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python爬虫教程,python爬虫-35-scrapy实操入门，一文带你入门，保姆级教程

技能知识 · Aug 31, 2023

本文目录一览：

python爬虫怎么做？

大到各类搜索引擎，小到日常数据采集，都离不开网络爬虫。爬虫的基本原理很简单，遍历网络中网页，抓取感兴趣的数据内容。这篇文章会从零开始介绍如何编写一个网络爬虫抓取数据，然后会一步步逐渐完善爬虫的抓取功能。
工具安装
我们需要安装python，python的requests和BeautifulSoup库。我们用Requests库用抓取网页的内容，使用BeautifulSoup库来从网页中提取数据。
安装python
运行pipinstallrequests
运行pipinstallBeautifulSoup
抓取网页
完成必要工具安装后，我们正式开始编写我们的爬虫。我们的第一个任务是要抓取所有豆瓣上的图书信息。我们以/subject/26986954/为例，首先看看开如何抓取网页的内容。
使用python的requests提供的get()方法我们可以非常简单的获取的指定网页的内容,代码如下：
提取内容
抓取到网页的内容后，我们要做的就是提取出我们想要的内容。在我们的第一个例子中，我们只需要提取书名。首先我们导入BeautifulSoup库，使用BeautifulSoup我们可以非常简单的提取网页的特定内容。
连续抓取网页
到目前为止，我们已经可以抓取单个网页的内容了，现在让我们看看如何抓取整个网站的内容。我们知道网页之间是通过超链接互相连接在一起的，通过链接我们可以访问整个网络。所以我们可以从每个页面提取出包含指向其它网页的链接，然后重复的对新链接进行抓取。
通过以上几步我们就可以写出一个最原始的爬虫。在理解了爬虫原理的基础上，我们可以进一步对爬虫进行完善。
写过一个系列关于爬虫的文章：/i6567289381185389064/。感兴趣的可以前往查看。
Python基本环境的搭建，爬虫的基本原理以及爬虫的原型
Python爬虫入门(第1部分)
如何使用BeautifulSoup对网页内容进行提取
Python爬虫入门(第2部分)
爬虫运行时数据的存储数据，以SQLite和MySQL作为示例
Python爬虫入门(第3部分)
使用seleniumwebdriver对动态网页进行抓取
Python爬虫入门(第4部分)
讨论了如何处理网站的反爬虫策略
Python爬虫入门(第5部分)
对Python的Scrapy爬虫框架做了介绍，并简单的演示了如何在Scrapy下进行开发
Python爬虫入门(第6部分)

python爬虫怎么入门？python爬虫入门介绍

Python是一门较为简单的编程语言，如今很多小学都已经开始教授python了，可见它的热度之高。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。而如果你是零基础想要自学Python的话，那么就建议你进行专业系统的视频课程学习！为帮助广大Python学习爱好者提升，精选到了几套专业优质的Python自学视频课程，学习就可以掌握Python编程技巧以及第三方库使用方法~
python爬虫入门介绍：
1.首先是获取目标页面，这个对用python来说，很简单。
运行结果和打开百度页面，查看源代码一样。这里针对python的语法有几点说明。
a).import就是引入的意思，java也用import，C/C++用的是include，作用一样
b).urllib这个是python自带的模块，在以后开发的时候，如果遇到自己需要的功能，python自带的模块中没有的时候，可以试着去网上找一找，比如需要操作MySql数据库，这个时候python是没有自带的，就可以在网上找到MySQLdb，然后安装引入就行了。
c).res是一个变量，不用像java，C语言那样声明。用的时候直接写就行了
d).标点符号。像java，C这些语言，每行代码后面都要用分号或者别的符号，作为结束标志，python不用，用了反了会出错。不过有的时候，会用标点符号，比如冒号，这个后面再说
e).关于print，在python2.7中，有print()函数，也有print语句，作用基本差不多。
f).#注释
g).encoding=utf8代表使用utf8编码，这个在代码中有中文的时候特别有用
2.解析获取的网页中的元素，取得自己想要的。
首先获取页面代码：
获取结果，通过分析页面源代码（建议用firefox浏览器，按F12，可看到源代码），可以定位到有效代码如下：
下面我们开始解析（这里用BeautifulSoup，自行下载安装），基本流程：
a).缩小范围,这里我们通过id="book"获取所有的书
b).然后通过class="title"，遍历所有的书名。
代码如下：
代码说明：
a).book_div通过id=book获取div标签
b).book_a通过class="title"获取所有的booka标签
c).for循环是遍历book_a所有的a标签
d).book.string是输出a标签中的内容
结果如下：
3.存储获取的数据，比如写入数据库，我的数据库用的Mysql，这里就以Mysql为例（下载安装MySQLdb模块这里不做叙述），只写怎么执行一条sql语句。
代码如下：
说明：
a).这段代码是执行sql语句的流程，针对不同的sql语句，会有不同的处理。比如，执行select的语句，我怎么获取执行的结果，执行update语句，怎么之后成没成功。那就要自己动手了。
b).创建数据库的时候一定要注意编码，建议使用utf8。
4.至此，一个简单的爬虫就完成了。之后是针对反爬虫的一些策略，比如，用代理突破ip访问量限制。
以上就是关于“python爬虫怎么入门？python爬虫入门介绍”的相关内容分享了，希望对于你的Python学习有所帮助！很多小伙伴问：Python怎么学？其实Python掌握是需要阶段性的学习的，学习Python零基础功能-Python编程技巧-Python核心原理分析循序渐进方可学会！所以，想学Python，但是无从下手，就来羽兔，点击链接：

