python爬虫 | 易学教程

pyquery 的用法 --爬虫解析库

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如果你对 Web 有所涉及，如果你比较喜欢用 CSS 选择器，如果你对 jQuery 有所了解，那么这里有一个更适合你的解析库 ——pyquery 。接下来，我们就来感受一下 pyquery 的强大之处。 1. 准备工作在开始之前，请确保已经正确安装好了 pyquery 。若没有安装 pip install pyquery 。 2. 初始化像 Beautiful Soup 一样，初始化 pyquery 的时候，也需要传入 HTML 文本来初始化一个 PyQuery 对象。它的初始化方式有多种，比如直接传入字符串，传入 URL ，传入文件名，等等。下面我们来详细介绍一下。字符串初始化首先，我们用一个实例来感受一下： html = ''' <div> <ul> <li class="item-0">first item</li> <li class="item-1"><a href="link2.html">second item</a></li> <li class="item-0 active"><a href="link3.html"><span class="bold">third item</span></a></li> <li class="item-1 active"><a href="link4.html">fourth item</a></li> <li

python爬虫笔记

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##爬虫 -通用网络爬虫其的主要目的是将互联网上的资源下载到本地形成一个镜像备份。类似百度等搜索引擎 -聚焦爬虫其面向特定需求的爬虫程序，与通用爬虫的区别在于对数据进行筛选尽量爬取相关数据 -爬虫优化 1.尽量减少请求次数 2.web页面不好爬取时爬app和h5页面（手机） ##HTTP和HTTPS --超文本传输协议 HTTP 端口80 HTTPS时加入了ssl安全传输协议端口443 ##get请求方式获取 ---get方式一般用于向服务器获取数据 --parse用于url编码实际使用是将url地址与想要查询的数据信息拼接形成完整地url 例如 # https://tieba.baidu.com/f?ie=utf-8&kw=火影忍者&fr=search # https://tieba.baidu.com/f?kw=火影忍者&ie=utf-8&pn=50 base_url = 'http://wwww.baidu.com/f?' # 搜索信息关键字 wd = input('搜索信息关键字') pn = input('pn值') q_data = { 'wd' = wd, 'pn' = pn, } # 对q_data进行编码使用parse模块 q_data = parse.urlencode(q_data) # 拼接url full_url = base_url + q

python爬虫快递查询系统（源码）

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import requestsimport jsondef get_express_type(postid): '''根据快递单号来智能判断快递类型''' url = 'http://www.kuaidi100.com/autonumber/autoComNum?resultv2=1&text=%s' % (postid,) # 这里可以用元组这样保证的数据的安全性 # 把构造后的url通过requests请求来得到相应的数据是一个json数据 rs = requests.get(url) # 再用json库中的loads数据来进行分析得到一个可用字典的方式来访问 kd_type_info = json.loads(rs.text) kd_type = kd_type_info['auto'][0]['comCode'] return kd_type, postiddef execute_data_query(type, postid): '''执行数据查询程序''' # 通过构造一个真正的url地址 url = 'http://www.kuaidi100.com/query?type=%s&postid=%s' % (type, postid) # 这里可以用元组这样保证的数据的安全性 # 把构造后的url通过requests请求来得到相应的数据是一个json数据 rs =

Python爬虫BS4库的解析器正确使用方法

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bs4库之所以能快速的定位我们想要的元素，是因为他能够用一种方式将html文件解析了一遍，不同的解析器有不同的效果。下文将一一进行介绍。 bs4解析器的选择网络爬虫的最终目的就是过滤选取网络信息，最重要的部分可以说是解析器。解析器的优劣决定了爬虫的速度和效率。bs4库除了支持我们上文用过的‘html.parser’解析器外，还支持很多第三方的解析器，下面我们来对他们进行对比分析。 bs4库官方推荐我们使用的是lxml解析器，原因是它具有更高的效率，所以我们也将采用lxml解析器。 PS注意：很多人学Python过程中会遇到各种烦恼问题，没有人解答容易放弃。为此小编建了个Python全栈免费答疑.裙：七衣衣九七七巴而五（数字的谐音）转换下可以找到了，不懂的问题有老司机解决里面还有最新Python实战教程免非下,，一起相互监督共同进步！ lxml解析器的安装：依旧采用pip安装工具来安装： $ pip install lxml 注意，由于我用的是unix类系统，用pip工具十分的方便，但是如果在windows下安装，总是会出现这样或者那样的问题，这里推荐win用户去lxml官方，下载安装包，来安装适合自己系统版本的lxml解析器。使用lxml解析器来解释网页我们依旧以上一篇的爱丽丝文档为例子 html_doc = """ <html><head><title>The

