网页抓取

机器学习首先面临的一个问题就是准备数据，数据的来源大概有这么几种：公司积累数据，购买，交换，政府机构及企业公开的数据，通过爬虫从网上抓取。本篇介绍怎么写一个爬虫从网上抓取公开的数据。 很多语言都可以写爬虫，但是不同语言的难易程度不同，Python作为一种解释型的胶水语言，上手简单、入门容易，标准库齐全，还有丰富的各种开源库，语言本身提供了很多提高开发效率的语法糖，开发效率高，总之“ 人生苦短，快用Python ”(Life is short, you need Python!)。在Web网站开发，科学计算，数据挖掘/分析，人工智能等很多领域广泛使用。 开发环境配置，Python3.5.2，Scrapy1.2.1，使用pip安装scrapy，命令：pip3 install Scrapy，此命令在Mac下会自动安装Scrapy的依赖包，安装过程中如果出现网络超时，多试几次。 创建工程 首先创建一个 Scrapy 工程，工程名为： kiwi ，命令： scrapy startproject kiwi ，将创建一些文件夹和文件模板。 定义数据结构 settings.py是一些设置信息，items.py用来保存解析出来的数据，在此文件里定义一些数据结构，示例代码： 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 3 # Define here the models for your

现在网上有很多python2写的爬虫抓取网页图片的实例，但不适用新手（新手都使用python3环境，不兼容python2）， 所以我用Python3的语法写了一个简单抓取网页图片的实例，希望能够帮助到大家，并希望大家批评指正。 import urllib.request import re import os import urllib #根据给定的网址来获取网页详细信息，得到的html就是网页的源代码 def getHtml(url): page = urllib.request.urlopen(url) html = page.read() return html.decode('UTF-8') def getImg(html): reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext' imgre = re.compile(reg) imglist = imgre.findall(html)#表示在整个网页中过滤出所有图片的地址，放在imglist中 x = 0 path = 'D:\\test' # 将图片保存到D:\\test文件夹中，如果没有test文件夹则创建 if not os.path.isdir(path): os.makedirs(path) paths = path+'\\' #保存在test路径下 for imgurl in imglist:

###1. 下载Python3.5.1安装包 1.1 进入python官网，点击menu->downloads，网址： Download Python 1.2 根据系统选择32位还是64位，这里下载的可执行exe为64位安装包 ###2. 安装Python3.5 2.1 双击打开安装包，选择自定义路径(注意安装路径中尽量不要含有有中文或者空格)，然后选中Add Python 3.5 to PATH(将Python安装路径添加到系统变量Path中，这样做以后在任意目录下都可以执行pyhton命令了) 2.2 默认全选，Next 2.3 修改安装路径，勾选加上Install for all user为所有用户安装和Precompile standard library 预编译标准库，然后点击Install 2.4 等待安装完成 2.5 验证，使用快捷键win + R 或 右键开始选择运行，输入cmd回车，打开命令提示符窗口，然后输入python->回车，若出现python版本信息则软件安装完成 ###3. 简单实践，敲一个简单小爬虫程序 3.1 安装lxml库，由于直接使用pip lxml 对于3.0x以上的版本来说经常会出现版本不适应而失败，所以这里介绍直接使用whl文件安装 3.1.1 下载对应python3.5版本的lxml库，下载网址： http://www.lfd.uci

遇到的需求 前段时间需要快速做个静态展示页面，要求是响应式和较美观。由于时间较短，自己动手写的话也有点麻烦，所以就打算上网找现成的。 中途找到了几个页面发现不错，然后就开始思考怎么把页面给下载下来。\ 小编整理一套Python资料和PDF，有需要Python学习资料可以加学习群：631441315 ，反正闲着也是闲着呢，不如学点东西啦~~ 由于之前还没有了解过爬虫，自然也就没有想到可以用爬虫来抓取网页内容。所以我采取的办法是： 打开chrome的控制台，进入Application选项 找到Frames选项，找到html文件，再右键Save As... 手动创建本地的js/css/images目录 依次打开Frames选项下的Images/Scripts/Stylesheets，一个文件就要右键Save As... 这个办法是我当时能想到的最好办法了。不过这种人为的办法有以下缺点： 手工操作，麻烦费时 一不小心就忘记保存哪个文件 难以处理路径之间的关系，比如一张图片a.jpg, 它在html中的引用方式是images/banner/a.jpg，这样我们以后还要手动去解决路径依赖关系 然后刚好前段时间接触了一点python，想到可以写个python爬虫来帮我自动抓取静态网站。于是就马上动手，参考相关资料等等。 下面跟大家详细分享一下写爬虫抓取静态网站的全过程。 前置知识储备

前一两年抓过某工商信息网站，几三周时间大约抓了过千万多万张页面。那时由于公司没啥经费，报销又拖得很久，不想花钱在很多机器和带宽上，所以当时花了较多精力研究如何让一台爬虫机器达到抓取极限。 Python爬虫这两年貌似成为了一项必备技能，无论是搞技术的，做产品的，数据分析的，金融的，初创公司做冷启动的，都想去抓点数据回来玩玩。这里面绝大多数一共都只抓几万或几十万条数据，这个数量级其实大可不必写爬虫，使用 chrome 插件web scraper或者让selenium驱动 chrome 就好了，会为你节省很多分析网页结构或研究如何登陆的时间。 本篇只关注如何让爬虫的抓取性能最大化上，没有使用scrapy等爬虫框架，就是多线程+Python requests库搞定。 对一个网站定向抓取几十万张页面一般只用解决访问频率限制问题就好了。对机器内存，硬盘空间，URL去重，网络性能，抓取间隙时间调优一般都不会在意。 如果要设计一个单台每天抓取上百万张网页，共有一亿张页面的网站时 ，访问频率限制问题就不是最棘手的问题了，上述每一项都要很好解决才行。硬盘存储，内存，网络性能等问题我们一项项来拆解。 一、优化硬盘存储 所以千万级网页的抓取是需要先设计的，先来做一个计算题。共要抓取一亿张页面，一般一张网页的大小是400KB左右， 一亿张网页就是1亿X200KB=36TB 。这么大的存储需求