Python 爬虫的入门教程有哪些值得推荐的？

Python 爬虫的入门教程有很多值得推荐的，以下是一些比较受欢迎和推荐的教程：
1.《精通 Python 网络爬虫》：这本书是一本入门级的 Python 爬虫教程，适合初学者学习。
Python3 网络爬虫实战：这是一个在线教程，详细介绍了 Python 爬虫的基础知识，包括爬虫的原理、如何使用 Python 爬取网页、如何使用正则表达式和 XPath 解析网页等。
Python 爬虫指南：这是一个在线教程，通过几个简单的例子来介绍 Python 爬虫的基础知识。
网络爬虫实战：这是一个在线课程，通过几个实际案例来介绍 Python 爬虫的基础知识和进阶技巧。
Python 爬虫实战：这是一个在线课程，通过几个实际案例来介绍 Python 爬虫的基础知识和进阶技巧。
以上是一些比较受欢迎和推荐的 Python 爬虫入门教程，你可以根据自己的需求和学习进度选择适合自己的教程。
bilibili上也有一些视频教程。
1. 《Python 爬虫实战》（清华大学出版社）
2. 《Python 网络数据采集》（人民邮电出版社）
3. 《Python 爬虫开发与项目实战》（清华大学出版社）
4. 《Python 爬虫技术实战》（机械工业出版社）
5. 《Python 爬虫从入门到实践》（电子工业出版社）
6. 《Python 爬虫开发实战》（机械工业出版社）
7. 《Python 爬虫技术精讲》（清华大学出版社）
8. 《Python 爬虫高级进阶》（机械工业出版社）
9. 《Python 爬虫实战全攻略》（清华大学出版社）
10. 《Python 爬虫实战精要》（机械工业出版社）
推荐几篇 Python 爬虫入门教程：
《精通Python网络爬虫》这本书是一本经典的入门爬虫教材。
《Python网络爬虫实战》这本书也是一本不错的入门教材。
【莫烦 Python】爬虫教程 也是一个不错的入门教程，视频教程通俗易懂。
官方文档：Beautiful Soup 文档 和 Scrapy 文档也是很不错的参考资料。
Python 爬虫教程 - 洛谷博客 也是一个不错的入门教程。
这些教程都是不错的入门资料，可以让你对 Python 爬虫有一个大致的了解，希望能帮到你。
初学者建议是网上观看教学视频来学习 后续可以搭配书籍深入了解
Python 爬虫的入门教程有很多，以下是我推荐的几本：
1.《Python 网络爬虫开发实战》：这本书介绍了Python爬虫的基本原理，以及如何使用Python编写爬虫程序，实现网络爬虫的功能。
2.《Python爬虫技术实战》：这本书介绍了Python爬虫的基本原理，以及如何使用Python编写爬虫程序，实现网络爬虫的功能。
3.《Python爬虫数据分析》：这本书介绍了如何分析爬取到的数据，以及如何使用Python编写爬虫程序，实现网络爬虫的功能。
4.《Python爬虫实战：深入理解Web抓取》：这本书介绍了如何使用Python编写爬虫程序，实现网络爬虫的功能，以及如何深入理解Web抓取。
5.《Python网络爬虫实战》：这本书介绍了如何使用Python编写爬虫程序，实现网络爬虫的功能，以及如何解决爬虫程序遇到的问题。
以上就是我推荐的几本Python爬虫的入门教程，可以帮助初学者快速掌握Python爬虫的基本技术。

