python定時爬蟲

⑴ python爬蟲一般都爬什麼信息

python爬蟲一般都爬什麼信息？
一般說爬蟲的時候，大部分程序員潛意識里都會聯想為Python爬蟲，為什麼會這樣，我覺得有兩個原因：
1.Python生態極其豐富，諸如Request、Beautiful Soup、Scrapy、PySpider等第三方庫實在強大
2.Python語法簡潔易上手，分分鍾就能寫出一個爬蟲（有人吐槽Python慢，但是爬蟲的瓶頸和語言關系不大）
爬蟲是一個程序，這個程序的目的就是為了抓取萬維網信息資源，比如你日常使用的谷歌等搜索引擎，搜索結果就全都依賴爬蟲來定時獲取
看上述搜索結果，除了wiki相關介紹外，爬蟲有關的搜索結果全都帶上了Python，前人說Python爬蟲，現在看來果然誠不欺我～
爬蟲的目標對象也很豐富，不論是文字、圖片、視頻，任何結構化非結構化的數據爬蟲都可以爬取，爬蟲經過發展，也衍生出了各種爬蟲類型：
● 通用網路爬蟲：爬取對象從一些種子 URL 擴充到整個 Web，搜索引擎乾的就是這些事
● 垂直網路爬蟲：針對特定領域主題進行爬取，比如專門爬取小說目錄以及章節的垂直爬蟲
● 增量網路爬蟲：對已經抓取的網頁進行實時更新
● 深層網路爬蟲：爬取一些需要用戶提交關鍵詞才能獲得的 Web 頁面
不想說這些大方向的概念，讓我們以一個獲取網頁內容為例，從爬蟲技術本身出發，來說說網頁爬蟲，步驟如下：
模擬請求網頁資源
從HTML提取目標元素
數據持久化
相關推薦：《Python教程》以上就是小編分享的關於python爬蟲一般都爬什麼信息的詳細內容希望對大家有所幫助，更多有關python教程請關注環球青藤其它相關文章！

⑵ python爬蟲是什麼

Python爬蟲是指在某種原因進行互聯網請求獲取信息

⑶ 如何用python爬取網頁中隱藏的div內容

你說的隱藏的div內容，應該是動態載入的數據吧，不在網頁源碼中顯示，只在載入網頁時才請求數據進行顯示，一般情況下，這種數據都保存在一個json文件中，只要抓包分析出這個json文件的url地址，然後再根據json文件結構進行解析，很快就能獲取到動態載入的div數據，下面我以爬取人人貸上面的散標數據為例，簡單介紹一下python如何爬蘆枝取div動態載入的數據，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要步驟如下：

1.首先，打開散標數族咐據，如下，爬取的信息主要包括年利率、借款標題、期限、金額和進度這5個欄位信息：

右鍵對應元素進行檢查，可以看出所有的數據嵌套在div標簽中，如下：

打開網頁源碼，我們按Ctrl+F查找對應的數據，會發現所查找的數據都未在網頁源碼中，如下，即數據都是動態載入，所以直接解析原網頁是找不到div嵌套的數據的：

2.接著，我們按F12調出開發者工具，依次點擊「Network」->「XHR」，F5刷新頁面，就會看到動態載入的json文件，查看這個文件，內容如下，左邊為json文件的url地址，右邊就是我們需要爬取的div數據：

3.最後對應上面的json文件，我們就可以直接獲取並解析json了，這里主要用到requests和json這2個模塊，其中requests用於根據url地址獲取json文件，json用於解析json文件，提取出我們所需要的信息，即div動態載入的數據，測試代碼如下，非常簡單：

運行程序，截圖如下，已經成功爬取到div載入的數據：

至此，我們就完成了利用python爬取div動態載入的數據。總的來說，整個過程非常簡單，最主要的陪穗敏還是抓包分析，只要你有一定的爬蟲基礎，熟悉一下上面的代碼，多調試幾遍程序，很快就能掌握的，當然，你也可以使用selenium進行爬取，直接解析就行，網上也有相關教程和資料可供參考，非常豐富，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言。

