beautifulsoup

前言 最近在做监控相关的配套设施，发现很多脚本都是基于Python的。很早之前就听说其大名，人生苦短，我学Python，这并非一句戏言。随着人工智能、机器学习、深度学习的崛起，目前市面上大部分的人工智能的代码 大多使用Python 来编写。所以人工智能时代，是时候学点Python了。 进军指南 对于没有任何语言开发经验的同学，建议从头系统的学起，无论是书、视频还是文字教程都可以。 另外注意：不管你是为了Python就业还是兴趣爱好，记住：项目开发经验永远是核心，如果你缺新项目练习或者没有python精讲教程，可以去小编的Python交流.裙 ：七衣衣九七七巴而五（数字的谐音）转换下可以找到了，里面很多新教程项目，还可以跟老司机交流讨教！ 如果是有其他语言开发经验的同学，建议从一个案例入手，比如爬取某个网站的套图。 因为语言都是想通的，语法之类的只要你要语感，代码基本能读个八九不离十。 所以不建议有经验的开发者从头学起，无论是视频还是书，对于开始学一门语言来说都是太浪费时间了。 当然，等你深入进去以后，还是要系统的去学习，这是后话。 软件工具 Python3 这里选择的是最新版 Python 3.7.1 安装教程推荐： http://www. runoob.com/python3/pyth on3-install.html Win下载地址： https://www. python

目录 架构介绍 安装创建和启动 配置文件目录介绍 爬取数据，并解析 数据持久化 保存到文件 保存到redis 动作链，控制滑动的验证码 架构介绍 Scrapy一个开源和协作的框架，其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的，使用它可以以快速、简单、可扩展的方式从网站中提取所需的数据。但目前Scrapy的用途十分广泛，可用于如数据挖掘、监测和自动化测试等领域，也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。 ​ Scrapy 是基于twisted框架开发而来，twisted是一个流行的事件驱动的python网络框架。因此Scrapy使用了一种非阻塞（又名异步）的代码来实现并发。整体架构大致如下 IO多路复用 # 引擎(EGINE)（大总管） 引擎负责控制系统所有组件之间的数据流，并在某些动作发生时触发事件。有关详细信息，请参见上面的数据流部分。 # 调度器(SCHEDULER) 用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL的优先级队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址 # 下载器(DOWLOADER) 用于下载网页内容, 并将网页内容返回给EGINE，下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的 # 爬虫

一、简介 Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间.（摘自文档） 官方中文文档地址： https://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/v4.4.0/ 二、安装 打开命令行直接执行如下安装命令（要先安装好python）。 pip 是一个Python 包管理工具，提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能，一般默认安装python都附带了这个工具，如果没有请先安装此工具 pip install beautifulsoup4 安装完成后在命令行输入python命令进入python执行环境，执行如下代码（表示引入beautifulsoup4库，注意这里大小写） from bs4 import BeautifulSoup 回车后若无报错则表示安装成功 三、使用案例 现在我们使用BeautifulSoup从网页源代码中解析出所有博主的姓名和博客地址，并保存为json文件。代码如下 # -*- coding: utf-8 -*- from bs4 import BeautifulSoup import re path=r'C:\Users\syc\Desktop

问题： I'm having problems dealing with unicode characters from text fetched from different web pages (on different sites). 我在处理从不同网页（在不同站点上）获取的文本中的unicode字符时遇到问题。 I am using BeautifulSoup. 我正在使用BeautifulSoup。 The problem is that the error is not always reproducible; 问题是错误并非总是可重现的。 it sometimes works with some pages, and sometimes, it barfs by throwing a UnicodeEncodeError . 它有时可以在某些页面上使用，有时它会通过抛出 UnicodeEncodeError 来阻止。 I have tried just about everything I can think of, and yet I have not found anything that works consistently without throwing some kind of Unicode-related error.

文章目录 一、前言 二、需求： 三、IP代理池设计 3.1 意义 3.2 IP代理科普 3.3 技术路线 3.4 设计思路 3.5 实战过程中遇到的问题 四、快代理高匿IP爬取清洗实战： 一、前言 2020-04-04日爬虫练习 每日一个爬虫小练习，学习爬虫的记得关注哦！ 学习编程就像学习骑自行车一样，对新手来说最重要的是持之以恒的练习。 在《汲取地下水》这一章节中看见的一句话：“别担心自己的才华或能力不足。持之以恒地练习，才华便会有所增长”，现在想来，真是如此。 二、需求： 分页爬取快代理国内免费高匿IP，并对IP进行清洗验证，将可用的IP储存到本地 三、IP代理池设计 3.1 意义 学习爬虫，离不开高频访问（请求），现在很多网站为了抵御爬虫，设置防爬措施，对频繁访问的IP要求重新登录，或者或跳转至一个带有滑块验证的页面，要求用户登录或拖动滑块。目前对于反爬措施中IP限制，使用动态IP代理访问还是可行的。 3.2 IP代理科普 IP代理有透明代理、匿名代理、混淆代理和高匿代理。这四种代理，主要是代理服务器端的配置不同，导致其向目标地址发送请求时，REMOTE_ADDR、HTTP_VIA、HTTP_X_FORWARDED_FOR三个变量不同。 一：透明代理（Transparent Proxy） REMOTE_ADDR=Proxy IP HTTP_VIA=Proxy IP HTTP