如何用python爬取网站数据？

八爪鱼采集器是一款功能全面、操作简单、适用范围广泛的互联网数据采集器，可以帮助您快速获取所需的数据。如果您想使用Python来爬取网站数据，可以参考以下步骤：1. 安装Python：首先，您需要在您的计算机上安装Python编程语言。您可以从Python官方网站（https://www.python.org）下载并安装最新版本的Python。2. 安装相关库：Python有许多用于网络爬虫的库，例如Requests、BeautifulSoup、Scrapy等。您可以使用pip命令来安装这些库，例如在命令行中输入`pip install requests`来安装Requests库。3. 编写爬虫代码：使用Python编写爬虫代码来获取网站数据。您可以使用Requests库发送HTTP请求获取网页内容，然后使用BeautifulSoup库解析网页内容，提取所需的数据。4. 处理数据：一旦您获取了网站数据，您可以使用Python的数据处理库（例如Pandas、NumPy）对数据进行处理和分析。需要注意的是，使用Python爬取网站数据需要遵守相关的法律法规和网站的使用协议。请确保您的爬虫行为合法合规，并尊重网站的规定。如果您想更快速、更简单地进行网站数据采集，推荐您使用八爪鱼采集器。八爪鱼采集器提供了可视化的操作界面和丰富的功能，无需编程和代码知识即可轻松进行数据采集。了解更多八爪鱼采集器的信息，请前往官网教程与帮助了解更多详情。
这里简单介绍一下吧，以抓取网站静态、动态2种数据为例，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
抓取网站静态数据（数据在网页源码中）：以糗事百科网站数据为例
1.这里假设我们抓取的数据如下，主要包括用户昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段，如下：
对应的网页源码如下，包含我们所需要的数据：
2.对应网页结构，主要代码如下，很简单，主要用到requests+BeautifulSoup，其中requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面：
程序运行截图如下，已经成功爬取到数据：
抓取网站动态数据（数据不在网页源码中，json等文件中）：以人人贷网站数据为例
1.这里假设我们爬取的是债券数据，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，截图如下：
打开网页源码中，可以发现数据不在网页源码中，按F12抓包分析时，才发现在一个json文件中，如下：
2.获取到json文件的url后，我们就可以爬取对应数据了，这里使用的包与上面类似，因为是json文件，所以还用了json这个包（解析json），主要内容如下：
程序运行截图如下，已经成功抓取到数据：
至此，这里就介绍完了这2种数据的抓取，包括静态数据和动态数据。总的来说，这2个示例不难，都是入门级别的爬虫，网页结构也比较简单，最重要的还是要会进行抓包分析，对页面进行分析提取，后期熟悉后，可以借助scrapy这个框架进行数据的爬取，可以更方便一些，效率更高，当然，如果爬取的页面比较复杂，像验证码、加密等，这时候就需要认真分析了，网上也有一些教程可供参考，感兴趣的可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。

教你如何通过关键字爬取网页图片

本文主要介绍了Python爬虫：通过关键字爬取百度图片的方法。具有很好的参考价值，下面跟着小编一起来看下吧使用工具：Python2.7 点我下载scrapy框架sublime text3一。搭建python（Windows版本） 1.安装python2.7 ---然后在cmd当中输入python，界面如下则安装成功 2.集成Scrapy框架----输入命令行：pip install Scrapy安装成功界面如下：失败的情况很多，举例一种：解决方案：其余错误可百度搜索。二。开始编程。1.爬取无反爬虫措施的静态网站。例如百度贴吧，豆瓣读书。例如-《桌面吧》的一个帖子tieba.baidu.com/p/2460150866?red_tag=3569129009python代码如下：代码注释：引入了两个模块urllib,re。定义两个函数，第一个函数是获取整个目标网页数据，第二个函数是在目标网页中获取目标图片，遍历网页，并且给获取的图片按照0开始排序。注：re模块知识点:爬取图片效果图：图片保存路径默认在建立的.py同目录文件下。2.爬取有反爬虫措施的百度图片。如百度图片等。例如关键字搜索“表情包”https://image.baidu.com/search/index?tn=baiduimage&ct=201326592&lm=-1&cl=2&ie=gbk&word=%B1%ED%C7%E9%B0%FC&fr=ala&ori_query=%E8%A1%A8%E6%83%85%E5%8C%85&ala=0&alatpl=sp&pos=0&hs=2&xthttps=111111图片采用滚动式加载，先爬取最优先的30张。代码如下：代码注释：导入4个模块，os模块用于指定保存路径。前两个函数同上。第三个函数使用了if语句，并tryException异常。爬取过程如下：爬取结果：注：编写python代码注重对齐，and不能混用Tab和空格，易报错。【相关推荐】1. Python免费视频教程2. Python学习手册3. Python面向对象视频教程

