A. python爬蟲爬一個網站要多久
Python爬蟲爬取一個網站需要多久無法一概而論，需要結合多方面因素來決定，比如網站的頁面數量、你的爬蟲經驗、網站反爬蟲力度等，這些都會影響抓取時間。
B. python使用json爬取京東評論，在瀏覽器頁面的request url 打開是空白的，所以導致No JSON object
json不是一種格式嗎，能當爬蟲用？你訪問的url既然是空白的，那就說明不是這個url，注意找找究竟是哪個url，能訪問並且顯示想要的內容才是對的。最後就是如果能訪問，爬蟲卻抓取不下來，就得考慮是不是被檢測到爬蟲了，需要修改請求頭部等信息隱藏自身。
C. python爬蟲可以搶鞋嗎
可以的，可以理解為模擬人一樣的操作，可以用定時任務來做，比如爬到了數據，知道開始時間，可以在開始的時候觸發任務。
D. 如何用Python實現一隻小爬蟲，爬取拉勾網
1、首先我們打開拉勾網，並搜索「java」，顯示出來的職位信息就是我們的目標。
2、接下來我們需要確定，怎樣將信息提取出來。
查看網頁源代碼，這時候發現，網頁源代碼裡面找不到職位相關信息，這證明拉勾網關於職位的信息是非同步載入的，這也是一種很常用的技術。
非同步載入的信息，我們需要藉助 chrome 瀏覽器的開發者工具進行分析~
E. Python爬蟲可以爬取什麼
Python爬蟲可以爬取的東西有很多，Python爬蟲怎麼學？簡單的分析下：
如果你仔細觀察，就不難發現，懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多，一方面，互聯網可以獲取的數據越來越多，另一方面，像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優秀工具，讓爬蟲變得簡單、容易上手。
利用爬蟲我們可以獲取大量的價值數據，從而獲得感性認識中不能得到的信息，比如：
知乎：爬取優質答案，為你篩選出各話題下最優質的內容。
淘寶、京東：抓取商品、評論及銷量數據，對各種商品及用戶的消費場景進行分析。
安居客、鏈家：抓取房產買賣及租售信息，分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。
拉勾網、智聯：爬取各類職位信息，分析各行業人才需求情況及薪資水平。
雪球網：抓取雪球高回報用戶的行為，對股票市場進行分析和預測。
爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。Python有很多應用的方向，比如後台開發、web開發、科學計算等等，但爬蟲對於初學者而言更友好，原理簡單，幾行代碼就能實現基本的爬蟲，學習的過程更加平滑，你能體會更大的成就感。
掌握基本的爬蟲後，你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習，都會更得心應手。因為這個過程中，Python基本語法、庫的使用，以及如何查找文檔你都非常熟悉了。
對於小白來說，爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。比如有人認為學爬蟲必須精通 Python，然後哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點，很久之後發現仍然爬不了數據；有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂開始 HTMLCSS，結果入了前端的坑，瘁……
但掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據，其實非常容易實現，但建議你從一開始就要有一個具體的目標。
在目標的驅動下，你的學習才會更加精準和高效。那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成目標的過程中學到的。這里給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。
1.學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程
2.了解非結構化數據的存儲
3.學習scrapy，搭建工程化爬蟲
4.學習資料庫知識，應對大規模數據存儲與提取
5.掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施
6.分布式爬蟲，實現大規模並發採集，提升效率
一
學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程
大部分爬蟲都是按「發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取並儲存內容」這樣的流程來進行，這其實也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網頁信息的過程。
Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建議從requests+Xpath 開始，requests 負責連接網站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。
如果你用過 BeautifulSoup，會發現 Xpath 要省事不少，一層一層檢查元素代碼的工作，全都省略了。這樣下來基本套路都差不多，一般的靜態網站根本不在話下，豆瓣、糗事網路、騰訊新聞等基本上都可以上手了。
當然如果你需要爬取非同步載入的網站，可以學習瀏覽器抓包分析真實請求或者學習Selenium來實現自動化，這樣，知乎、時光網、貓途鷹這些動態的網站也可以迎刃而解。
二
了解非結構化數據的存儲
爬回來的數據可以直接用文檔形式存在本地，也可以存入資料庫中。
開始數據量不大的時候，你可以直接通過 Python 的語法或 pandas 的方法將數據存為csv這樣的文件。
當然你可能發現爬回來的數據並不是干凈的，可能會有缺失、錯誤等等，你還需要對數據進行清洗，可以學習 pandas 包的基本用法來做數據的預處理，得到更干凈的數據。
三
