python爬虫ajax

Ⅰ 入门python爬虫需要掌握哪些技能和知识点

Python在爬虫方面用得比较多，所以你如果能掌握以下内容，找工作的时候就会顺利很多：
1、python不是唯一可以做爬虫的，很多语言都可以，尤其是 java,同时掌握它们和拥有相关开发经验是很重要的加分项;
2、大部分的公司都要求爬虫技术有一定的深度和广度，深度就是类似反反爬、加密破解、验证登录等等技术;广度就是分布式、云计算等，都是加分项;
3、爬虫，不是抓取到数据就完事了，如果有数据抽取、清洗、消重等方面经验，也是加分项;
4、一般公司都会有自己的爬虫系统，而新进员工除了跟着学习以外常做的工作就是维护爬虫系统，这点要有了解;
5、还有一个加分项就是前端知识，尤其是常用的 js、ajax、html/xhtml、css 等相关技术为佳，其中 js 代码的熟悉是很重要的;
6、补充一条，随着手持设备的市场占比越来越高，app 的数据采集、抓包工具的熟练使用会越来越重要。
以上内容，不要求全部掌握，但是掌握得越多，那么你的重要性就越高。

Ⅱ python 爬虫自学要多久

一周或者一个月。
如果完全靠自己自学，又是从零基础开始学习Python的情况下，按照每个人的学习和理解能力的不同，我认为大致上需要半年到一年半左右的时间。
当然了，Python学习起来还是比较简单的，如果有其他编程语言经验，入门Python还是非常快的，花1-2个月左右的时间学完基础，就可以自己编写一些小的程序练练手了，5-6个月的时间就可以上手做项目了。
从一定程度上来说，一些零基础的初学者想要利用两个月的时间掌握好Python是不太可能的，学习完Python后想要应聘相对应的工作岗位，即便是选择最快的学习方式也是很难实现的，无法快速实现就业。

Ⅲ 如何利用Python来爬取网页视频呢

前几天写了个爬虫，用path、re、BeautifulSoup爬取的B站python视频，但是这个爬虫有有个缺陷，没能获取视频的图片信息，如果你去尝试你会发现它根本就不在返回的结果里面。今天就用分析Ajax的方法获取到。

分析页面

点一下搜索，这个url才会出现数烂神，或者点一下下一页

然后就构造这历知个请求就可以了。需要注意的是最后一个参数不能添加。

代码实战

代码里面有些解释已经很清楚了，在这里再次复习一下

re.sub()

这个函数传入五个参数，前三个是必须传入的pattern,、repl、string

第一个是表示的是正则表达式中模式字符串

第二个是要被替换的字符串

第三个是文本字符串剩下两个可选参数，一个是count一个是薯亏flag。

时间戳转换成标准格式的时间第一种方法

第二种方法

综上就是这次的全部内容，多加练习继续加油！

Ⅳ 如何用python爬取网页中隐藏的div内容

你说的隐藏的div内容，应该是动态加载的数据吧，不在网页源码中显示，只在加载网页时才请求数据进行显示，一般情况下，这种数据都保存在一个json文件中，只要抓包分析出这个json文件的url地址，然后再根据json文件结构进行解析，很快就能获取到动态加载的div数据，下面我以爬取人人贷上面的散标数据为例，简单介绍一下python如何爬芦枝取div动态加载的数据，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要步骤如下：

1.首先，打开散标数族咐据，如下，爬取的信息主要包括年利率、借款标题、期限、金额和进度这5个字段信息：

右键对应元素进行检查，可以看出所有的数据嵌套在div标签中，如下：

打开网页源码，我们按Ctrl+F查找对应的数据，会发现所查找的数据都未在网页源码中，如下，即数据都是动态加载，所以直接解析原网页是找不到div嵌套的数据的：

2.接着，我们按F12调出开发者工具，依次点击“Network”->“XHR”，F5刷新页面，就会看到动态加载的json文件，查看这个文件，内容如下，左边为json文件的url地址，右边就是我们需要爬取的div数据：

3.最后对应上面的json文件，我们就可以直接获取并解析json了，这里主要用到requests和json这2个模块，其中requests用于根据url地址获取json文件，json用于解析json文件，提取出我们所需要的信息，即div动态加载的数据，测试代码如下，非常简单：