如何用Python做爬虫

入门”是良好的动机，但是可能作用缓慢。如果你手里或者脑子里有一个项目，那么实践起来你会被目标驱动，而不会像学习模块一样慢慢学习。另外如果说知识体系里的每一个知识点是图里的点，依赖关系是边的话，那么这个图一定不是一个有向无环图。因为学习A的经验可以帮助你学习B。因此，你不需要学习怎么样“入门”，因为这样的“入门”点根本不存在！你需要学习的是怎么样做一个比较大的东西，在这个过程中，你会很快地学会需要学会的东西的。当然，你可以争论说需要先懂python，不然怎么学会python做爬虫呢？但是事实上，你完全可以在做这个爬虫的过程中学习python :D看到前面很多答案都讲的“术”——用什么软件怎么爬，那我就讲讲“道”和“术”吧——爬虫怎么工作以及怎么在python实现。先长话短说summarize一下：你需要学习基本的爬虫工作原理基本的http抓取工具，scrapyBloom Filter: Bloom Filters by Example如果需要大规模网页抓取，你需要学习分布式爬虫的概念。其实没那么玄乎，你只要学会怎样维护一个所有集群机器能够有效分享的分布式队列就好。最简单的实现是python-rq: https://github.com/nvie/rqrq和Scrapy的结合：darkrho/scrapy-redis · GitHub后续处理，网页析取(grangier/python-goose · GitHub)，存储(Mongodb)以下是短话长说：说说当初写的一个集群爬下整个豆瓣的经验吧。1）首先你要明白爬虫怎样工作。想象你是一只蜘蛛，现在你被放到了互联“网”上。那么，你需要把所有的网页都看一遍。怎么办呢？没问题呀，你就随便从某个地方开始，比如说人民日报的首页，这个叫initial pages，用$表示吧。在人民日报的首页，你看到那个页面引向的各种链接。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。太好了，这样你就已经爬完了俩页面（首页和国内新闻）！暂且不用管爬下来的页面怎么处理的，你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。突然你发现， 在国内新闻这个页面上，有一个链接链回“首页”。作为一只聪明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因为你已经看过了啊。所以，你需要用你的脑子，存下你已经看过的页面地址。这样，每次看到一个可能需要爬的新链接，你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。如果去过，那就别去了。好的，理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话，那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。那么在python里怎么实现呢？很简单import Queueinitial_page = "http://www.renminribao.com"url_queue = Queue.Queue()seen = set()seen.insert(initial_page)url_queue.put(initial_page)while(True): #一直进行直到海枯石烂 if url_queue.size()>0: current_url = url_queue.get() #拿出队例中第一个的url store(current_url) #把这个url代表的网页存储好 for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的url if next_url not in seen: seen.put(next_url) url_queue.put(next_url) else: break写得已经很伪代码了。所有的爬虫的backbone都在这里，下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发。2）效率如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。问题出在哪呢？需要爬的网页实在太多太多了，而上面的代码太慢太慢了。设想全网有N个网站，那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N)，因为所有网页要遍历一次，而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK，OK，我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法，但是它的特点是，它可以使用固定的内存（不随url的数量而增长）以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐，它的唯一问题在于，如果这个url不在set中，BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中，它会告诉你：这个url应该已经出现过，不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候，可以变得很小很少。一个简单的教程:Bloom Filters by Example注意到这个特点，url如果被看过，那么可能以小概率重复看一看（没关系，多看看不会累死）。但是如果没被看过，一定会被看一下（这个很重要，不然我们就要漏掉一些网页了！）。 [IMPORTANT: 此段有问题，请暂时略过]好，现在已经接近处理判重最快的方法了。另外一个瓶颈——你只有一台机器。不管你的带宽有多大，只要你的机器下载网页的速度是瓶颈的话，那么你只有加快这个速度。用一台机子不够的话——用很多台吧！当然，我们假设每台机子都已经进了最大的效率——使用多线程（python的话，多进程吧）。3）集群化抓取爬取豆瓣的时候，我总共用了100多台机器昼夜不停地运行了一个月。想象如果只用一台机子你就得运行100个月了...那么，假设你现在有100台机器可以用，怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢？我们把这100台中的99台运算能力较小的机器叫作slave，另外一台较大的机器叫作master，那么回顾上面代码中的url_queue，如果我们能把这个queue放到这台master机器上，所有的slave都可以通过网络跟master联通，每当一个slave完成下载一个网页，就向master请求一个新的网页来抓取。而每次slave新抓到一个网页，就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。同样，bloom filter也放到master上，但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave。Bloom Filter放到master的内存里，而被访问过的url放到运行在master上的Redis里，这样保证所有操作都是O(1)。（至少平摊是O(1)，Redis的访问效率见:LINSERT _ Redis)考虑如何用python实现：在各台slave上装好scrapy，那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。代码于是写成#slave.pycurrent_url = request_from_master()to_send = []for next_url in extract_urls(current_url): to_send.append(next_url)store(current_url);send_to_master(to_send)#master.pydistributed_queue = DistributedQueue()bf = BloomFilter()initial_pages = "www.renmingribao.com"while(True): if request == 'GET': if distributed_queue.size()>0: send(distributed_queue.get()) else: break elif request == 'POST': bf.put(request.url)好的，其实你能想到，有人已经给你写好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub4）展望及后处理虽然上面用很多“简单”，但是真正要实现一个商业规模可用的爬虫并不是一件容易的事。上面的代码用来爬一个整体的网站几乎没有太大的问题。但是如果附加上你需要这些后续处理，比如有效地存储（数据库应该怎样安排）有效地判重（这里指网页判重，咱可不想把人民日报和抄袭它的大民日报都爬一遍）有效地信息抽取（比如怎么样抽取出网页上所有的地址抽取出来，“朝阳区奋进路中华道”），搜索引擎通常不需要存储所有的信息，比如图片我存来干嘛...及时更新（预测这个网页多久会更新一次）

