beautifulsoup

网路爬虫，一般爬取的东西无非也就四种：文字、图片、音乐、视频。 这是明面上，能想到的东西，除了这些还有一些危险的操作，容易被请喝茶的，就不讨论了。 咱们循序渐进，先谈谈如何下载文字内容。 诡秘之主 说到下载文字内容，第一个想到的就是下载小说了。 在曾经的以《一念永恒》小说为例进行讲解的 CSDN 文章中，有网友留言道： 那么，今天我就再安利一本小说《诡秘之主》。 起点中文网，它的月票 基本是月月第一。 这篇文章其实是在教大家如何白嫖，不过有能力支持正版的朋友，还是可以去起点中文网，支持一下作者的，毕竟 创作不易。 准备工作 话不多说，直接进入我们今天的正题，网络小说下载。 1、背景介绍 小说网站，“新笔趣阁”： https://www.xsbiquge.com/ 盗版小说网站有很多，曾经爬过“笔趣看”，这回咱换一家，爬“新笔趣阁”，雨露均沾嘛！ “新笔趣阁”只支持在线浏览，不支持小说打包下载。本次实战就教大家如何“优雅”的下载一篇名为《诡秘之主》的网络小说。 2、爬虫步骤 要想把大象装冰箱，总共分几步？ 要想爬取数据，总共分几步？ 爬虫其实很简单，可以大致分为三个步骤： 发起请求：我们需要先明确如何发起 HTTP 请求，获取到数据。 解析数据：获取到的数据乱七八糟的，我们需要提取出我们想要的数据。 保存数据：将我们想要的数据，保存下载。 发起请求，我们就用 requests 就行

我们接着关于爬虫平台的架构设计实现和框架的选型(一)继续来讲爬虫框架的架构实现和框架的选型。 前面介绍了 scrapy的基本操作，下面介绍下 scrapy爬虫的内部实现架构如下图 1 、 Spiders(爬虫 ):它负责处理所有 Responses,从中分析提取数据，获取 Item字段需要的数据，并将需要跟进的 URL提交给引擎，再次进入 Scheduler(调度器 ) 2 、 Engine(引擎 )：负责 Spider、 ItemPipeline、 Downloader、 Scheduler中间的通讯，信号、数据传递等。 3 、 Scheduler(调度器 )：它负责接受引擎发送过来的 Request请求，并按照一定的方式进行整理排列，入队，当引擎需要时，交还给引擎。 4 、 Downloader(下载器 )：负责下载 Scrapy Engine(引擎 )发送的所有 Requests请求，并将其获取到的 Responses交还给 Scrapy Engine(引擎 )，由引擎交给 Spider来处理 5 、 ItemPipeline(管道 ):它负责处理 Spider中获取到的 Item，并进行进行后期处理（详细分析、过滤、存储等）的地方 . 6 、 Downloader Middlewares（下载中间件）：你可以当作是一个可以自定义扩展下载功能的组件。 7 、 Spider

人生苦短，我用 Python 前文传送门： 小白学 Python 爬虫（1）：开篇 小白学 Python 爬虫（2）：前置准备（一）基本类库的安装 小白学 Python 爬虫（3）：前置准备（二）Linux基础入门 小白学 Python 爬虫（4）：前置准备（三）Docker基础入门 小白学 Python 爬虫（5）：前置准备（四）数据库基础 小白学 Python 爬虫（6）：前置准备（五）爬虫框架的安装 小白学 Python 爬虫（7）：HTTP 基础 小白学 Python 爬虫（8）：网页基础 小白学 Python 爬虫（9）：爬虫基础 小白学 Python 爬虫（10）：Session 和 Cookies 小白学 Python 爬虫（11）：urllib 基础使用（一） 小白学 Python 爬虫（12）：urllib 基础使用（二） 小白学 Python 爬虫（13）：urllib 基础使用（三） 小白学 Python 爬虫（14）：urllib 基础使用（四） 小白学 Python 爬虫（15）：urllib 基础使用（五） 小白学 Python 爬虫（16）：urllib 实战之爬取妹子图 小白学 Python 爬虫（17）：Requests 基础使用 小白学 Python 爬虫（18）：Requests 进阶操作 小白学 Python 爬虫（19）：Xpath 基操

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上一篇博客用词袋模型，包括词频矩阵、Tf-Idf矩阵、LSA和n-gram构造文本特征，做了Kaggle上的电影评论情感分类题。 这篇博客还是关于文本特征工程的，用词嵌入的方法来构造文本特征，也就是用word2vec、glove和fasttext词向量进行文本表示，训练随机森林分类器。 一、训练word2vec和fasttext词向量 Kaggle情感分析题给出了三个数据集，一个是带标签的训练集，共25000条评论，一个是测试集，无标签的，用来做预测并提交结果，这两个数据集是上一篇文章里我们用过的。 此外还有一个无标签的数据集，有50000条评论，不用太可惜了。我们可以想到，用无标签的数据可以训练word2vec词向量，进行词嵌入。与词袋模型相比，word2vec词向量能解决文本表示维度过高的问题，并且把单词之间的位置信息考虑进去了。或许，用word2vec词向量进行文本表示，能取得更好的预测结果。 另外，我们也可以训练fasttext词向量。fasttext这个模型就是为了文本分类而造出来的，词向量是其副产品，它的结构和word2vec的CBOW模型的结构类似，但是输入是整篇文本而不是上下文信息，而且用字符级别的n-gram来得到单词的词向量表示，捕捉有相同后缀的词的语义关联。 gensim中集成了训练word2vec词向量和fasttext词向量的包，用法非常类似

