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python爬虫是干嘛的

爬虫技术是一种自动化程序。

爬虫就是一种可以从网页上抓取数据信息并保存的自动化程序,它的原理就是模拟浏览器发送网络请求,接受请求响应,然后按照一定的规则自动抓取互联网数据。

搜索引擎通过这些爬虫从一个网站爬到另一个网站,跟踪网页中的链接,访问更多的网页,这个过程称为爬行,这些新的网址会被存入数据库等待搜索。简而言之,爬虫就是通过不间断地访问互联网,然后从中获取你指定的信息并返回给你。而我们的互联网上,随时都有无数的爬虫在爬取数据,并返回给使用者。

爬虫技术的功能

1、获取网页

获取网页可以简单理解为向网页的服务器发送网络请求,然后服务器返回给我们网页的源代码,其中通信的底层原理较为复杂,而Python给我们封装好了urllib库和requests库等,这些库可以让我们非常简单的发送各种形式的请求。

2、提取信息

获取到的网页源码内包含了很多信息,想要进提取到我们需要的信息,则需要对源码还要做进一步筛选。可以选用python中的re库即通过正则匹配的形式去提取信息,也可以采用BeautifulSoup库(bs4)等解析源代码,除了有自动编码的优势之外,bs4库还可以结构化输出源代码信息,更易于理解与使用。

3、保存数据

提取到我们需要的有用信息后,需要在Python中把它们保存下来。可以使用通过内置函数open保存为文本数据,也可以用第三方库保存为其它形式的数据,例如可以通过pandas库保存为常见的xlsx数据,如果有图片等非结构化数据还可以通过pymongo库保存至非结构化数据库中。

python爬虫项目实战:爬取用户的所有信息,如性别、年龄等

python爬虫项目实战:

爬取糗事百科用户的所有信息,包括用户名、性别、年龄、内容等等。

10个步骤实现项目功能,下面开始实例讲解:

1.导入模块

import re

import urllib.request

from bs4 import BeautifulSoup

2.添加头文件,防止爬取过程被拒绝链接

def qiuShi(url,page):

################### 模拟成高仿度浏览器的行为 ##############

heads ={

'Connection':'keep-alive',

'Accept-Language':'zh-CN,zh;q=0.9',

'Accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;

q=0.9,image/webp,image/apng, / ;q=0.8',

'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36

(KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36',

}

headall = []

for key,value in heads.items():

items = (key,value)

headall.append(items)

opener = urllib.request.build_opener()

opener.addheaders = headall

urllib.request.install_opener(opener)

data = opener.open(url).read().decode()

################## end ########################################

3.创建soup解析器对象

soup = BeautifulSoup(data,'lxml')

x = 0

4.开始使用BeautifulSoup4解析器提取用户名信息

############### 获取用户名 ########################

name = []

unames = soup.find_all('h2')

for uname in unames:

name.append(uname.get_text())

#################end#############################

5.提取发表的内容信息

############## 发表的内容 #########################

cont = []

data4 = soup.find_all('div',class_='content')

data4 = str(data4)

soup3 = BeautifulSoup(data4,'lxml')

contents = soup3.find_all('span')

for content in contents:

cont.append(content.get_text())

##############end####################################

6.提取搞笑指数

#################搞笑指数##########################

happy = []

data2 = soup.find_all('span',class_="stats-vote")

data2 = str(data2) # 将列表转换成字符串形式才可以使用

soup1 = BeautifulSoup(data2,'lxml')

happynumbers = soup1.find_all('i',class_="number")

for happynumber in happynumbers:

happy.append(happynumber.get_text())

##################end#############################

7.提取评论数

############## 评论数 ############################

comm = []

data3 = soup.find_all('a',class_='qiushi_comments')

data3 = str(data3)

soup2 = BeautifulSoup(data3,'lxml')

comments = soup2.find_all('i',class_="number")

for comment in comments:

comm.append(comment.get_text())

############end#####################################

8.使用正则表达式提取性别和年龄

######## 获取性别和年龄 ##########################

pattern1 = 'div class="articleGender (w ?)Icon"(d ?)/div'

sexages = re.compile(pattern1).findall(data)