运行程序，截图如下，已经成功爬取到div加载的数据：

至此，我们就完成了利用python爬取div动态加载的数据。总的来说，整个过程非常简单，最主要的陪穗敏还是抓包分析，只要你有一定的爬虫基础，熟悉一下上面的代码，多调试几遍程序，很快就能掌握的，当然，你也可以使用selenium进行爬取，直接解析就行，网上也有相关教程和资料可供参考，非常丰富，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。

Ⅳ python爬虫技术有哪些做的比较好的

基础爬虫：（1）基础库：urllib模块/requests第三方模块首先爬虫就是要从网页上把我们需要的信息抓取下来的，那么我们就要学习urllib/requests模块，这两种模块是负责爬取网页的。这里大家觉得哪一种用的习惯就用哪一种，选择一种精通就好了。我推荐读者使用使用requests模块，因为这一种简便很多，容易操作、容易理解，所以requests被称为“人性化模块”。（2）多进程、多线程、协程和分布式进程：为什么要学着四个知识呢？假如你要爬取200万条的数据，使用一般的单进程或者单线程的话，你爬取下载这些数据，也许要一个星期或是更久。试问这是你想要看到的结果吗？显然单进程和单线程不要满足我们追求的高效率，太浪费时间了。只要设置好多进程和多线程，爬取数据的速度可以提高10倍甚至更高的效率。（3）网页解析提取库：xpath/BeautifulSoup4/正则表达式通过前面的（1）和（2）爬取下来的是网页源代码，这里有很多并不是我们想要的信息，所以需要将没用的信息过滤掉，留下对我们有价值的信息。这里有三种解析器，三种在不同的场景各有特色也各有不足，总的来说，学会这三种灵活运用会很方便的。推荐理解能力不是很强的朋友或是刚入门爬虫的朋友，学习BeautifulSoup4是很容易掌握并能够快速应用实战的，功能也非常强大。（4）反屏蔽：请求头/代理服务器/cookie在爬取网页的时候有时会失败，因为别人网站设置了反爬虫措施了，这个时候就需要我们去伪装自己的行为，让对方网站察觉不到我们就是爬虫方。请求头设置，主要是模拟成浏览器的行为；IP被屏蔽了，就需要使用代理服务器来破解；而cookie是模拟成登录的行为进入网站。

Ⅵ Python爬虫笔记（二）requests模块get，post，代理

  import requests

  base_url = 'https://www..com'

  response = requests.get(base_url)

        url=请求url，

        headers =请求头字典，

        params = 请求参数字典。

        timeout = 超时时长，

    )---->response对象

  服务器响应包含：状态行（协议，状态码）、响应头，空行，响应正文

    字符串格式：response.text

    bytes类型：response.content

        response.headers['cookie']

    response.text获取到的字符串类型的响应正文，

    其实是通过下面的步骤获取的：

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

    产生的原因：编码和解码的编码格式不一致造成的。

        str.encode('编码')---将字符串按指定编码解码成bytes类型

        bytes.decode('编码')---将bytes类型按指定编码编码成字符串。

    a、response.content.decode('页面正确的编码格式')

