图片爬虫源码
一个月前实习导师布置任务说通过网络爬虫获取深圳市气象局发布的降雨数据，网页如下：
心想，爬虫不太难的，当年跟zjb爬煎蛋网无（mei）聊（zi）图的时候，多么清高。由于接受任务后的一个月考试加作业一大堆，导师也不催，自己也不急。
但是，导师等我一个月都得让我来写意味着这东西得有多难吧。。。今天打开一看的确是这样。网站是基于Ajax写的，数据动态获取，所以无法通过下载源代码然后解析获得。
从某不良少年写的抓取淘宝mm的例子中收到启发，对于这样的情况，一般可以同构自己搭建浏览器实现。phantomJs，CasperJS都是不错的选择。
导师的要求是获取过去一年内深圳每个区每个站点每小时的降雨量，执行该操作需要通过如上图中的历史查询实现，即通过一个时间来查询，而这个时间存放在一个hidden类型的input标签里，当然可以通过js语句将其改为text类型，然后执行send_keys之类的操作。然而，我失败了。时间可以修改设置，可是结果如下图。
为此，仅抓取实时数据。选取python的selenium，模拟搭建浏览器，模拟人为的点击等操作实现数据生成和获取。selenium的一大优点就是能获取网页渲染后的源代码，即执行操作后的源代码。普通的通过 url解析网页的方式只能获取给定的数据，不能实现与用户之间的交互。selenium通过获取渲染后的网页源码，并通过丰富的查找工具，个人认为最好用的就是find_element_by_xpath("xxx")，通过该方式查找到元素后可执行点击、输入等事件，进而向服务器发出请求，获取所需的数据。
[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=['福田区','罗湖区','南山区','盐田区','宝安区','龙岗区','光明新区','坪山新区','龙华新区','大鹏新区']
flag=1
while(flag>0):
driver=webdriver.Chrome()
driver.get("hianCe/")
#选择降雨量
driver.find_element_by_xpath("//span[@id='fenqu_H24R']").click()
filename=time.strftime("%Y%m%d%H%M",time.localtime(time.time()))+'.txt'
#创建文件
output_file=open(filename,'w')
#选择行政区
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")
#输出时间和站点名
output_file.write(timeElem.text+',')
output_file.write(district_names[i]+',')
elems=driver.find_elements_by_xpath("//span[@onmouseover='javscript:changeTextOver(this)']")
#输出每个站点的数据，格式为：站点名，一小时降雨量，当日累积降雨量
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只是修改输出格式，提取有效数据。
#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])
- 一小时抓取一次数据，结果如下：
[python]view plain
㈡ Python如何爬取百度图片
几乎所有的网站都会有反爬机制，这就需要在爬取网页时携带一些特殊参数，比如：user-agent、Cookie等等，可以在写代码的时候用工具将所有参数都带上。
㈢ python怎么看源码进行网络爬虫
在我们日常上网浏览网页的时候，经常会看到一些好看的图片，我们就希望把这些图片保存下载，或者用户用来做桌面壁纸，或者用来做设计的素材。
我们最常规的做法就是通过鼠标右键，选择另存为。但有些图片鼠标右键的时候并没有另存为选项，还有办法就通过就是通过截图工具截取下来，但这样就降低图片的清晰度。好吧～！其实你很厉害的，右键查看页面源代码。
我们可以通过python 来实现这样一个简单的爬虫功能，把我们想要的代码爬取到本地。下面就看看如何使用python来实现这样一个功能。
一，获取整个页面数据
首先我们可以先获取要下载图片的整个页面信息。
getjpg.py
#coding=utf-8
import urllib
def getHtml(url):
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read()
return html
html = getHtml("http://tieba..com/p/2738151262")
print html
Urllib 模块提供了读取web页面数据的接口，我们可以像读取本地文件一样读取www和ftp上的数据。首先，我们定义了一个getHtml()函数:
urllib.urlopen()方法用于打开一个URL地址。
read()方法用于读取URL上的数据，向getHtml()函数传递一个网址，并把整个页面下载下来。执行程序就会把整个网页打印输出。
二，筛选页面中想要的数据
Python 提供了非常强大的正则表达式，我们需要先要了解一点python 正则表达式的知识才行。
http://www.cnblogs.com/fnng/archive/2013/05/20/3089816.html
假如我们网络贴吧找到了几张漂亮的壁纸，通过到前段查看工具。找到了图片的地址，如：src=”https://gss0..com/70cFfyinKgQFm2e88IuM_a/forum......jpg”pic_ext=”jpeg”
修改代码如下：
import re
import urllib
def getHtml(url):
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read()
return html
def getImg(html):
reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'
imgre = re.compile(reg)
imglist = re.findall(imgre,html)
return imglist
html = getHtml("http://tieba..com/p/2460150866")
print getImg(html)
我们又创建了getImg()函数，用于在获取的整个页面中筛选需要的图片连接。re模块主要包含了正则表达式：
re.compile() 可以把正则表达式编译成一个正则表达式对象.