⑷ Python爬蟲如何寫

Python的爬蟲庫其實很多，像常見的urllib，requests，bs4，lxml等，初始入門爬蟲的話，可以學習一下requests和bs4(BeautifulSoup)這2個庫，比較簡單，也易學習，requests用於請求頁面，BeautifulSoup用於解析頁面，下面我以這2個庫為基礎，簡單介紹一下Python如何爬取網頁靜態數據和網頁動態數據，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：

Python爬取網頁靜態數據

這個就很簡單，直接根據網址請求頁面就行，這里以爬取糗事網路上的內容為例：

1.這里假設我們要爬取的文本內容如下，主要包括昵稱、內容、好笑數和評論數這4個欄位：

打開網頁源碼，對應網頁結構如下，很簡單，所有欄位內容都可以直接找到：

2.針對以上網頁結構，我們就可以編寫相關代碼來爬取網頁數據了，很簡單，先根據url地址，利用requests請求頁面，然後再利用BeautifulSoup解析數據（根據標簽和屬性定位）就行，如下：

程序運行截圖如下，已經成功爬取到數據：

Python爬取網頁動態數據

很多種情況下，網頁數據都是動態載入的，直接爬取網頁是提取不到任何數據的，這時就需要抓包分析，找到動態載入的數據，一般情況下就是一個json文件（當然，也敬鏈譽可能是其他類型的文件，像xml等），然後請求解析這個json文件，就能獲取到我們需要的數據，這里以爬取人人貸上面的散標數據為例：

1.這里假設我們爬取的數據如下，主要包括年亮段利率，借款標題，期限，金額，進度這5個欄位：

2.按F12調出開發者工具，依次點擊「Network」->「XHR」，F5刷新頁面，就可以找到動態載入的json文件，具體信息如下：

3.接著，針對以上抓包分析，我們就可以編寫相關代碼來爬取數據了，基本思路和上面的靜態網頁差不多，先利用requests請求json，然後再利用python自帶的json包解析數據就行，如下：

程序運行截圖如下，已經成功獲取到數據：

至此，我們就完成了利用python來爬取網頁數據。總的來說，整個過程很簡單，requests和BeautifulSoup對於初學者來說，非常容易學習，也易掌握，可以學習使用一下，後期熟悉後，可以學習一下scrapy爬蟲框架，可以明顯提高開發效率，非常不錯，當然，網頁中要是有加密、驗證碼等，這個就需要自己好好琢磨，研究對策了，網上也有相關教程和資料，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分喚陸享的內容能對你上有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言。

⑸ python爬蟲怎麼做

大到各類搜索引擎，小到日常數據採集，都離不開網路爬蟲。爬蟲的基本原理很簡單，遍歷網路中網頁，抓取感興趣的數據內容。這篇文章會從零開始介紹如何編寫一個網路爬蟲抓取數據做告宏，然後會一步步逐漸完善爬蟲的抓取功能。

工具安裝

我們需要安裝python，python的requests和BeautifulSoup庫。我們用Requests庫用抓取網頁的內容，使用BeautifulSoup庫來從網頁中提取數據。

安裝python

運行pipinstallrequests

運行pipinstallBeautifulSoup

抓取網頁

完成必要工具安裝後，我們正式開始編寫我們的爬蟲。我們的第一個任務是要抓取所有豆瓣上的圖書信息。我們以/subject/26986954/為例，首先看看開如何抓取網頁的內容。

使用python的requests提供的get()方法我們可以非常簡單的獲取的指定網頁的內純冊容,代碼如下：

提取內容

抓取到網頁的內容後，我們要做的就是提取出我們想要的內容。在我們的第一個例子中，我們只需要提取書名。首先我們導入BeautifulSoup庫，使用BeautifulSoup我們可以非常簡單的提取網頁的特定內容。

連續抓取網頁

到目前為止，我們已經可以抓取單個網頁的內容了，現在讓我們看看如何抓取整個網站的內容。我們知道網頁之間是通過超鏈接互相連接在一起的，通過鏈接我們可以訪問整個網路。所以我們可以從每個頁面提取出包含指向其它網頁的鏈接，然後重復的對新鏈接進行抓取。