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

    b、找到正确的编码，设置到response.encoding中

        response.encoding = 正确的编码

        response.text--->正确的页面内容。

  a、没有请求参数的情况下，只需要确定url和headers字典。

  b、get请求是有请求参数。

    在chrome浏览器中，下面找query_string_params,

    将里面的参数封装到params字典中。

  c、分页主要是查看每页中，请求参数页码字段的变化，

  找到变化规律，用for循环就可以做到分页。

  requests.post(

    url=请求url，

    headers = 请求头字典，

    data=请求数据字典

    timeout=超时时长

  )---response对象

  post请求一般返回数据都是json数据。

（1）response.json()--->json字符串所对应的python的list或者dict

（2）用 json 模块。

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

    json.mps(json_data)--->json_str

  post请求能否成功，关键看**请求参数**。

  如何查找是哪个请求参数在影响数据获取？

  --->通过对比，找到变化的参数。

  变化参数如何找到参数的生成方式，就是解决这个ajax请求数据获取的途径。

**寻找的办法**有以下几种：

    （1）写死在页面。

    （2）写在js中。

    （3）请求参数是在之前的一条ajax请求的数据里面提前获取好的。

  代理形象的说，他是网络信息中转站。

  实际上就是在本机和服务器之间架了一座桥。

  a、突破自身ip访问现实，可以访问一些平时访问不到网站。

  b、访问一些单位或者团体的资源。

  c、提高访问速度。代理的服务器主要作用就是中转，

  所以一般代理服务里面都是用内存来进行数据存储的。

  d、隐藏ip。

    ftp代理服务器---21,2121

    HTTP代理服务器---80,8080

    SSL/TLS代理：主要用访问加密网站。端口：443

    telnet代理 ：主要用telnet远程控制，端口一般为23

    高度匿名代理：数据包会原封不动转化，在服务段看来，就好像一个普通用户在访问，做到完全隐藏ip。

    普通匿名代理：数据包会做一些改动，服务器有可能找到原ip。

    透明代理：不但改动数据，还会告诉服务，是谁访问的。

    间谍代理：指组织或者个人用于记录用户传输数据，然后进行研究，监控等目的的代理。   

  proxies = {

    '代理服务器的类型':'代理ip'

  }

  response = requests.get(proxies = proxies)

  代理服务器的类型:http,https,ftp

  代理ip:http://ip:port

Ⅶ 【爬虫】python 解决网页内容 和 爬取的内容不一致

        我们使用 request 模块获取网页内容的时候，有时候会发现获取的网页内容和网页上不一样，

有些数据并非服务端渲染，而是通过后来加载的数据，某些网站重要的数据会通过Ajax后期加载，

这就分兆迅异步传输和异步加载俩个概念。

异步传输模式下，通常在JavaScript中，我们依次检查JavaScript，就会找到真正的网址！

异步加载则是在XHR的选项中获取真实网站地址：

举例豆瓣的影片获取信息：

页面上的内容袭早可以看到，但是族禅此爬下来之后却没有：

XHR获取网页加载的内容：

分别检查左边5条记录，就可以看到真实的我们想要的内容。

Ⅷ 如何用python写出爬虫

先检查是否有API

API是网站官方提供的数据接口，如果通过调用API采集数据，则相当于在网站允许的范围内采集，这样既不会有道德法律风险，也没有网站故意设置的障碍；不过调用API接口的访问则处于网站的控制中，网站可以用来收费，可以用来限制访问上限等。整体来看，如果数据采集的需求并不是很独特，那么有API则应优先采用调用API的方式。

数据结构分析和数据存储

爬虫需求要十分清晰，具体表现为需要哪些字段，这些字段可以是网页上现有的，也可以是根据网页上现有的字段进一步计算的，这些字段如何构建表，多张表如何连接等。值得一提的是，确定字段环节，不要只看少量的网页，因为单个网页可以缺少别的同类网页的字段，这既有可能是由于网站的问题，也可能是用户行为的差异，只有多观察一些网页才能综合抽象出具有普适性的关键字段——这并不是几分钟看几个网页就可以决定的简单事情，如果遇上了那种臃肿、混乱的网站，可能坑非常多。

对于大规模爬虫，除了本身要采集的数据外，其他重要的中间数据（比如页面Id或者url）也建议存储下来，这样可以不必每次重新爬取id。

数据库并没有固定的选择，本质仍是将Python里的数据写到库里，可以选择关系型数据库Mysql等，也可以选择非关系型数据库MongoDB等；对于普通的结构化数据一般存在关系型数据库即可。sqlalchemy是一个成熟好用的数据库连接框架，其引擎可与Pandas配套使用，把数据处理和数据存储连接起来，一气呵成。

数据流分析

对于要批量爬取的网页，往上一层，看它的入口在哪里；这个是根据采集范围来确定入口，比如若只想爬一个地区的数据，那从该地区的主页切入即可；但若想爬全国数据，则应更往上一层，从全国的入口切入。一般的网站网页都以树状结构为主，找到切入点作为根节点一层层往里进入即可。

值得注意的一点是，一般网站都不会直接把全量的数据做成列表给你一页页往下翻直到遍历完数据，比如链家上面很清楚地写着有24587套二手房，但是它只给100页，每页30个，如果直接这么切入只能访问3000个，远远低于真实数据量；因此先切片，再整合的数据思维可以获得更大的数据量。显然100页是系统设定，只要超过300个就只显示100页，因此可以通过其他的筛选条件不断细分，只到筛选结果小于等于300页就表示该条件下没有缺漏；最后把各种条件下的筛选结果集合在一起，就能够尽可能地还原真实数据量。

明确了大规模爬虫的数据流动机制，下一步就是针对单个网页进行解析，然后把这个模式复制到整体。对于单个网页，采用抓包工具可以查看它的请求方式，是get还是post，有没有提交表单，欲采集的数据是写入源代码里还是通过AJAX调用JSON数据。