學習 scrapy，搭建工程化的爬蟲
掌握前面的技術一般量級的數據和代碼基本沒有問題了，但是在遇到非常復雜的情況，可能仍然會力不從心，這個時候，強大的 scrapy 框架就非常有用了。
scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲框架，它不僅能便捷地構建request，還有強大的 selector 能夠方便地解析 response，然而它最讓人驚喜的還是它超高的性能，讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。
學會 scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲框架，你就基本具備爬蟲工程師的思維了。
四
學習資料庫基礎，應對大規模數據存儲
爬回來的數據量小的時候，你可以用文檔的形式來存儲，一旦數據量大了，這就有點行不通了。所以掌握一種資料庫是必須的，學習目前比較主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以方便你去存儲一些非結構化的數據，比如各種評論的文本，圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。
因為這里要用到的資料庫知識其實非常簡單，主要是數據如何入庫、如何進行提取，在需要的時候再學習就行。
五
掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施
當然，爬蟲過程中也會經歷一些絕望啊，比如被網站封IP、比如各種奇怪的驗證碼、userAgent訪問限制、各種動態載入等等。
遇到這些反爬蟲的手段，當然還需要一些高級的技巧來應對，常規的比如訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等等。
往往網站在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者，這也為爬蟲提供了空間，掌握這些應對反爬蟲的技巧，絕大部分的網站已經難不到你了.
六
分布式爬蟲，實現大規模並發採集
爬取基本數據已經不是問題了，你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。這個時候，相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字：分布式爬蟲。
分布式這個東西，聽起來很恐怖，但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具。
Scrapy 前面我們說過了，用於做基本的頁面爬取，MongoDB 用於存儲爬取的數據，Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列，也就是任務隊列。
所以有些東西看起來很嚇人，但其實分解開來，也不過如此。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候，那麼你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構了，實現一些更加自動化的數據獲取。
你看，這一條學習路徑下來，你已然可以成為老司機了，非常的順暢。所以在一開始的時候，盡量不要系統地去啃一些東西，找一個實際的項目（開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手），直接開始就好。
因為爬蟲這種技術，既不需要你系統地精通一門語言，也不需要多麼高深的資料庫技術，高效的姿勢就是從實際的項目中去學習這些零散的知識點，你能保證每次學到的都是最需要的那部分。
當然唯一麻煩的是，在具體的問題中，如何找到具體需要的那部分學習資源、如何篩選和甄別，是很多初學者面臨的一個大問題。
以上就是我的回答，希望對你有所幫助，望採納。
F. 使用python怎麼獲取京東網站cookie進行登錄
# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/python
import os
import urllib2
import urllib
import cookielib
import re
import sys
from bs4 import BeautifulSoup
『『『
編碼方式的設置,在中文使用時用到中文時的處理方式
『『『
default_encoding = "utf-8"
if sys.getdefaultencoding() != default_encoding:
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")
def getHtml(url,data={}):
if(data=={}):
req=urllib2.Request(url)
else:
req=urllib2.Request(url,urllib.urlencode(data))
html=urllib2.urlopen(req).read()
return html
try:
cookie = cookielib.CookieJar()
cookieProc = urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie)
except:
raise
else:
opener = urllib2.build_opener(cookieProc)
opener.addheaders = [(『User-Agent『,『Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/23.0.1271.64 Safari/537.11『)]
urllib2.install_opener(opener)
auth_url=『『
#auth_url = 『『
home_url=『『
#home_url = 『;
url = ""
login=getHtml(url)
#print login