Webdriver是一个自动化测试软件，也是处理Ajax渲染之一的爬虫工具。 本文以一个实际案例(今日头条的阳光宽频(365yg.com))来了解它有什么作用，它能做什么。相关的爬取思路也可应用在其他相类似的网站。 分析思路 第1步: 首先进入https://365yg.com确定爬取的目标，本例爬取 视频的下载链接 、 视频标题 和 作者 第2步: 单击鼠标右键选择 检查 或按 键盘F12 调出谷歌浏览器抓包工具进行分析 多次查看不同的视频内容发现它们的 视频超链接 、 视频标题 和 作者 的网页结构完全一样，没有反爬点，无需其他的处理 第3步: 单击鼠标右键选择查看网页源代码查看 是否被Ajax渲染 3.1 从搜索结果上看该网页很有可能已被Ajax渲染 ，但是仔细看发现下面这个区域有些关键字与我们需要的内容很相似，而且相关内容带有\u****等字样，有可能是将返回的中文转化为Unicode！！ 3.2复制部分内容进行验证后发现尽管标题的内容与我们查找的标题不一样，但可确定的是 首页没有被Ajax渲染，请求返回的视频标题、作者等信息会动态改变 。 第4步: 截止目前已解决爬取视频标题和作者、接下来着手视频的下载链接，接下来主要重复上面第1、第2、第3步 在浏览器中复制第2步获取到的a标签的链接并进入，使用与第2步相同的方式调取谷歌浏览器抓包工具进行分析

为什么要爬天气呢?1.可以练练手2.利用itchat库实现自动回复功能后，把查天气的功能集成起来，实现微信自助查天气功能! 首先，还是相似的套路，我们看看能不能在官网上直接抓包(XHR)来获取一个通用API。然后直接用API查询就OK?在百度搜关键词【天气】或者【南京天气】会跳出对应的网页: http://www.weather.com.cn/weather/101190101.shtml.点进去，可以看到相应城市下一周的天气情况： 再换一个城市上海，我们发现，浏览器地址变为： http://www.weather.com.cn/weather/101020100.shtml。原来101020100这串数字对应着相应城市的代码。我们来分析下页面上XHR请求，看看有没有直接抓包的可能 ? 经过谷歌浏览器——检查-Networt-XHR-刷新，发现并没有XHR请求，看来我们需要的天气内容和城市代码，可能是包含在页面中经过JS和服务器处理后呈现的.....好吧，尝试失败! 再看一下JS请求，发现太多了，无力去逐一查看!所幸网上有人早已记录下了所有城市对应的城市代码。我把拷贝了一下，存到了本地mysql，数据在百度云上，需要的可以自行下载下，执行SQL即可直接把SQL表和数据一并建好。 https://pan.baidu.com/s/1kXaN2Aj 密码是：8y6n。 好了

我的是mac， linux用yam安装，windows直接下载配置环境变量 安装前brew参考： https://my.oschina.net/u/3730149/blog/3073786 https://my.oschina.net/u/3730149/blog/3096292 mac安装 brew install python3 安装完记得查看安装的pip、python3位置 如果windows需要手动配置环境变量 python3测试 python3 print("Hello, World!") 安装一个库 pip3 install requests requests库测试 python3 import requests r = requests.get("http://www.baidu.com", timeout=30) r.status_code r.encoding='utf-8' r.text BeautifulSoup安装 pip3 install beautifulsoup4 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3730149/blog/3274800

一、【基本专业术语】 网络爬虫（英语：web crawler），也叫网络蜘蛛（spider），是一种用来自动浏览万维网的网络机器人。其目的一般为编纂网络索引。 网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。 网络爬虫可以将自己所访问的页面保存下来，以便搜索引擎事后生成索引供用户搜索。 【一般有两个步骤】：1.获取网页内容 2.对获得的网页内容进行处理 准备 Linux开发环境，python3.61安装方法请参考百度 安装一些必要的第三方库 其中requiests可以用来爬取网页内容，beautifulsoup4用来将爬取的网页内容分析处理 pip3 install requiests pip3 install beautifulsoup4 二、【爬起】 使用request库中的get方法，请求url的网页内容 三、【编写代码】 [root@localhost demo]# touch demo.py [root@localhost demo]# vim demo.py #web爬虫学习 – 分析 #输入：url #处理：request库函数获取页面信息，并将网页内容转换成为人能看懂的编码格式 #输出：爬取到的内容 import