python爬虫

Python 爬虫 之 根据图片网址爬取图片 目录 Python 爬虫 之 根据图片网址爬取图片 一、简单介绍 二、实现原理 三、注意实现 四、实现步骤 五、关键代码 一、简单介绍 Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域： Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。 爬虫：一段自动抓取互联网信息的程序，从互联网上抓取对于我们有价值的信息。 爬虫的网页请求： 网页请求的过程分为两个环节： Request （请求）：每一个展示在用户面前的网页都必须经过这一步，也就是向服务器发送访问请求。 Response（响应）：服务器在接收到用户的请求后，会验证请求的有效性，然后向用户（客户端）发送响应的内容，客户端接收服务器响应的内容，将内容展示出来，就是我们所熟悉的网页请求 网页请求的方式也分为两种 ： GET：最常见的方式，一般用于获取或者查询资源信息，也是大多数网站使用的方式，响应速度快。 POST：相比 GET 方式，多了以表单形式上传参数的功能，因此除查询信息外，还可以修改信息。 本节是为后面批量爬取图片做准备。 二

前两关，我们学习了能提升爬虫速度的进阶知识——协程，并且通过项目实操，将协程运用于抓取薄荷网的食物数据。 icon 可能你在体验开发一个爬虫项目的完整流程时，会有这样的感觉：原来要完成一个完整的爬虫程序需要做这么多琐碎的工作。 icon 比如，要导入不同功能的模块，还要编写各种爬取流程的代码。而且根据不同的项目，每次要编写的代码也不同。 icon 不知道你会不会有这样的想法：能不能有一个现成的爬虫模板，让我们拿来就能套用，就像PPT模板一样。我们不需要管爬虫的全部流程，只要负责填充好爬虫的核心逻辑代码就好。要是有的话，我们编写代码一定会很方便省事。 icon 其实，在Python中还真的存在这样的爬虫模板，只不过它的名字是叫框架。 icon 一个爬虫框架里包含了能实现爬虫整个流程的各种模块，就像PPT模板一开始就帮你设置好了主题颜色和排版方式一样。 icon 这一关，我们要学习的就是一个功能强大的爬虫框架——Scrapy。 Scrapy是什么 以前我们写爬虫，要导入和操作不同的模块，比如requests模块、gevent库、csv模块等。而在Scrapy里，你不需要这么做，因为很多爬虫需要涉及的功能，比如麻烦的异步，在Scrapy框架都自动实现了。 我们之前编写爬虫的方式，相当于在一个个地在拼零件，拼成一辆能跑的车。而Scrapy框架则是已经造好的、现成的车，我们只要踩下它的油门

关于selenium获取cookie然后实现免登陆 https://blog.csdn.net/weixin_40444270/article/details/80593058 cookie会过期 python selenium模块使用出错解决，Message: 'geckodriver' executable needs to be in PATH https://blog.csdn.net/rhx_qiuzhi/article/details/80296801 http://chromedriver.storage.googleapis.com/ 来源： CSDN 作者： ujn20161222 链接： https://blog.csdn.net/ujn20161222/article/details/104214225

使用背景： 　　我们通常在爬去某个网站的时候都是爬去每个标签下的某些内容，往往一个网站的主页后面会包含很多物品或者信息的详细的内容，我们只提取某个大标签下的某些内容的话，会显的效率较低，大部分网站的都是按照固定套路（也就是固定模板，把各种信息展示给用户），LinkExtrator就非常适合整站抓取，为什么呢？因为你通过xpath、css等一些列参数设置，拿到整个网站的你想要的链接，而不是固定的某个标签下的一些链接内容，非常适合整站爬取。 1 import scrapy 2 from scrapy.linkextractor import LinkExtractor 3 4 class WeidsSpider(scrapy.Spider): 5 name = "weids" 6 allowed_domains = ["wds.modian.com"] 7 start_urls = ['http://www.gaosiedu.com/gsschool/'] 8 9 def parse(self, response): 10 link = LinkExtractor(restrict_xpaths='//ul[@class="cont_xiaoqu"]/li') 11 links = link.extract_links(response) 12 print(links)

简介 壁纸的选择其实很大程度上能看出电脑主人的内心世界，有的人喜欢风景，有的人喜欢星空，有的人喜欢美女，有的人喜欢动物。然而，终究有一天你已经产生审美疲劳了，但你下定决定要换壁纸的时候，又发现网上的壁纸要么分辨率低，要么带有水印。 项目源码 # -*- coding:utf-8 -*- from requests import get from filetype import guess from os import rename from os import makedirs from os.path import exists from json import loads from contextlib import closing # 文件下载器 def Down_load(file_url, file_full_name, now_photo_count, all_photo_count): headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36"} # 开始下载图片 with closing(get(file_url, headers=headers,