如何用python实现网络爬虫

挺简单的，我尝试过，就三步，用爬虫框架scrapy
定义item类
开发spider类（是核心）
开发pipeline
看一看 疯狂python讲义 这本书，对学习python挺有帮助的
网络爬虫是一种自动化获取互联网上信息的技术，可以使用Python编程语言来实现。Python提供了许多强大的库和框架，可以帮助您编写网络爬虫程序。以下是使用Python实现网络爬虫的一般步骤：1. 导入所需的库：使用`import`语句导入所需的库，如`requests`用于发送HTTP请求，`BeautifulSoup`用于解析HTML等。2. 发送HTTP请求：使用`requests`库发送HTTP请求，获取网页的HTML内容。3. 解析HTML内容：使用`BeautifulSoup`库解析HTML内容，提取所需的数据。4. 数据处理和存储：对提取的数据进行处理和清洗，然后将其存储到数据库、Excel等结构化的数据中。5. 循环遍历：如果需要采集多个网页的数据，可以使用循环遍历的方式，依次访问每个网页并提取数据。请注意，网络爬虫的实现需要遵守相关的法律法规和网站的使用规则，避免对目标网站造成过大的访问压力或侵犯他人的隐私权。八爪鱼采集器是一款功能全面、操作简单、适用范围广泛的互联网数据采集器。如果您需要采集数据，八爪鱼采集器可以为您提供智能识别和灵活的自定义采集规则设置，帮助您快速获取所需的数据。了解更多八爪鱼采集器的功能与合作案例，请前往官网了解更多详情。

python爬虫-35-scrapy实操入门，一文带你入门，保姆级教程

如果在 windows 系统下，提示这个错误 ModuleNotFoundError: No module named 'win32api' ，那么使用以下命令可以解决： pip install pypiwin32 。

示例如下：

命令：

示例如下：

创建完毕之后可以看下具体创建了什么文件；

我们使用 pycharm 打开看下；

scrapy 爬虫项目中每个文件的作用如下：


------ “运维家”? ------

------ “运维家”? ------

------ “运维家”? ------

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