python爬虫成品代码(爬虫python软件)

其实python爬虫成品代码的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解爬虫python软件，因此呢，今天小编就来为大家分享python爬虫成品代码的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！

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。

你觉得可以用python爬虫做哪些有意思的事情

当然是批量下载B站视频啦，主要分为2步，首先爬取视频url地址，然后根据url地址下载视频，下面我简单介绍一下实现过程，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

这里为了更好的说明实验过程，以爬取B站的TED演讲为例，如下：

1.首先，爬取视频的url地址信息，B站视频的信息是动态加载的，存储在一个json文件中，所以需要进行抓包分析，按F12调出开发者，F5刷新页面，查看所有抓包信息，如下，可以看到json格式加载的视频信息：

2.接着就是获取上面的json文件，解析这个json文件，提取到我们所需要的视频信息，这里主要是获取到url地址信息，代码如下，主要用到requests和json这2个模块，其中requests用于获取json文件，json用于解析json文件：

运行程序，效果如下，已经成功获取到视频信息：

3.最后就是根据视频url地址批量下载视频了，这里主要用到you-get这个模块，安装的话，直接在cmd窗口输入命令“pipinstallyou-get”就行，基本使用方式“you-get视频URL地址-o视频存放目录”，这里我们直接使用os.system执行这个命令就行，主要代码如下，非常简单：

运行程序，截图如下，已经开始下载视频：

接着打开对应的视频存放目录，就可以看到正在下载的文件，如下：

至此，我们就完成了利用python爬取并批量下载B站视频。总的来说，整个过程非常简单，就是步骤有些繁琐，只要你有一定的python爬虫基础，熟悉一下上面代码，多调试几遍程序，很快就能掌握的，网上也有相关教程和资料，非常丰富详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。

Python爬虫如何写

Python的爬虫库其实很多，像常见的urllib，requests，bs4，lxml等，初始入门爬虫的话，可以学习一下requests和bs4(BeautifulSoup)这2个库，比较简单，也易学习，requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面，下面我以这2个库为基础，简单介绍一下Python如何爬取网页静态数据和网页动态数据，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

这个就很简单，直接根据网址请求页面就行，这里以爬取糗事百科上的内容为例：

1.这里假设我们要爬取的文本内容如下，主要包括昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段：

打开网页源码，对应网页结构如下，很简单，所有字段内容都可以直接找到：

2.针对以上网页结构，我们就可以编写相关代码来爬取网页数据了，很简单，先根据url地址，利用requests请求页面，然后再利用BeautifulSoup解析数据（根据标签和属性定位）就行，如下：

程序运行截图如下，已经成功爬取到数据：

很多种情况下，网页数据都是动态加载的，直接爬取网页是提取不到任何数据的，这时就需要抓包分析，找到动态加载的数据，一般情况下就是一个json文件（当然，也可能是其他类型的文件，像xml等），然后请求解析这个json文件，就能获取到我们需要的数据，这里以爬取人人贷上面的散标数据为例：

1.这里假设我们爬取的数据如下，主要包括年利率，借款标题，期限，金额，进度这5个字段：

2.按F12调出开发者工具，依次点击“Network”->“XHR”，F5刷新页面，就可以找到动态加载的json文件，具体信息如下：

3.接着，针对以上抓包分析，我们就可以编写相关代码来爬取数据了，基本思路和上面的静态网页差不多，先利用requests请求json，然后再利用python自带的json包解析数据就行，如下：

程序运行截图如下，已经成功获取到数据：

至此，我们就完成了利用python来爬取网页数据。总的来说，整个过程很简单，requests和BeautifulSoup对于初学者来说，非常容易学习，也易掌握，可以学习使用一下，后期熟悉后，可以学习一下scrapy爬虫框架，可以明显提高开发效率，非常不错，当然，网页中要是有加密、验证码等，这个就需要自己好好琢磨，研究对策了，网上也有相关教程和资料，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你上有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。

python爬虫怎么采集抖音产品销量数据

回答如下：要采集抖音产品销量数据，需要进行以下步骤：

1.分析抖音产品页面的HTML结构，找到包含销量数据的元素。

2.使用Python的爬虫框架（如Scrapy、BeautifulSoup等）向抖音产品页面发送请求，获取页面HTML代码。

3.解析HTML代码，提取出销量数据。

4.将销量数据存储到数据库或CSV文件中。

需要注意的是，抖音是一个社交媒体平台，涉及到用户隐私和版权问题，因此在进行爬虫采集时需要遵守相关法律法规和抖音平台的规定，不得侵犯他人权益。

Python爬虫是如何获取JS、生成URL和网页内容的

chrome出了headless浏览器，无头就是没有界面，据说出了这东西后phantomjs都宣布停止更新了，不过phantomjs还是能用的，也是headless浏览器。要不直接上selenium+chrome也行

好了，关于python爬虫成品代码和爬虫python软件的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！