前一两年抓过某工商信息网站，几三周时间大约抓了过千万多万张页面。那时由于公司没啥经费，报销又拖得很久，不想花钱在很多机器和带宽上，所以当时花了较多精力研究如何让一台爬虫机器达到抓取极限。 本篇偏爬虫技术细节，先周知。 爬虫这两年貌似成为了一项必备技能，无论是搞技术的，做产品的，数据分析的，金融的，初创公司做冷启动的，都想去抓点数据回来玩玩。这里面绝大多数一共都只抓几万或几十万条数据，这个数量级其实大可不必写爬虫，使用 chrome 插件 web scraper 或者让 selenium 驱动 chrome 就好了，会为你节省很多分析网页结构或研究如何登陆的时间。 本篇只关注如何让爬虫的抓取性能最大化上，没有使用scrapy等爬虫框架，就是多线程+Python requests库搞定。 对一个网站定向抓取几十万张页面一般只用解决访问频率限制问题就好了。对机器内存，硬盘空间，URL去重，网络性能，抓取间隙时间调优一般都不会在意。 如果要设计一个单台每天抓取上百万张网页，共有一亿张页面的网站时 ，访问频率限制问题就不是最棘手的问题了，上述每一项都要很好解决才行。硬盘存储，内存，网络性能等问题我们一项项来拆解。 优化硬盘存储 所以千万级网页的抓取是需要先设计的，先来做一个计算题。共要抓取一亿张页面，一般一张网页的大小是400KB左右， 一亿张网页就是1亿X200KB=36TB

1、爬取 　　搜索引擎蜘蛛（spider）通过链接访问网页，然后把抓取网页的内容存取到数据库中。 2、预处理 　　搜索引擎对抓取到的网页进行，索引，分词，内容处理，链接关系计算等处理。 3、排名 　　最后根据用户搜索的关键词，调用索引库的内容，计算相关性，生成相关页。 来源： https://www.cnblogs.com/wbly2019/p/11416114.html

现在网上有很多python2写的爬虫抓取网页图片的实例，但不适用新手（新手都使用python3环境，不兼容python2）， 所以我用Python3的语法写了一个简单抓取网页图片的实例，希望能够帮助到大家，并希望大家批评指正。 import urllib.request import re import os import urllib #根据给定的网址来获取网页详细信息，得到的html就是网页的源代码 def getHtml(url): page = urllib.request.urlopen(url) html = page.read() return html.decode('UTF-8') def getImg(html): reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext' imgre = re.compile(reg) imglist = imgre.findall(html)#表示在整个网页中过滤出所有图片的地址，放在imglist中 x = 0 path = 'D:\\test' # 将图片保存到D:\\test文件夹中，如果没有test文件夹则创建 if not os.path.isdir(path): os.makedirs(path) paths = path+'\\' #保存在test路径下 for imgurl in imglist:

随着BIG DATA大数据概念逐渐升温，如何搭建一个能够采集海量数据的架构体系摆在大家眼前。如何能够做到所见即所得的无阻拦式采集、如何快速把不规则页面结构化并存储、如何满足越来越多的数据采集还要在有限时间内采集。这篇文章结合我们自身项目经验谈一下。 我们来看一下作为人是怎么获取网页数据的呢？ 1、打开浏览器，输入网址url访问页面内容。 2、复制页面内容的标题、作者、内容。 3、存储到文本文件或者excel。 从技术角度来说整个过程主要为 网络访问、扣取结构化数据、存储。我们看一下用java程序如何来实现这一过程。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 import java.io.IOException ; import org.apache.commons.httpclient.HttpClient ; import org.apache.commons.httpclient.HttpException ; import org.apache.commons.httpclient.HttpStatus ; import org.apache.commons.httpclient.methods.GetMethod ; import org

现在，在不少应用场合中都希望做到数据抓取，特别是基于网页部分的抓取。其实网页抓取的过程实际上是通过编程的方法，去抓取不同网站网页后，再进行分析筛选的过程。比如，有的比较购物网站，会同时去抓取不同购物网站的数据并将其保存在数据库中。一般，这些网页的抓取都需要对抓取回来的HTML进行解析。 .NET提供了很多类去访问并获得远程网页的数据，比如WebClient类和HttpWebRequest类。这些类对于利用HTTP去访问远端的网页并且下载下来是很有用的，但在对于所下载下来的HTML的解析能力方面，则显得功能很弱了，以往，开发者不得不用很简陋的方法，比如使用String.IndexOf,String.Substring或使用正则表达式去解析。 另外一种解析HTML的方法是使用开源的工具包HTML Agility Pack(http://htmlagilitypack.codeplex.com/),它的设计目标是尽可能简化对HTML文档的读和写。这个包本身是利用了DOM文档对象模型去解析HTML的。仅需要几行代码，开发者就可以利用DOM 去访问文档中的头部一直到它的孩子结点。HTML Agility包也能通过XPATH去访问DOM中的指定结点，同时，它也包含了一个类可以用来下载远程网站上的网页，这意味者开发者可以利用它，同时下载并且解析HTML网页了，十分方便。