python爬蟲ajax

Ⅰ 入門python爬蟲需要掌握哪些技能和知識點

Python在爬蟲方面用得比較多，所以你如果能掌握以下內容，找工作的時候就會順利很多：
1、python不是唯一可以做爬蟲的，很多語言都可以，尤其是 java,同時掌握它們和擁有相關開發經驗是很重要的加分項;
2、大部分的公司都要求爬蟲技術有一定的深度和廣度，深度就是類似反反爬、加密破解、驗證登錄等等技術;廣度就是分布式、雲計算等，都是加分項;
3、爬蟲，不是抓取到數據就完事了，如果有數據抽取、清洗、消重等方面經驗，也是加分項;
4、一般公司都會有自己的爬蟲系統，而新進員工除了跟著學習以外常做的工作就是維護爬蟲系統，這點要有了解;
5、還有一個加分項就是前端知識，尤其是常用的 js、ajax、html/xhtml、css 等相關技術為佳，其中 js 代碼的熟悉是很重要的;
6、補充一條，隨著手持設備的市場佔比越來越高，app 的數據採集、抓包工具的熟練使用會越來越重要。
以上內容，不要求全部掌握，但是掌握得越多，那麼你的重要性就越高。

Ⅱ python 爬蟲自學要多久

一周或者一個月。
如果完全靠自己自學，又是從零基礎開始學習Python的情況下，按照每個人的學習和理解能力的不同，我認為大致上需要半年到一年半左右的時間。
當然了，Python學習起來還是比較簡單的，如果有其他編程語言經驗，入門Python還是非常快的，花1-2個月左右的時間學完基礎，就可以自己編寫一些小的程序練練手了，5-6個月的時間就可以上手做項目了。
從一定程度上來說，一些零基礎的初學者想要利用兩個月的時間掌握好Python是不太可能的，學習完Python後想要應聘相對應的工作崗位，即便是選擇最快的學習方式也是很難實現的，無法快速實現就業。

Ⅲ 如何利用Python來爬取網頁視頻呢

前幾天寫了個爬蟲，用path、re、BeautifulSoup爬取的B站python視頻，但是這個爬蟲有有個缺陷，沒能獲取視頻的圖片信息，如果你去嘗試你會發現它根本就不在返回的結果裡面。今天就用分析Ajax的方法獲取到。

分析頁面

點一下搜索，這個url才會出現數爛神，或者點一下下一頁

然後就構造這歷知個請求就可以了。需要注意的是最後一個參數不能添加。

代碼實戰

代碼裡面有些解釋已經很清楚了，在這里再次復習一下

re.sub()

這個函數傳入五個參數，前三個是必須傳入的pattern,、repl、string

第一個是表示的是正則表達式中模式字元串

第二個是要被替換的字元串

第三個是文本字元串剩下兩個可選參數，一個是count一個是薯虧flag。

時間戳轉換成標准格式的時間第一種方法

第二種方法

綜上就是這次的全部內容，多加練習繼續加油！

Ⅳ 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。

Ⅳ python爬蟲技術有哪些做的比較好的

基礎爬蟲：（1）基礎庫：urllib模塊/requests第三方模塊首先爬蟲就是要從網頁上把我們需要的信息抓取下來的，那麼我們就要學習urllib/requests模塊，這兩種模塊是負責爬取網頁的。這里大家覺得哪一種用的習慣就用哪一種，選擇一種精通就好了。我推薦讀者使用使用requests模塊，因為這一種簡便很多，容易操作、容易理解，所以requests被稱為「人性化模塊」。（2）多進程、多線程、協程和分布式進程：為什麼要學著四個知識呢？假如你要爬取200萬條的數據，使用一般的單進程或者單線程的話，你爬取下載這些數據，也許要一個星期或是更久。試問這是你想要看到的結果嗎？顯然單進程和單線程不要滿足我們追求的高效率，太浪費時間了。只要設置好多進程和多線程，爬取數據的速度可以提高10倍甚至更高的效率。（3）網頁解析提取庫：xpath/BeautifulSoup4/正則表達式通過前面的（1）和（2）爬取下來的是網頁源代碼，這里有很多並不是我們想要的信息，所以需要將沒用的信息過濾掉，留下對我們有價值的信息。這里有三種解析器，三種在不同的場景各有特色也各有不足，總的來說，學會這三種靈活運用會很方便的。推薦理解能力不是很強的朋友或是剛入門爬蟲的朋友，學習BeautifulSoup4是很容易掌握並能夠快速應用實戰的，功能也非常強大。（4）反屏蔽：請求頭/代理伺服器/cookie在爬取網頁的時候有時會失敗，因為別人網站設置了反爬蟲措施了，這個時候就需要我們去偽裝自己的行為，讓對方網站察覺不到我們就是爬蟲方。請求頭設置，主要是模擬成瀏覽器的行為；IP被屏蔽了，就需要使用代理伺服器來破解；而cookie是模擬成登錄的行為進入網站。