re.findall() 方法读取html 中包含 imgre（正则表达式）的数据。
运行脚本将得到整个页面中包含图片的URL地址。
三，将页面筛选的数据保存到本地
把筛选的图片地址通过for循环遍历并保存到本地，代码如下：
#coding=utf-8
import urllib
import re
def getHtml(url):
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read()
return html
def getImg(html):
reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'
imgre = re.compile(reg)
imglist = re.findall(imgre,html)
x = 0
for imgurl in imglist:
urllib.urlretrieve(imgurl,'%s.jpg' % x)
x+=1
html = getHtml("http://tieba..com/p/2460150866")
print getImg(html)
这里的核心是用到了urllib.urlretrieve()方法，直接将远程数据下载到本地。
通过一个for循环对获取的图片连接进行遍历，为了使图片的文件名看上去更规范，对其进行重命名，命名规则通过x变量加1。保存的位置默认为程序的存放目录。
程序运行完成，将在目录下看到下载到本地的文件。
㈣ 用爬虫抓取网页得到的源代码和浏览器中看到的不一样运用了什么技术
网页源代码和浏览器中看到的不一样是因为网站采用了动态网页技术（如AJAX、javaScript等）来更新网页内容。这些技术可以在敬禅用户与网站进行交互时，通过异步加载数据、动态更新页面内容，实现更加流畅、快速的用户体验。而这些动态内容无法通过简单的网页源代码获取，需要通过浏览器进行渲染后亮闭尘才能看到。
当使用爬虫抓取网页时，一般只能获取到网页源代码，而无法获取到经过浏览器渲染后的页面内容。如果要获取经过浏览器渲染后的内容，需要使用一个浏览器渲染引擎（如Selenium）来模拟浏览器行为，从而获取到完整的页面内容。
另外，网站为了防止爬虫抓取数据，可能会采用态答一些反爬虫技术，如设置验证码、限制IP访问频率等。这些技术也会导致爬虫获取到的页面内容与浏览器中看到的不一样。
㈤ Java源码 实现网络爬虫
//Java爬虫demo
importjava.io.File;
importjava.net.URL;
importjava.net.URLConnection;
importjava.nio.file.Files;
importjava.nio.file.Paths;
importjava.util.Scanner;
importjava.util.UUID;
importjava.util.regex.Matcher;
importjava.util.regex.Pattern;
publicclassDownMM{
publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{
//out为输出的路径,注意要以\结尾
Stringout="D:\JSP\pic\java\";
try{
Filef=newFile(out);
if(!f.exists()){
f.mkdirs();
}
}catch(Exceptione){
System.out.println("no");
}
Stringurl="http://www.mzitu.com/share/comment-page-";
Patternreg=Pattern.compile("<imgsrc="(.*?)"");
for(intj=0,i=1;i<=10;i++){
URLuu=newURL(url+i);
URLConnectionconn=uu.openConnection();
conn.setRequestProperty("User-Agent","Mozilla/5.0(WindowsNT6.3;WOW64;Trident/7.0;rv:11.0)likeGecko");
Scannersc=newScanner(conn.getInputStream());
Matcherm=reg.matcher(sc.useDelimiter("\A").next());
while(m.find()){