9.设置用户所有信息输出的格局设置

################## 批量输出用户的所以个人信息 #################

print()

for sexage in sexages:

sa = sexage

print(' ' 17, '= = 第', page, '页-第', str(x+1) + '个用户 = = ',' ' 17)

print('【用户名】:',name[x],end='')

print('【性别】:',sa[0],' 【年龄】:',sa[1])

print('【内容】:',cont[x])

print('【搞笑指数】:',happy[x],' 【评论数】:',comm[x])

print(' ' 25,' 三八分割线 ',' ' 25)

x += 1

###################end##########################

10.设置循环遍历爬取13页的用户信息

for i in range(1,14):

url = ' '+str(i)+'/'

qiuShi(url,i)

运行结果,部分截图:

Python爬虫基本知识:什么是爬虫

世界上80%的爬虫是基于Python开发的,学好爬虫技能,可为后续的大数据分析、挖掘、机器学习等提供重要的数据源。

什么是爬虫?

网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,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。

其实通俗的讲就是通过程序去获取web页面上自己想要的数据,也就是自动抓取数据

爬虫可以做什么?

你可以用爬虫爬图片,爬取视频等等你想要爬取的数据,只要你能通过浏览器访问的数据都可以通过爬虫获取。

如何用Python做爬虫?

在我们日常上网浏览网页的时候,经常会看到一些好看的图片,我们就希望把这些图片保存下载,或者用户用来做桌面壁纸,或者用来做设计的素材。

我们最常规的做法就是通过鼠标右键,选择另存为。但有些图片鼠标右键的时候并没有另存为选项,还有办法就通过就是通过截图工具截取下来,但这样就降低图片的清晰度。好吧其实你很厉害的,右键查看页面源代码。

我们可以通过python 来实现这样一个简单的爬虫功能,把我们想要的代码爬取到本地。下面就看看如何使用python来实现这样一个功能。

具体步骤

获取整个页面数据首先我们可以先获取要下载图片的整个页面信息。

getjpg.py

#coding=utf-8import urllibdef getHtml(url):

page = urllib.urlopen(url)

html = page.read()    return html

html = getHtml("")print html

Urllib 模块提供了读取web页面数据的接口,我们可以像读取本地文件一样读取www和ftp上的数据。首先,我们定义了一个getHtml()函数:

urllib.urlopen()方法用于打开一个URL地址。

read()方法用于读取URL上的数据,向getHtml()函数传递一个网址,并把整个页面下载下来。执行程序就会把整个网页打印输出。

2.筛选页面中想要的数据

Python 提供了非常强大的正则表达式,我们需要先要了解一点python 正则表达式的知识才行。

假如我们百度贴吧找到了几张漂亮的壁纸,通过到前段查看工具。找到了图片的地址,如:src=””pic_ext=”jpeg”

修改代码如下:

import reimport urllibdef getHtml(url):

page = urllib.urlopen(url)

html = page.read()    return htmldef getImg(html):

reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'

imgre = re.compile(reg)

imglist = re.findall(imgre,html)    return imglist      

html = getHtml("")print getImg(html)

我们又创建了getImg()函数,用于在获取的整个页面中筛选需要的图片连接。re模块主要包含了正则表达式:

re.compile() 可以把正则表达式编译成一个正则表达式对象.

re.findall() 方法读取html 中包含 imgre(正则表达式)的数据。

运行脚本将得到整个页面中包含图片的URL地址。

3.将页面筛选的数据保存到本地

把筛选的图片地址通过for循环遍历并保存到本地,代码如下:

#coding=utf-8import urllibimport redef getHtml(url):

page = urllib.urlopen(url)

html = page.read()    return htmldef getImg(html):

reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'

imgre = re.compile(reg)

imglist = re.findall(imgre,html)

x = 0    for imgurl in imglist:

urllib.urlretrieve(imgurl,'%s.jpg' % x)

x+=1html = getHtml("")print getImg(html)

这里的核心是用到了urllib.urlretrieve()方法,直接将远程数据下载到本地。

通过一个for循环对获取的图片连接进行遍历,为了使图片的文件名看上去更规范,对其进行重命名,命名规则通过x变量加1。保存的位置默认为程序的存放目录。

程序运行完成,将在目录下看到下载到本地的文件。

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