Ⅵ Python爬蟲筆記（二）requests模塊get，post，代理

  import requests

  base_url = 'https://www..com'

  response = requests.get(base_url)

        url=請求url，

        headers =請求頭字典，

        params = 請求參數字典。

        timeout = 超時時長，

    )---->response對象

  伺服器響應包含：狀態行（協議，狀態碼）、響應頭，空行，響應正文

    字元串格式：response.text

    bytes類型：response.content

        response.headers['cookie']

    response.text獲取到的字元串類型的響應正文，

    其實是通過下面的步驟獲取的：

        response.text = response.content.decode(response.encoding)

    產生的原因：編碼和解碼的編碼格式不一致造成的。

        str.encode('編碼')---將字元串按指定編碼解碼成bytes類型

        bytes.decode('編碼')---將bytes類型按指定編碼編碼成字元串。

    a、response.content.decode('頁面正確的編碼格式')

        <meta http-equiv="content-type" content="text/html;charset=utf-8">

    b、找到正確的編碼，設置到response.encoding中

        response.encoding = 正確的編碼

        response.text--->正確的頁面內容。

  a、沒有請求參數的情況下，只需要確定url和headers字典。

  b、get請求是有請求參數。

    在chrome瀏覽器中，下面找query_string_params,

    將裡面的參數封裝到params字典中。

  c、分頁主要是查看每頁中，請求參數頁碼欄位的變化，

  找到變化規律，用for循環就可以做到分頁。

  requests.post(

    url=請求url，

    headers = 請求頭字典，

    data=請求數據字典

    timeout=超時時長

  )---response對象

  post請求一般返回數據都是json數據。

（1）response.json()--->json字元串所對應的python的list或者dict

（2）用 json 模塊。

    json.loads(json_str)---->json_data(python的list或者dict)

    json.mps(json_data)--->json_str

  post請求能否成功，關鍵看**請求參數**。

  如何查找是哪個請求參數在影響數據獲取？

  --->通過對比，找到變化的參數。

  變化參數如何找到參數的生成方式，就是解決這個ajax請求數據獲取的途徑。

**尋找的辦法**有以下幾種：

    （1）寫死在頁面。

    （2）寫在js中。

    （3）請求參數是在之前的一條ajax請求的數據裡面提前獲取好的。

  代理形象的說，他是網路信息中轉站。

  實際上就是在本機和伺服器之間架了一座橋。

  a、突破自身ip訪問現實，可以訪問一些平時訪問不到網站。

  b、訪問一些單位或者團體的資源。

  c、提高訪問速度。代理的伺服器主要作用就是中轉，

  所以一般代理服務裡面都是用內存來進行數據存儲的。

  d、隱藏ip。

    ftp代理伺服器---21,2121

    HTTP代理伺服器---80,8080

    SSL/TLS代理：主要用訪問加密網站。埠：443

    telnet代理 ：主要用telnet遠程式控制制，埠一般為23

    高度匿名代理：數據包會原封不動轉化，在服務段看來，就好像一個普通用戶在訪問，做到完全隱藏ip。

    普通匿名代理：數據包會做一些改動，伺服器有可能找到原ip。

    透明代理：不但改動數據，還會告訴服務，是誰訪問的。

    間諜代理：指組織或者個人用於記錄用戶傳輸數據，然後進行研究，監控等目的的代理。   

  proxies = {

    '代理伺服器的類型':'代理ip'

  }

  response = requests.get(proxies = proxies)