Files.(newURL(m.group(1)).openStream(),Paths.get(out+UUID.randomUUID()+".jpg"));
System.out.println("已下载:"+j++);
}
}
}
}
㈥ python 爬虫（学了3天写出的代码）
import requests import parsel import threading,os import queue
class Thread(threading.Thread): def init (self,queue,path): threading.Thread. init (self) self.queue = queue self.path = path
def download_novel(url, path): res = get_response(url) selctor = parsel.Selector(res) title = selctor.css('.bookname > h1::text').get() print(title) content = ' '.join(selctor.css('#content::text').getall()) # 使宴携伏用join方法改变内容； with open( path + title + ".txt","w",encoding='utf-8') as f: f.write(content) print(title,'保存成功!') f.close()
def get_response(url): # 获得网站源码晌携； response = requests.get(url) response.encoding = 'utf-8' return response.text
if name == ' main ': # 函隐如数入口 url = str(input('请输入你要下载小说的url:')) response = get_response(url) sel = parsel.Selector(response) novelname = sel.css('#info > h1::text').get() urllist = sel.css('.box_con p dl dd a::attr(href)').getall() queue = queue.Queue() path = './{}/'.format(novelname)
㈦ 如何入门 Python 爬虫
入门的话，我的经历：
1.先用python写一个爬取网页源代码的爬虫（最先是爬取个人博客，会遇到乱码问题当时困扰了很久）
2.后来写了爬取网络图片的程序，自动下载小说（我爱看小说-_-）（接触正则表达式）
3.然后网络图片他那种分页模式，一般一页只有20张左右的图片，分析源代码，完善爬取程序，不受到限制，一次可以下几千张（图片有的是原图，有的是缩略图）
4.后来发现程序卡顿，就添加了多线程。
5.然后模拟登陆一些不用验证码的网页（我学校的oj），cookie登陆B站（本来想写一个抢楼的脚本的，后来发现抢楼的被封号了-_-，就放弃了）
对于使用的库，python2 与 python3 有点不同，我学的是python3
先用的是urllib.request，后来用requests（第三方库），在后来接触Scrapy(也是第三方库)
现在因为事情多了，就把python放下了，准备寒假写一些脚本，毕竟python不会有期末考试...
我的个人经历，希望可以帮到你。
㈧ python爬虫源代码没有但检查
python爬虫源代码没有但检查可以通过5个步骤进行解决。
1、提取列车Code和No信猜数侍息。
2、毕嫌找到url规律，根据Code和No变化实现多个网页数据爬取穗吵。
3、使用PhantomJS模拟浏览器爬取源代码。
4、用bs4解析源代码，获取所需的途径站数据。
5、用csv库存储获得的数据。
㈨ Python爬取知乎与我所理解的爬虫与反爬虫
关于知乎验证码登陆的问题，用到了Python上一个重要的图片处理库PIL,如果不行，就把图片存到本地，手动输入。
通过对知乎登陆是的抓包，可以发现登陆知乎，需要post三个参数，一个是账号，一个是密码，一个是xrsf。
这个xrsf隐藏在表单里面，每次登陆的时候，应该是服务器随机产生一个字符串。所有，要模拟登陆的时候，必须要拿到xrsf。
用chrome （或者火狐 httpfox 抓包分析）的结果：
所以，必须要拿到xsrf的数值，注意这是一个动态变化的参数，每次都不一样。
拿到xsrf，下面就可以模拟登陆了。
