爬取源碼

⑴ python怎麼爬取網頁源代碼

#!/usr/bin/env python3
#-*- coding=utf-8 -*-

import urllib3

if __name__ == '__main__':
http=urllib3.PoolManager()
r=http.request('GET','IP')
print(r.data.decode("gbk"))

可以正常抓取。需要安裝urllib3,py版本3.43

⑵ 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。

⑶ 用requests庫爬取網站源碼問題

這個網頁是JavaScript非同步載入的，直接用requests爬不到你想要的網頁源碼。

⑷ Python如何爬取知乎一個話題下的全部源碼(為什麼我只能獲取很少一部分)

手動打開知乎也只能看到很少一部分，必須下拉才會載入。所以要模擬這種動作吧。

⑸ 用爬蟲抓取網頁得到的源代碼和瀏覽器中看到的不一樣運用了什麼技術

網頁源代碼和瀏覽器中看到的不一樣是因為網站採用了動態網頁技術（如AJAX、JavaScript等）來更新網頁內容。這些技術可以在敬禪用戶與網站進行交互時，通過非同步載入數據、動態更新頁面內容，實現更加流暢、快速的用戶體驗。而這些動態內容無法通過簡單的網頁源代碼獲取，需要通過瀏覽器進行渲染後亮閉塵才能看到。
當使用爬蟲抓取網頁時，一般只能獲取到網頁源代碼，而無法獲取到經過瀏覽器渲染後的頁面內容。如果要獲取經過瀏覽器渲染後的內容，需要使用一個瀏覽器渲染引擎（如Selenium）來模擬瀏覽器行為，從而獲取到完整的頁面內容。
另外，網站為了防止爬蟲抓取數據，可能會採用態答一些反爬蟲技術，如設置驗證碼、限制IP訪問頻率等。這些技術也會導致爬蟲獲取到的頁面內容與瀏覽器中看到的不一樣。

⑹ 爬蟲，爬取的網頁源碼為啥中間一部分缺失

缺失部分是動態載入的，基本上是由ajax非同步獲取。你需要F12打開開發者模式找到這個函數或者直接找請求記錄，自己再去模擬這個請求數據。

⑺ 如何通過網路爬蟲獲取網站數據

這里以python為例，簡單介紹一下如何通過python網路爬蟲獲取網站數據，主要分為靜態網頁數據的爬埋山差取和動態網頁數據的爬取，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：

靜態網頁數據

這里的數據都嵌套在網頁源碼中，所以直接requests網頁源碼進行解析就行，下面我簡單介紹一下，這里以爬取糗事網路上的數據為例：

1.首先，打開原網頁，如下，這里假設要爬取的欄位包括昵稱、內容、好笑數和評論數：

接著查看網頁源碼，如下，可以看的出來，所有的數據都嵌套在網頁中：

2.然後針對以上網頁結構，我們就可以直接編寫爬蟲代碼，解析網頁並提取出我們需要的數據了，測試代碼如下，非常簡單，主要用到requests+BeautifulSoup組合，其中requests用於獲取網頁源碼，BeautifulSoup用於解析網頁提取數據：

點擊運行這個程序，效果如下，已經成功爬取了到我們需要的數據：

動態網頁數據

這里的數據都沒有在網頁源碼中（所以直接請求頁面是獲取不到任何數據的），大部分情況下都是存儲在一唯唯個json文件中，只有在網頁更新的時候，才會載入數據，下面我簡單介紹一下這種方式，這里以爬取人人貸上面的數據為例：

1.首先，打開原網頁，如下，這里假設要爬取的數據包括年利率，借款標題，期限，金額和進度：

接著按F12調出開發者工具，依次點擊「Network」->「XHR」，F5刷新頁面，就可以找打動態載入的json文件，如下，也就是我們需要爬彎皮取的數據：

2.然後就是根據這個json文件編寫對應代碼解析出我們需要的欄位信息，測試代碼如下，也非常簡單，主要用到requests+json組合，其中requests用於請求json文件，json用於解析json文件提取數據：

點擊運行這個程序，效果如下，已經成功爬取到我們需要的數據：

至此，我們就完成了利用python網路爬蟲來獲取網站數據。總的來說，整個過程非常簡單，python內置了許多網路爬蟲包和框架（scrapy等），可以快速獲取網站數據，非常適合初學者學習和掌握，只要你有一定的爬蟲基礎，熟悉一下上面的流程和代碼，很快就能掌握的，當然，你也可以使用現成的爬蟲軟體，像八爪魚、後羿等也都可以，網上也有相關教程和資料，非常豐富，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。