通過以上幾步我們就可以寫出一個最原始的爬蟲。在理解了爬蟲原理的基礎上，我們可以進一步對爬蟲進行完善。

寫過一個系列關於爬蟲的文章：/i6567289381185389064/。感興趣的可以前往查看。

Python基本環境的搭建，爬蟲的基本原理以及爬蟲的原型

Python爬蟲入門(第1部分)

如何使用BeautifulSoup對網頁內容進行提取

Python爬蟲入門(第2部分)

爬蟲運行時數據的存儲數據，以SQLite和MySQL作為示例

Python爬蟲入門(第3部分)

使用seleniumwebdriver對動態網頁進行抓取

Python爬蟲入門(第4部分)

討論了如何處理網站的反爬蟲策略

Python爬友如蟲入門(第5部分)

對Python的Scrapy爬蟲框架做了介紹，並簡單的演示了如何在Scrapy下進行開發

Python爬蟲入門(第6部分)

⑹ python爬蟲怎麼做

⑺ python裡面的爬蟲是什麼

一般指的是scrapy
這個是Python的爬蟲框架
用這個框架容易寫爬蟲

⑻ Python的爬蟲框架有哪些

向大家推薦十個Python爬蟲框架。

1、Scrapy：Scrapy是一個為了爬取網站數據，提取結構性數據而編寫的應用框架。 可以應用在包括數據挖掘，信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中。它是很強大的爬蟲框架，可以滿足簡單的頁面爬取，比如可以明確獲知url pattern的情況。用這個框架可以輕松爬下來如亞馬遜商品信息之類的數據。但是對於稍微復雜一點的頁面，如weibo的頁面信息，這個框架就滿足不了需求了。它的特性有：HTML, XML源數據 選擇及提取 的內置支持；提供了一系列在spider之間共享的可復用的過濾器(即 Item Loaders)，對智能處理爬取數據提供了內置支持。

2、Crawley：高速爬取對應網站的內容，支持關系和非關系資料庫，數據可以導出為JSON、XML等。

3、Portia：是一個開源可視化爬蟲工具，可讓使用者在不需要任何編程知識的情況下爬取網站！簡單地注釋自己感興趣的頁面，Portia將創建一個蜘蛛來從類似的頁面提取數據。簡單來講，它是基於scrapy內核；可視化爬取內容，不需要任何開發專業知識；動態匹配相同模板的內容。

4、newspaper：可以用來提取新聞、文章和內容分析。使用多線程，支持10多種語言等。作者從requests庫的簡潔與強大得到靈感，使用Python開發的可用於提取文章內容的程序。支持10多種語言並且所有的都是unicode編碼。

5、Python-goose：Java寫的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括：文章主體內容、文章主要圖片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo視頻、元描述、元標簽。

6、Beautiful Soup：名氣大，整合了一些常用爬蟲需求。它是一個可以從HTML或XML文件中提取數據的Python庫。它能夠通過你喜歡的轉換器實現慣用的文檔導航,查找,修改文檔的方式.Beautiful Soup會幫你節省數小時甚至數天的工作時間。Beautiful Soup的缺點是不能載入JS。

7、mechanize：它的優點是可以載入JS。當然它也有缺點，比如文檔嚴重缺失。不過通過官方的example以及人肉嘗試的方法，還是勉強能用的。

8、selenium：這是一個調用瀏覽器的driver，通過這個庫你可以直接調用瀏覽器完成某些操作，比如輸入驗證碼。Selenium是自動化測試工具，它支持各種瀏覽器，包括 Chrome，Safari，Firefox等主流界面式瀏覽器，如果在這些瀏覽器裡面安裝一個 Selenium 的插件，可以方便地實現Web界面的測試. Selenium支持瀏覽器驅動。Selenium支持多種語言開發，比如 Java，C，Ruby等等，PhantomJS 用來渲染解析JS，Selenium 用來驅動以及與Python的對接，Python進行後期的處理。

9、cola：是一個分布式的爬蟲框架，對於用戶來說，只需編寫幾個特定的函數，而無需關注分布式運行的細節。任務會自動分配到多台機器上，整個過程對用戶是透明的。項目整體設計有點糟，模塊間耦合度較高。