  代理伺服器的類型:http,https,ftp

  代理ip:http://ip:port

Ⅶ 【爬蟲】python 解決網頁內容 和 爬取的內容不一致

        我們使用 request 模塊獲取網頁內容的時候，有時候會發現獲取的網頁內容和網頁上不一樣，

有些數據並非服務端渲染，而是通過後來載入的數據，某些網站重要的數據會通過Ajax後期載入，

這就分兆迅非同步傳輸和非同步載入倆個概念。

非同步傳輸模式下，通常在JavaScript中，我們依次檢查JavaScript，就會找到真正的網址！

非同步載入則是在XHR的選項中獲取真實網站地址：

舉例豆瓣的影片獲取信息：

頁面上的內容襲早可以看到，但是族禪此爬下來之後卻沒有：

XHR獲取網頁載入的內容：

分別檢查左邊5條記錄，就可以看到真實的我們想要的內容。

Ⅷ 如何用python寫出爬蟲

先檢查是否有API

API是網站官方提供的數據介面，如果通過調用API採集數據，則相當於在網站允許的范圍內採集，這樣既不會有道德法律風險，也沒有網站故意設置的障礙；不過調用API介面的訪問則處於網站的控制中，網站可以用來收費，可以用來限制訪問上限等。整體來看，如果數據採集的需求並不是很獨特，那麼有API則應優先採用調用API的方式。

數據結構分析和數據存儲

爬蟲需求要十分清晰，具體表現為需要哪些欄位，這些欄位可以是網頁上現有的，也可以是根據網頁上現有的欄位進一步計算的，這些欄位如何構建表，多張表如何連接等。值得一提的是，確定欄位環節，不要只看少量的網頁，因為單個網頁可以缺少別的同類網頁的欄位，這既有可能是由於網站的問題，也可能是用戶行為的差異，只有多觀察一些網頁才能綜合抽象出具有普適性的關鍵欄位——這並不是幾分鍾看幾個網頁就可以決定的簡單事情，如果遇上了那種臃腫、混亂的網站，可能坑非常多。

對於大規模爬蟲，除了本身要採集的數據外，其他重要的中間數據（比如頁面Id或者url）也建議存儲下來，這樣可以不必每次重新爬取id。

資料庫並沒有固定的選擇，本質仍是將Python里的數據寫到庫里，可以選擇關系型資料庫Mysql等，也可以選擇非關系型資料庫MongoDB等；對於普通的結構化數據一般存在關系型資料庫即可。sqlalchemy是一個成熟好用的資料庫連接框架，其引擎可與Pandas配套使用，把數據處理和數據存儲連接起來，一氣呵成。

數據流分析

對於要批量爬取的網頁，往上一層，看它的入口在哪裡；這個是根據採集范圍來確定入口，比如若只想爬一個地區的數據，那從該地區的主頁切入即可；但若想爬全國數據，則應更往上一層，從全國的入口切入。一般的網站網頁都以樹狀結構為主，找到切入點作為根節點一層層往裡進入即可。

值得注意的一點是，一般網站都不會直接把全量的數據做成列表給你一頁頁往下翻直到遍歷完數據，比如鏈家上面很清楚地寫著有24587套二手房，但是它只給100頁，每頁30個，如果直接這么切入只能訪問3000個，遠遠低於真實數據量；因此先切片，再整合的數據思維可以獲得更大的數據量。顯然100頁是系統設定，只要超過300個就只顯示100頁，因此可以通過其他的篩選條件不斷細分，只到篩選結果小於等於300頁就表示該條件下沒有缺漏；最後把各種條件下的篩選結果集合在一起，就能夠盡可能地還原真實數據量。

明確了大規模爬蟲的數據流動機制，下一步就是針對單個網頁進行解析，然後把這個模式復制到整體。對於單個網頁，採用抓包工具可以查看它的請求方式，是get還是post，有沒有提交表單，欲採集的數據是寫入源代碼里還是通過AJAX調用JSON數據。

同樣的道理，不能只看一個頁面，要觀察多個頁面，因為批量爬蟲要弄清這些大量頁面url以及參數的規律，以便可以自動構造；有的網站的url以及關鍵參數是加密的，這樣就悲劇了，不能靠著明顯的邏輯直接構造，這種情況下要批量爬蟲，要麼找到它加密的js代碼，在爬蟲代碼上加入從明文到密碼的加密過程；要麼採用下文所述的模擬瀏覽器的方式。