同样的道理，不能只看一个页面，要观察多个页面，因为批量爬虫要弄清这些大量页面url以及参数的规律，以便可以自动构造；有的网站的url以及关键参数是加密的，这样就悲剧了，不能靠着明显的逻辑直接构造，这种情况下要批量爬虫，要么找到它加密的js代码，在爬虫代码上加入从明文到密码的加密过程；要么采用下文所述的模拟浏览器的方式。

数据采集

之前用R做爬虫，不要笑，R的确可以做爬虫工作；但在爬虫方面，Python显然优势更明显，受众更广，这得益于其成熟的爬虫框架，以及其他的在计算机系统上更好的性能。scrapy是一个成熟的爬虫框架，直接往里套用就好，比较适合新手学习；requests是一个比原生的urllib包更简洁强大的包，适合作定制化的爬虫功能。requests主要提供一个基本访问功能，把网页的源代码给download下来。一般而言，只要加上跟浏览器同样的Requests Headers参数，就可以正常访问，status_code为200，并成功得到网页源代码；但是也有某些反爬虫较为严格的网站，这么直接访问会被禁止；或者说status为200也不会返回正常的网页源码，而是要求写验证码的js脚本等。

下载到了源码之后，如果数据就在源码中，这种情况是最简单的，这就表示已经成功获取到了数据，剩下的无非就是数据提取、清洗、入库。但若网页上有，然而源代码里没有的，就表示数据写在其他地方，一般而言是通过AJAX异步加载JSON数据，从XHR中找即可找到；如果这样还找不到，那就需要去解析js脚本了。

解析工具

源码下载后，就是解析数据了，常用的有两种方法，一种是用BeautifulSoup对树状HTML进行解析，另一种是通过正则表达式从文本中抽取数据。

BeautifulSoup比较简单，支持Xpath和CSSSelector两种途径，而且像Chrome这类浏览器一般都已经把各个结点的Xpath或者CSSSelector标记好了，直接复制即可。以CSSSelector为例，可以选择tag、id、class等多种方式进行定位选择，如果有id建议选id，因为根据HTML语法，一个id只能绑定一个标签。

正则表达式很强大，但构造起来有点复杂，需要专门去学习。因为下载下来的源码格式就是字符串，所以正则表达式可以大显身手，而且处理速度很快。

对于HTML结构固定，即同样的字段处tag、id和class名称都相同，采用BeautifulSoup解析是一种简单高效的方案，但有的网站混乱，同样的数据在不同页面间HTML结构不同，这种情况下BeautifulSoup就不太好使；如果数据本身格式固定，则用正则表达式更方便。比如以下的例子，这两个都是深圳地区某个地方的经度，但一个页面的class是long，一个页面的class是longitude，根据class来选择就没办法同时满足2个，但只要注意到深圳地区的经度都是介于113到114之间的浮点数，就可以通过正则表达式"11[3-4].\d+"来使两个都满足。

数据整理

一般而言，爬下来的原始数据都不是清洁的，所以在入库前要先整理；由于大部分都是字符串，所以主要也就是字符串的处理方式了。

字符串自带的方法可以满足大部分简单的处理需求，比如strip可以去掉首尾不需要的字符或者换行符等，replace可以将指定部分替换成需要的部分，split可以在指定部分分割然后截取一部分。

如果字符串处理的需求太复杂以致常规的字符串处理方法不好解决，那就要请出正则表达式这个大杀器。

Pandas是Python中常用的数据处理模块，虽然作为一个从R转过来的人一直觉得这个模仿R的包实在是太难用了。Pandas不仅可以进行向量化处理、筛选、分组、计算，还能够整合成DataFrame，将采集的数据整合成一张表，呈现最终的存储效果。

写入数据库

如果只是中小规模的爬虫，可以把最后的爬虫结果汇合成一张表，最后导出成一张表格以便后续使用；但对于表数量多、单张表容量大的大规模爬虫，再导出成一堆零散的表就不合适了，肯定还是要放在数据库中，既方便存储，也方便进一步整理。

写入数据库有两种方法，一种是通过Pandas的DataFrame自带的to_sql方法，好处是自动建表，对于对表结构没有严格要求的情况下可以采用这种方式，不过值得一提的是，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则报错，虽然这个认为不太合理；另一种是利用数据库引擎来执行SQL语句，这种情况下要先自己建表，虽然多了一步，但是表结构完全是自己控制之下。Pandas与SQL都可以用来建表、整理数据，结合起来使用效率更高。