拒绝。我们希望<td>标签中的内容作为整体返回，而现在被分割成了两块，同样会破坏结构。

解决以上两个问题的关键方法在于，使用cache缓存字符串，把对数据的处理从handle_data推迟到handle_endtag。只有遇到end_tag时，才能确定标签闭合，使数据完整。

服务器会通过一些策略屏蔽恶意爬虫，以避免对服务器资源的消耗，如检查同一IP的访问频率、访问间隔等。

所以我们也应该使用一些简单策略，使我们的爬虫看起来更像是人的行为，以绕开服务器的检测机制。常用的方法包括延长相邻请求的间隔，相邻间隔使用随机时长。

在请求的header字段中包含了user-agent字段，服务器通过检测user-agent字段确定客户端的类型。如果不指定user-agent字段，请求时脚本会默认填充该字段，如下图

#python中默认的user-agent字段

网上有一些说法user-agent的值会影响爬虫是否能够抓取web内容，为了避免爬虫被屏蔽，将user-agent的值设为浏览器的类型：Mozilla/5.0(WindowsNT6.1;WOW64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/55.0.2883.87Safari/537.36

但在实际抓取的几个web站点中，user-agent的值对爬虫被屏蔽没有影响，在使用时不用刻意设置user-agent的值。

以上的方法都是避免爬虫被屏蔽掉。但万一很不幸爬虫已经被屏蔽了，发出请求返回的结果是输入验证码的页面，此时该如何解决呢？

对于支持https协议的站点，此时可以尝试的一种方案是：改用https协议。

项目中遇到爬虫被百度屏蔽的现象，尝试了很多方法都无效。后来将原来链接中的http协议换成https爬虫又开始工作了。原理虽然不清楚，但简单可行。

很多web内容只有在登录后才有权限访问，服务器通过创建session并下发sessionid来维持与客户端的链接状态。客户端在每次发送请求时，都在cookie中携带sessionid等字段信息。sessionid是无法复用的，也即在浏览器中登录后所获得的sessionid直接拿到python脚本中使用，返回的结果仍然是跳转到登录页面的。因为通过http下发的sessionid是捆绑到端口号的，也就是与服务器维持通信的是客户端上的某个进程，把浏览器中的sessionid拿到python脚本中，由于更换了进程sessionid当然失效了。

既然无法绕开登录，我们就在python脚本中完成登录的过程，拿到登录后返回的cookie、sessinoid等。这里有两个难点需要解决，1）服务器登录逻辑的分析与猜测；2）解决登录时存在的验证码识别问题。

登录除了需要post提交用户名、密码和sessionid之外，通常也会隐式提交部分参数，可以用chrome浏览器的调试模式查看post提交的参数及对应的值，登录成功之后，我们就可以拿到返回的cookie值了。

登录时的验证码可以通过OCR自动识别，尝试了google的tesseract-ocr准确率并不高。所以推荐手动输入验证码，帮助爬虫完成登录，毕竟授权只需要一次输入。

手动输入验证码的思路如下，在请求sessionid的同时保存验证码的图片，人工读取验证码的内容，与username和password一起提交。示例代码如下：

详细参考外部链接：https://impythonist.wordpress.com/2015/01/06/ultimate-guide-for-scraping-javascript-rendered-web-pages/

这篇文章中的思路是，通过使用webkitlibrary建立本地的javascript执行环境，模拟浏览器对页面的加载渲染，从而抓取javascript处理后的页面内容。

这个例子中javascript所加载的结果，也是通过ajax重新向服务器发起请求返回的，直接发送ajax请求并抓取结果即可。在本地搭建javascript的执行环境有些画蛇添足，但也是一种可以参考的思路。

本文总结了使用python自带库完成爬虫的方法，并且列出了爬虫在实际中可能遇到的几个问题，比如爬虫被屏蔽、需要输入验证码进行登录等。实践中的难点在于分析和猜测服务器的登录逻辑，并且提取必需的参数完成登录鉴权。

怎么用termux安装python爬虫库

很简单呀，打开shellpkginstallpython或者装个AnLinux，复制里面的代码到termux，安装debian等发行版，再到发行版里aptinstallpythonpkginstallpython或者装个AnLinux，复制里面的代码到termux，安装debian等发行版，再到发行版里aptinstallpython

爬虫自学难度大吗

爬虫自学难度大，相对于人工智能、数据分析、深度学习来讲，Python爬虫还是比较简单的。想要从事爬虫工作，需要掌握以下知识：

一般获取数据的过程都是按照发送请求-获得页面反馈-解析并且存储数据这三个流程来实现的。这个过程其实就是模拟了一个人工浏览网页的过程。

Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider等，我们可以按照requests负责连接网站，返回网页，Xpath用于解析网页，便于抽取数据。

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