10、PySpider：一個國人編寫的強大的網路爬蟲系統並帶有強大的WebUI。採用Python語言編寫，分布式架構，支持多種資料庫後端，強大的WebUI支持腳本編輯器，任務監視器，項目管理器以及結果查看器。Python腳本控制，可以用任何你喜歡的html解析包。

以上就是分享的Python爬蟲一般用的十大主流框架。這些框架的優缺點都不同，大家在使用的時候，可以根據具體場景選擇合適的框架。

⑼ python的爬蟲框架有哪些

實現爬蟲技術的編程環境有很多種，Java、Python、C++等都可以用來爬蟲。但很多人選擇Python來寫爬蟲，為什麼呢？因為Python確實很適合做爬蟲，豐富的第三方庫十分強大，簡單幾行代碼便可實現你想要的功能。更重要的，Python也是數據挖掘和分析的好能手。
高效的Python爬蟲框架。分享給大家。
1.Scrapy
Scrapy是一個為了爬取網站數據，提取結構性數據而編寫的應用框架。 可以應用在包括數據挖掘，信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中。。用這個框架可以輕松爬下來如亞馬遜商品信息之類的數據。
2.PySpider
pyspider 是一個用python實現的功能強大的網路爬蟲系統，能在瀏覽器界面上進行腳本的編寫，功能的調度和爬取結果的實時查看，後端使用常用的資料庫進行爬取結果的存儲，還能定時設置任務與任務優先順序等。
3.Crawley
Crawley可以高速爬取對應網站的內容，支持關系和非關系資料庫，數據可以導出為JSON、XML等。
4、Portia：是一個開源可視化爬蟲工具，可讓使用者在不需要任何編程知識的情況下爬取網站！簡單地注釋自己感興趣的頁面，Portia將創建一個蜘蛛來從類似的頁面提取數據。簡單來講，它是基於scrapy內核；可視化爬取內容，不需要任何開發專業知識；動態匹配相同模板的內容。
5.Newspaper
Newspaper可以用來提取新聞、文章和內容分析。使用多線程，支持10多種語言等。
6、Python-goose：Java寫的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括：文章主體內容、文章主要圖片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo視頻、元描述、元標簽。
7.Grab

Grab是一個用於構建Web刮板的Python框架。藉助Grab，您可以構建各種復雜的網頁抓取工具，從簡單的5行腳本到處理數百萬個網頁的復雜非同步網站抓取工具
8、selenium：這是一個調用瀏覽器的driver，通過這個庫你可以直接調用瀏覽器完成某些操作，比如輸入驗證碼。

⑽ Python的爬蟲框架哪個最好用

1、Scrapy：是一個為了抓取網站數據，提取數據結構性數據而編寫的應用框架，可以應用在包括數據挖掘，信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中，用這個框架可以輕松爬下來各種信息數據。
2、Pyspider：是一個用Python實現的功能強大的網路爬蟲系統，能在瀏覽器界面上進行腳本的編寫，功能的調度和爬取結果的實時查看，後端使用常用的資料庫進行抓取結構的存儲，還能定時設置任務與任務優先順序等。
3、Crawley：可以高速抓取對應網站內容，支持關系和非關系資料庫，數據可以導出為json、xml等。
4、Portia：是一個開源可視化爬蟲工具，可以讓您在不需要任何編程知識的情況下抓取網站，簡單地註解您感興趣的頁面，創建一個蜘蛛來從類似的頁面抓取數據。
5、Newspaper：可以用來提取新聞、文章和內容分析，使用多線程，支持10多種編程語言。
6、Beautiful Soup：是一個可以從HTML或者xml文件中提取數據的Python庫，它能通過你喜歡的轉換器實現慣用的文檔導航，查找，修改文檔的方式;同時幫你節省數小時甚至數天的工作時間。
7、Grab：是一個用於創建web刮板的Python框架，藉助Grab，您可以創建各種復雜的網頁抓取工具，從簡單的五行腳本到處理數萬個網頁的復雜非同步網站抓取工具。Grab提供一個api用於執行網路請求和處理接收到的內容。
8、Cola：是一個分布式的爬蟲框架，對於用戶來說，只需要編寫幾個特定的函數，而無需關注分布式運行的細節，任務會自動分配到多台機器上，整個過程對用戶是透明的。