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基於python的網頁數據抓取

發布時間: 2022-11-29 19:33:04

python如何讀取網頁中的數據

用Beautiful Soup這類解析模塊:

  1. Beautiful Soup 是用Python寫的一個HTML/XML的解析器,它可以很好的處理不規范標記並生成剖析樹(parse tree);

  2. 它提供簡單又常用的導航(navigating),搜索以及修改剖析樹的操作;

  3. 用urllib或者urllib2(推薦)將頁面的html代碼下載後,用beautifulsoup解析該html;

  4. 然後用beautifulsoup的查找模塊或者正則匹配將你想獲得的內容找出來,就可以進行相關處理了,例如:


    html='<html><head><title>test</title></head><body><p>testbody</p></body></html>'
    soup=BeautifulSoup(html)
    soup.contents[0].name
    #u'html'
    soup.comtents[0].contents[0].name
    #u'head'
    head=soup.comtents[0].contents[0]
    head.parent.name
    #u'html'
    head.next
    #u'<title>test</title>

㈡ 如何用Python爬取數據

方法/步驟

  • 在做爬取數據之前,你需要下載安裝兩個東西,一個是urllib,另外一個是python-docx。

  • 7

    這個爬下來的是源代碼,如果還需要篩選的話需要自己去添加各種正則表達式。

㈢ python爬取大量數據(百萬級)

當用python爬取大量網頁獲取想要的數據時,最重要的問題是爬蟲中斷問題,python這種腳本語言,一中斷

進程就會退出,怎麼在中斷後繼續上次爬取的任務就至關重要了。這里就重點剖析這個中斷問題。

第一個問題: 簡單點的用動態代理池就能解決,在爬取大量數據的時候,為了速度不受影響,建議使用一些緩

存的中間件將有效的代理 ip 緩存起來,並定時更新。這里推薦 github 這個倉庫

https://github.com/jhao104/proxy_pool , 它會做ip有效性驗證並將 ip 放入 redis ,不過實現過於復雜

了,還用到了 db ,個人覺得最好自己修改一下。困難點的就是它會使用別的請求來進行判斷當前的ip是否

是爬蟲,當我們過於聚焦我們的爬蟲請求而忽略了其他的請求時,可能就會被伺服器判定為爬蟲,進而這個ip

會被列入黑名單,而且你換了ip一樣也會卡死在這里。這種方式呢,簡單點就用 selenium + chrome 一個一個

去爬,不過速度太慢了。還是自己去分析吧,也不會過復雜的。

第二個問題: 網路連接超時是大概率會遇到的問題,有可能是在爬取的時候本地網路波動,也有可能是爬

取的服務端對ip做了限制,在爬取到了一定量級的時候做一些延遲的操作,使得一些通用的 http 庫超時

urllib )。不過如果是服務端動的手腳一般延遲不會太高,我們只需要人為的設置一個高一點的

timeout 即可(30 秒),最好在爬取開始的時候就對我們要用的爬取庫進行一層封裝,通用起來才好改

動。

第三個問題: 在解析大量靜態頁面的時候,有些靜態頁面的解析規則不一樣,所以我們就必須得做好斷點

續爬的准備了( PS : 如果簡單的忽略錯誤可能會導致大量數據的丟失,這就不明智了)。那麼在調試的過

程中斷點續爬有個解決方案,就是生產者和消費者分離,生產者就是產生待爬 url 的爬蟲,消費者就是爬取

最終數據的爬蟲。最終解析數據就是消費者爬蟲了。他們通過消息中間件連接,生產者往消息中間件發送待

爬取的目標信息,消費者從裡面取就行了,還間接的實現了個分布式爬取功能。由於現在的消費中間件都有

ack 機制,一個消費者爬取鏈接失敗會導致消息消費失敗,進而分配給其他消費者消費。所以消息丟失的

概率極低。不過這里還有個 tips , 消費者的消費超時時間不能太長,會導致消息釋放不及時。還有要開啟

消息中間價的數據持久化功能,不然消息產生過多而消費不及時會撐爆機器內存。那樣就得不償失了。

第四個問題: 這種情況只能 try except catch 住了,不好解決,如果單獨分析的話會耗費點時間。但在

大部分數據 (99%) 都正常的情況下就這條不正常拋棄就行了。主要有了第三個問題的解決方案再出現這

種偶爾中斷的問就方便多了。

希望能幫到各位。

㈣ 如何用python抓取網頁資料庫

最簡單可以用urllib,python2.x和python3.x的用法不同,以python2.x為例:
import
urllib
html
=
urllib.open(url)
text
=
html.read()
復雜些可以用requests庫,支持各種請求類型,支持cookies,header等
再復雜些的可以用selenium,支持抓取javascript產生的文本

㈤ 如何用python抓取網頁上的數據

使用內置的包來抓取,就是在模仿瀏覽器訪問頁面,再把頁面的數據給解析出來,也可以看做是一次請求。

㈥ 如何用python抓取網頁資料庫

最簡單可以用urllib,python2.x和python3.x的用法不同,以python2.x為例:

import urllib
html = urllib.open(url)
text = html.read()
復雜些可以用requests庫,支持各種請求類型,支持cookies,header等
再復雜些的可以用selenium,支持抓取javascript產生的文本

㈦ 如何用python抓取網頁數據

用 requests 庫構造請求;
用 pyquery 庫解析網頁;
sqlalchemy 存儲數據。

有這3個庫,基本上的網頁都可以抓取了。

也可以用scrapy,但是太復雜,一個的學習成本大於前三個之和

㈧ 如何用Python爬蟲抓取網頁內容

首先,你要安裝requests和BeautifulSoup4,然後執行如下代碼.

importrequests
frombs4importBeautifulSoup

iurl='http://news.sina.com.cn/c/nd/2017-08-03/doc-ifyitapp0128744.shtml'

res=requests.get(iurl)

res.encoding='utf-8'

#print(len(res.text))

soup=BeautifulSoup(res.text,'html.parser')

#標題
H1=soup.select('#artibodyTitle')[0].text

#來源
time_source=soup.select('.time-source')[0].text


#來源
origin=soup.select('#artibodyp')[0].text.strip()

#原標題
oriTitle=soup.select('#artibodyp')[1].text.strip()

#內容
raw_content=soup.select('#artibodyp')[2:19]
content=[]
forparagraphinraw_content:
content.append(paragraph.text.strip())
'@'.join(content)
#責任編輯
ae=soup.select('.article-editor')[0].text

這樣就可以了

㈨ 如何用python從網頁上抓取數據

用Beautiful Soup這類解析模塊: Beautiful Soup 是用Python寫的一個HTML/XML的解析器,它可以很好的處理不規范標記並生成剖析樹(parse tree); 它提供簡單又常用的導航(navigating),搜索以及修改剖析樹的操作

㈩ Python怎樣抓取當前頁面HTML內容

Python用做數據處理還是相當不錯的,如果你想要做爬蟲,Python是很好的選擇,它有很多已經寫好的類包,只要調用,即可完成很多復雜的功能,此文中所有的功能都是基於BeautifulSoup這個包。
1 Pyhton獲取網頁的內容(也就是源代碼)
page = urllib2.urlopen(url)
contents = page.read()
#獲得了整個網頁的內容也就是源代碼 print(contents)
url代表網址,contents代表網址所對應的源代碼,urllib2是需要用到的包,以上三句代碼就能獲得網頁的整個源代碼
2 獲取網頁中想要的內容(先要獲得網頁源代碼,再分析網頁源代碼,找所對應的標簽,然後提取出標簽中的內容)

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