前言 之前讨论过python中多线程和多进程的不同。 由于我们使用的python解释器是Cpython，并不是线程安全的，所以python解释器为了解决这个问题，引入了GIL全局解释器锁。这导致了在同一个进程(一个python解释器下)并不能真正的实现多线程的并行执行，在某一确定的时刻永远只有一个线程在运行。 由此我们可以讨论： 1.当一个程序是I/O密集型时，是该采用多线程还是应该采用多进程？ 我们知道当程序进入I/O(阻塞态)时，操作系统会自动剥夺我们程序的CPU使用权。如果我们程序采用多进程，即使给我们的程序分配另外的cpu，操作系统一样会剥夺其对CPU的使用权，这就导致了虽然我们消耗了很多的资源，但几乎对程序的性能没有提升。所以我们应该采用多线程。 2.当一个程序是计算密集型时，是该采用多线程还是应该采用多进程？ 计算任务总是由cpu执行，如果我们的计算密集型程序采用多线程，虽然各个计算任务好像在并发执行，但是单位时间内cpu的计算次数是几乎固定的。这就导致了，性能没有额外的提升还额外多了线程之间的切换所带来的开销。 一、同步、异步、回调机制 1.同步调用 import requests def parse_page(res): print('解析 %s' %(len(res))) def get_page(url): print('下载 %s' %url)

环境 python:3.7.4 python库:requests-html(该库集成了requests和html解析的相关库，还加入了js渲染) requests-html教程: https://www.jianshu.com/p/72a1f57b333a requests-html官方文档: https://cncert.github.io/requests-html-doc-cn/ IDE:pycharm2019.3版本(社区版也可以，可能跟我的教程图片有出入) 浏览器:Chrome最新版 抓包工具:Fiddler最新版 教程 注：第一篇教程主要是了解一下需要哪些环境，环境方面的知识会比较啰嗦一点 一、开发工具准备 首先pycharm创建一个项目 接着创建一个python文件名字为Crawler.py 下载需要的requests-html库，pycharm选择左上角的 File->Settings，选择Project Interpreter(我的已经安装过了，所以会显示很多库，正常安装完python只有两个库) 先点击右上角的 "+" 下载requests-html库，下载之前先设置一下镜像源，加快下载速度 点击Manage Repositories，我这里设置了阿里和清华两个镜像源 阿里源：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 清华源

一、爬虫的定义 定义：程序或者脚本，自动爬取万维网的数据的程序或者脚本 二、爬虫可以解决的问题 解决冷启动的问题 搜索引擎的根基，（通用爬虫） 帮助机器学习建立知识图谱 制作各种比价软件 三、爬虫工程师 初级爬虫工程师 web前端的知识：HTML、CSS、JavaSc1ipt、 DOM、 DHTML 、Ajax、jQuery、json 等； 正则表达式， 能提取正常一般网页中想要的信息，比如某些特殊的文字， 链接信息， 知道什么是懒惰， 什么是贪婪型的正则； 会使用 XPath 等获取一些DOM 结构中的节点信息； 知道什么是深度优先， 广度优先的抓取算法， 及实践中的使用规则； 能分析简单网站的结构， 会使用urllib或requests 库进行简单的数据抓取。 中级爬虫工程师 了解什么是Hash，会简单的使用MD5，sha1等算法对数据进行Hash一遍存储 熟悉HTTP，HTTPS协议的基础知识，了解GET，POST方法，了解HTTP头中的信息，包括返回状态码，编码，user-agent，cookie，session等 能设置user-agent进行数据爬取，设置代理等 知道什么是Request，什么是response，会使用Fiddler等工具抓取及分析简单地网络数据包；对于动态爬虫，要学会分析ajax请求，模拟制造post数据包请求，抓取客户端session等信息

##什么是cookie http请求是无状态的请求协议 不会记住用户的状态和信息 也不清楚你在者这之前的访问过什么 因为网站需要记录用户是否登录时， 就需要在用户登录后创建一些信息 并且要把这些信息记录在当前用户的浏览器中， 记录的内容就是cookie 用户使用当前的这个浏览器继续访问这个服务器时，会主动携带这个网站设置的cookie信息 cookie会在浏览器中记录信息，并且在访问时懈怠这个信息 1。浏览器更换或删除cookie后，信息丢失 2.cookie在浏览器中记录的信息时不安全的，因此不能记录敏感信息 session是在服务器端进行数据的记录 并且在给每个用户生成一个sessionID， 并且把这个sessionID设置在用户的浏览器中，也就是设置为cookie import requests #定义请求的url url = 'https://i.csdn.net/#/uc/profile' #定义请求头信息 headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.130 Safari/537.36', 'cookie': ''#这里的内容可以根据自己在登陆时查看cookie

爬虫 什么是爬虫？就是伪造浏览器，下载网页源代码，再从源代码获取需要的数据，一般分为两步： 1、伪造浏览器下载网页（requests模块） 2、对网页的内容进行结构化处理（BeautifulSoup模块） requests模块 安装：pip install requests 下面是这个模块常用到的方法、属性 # 实例化对象，把所有的内容都封装到对象里 response = requests.get(url="https://XXXXXXX") # 获取状态码 print(response.status_code) # 获取文本内容, print(response.text) # 但此文本内容是乱码，因为默认用的是utf8，而此文本用的是gbk # 设置编码 response.encoding = 'gbk' print(response.text) # 获取二进制格式的文本内容 print(response.content) BeautifulSoup模块 安装：pip install BeautifulSoup4 这个模块是对下载的文本内容进行结构化处理的 常用的属性、方法如下： # 把文本传过去，然后用python自带的html解释器处理，进行结构化,返回的是顶级结构 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') #