Python 原生爬虫

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Python3 实现游戏主播人气排行榜 from urllib import request import re # 爬取某个游戏主播的人气（每个游戏主播的观看人数）排行榜 ''' 爬虫前奏：明确爬虫目的找到数据对应的网页分析网页的结构找到数据所在的标签位置模拟HTTP请求，向服务器发送这个请求，获取到服务器返回给我们的HTML 利用正则表达式提取我们要的数据（主播名字，人气）概括字符集： \d \D \w 单词字符 \W \s 空白字符 \S . 匹配除换行符\n之外的所有字符爬虫框架： Scrapy BeautifulSoup 进阶：爬虫大数据的存储数据的分析常见问题：反爬虫反反爬虫 IP被封代理IP库 ''' class Spider(): url = 'https://www.panda.tv/cate/lol' root_pattern = '<div class="video-info">([\s\S]*?)</div>' name_pattern = '</i>([\s\S]*?)</span>' number_pattern = '<span class="video-number">([\s\S]*?)</span>' def __fetch_content(self): r = request.urlopen(Spider.url) #

python爬虫-UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x8b in position 1: invalid start byte

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错误如下： UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x8b in position 1: invalid start byte 抓取的网页检查： Content-Encoding: gzip 需要做gzip的解压 request = urllib.request.Request(url = url, headers = request_headers) reponse = urllib.request.urlopen(request,timeout = timeout) data = reponse.read() buff = BytesIO(data) f = gzip.GzipFile(fileobj=buff) res = f.read().decode('utf-8') print(res) 在请求的头部加入："Accept-Encoding":"gzip", 如果是下面：则每次返回有可能是gzip压缩，有可能不压缩，WEB 应用干脆为了迁就 IE 直接输出原始 DEFLATE Accept-Encoding: gzip, deflate在请求的头部加入： "Accept-Encoding":"gzip", 来源： https://www.cnblogs.com/zhijiancanxue/p

Python学到什么程度才可以去找工作？掌握这4点足够了！

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大家在学习Python的时候，有人会问“Python要学到什么程度才能出去找工作”，对于在Python培训机构学习Python的同学来说这都不是问题，因为按照Python课程大纲来，一般都不会有什么问题，而对于自学Python来说，那就比较难掌握，冒然出去找工作非常容易受打击，从而失去学习Python的信心。接下来我们就来看看Python学到什么程度才算是真正学会Python可以去一展身手。一、确立目标、了解需求做什么事情都要先确定好目标，才不至于迷失方向。我们就是Python爬虫工程师为职位目标。在一些国内大型的招聘网上找到相关的职位要求：在这里还是提醒下，很多人学Python过程中会遇到各种烦恼问题，没有人解答容易放弃。为此小编建了个Python全栈免费答疑.裙：七衣衣九七七巴而五（数字的谐音）转换下可以找到了，不懂的问题有老司机解决里面还有最新Python实战教程免非下,，一起相互监督共同进步！接下来我们可以得出以下几点： 1、 python 不是唯一可以做爬虫的，很多语言都可以，尤其是 java,同时掌握它们和拥有相关开发经验是很重要的加分项 2、大部分的公司都要求爬虫技术有一定的深度和广度，深度就是类似反反爬、加密破解、验证登录等等技术；广度就是分布式、云计算等等，这都是加分项 3、爬虫，不是抓取到数据就完事了，如果有数据抽取、清洗、消重等方面经验