⑻ Python怎麼爬取證才通這家網站的源碼

不知道你是用框架還是用 Selenium 爬的內容， iframe 里的內容實際上就是另一個網頁了。
你只是爬它的源碼是爬不到的， 你要提取 iframe 里的 src 所指向的網址， 重新打開它， 然後才爬他的源碼。 或者如果你用框架， 裡面應該有另外提供方法， 讀取 iframe 中的內容

⑼ python爬蟲怎麼獲取動態的網頁源碼

一個月前實習導師布置任務說通過網路爬蟲獲取深圳市氣象局發布的降雨數據，網頁如下：

心想，爬蟲不太難的，當年跟zjb爬煎蛋網無（mei）聊（zi）圖的時候，多麼清高。由於接受任務後的一個月考試加作業一大堆，導師也不催，自己也不急。

但是，導師等我一個月都得讓我來寫意味著這東西得有多難吧。。。今天打開一看的確是這樣。網站是基於Ajax寫的，數據動態獲取，所以無法通過下載源代碼然後解析獲得。

從某不良少年寫的抓取淘寶mm的例子中收到啟發，對於這樣的情況，一般可以同構自己搭建瀏覽器實現。phantomJs，CasperJS都是不錯的選擇。

導師的要求是獲取過去一年內深圳每個區每個站點每小時的降雨量，執行該操作需要通過如上圖中的歷史查詢實現，即通過一個時間來查詢，而這個時間存放在一個hidden類型的input標簽里，當然可以通過js語句將其改為text類型，然後執行send_keys之類的操作。然而，我失敗了。時間可以修改設置，可是結果如下圖。

為此，僅抓取實時數據。選取python的selenium，模擬搭建瀏覽器，模擬人為的點擊等操作實現數據生成和獲取。selenium的一大優點就是能獲取網頁渲染後的源代碼，即執行操作後的源代碼。普通的通過 url解析網頁的方式只能獲取給定的數據，不能實現與用戶之間的交互。selenium通過獲取渲染後的網頁源碼，並通過豐富的查找工具，個人認為最好用的就是find_element_by_xpath("xxx")，通過該方式查找到元素後可執行點擊、輸入等事件，進而向伺服器發出請求，獲取所需的數據。

[python]view plain

• #coding=utf-8

• fromtestStringimport*

• fromseleniumimportwebdriver

• importstring

• importos

• fromselenium.webdriver.common.keysimportKeys

• importtime

• importsys

• default_encoding='utf-8'

• ifsys.getdefaultencoding()!=default_encoding:

• reload(sys)

• sys.setdefaultencoding(default_encoding)

• district_navs=['nav2','nav1','nav3','nav4','nav5','nav6','nav7','nav8','nav9','nav10']

• district_names=['福田區','羅湖區','南山區','鹽田區','寶安區','龍崗區','光明新區','坪山新區','龍華新區','大鵬新區']

• flag=1

• while(flag>0):

• driver=webdriver.Chrome()

• driver.get("hianCe/")

• #選擇降雨量

• driver.find_element_by_xpath("//span[@id='fenqu_H24R']").click()

• filename=time.strftime("%Y%m%d%H%M",time.localtime(time.time()))+'.txt'

• #創建文件

• output_file=open(filename,'w')

• #選擇行政區

• foriinrange(len(district_navs)):

• driver.find_element_by_xpath("//div[@id='"+district_navs[i]+"']").click()

• #printdriver.page_source

• timeElem=driver.find_element_by_id("time_shikuang")

• #輸出時間和站點名

• output_file.write(timeElem.text+',')

• output_file.write(district_names[i]+',')

• elems=driver.find_elements_by_xpath("//span[@onmouseover='javscript:changeTextOver(this)']")

• #輸出每個站點的數據，格式為：站點名，一小時降雨量，當日累積降雨量

• foreleminelems:

• output_file.write(AMonitorRecord(elem.get_attribute("title"))+',')

• output_file.write(' ')

• output_file.close()

• driver.close()

• time.sleep(3600)

• 文件中引用的文件testString只是修改輸出格式，提取有效數據。

[python]view plain

• #Encoding=utf-8

• defOnlyCharNum(s,oth=''):

• s2=s.lower()

• fomart=',.'

• forcins2:

• ifnotcinfomart:

• s=s.replace(c,'')

• returns

• defAMonitorRecord(str):

• str=str.split(":")

• returnstr[0]+","+OnlyCharNum(str[1])



• 一小時抓取一次數據，結果如下：

⑽ python爬蟲源代碼沒有但檢查

python爬蟲源代碼沒有但檢查可以通過5個步驟進行解決。
1、提取列車Code和No信猜數侍息。
2、畢嫌找到url規律，根據Code和No變化實現多個網頁數據爬取穗吵。
3、使用PhantomJS模擬瀏覽器爬取源代碼。
4、用bs4解析源代碼，獲取所需的途徑站數據。
5、用csv庫存儲獲得的數據。