loginSoup = BeautifulSoup(login,『html.parser『)
#查找登陸參數中的uuid
uuid = loginSoup.find_all("form")[0].find_all("input")[0][『value『]
print uuid
clrName=loginSoup.find_all("form")[0].find_all("input")[6][『name『]
clrValue=loginSoup.find_all("form")[0].find_all("input")[6][『value『]
『『『這倆參數不是必須。。。。
eid=loginSoup.find_all("form")[0].find_all("input")[4][『value『]
fp=loginSoup.find_all("form")[0].find_all("input")[5][『value『]
『『『
#下載驗證碼圖片：
checkPicUrl = loginSoup.find_all("div",id="o-authcode")[0].find_all("img")[0][『src2『]
req = getHtml(checkPicUrl)
checkPic = open("checkPic.jpg","w")
checkPic.write(req)
checkPic.close()
#調用mac系統的預覽(圖像查看器)來打開圖片文件
os.system(『open /Applications/Preview.app/ checkPic.jpg『)
checkCode = raw_input("請輸入彈出圖片中的驗證碼：")
#登錄URL
url = ""
# 登陸用戶名和密碼
postData = {
『loginname『:『你自己的賬號『,
『nloginpwd『:『你自己的密碼『,
『loginpwd『:『你自己的密碼『,
# 『machineNet『:『『,
# 『machineCpu『:『『,
# 『machineDisk『:『『,
str(clrName):str(clrValue),
『uuid『:uuid,
『authcode『: checkCode
}
passport=getHtml(url,postData)
print passport
# 初始化一個CookieJar來處理Cookie
『『『
cookieJar=cookielib.CookieJar()
# 實例化一個全局opener
opener=urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cookieJar))
# 獲取cookie
req=urllib2.Request(auth_url,post_data,headers)
result = opener.open(req)
# 訪問主頁 自動帶著cookie信息
『『『
result = opener.open(『『)
# 顯示結果
#print result.read()
soup=BeautifulSoup(result,『html.parser『)
#昵稱
nickName = soup.find_all("input", id="nickName")[0]["value"]
print "nickName:",
print nickName
G. Python爬蟲如何避免爬取網站訪問過於頻繁
一. 關於爬蟲
爬蟲，是一種按照一定的規則自動地抓取互聯網信息的程序。本質是利用程序獲取對我們有利的數據。
反爬蟲，從不是將爬蟲完全杜絕；而是想辦法將爬蟲的訪問量限制在一個可接納的范圍，不要讓它過於頻繁。
二. 提高爬蟲效率的方法
協程。採用協程，讓多個爬蟲一起工作，可以大幅度提高效率。
多進程。使用CPU的多個核，使用幾個核就能提高幾倍。
多線程。將任務分成多個，並發（交替）的執行。
分布式爬蟲。讓多個設備去跑同一個項目，效率也能大幅提升。
打包技術。可以將python文件打包成可執行的exe文件，讓其在後台執行即可。
其他。比如，使用網速好的網路等等。
三. 反爬蟲的措施
限制請求頭，即request header。解決方法：我們可以填寫user-agent聲明自己的身份，有時還要去填寫origin和referer聲明請求的來源。
限制登錄，即不登錄就不能訪問。解決方法：我們可以使用cookies和session的知識去模擬登錄。
復雜的交互，比如設置「驗證碼」來阻攔登錄。這就比較難做，解決方法1：我們用Selenium去手動輸入驗證碼；方法2：我們用一些圖像處理的庫自動識別驗證碼（tesserocr/pytesserart/pillow）。
ip限制。如果這個IP地址，爬取網站頻次太高，那麼伺服器就會暫時封掉來自這個IP地址的請求。 解決方法：使用time.sleep()來對爬蟲的速度進行限制，建立IP代理池或者使用IPIDEA避免IP被封禁。
H. 爬蟲小白求問python如何爬取天貓京東等網頁
大的原則上，在網上能公開訪問的可見的數據資料都是有辦法爬取到的，天貓和京東上是有部分的訂單成交數據的，所以這些也是可以爬取的。某寶中的楚江數據，數據採集工作可以代寫爬蟲，也可以直接讓他們爬取數據，視頻，圖片，文字都可以。
I. 同學們，有人用Python寫過京東的爬蟲嗎
調用服務的過程以及接收到伺服器端的返回值後處理結果的過程。
程序調用了 Hello.Client 的 helloVoid 方法，在 helloVoid 方法中，通過 send_helloVoid 方法發送對服務的調用請求，通過 recv_helloVoid 方法接收服務處理請求後返回的結果。
J. 為什麼我用python爬京東的網頁爬下來的是空標簽
現在幾乎所有的大網站都在主要的欄目 做了防爬行的處理。 象這樣的還算是簡單的。 大不了你分析一下JS。 如果不想分析JS。就麻煩 些。
你安裝一個pyqt，裡面有一個qtbrowser， 你可以驅動這個瀏覽器去爬行。要幾百行代碼才能搞定。
用瀏覽器打開這個網站，然後通過瀏覽器的一個功能，獲得渲染後的HTML網頁。這樣就解決 JS的問題了。 不過爬行速度很受限制。因為瀏覽器打開一個網頁的速度很慢 。