使用requests库的session对象，建立一个会话的好处是，可以把同一个用户的不同请求联系起来，直到会话结束都会自动处理cookies。
注意：cookies 是当前目录的一个文件，这个文件保存了知乎的cookie，如果是第一个登陆，那么当然是没有这个文件的，不能通过cookie文件来登陆。必须要输入密码。
这是登陆的函数，通过login函数来登陆，post 自己的账号，密码和xrsf 到知乎登陆认证的页面上去，然后得到cookie，将cookie保存到当前目录下的文件里面。下次登陆的时候，直接读取这个cookie文件。
这是cookie文件的内容
以下是源码：
运行结果：
https://github.com/zhaozhengcoder/Spider/tree/master/spider_hu
反爬虫最基本的策略：
爬虫策略：
这两个都是在http协议的报文段的检查，同样爬虫端可以很方便的设置这些字段的值，来欺骗服务器。
反爬虫进阶策略：
1.像知乎一样，在登录的表单里面放入一个隐藏字段，里面会有一个随机数，每次都不一样，这样除非你的爬虫脚本能够解析这个随机数，否则下次爬的时候就不行了。
2.记录访问的ip，统计访问次数，如果次数太高，可以认为这个ip有问题。
爬虫进阶策略：
1.像这篇文章提到的，爬虫也可以先解析一下隐藏字段的值，然后再进行模拟登录。
2.爬虫可以使用ip代理池的方式，来避免被发现。同时，也可以爬一会休息一会的方式来降低频率。另外，服务器根据ip访问次数来进行反爬，再ipv6没有全面普及的时代，这个策略会很容易造成误伤。（这个是我个人的理解）。
通过Cookie限制进行反爬虫：
和Headers校验的反爬虫机制类似，当用户向目标网站发送请求时，会再请求数据中携带Cookie，网站通过校验请求信息是否存在Cookie，以及校验Cookie的值来判定发起访问请求的到底是真实的用户还是爬虫，第一次打开网页会生成一个随机cookie，如果再次打开网页这个Cookie不存在，那么再次设置，第三次打开仍然不存在，这就非常有可能是爬虫在工作了。
反爬虫进进阶策略：
1.数据投毒，服务器在自己的页面上放置很多隐藏的url，这些url存在于html文件文件里面，但是通过css或者js使他们不会被显示在用户看到的页面上面。（确保用户点击不到）。那么，爬虫在爬取网页的时候，很用可能取访问这个url，服务器可以100%的认为这是爬虫干的，然后可以返回给他一些错误的数据，或者是拒绝响应。
爬虫进进阶策略：
1.各个网站虽然需要反爬虫，但是不能够把网络，谷歌这样的搜索引擎的爬虫给干了（干了的话，你的网站在网络都说搜不到！）。这样爬虫应该就可以冒充是网络的爬虫去爬。（但是ip也许可能被识破，因为你的ip并不是网络的ip）
反爬虫进进进阶策略：
给个验证码，让你输入以后才能登录，登录之后，才能访问。
爬虫进进进阶策略：
图像识别，机器学习，识别验证码。不过这个应该比较难，或者说成本比较高。
参考资料：
廖雪峰的python教程
静觅的python教程
requests库官方文档
segmentfault上面有一个人的关于知乎爬虫的博客，找不到链接了
㈩ 求一个PHP写的爬虫，能绕过的。
根据题主的需求，手敲两个小时代码，拿走不谢
from selenium import webdriver
import time
import os
import requests
class Huaban():
def get_picture_url(self, content):
global path
path = "E:\spider\pictures\huaban" + '\\' + content
if not os.path.exists(path):
os.makedirs(path)
url = "http://huaban.com"
driver.maximize_window()
driver.get(url)
time.sleep(8)
try:
driver.find_elements_by_xpath('//input[@name="email"]')[0].send_keys('花瓣账号')
print('user success!')
except:
print('user error!')
time.sleep(3)
try:
driver.find_elements_by_xpath('//input[@name="password"]')[0].send_keys('账号密码')
print('pw success!')
except:
print('pw error!')
time.sleep(3)