爬虫扒下 bilibili 视频信息

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B站算是对爬虫非常非常友好的网站啦！修改转载已取得腾讯云授权在以上两篇文章中我们已经在腾讯云服务器上搭建好了 Python 爬虫环境了，下一步就是在云服务器上爬上我们的爬虫，抓取我们想要的数据： [腾讯云的 1001 种玩法] 云服务器搭建 Python 环境 [腾讯云的 1001 种玩法] 云服务器搭建 Python 爬虫环境今天我们要抓去的目标网站是，国内最大的年轻人潮流文化娱乐社区：哔哩哔哩 - ( ゜- ゜)つロ干杯~ - bilibili B 站自建站以来已经收纳了大约六百多万的视频，那么今天我们就写一个爬虫去征服这六百多万条视频信息。我们想抓取的就是上面的播放次数、评论数量、硬币数量以及收藏数量，接着我们开始。 1 、先分析首先第一步这些数据在哪里？我们第一个想到的就是在网页源码里面，于是我们查看源码，搜索相关信息。遗憾的是我们会发现，信息并不在源码中；紧接着我们打开 chrome 开发者工具查看请求信息。 http://api.bilibili.com/archive_stat/stat?callback=jQuery172011470242640208683_1488515896642&aid=8904657&type=jsonp&_=1488515897422 我们可以对以上的 url 进行修剪，删除一些不是必须要的参数。我们先观察这个

Python，除了爬虫工程师，你还能有的方向

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Python语言有一个特点就是不特别强势，可是它能够使用都非常的多范畴，并且效率高的可怕，Python的使用范畴非常多，现在国内越来越多的人学习Python，从最开始遇到IP被封导致没法正常爬取的爬虫工作，我们可以使用来解决，到现在Python还有什么发展方向呢？ 1、Python web全栈工程师我们都知道，全栈工程师不管在哪个语言中都是人才中的人才，Java全栈工程师的薪资在30K左右，而Python web全栈工程师则会高出20K，所以若是你能力足够，首选就是Python web全栈工程师。 2、Python自动化测试只要是和自动化有关系的，Python这门语言都可以发挥出巨大的优势，目前做自动化测试的大部分工作者都需要学习Python帮助提高测试效率，作自动化测试的人都明白，会不会Python是两回事。 3、大数据我们现在是真正的大数据时代，而Python这门语言在大数据上比Java更加有效率，大数据虽然难学，但是Python可以更好地和大数据对接。 4、数据分析、爬虫做数据分析的现在也是需要学习Python的，Python可以更快的提升对数据抓取的精准程度和速度，这对于做数据分析的人来说再好不过了，若是你还在用表格的阶段，可以尝试提升一下自己了。 5、自动化运维根据了解，现在好像没有太多的运维工作者不需求Python，只要还有一点上进心的，想着未来今后的发展

scrapy爬虫框架之理解篇（个人理解）

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提问：为什么使用scrapy框架来写爬虫？在python爬虫中：requests + selenium 可以解决目前90%的爬虫需求，难道scrapy 是解决剩下的10%的吗？显然不是。scrapy框架是为了让我们的爬虫更强大、更高效。接下来我们一起学习一下它吧。 1.scrapy 的基础概念：　　scrapy 是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架，我们只需要实现少量代码，就能够快速的抓取到数据内容。Scrapy 使用了 Twisted ['twɪstɪd] (其主要对手是Tornado)异步网络框架来处理网络通讯，可以加快我们的下载速度，不用自己去实现异步框架，并且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。 http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/1.0/intro/overview.html 2. scrapy 的工作流程：　　　　之前我们所写爬虫的流程：　　那么 scrapy是如何帮助我们抓取数据的呢？ scrapy框架的工作流程：1.首先Spiders（爬虫）将需要发送请求的url(requests)经ScrapyEngine（引擎）交给Scheduler（调度器）。　　　　　　　　　　2.Scheduler（排序，入队）处理后，经ScrapyEngine

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