數據採集

之前用R做爬蟲，不要笑，R的確可以做爬蟲工作；但在爬蟲方面，Python顯然優勢更明顯，受眾更廣，這得益於其成熟的爬蟲框架，以及其他的在計算機系統上更好的性能。scrapy是一個成熟的爬蟲框架，直接往裡套用就好，比較適合新手學習；requests是一個比原生的urllib包更簡潔強大的包，適合作定製化的爬蟲功能。requests主要提供一個基本訪問功能，把網頁的源代碼給download下來。一般而言，只要加上跟瀏覽器同樣的Requests Headers參數，就可以正常訪問，status_code為200，並成功得到網頁源代碼；但是也有某些反爬蟲較為嚴格的網站，這么直接訪問會被禁止；或者說status為200也不會返回正常的網頁源碼，而是要求寫驗證碼的js腳本等。

下載到了源碼之後，如果數據就在源碼中，這種情況是最簡單的，這就表示已經成功獲取到了數據，剩下的無非就是數據提取、清洗、入庫。但若網頁上有，然而源代碼里沒有的，就表示數據寫在其他地方，一般而言是通過AJAX非同步載入JSON數據，從XHR中找即可找到；如果這樣還找不到，那就需要去解析js腳本了。

解析工具

源碼下載後，就是解析數據了，常用的有兩種方法，一種是用BeautifulSoup對樹狀HTML進行解析，另一種是通過正則表達式從文本中抽取數據。

BeautifulSoup比較簡單，支持Xpath和CSSSelector兩種途徑，而且像Chrome這類瀏覽器一般都已經把各個結點的Xpath或者CSSSelector標記好了，直接復制即可。以CSSSelector為例，可以選擇tag、id、class等多種方式進行定位選擇，如果有id建議選id，因為根據HTML語法，一個id只能綁定一個標簽。

正則表達式很強大，但構造起來有點復雜，需要專門去學習。因為下載下來的源碼格式就是字元串，所以正則表達式可以大顯身手，而且處理速度很快。

對於HTML結構固定，即同樣的欄位處tag、id和class名稱都相同，採用BeautifulSoup解析是一種簡單高效的方案，但有的網站混亂，同樣的數據在不同頁面間HTML結構不同，這種情況下BeautifulSoup就不太好使；如果數據本身格式固定，則用正則表達式更方便。比如以下的例子，這兩個都是深圳地區某個地方的經度，但一個頁面的class是long，一個頁面的class是longitude，根據class來選擇就沒辦法同時滿足2個，但只要注意到深圳地區的經度都是介於113到114之間的浮點數，就可以通過正則表達式"11[3-4].\d+"來使兩個都滿足。

數據整理

一般而言，爬下來的原始數據都不是清潔的，所以在入庫前要先整理；由於大部分都是字元串，所以主要也就是字元串的處理方式了。

字元串自帶的方法可以滿足大部分簡單的處理需求，比如strip可以去掉首尾不需要的字元或者換行符等，replace可以將指定部分替換成需要的部分，split可以在指定部分分割然後截取一部分。

如果字元串處理的需求太復雜以致常規的字元串處理方法不好解決，那就要請出正則表達式這個大殺器。

Pandas是Python中常用的數據處理模塊，雖然作為一個從R轉過來的人一直覺得這個模仿R的包實在是太難用了。Pandas不僅可以進行向量化處理、篩選、分組、計算，還能夠整合成DataFrame，將採集的數據整合成一張表，呈現最終的存儲效果。

寫入資料庫

如果只是中小規模的爬蟲，可以把最後的爬蟲結果匯合成一張表，最後導出成一張表格以便後續使用；但對於表數量多、單張表容量大的大規模爬蟲，再導出成一堆零散的表就不合適了，肯定還是要放在資料庫中，既方便存儲，也方便進一步整理。

寫入資料庫有兩種方法，一種是通過Pandas的DataFrame自帶的to_sql方法，好處是自動建表，對於對表結構沒有嚴格要求的情況下可以採用這種方式，不過值得一提的是，如果是多行的DataFrame可以直接插入不加索引，但若只有一行就要加索引否則報錯，雖然這個認為不太合理；另一種是利用資料庫引擎來執行SQL語句，這種情況下要先自己建表，雖然多了一步，但是表結構完全是自己控制之下。Pandas與SQL都可以用來建表、整理數據，結合起來使用效率更高。