⑴ 如何用爬蟲爬取智聯招聘上的數據
你用個採集軟體不得了,像是ForeSpider,採集智聯上的所有數據都沒問題,而且採集的還特別快,一天就好幾百萬條。我之前採的是淘寶的全部商品信息,都採集下來了,非常強大滴。
推薦你哦。
⑵ 如何用python爬蟲抓取網頁內容
首先,你要安裝requests和BeautifulSoup4,然後執行如下代碼.
importrequests
frombs4importBeautifulSoup
iurl='http://news.sina.com.cn/c/nd/2017-08-03/doc-ifyitapp0128744.shtml'
res=requests.get(iurl)
res.encoding='utf-8'
#print(len(res.text))
soup=BeautifulSoup(res.text,'html.parser')
#標題
H1=soup.select('#artibodyTitle')[0].text
#來源
time_source=soup.select('.time-source')[0].text
#來源
origin=soup.select('#artibodyp')[0].text.strip()
#原標題
oriTitle=soup.select('#artibodyp')[1].text.strip()
#內容
raw_content=soup.select('#artibodyp')[2:19]
content=[]
forparagraphinraw_content:
content.append(paragraph.text.strip())
'@'.join(content)
#責任編輯
ae=soup.select('.article-editor')[0].text
這樣就可以了
⑶ python中,進行爬蟲抓取怎麼樣能夠使用代理IP
在python中用爬蟲再用到代理伺服器,有兩個辦法,①直接在布署該python爬蟲的電腦上設置代理伺服器,這樣從該電腦上出站的信息就只能由代理伺服器處理了,爬蟲的也不例外,可以搜"windows設置代理伺服器"、"Linux設置代理伺服器"。通常是」設置->網路->連接->代理「。
②若想讓python單獨使用這個代理伺服器,可以搜一下"python proxy config","python配置代理伺服器",有一些庫支持簡單的BM代理伺服器連接。
⑷ python爬蟲數據提取
理論上可以,實際要看目標網頁的情況,反爬蟲機制、js動態刷新抓取都是比較頭疼的。
當然如果不考慮效率,selenium 之類的網頁自動化方式,通常都可以實現。
⑸ python爬蟲的工作步驟
當前處於一個大數據的時代,一般網站數據來源有二:網站用戶自身產生的數據和網站從其他來源獲取的數據,今天要分享的是如何從其他網站獲取你想要的數據。
目前最適合用於寫爬蟲的語言是python,python中最受歡迎的爬蟲框架是scrapy,本文圍繞scrapy來展開講解爬蟲是怎麼工作的。
1.如下圖所示,爬蟲從編寫的spider文件中的start_urls開始,這個列表中的url就是爬蟲抓取的第一個網頁,它的返回值是該url對應網頁的源代碼,我們可以用默認的parse(self,response)函數去列印或解析這個源代碼
2.我們獲取到源代碼之後,就可以從網頁源代碼中找到我們想要的信息或需要進一步訪問的url,提取信息這一步,scrapy中集成了xpath,正則(re),功能十分強大,提取到信息之後會通過yield進入到中間件當中。
中間件包括爬蟲中間件和下載中間件,爬蟲中間件主要用於設置處理爬蟲文件中的代碼塊,下載中間件主要用於判斷爬蟲進入網頁前後的爬取狀態,在此中間件中,你可以根據爬蟲的返回狀態去做進一步判斷。
最後我們將yield過來的item,即就是我們想要的數據會在pipeline.py文件中進行處理,存入資料庫,寫入本地文件,都可以在這里進行,另外,為了減少代碼冗餘,建議所有與設置參數有關的參數,都寫在settings.py中去
⑹ python爬蟲能做什麼
Python是一門非常適合開發網路爬蟲的編程語言,相比於其他靜態編程語言,Python抓取網頁文檔的介面更簡潔;相比於其他動態腳本語言,Python的urllib2包提供了較為完整的訪問網頁文檔的API。此外,python中有優秀的第三方包可以高效實現網頁抓取,並可用極短的代碼完成網頁的標簽過濾功能。
Python爬蟲架構組成:
1. URL管理器:管理待爬取的url集合和已爬取的url集合,傳送待爬取的url給網頁下載器;
2. 網頁下載器:爬取url對應的網頁,存儲成字元串,傳送給網頁解析器;
3. 網頁解析器:解析出有價值的數據,存儲下來,同時補充url到URL管理器。
Python爬蟲工作原理:
Python爬蟲通過URL管理器,判斷是否有待爬URL,如果有待爬URL,通過調度器進行傳遞給下載器,下載URL內容,並通過調度器傳送給解析器,解析URL內容,並將價值數據和新URL列表通過調度器傳遞給應用程序,並輸出價值信息的過程。
爬蟲可以做什麼?
你可以用爬蟲爬圖片,爬取視頻等等你想要爬取的數據,只要你能通過瀏覽器訪問的數據都可以通過爬蟲獲取。
Python爬蟲常用框架有:
grab:網路爬蟲框架;
scrapy:網路爬蟲框架,不支持Python3;
pyspider:一個強大的爬蟲系統;
cola:一個分布式爬蟲框架;
portia:基於Scrapy的可視化爬蟲;
restkit:Python的HTTP資源工具包。它可以讓你輕松地訪問HTTP資源,並圍繞它建立的對象。
demiurge:基於PyQuery的爬蟲微框架。
⑺ 如何用python 爬蟲抓取金融數據
獲取數據是數據分析中必不可少的一部分,而網路爬蟲是是獲取數據的一個重要渠道之一。鑒於此,我拾起了Python這把利器,開啟了網路爬蟲之路。
本篇使用的版本為python3.5,意在抓取證券之星上當天所有A股數據。程序主要分為三個部分:網頁源碼的獲取、所需內容的提取、所得結果的整理。
一、網頁源碼的獲取
很多人喜歡用python爬蟲的原因之一就是它容易上手。只需以下幾行代碼既可抓取大部分網頁的源碼。
為了減少干擾,我先用正則表達式從整個頁面源碼中匹配出以上的主體部分,然後從主體部分中匹配出每隻股票的信息。代碼如下。
pattern=re.compile('<tbody[sS]*</tbody>')
body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配<tbody和</tbody>之間的所有代碼pattern=re.compile('>(.*?)<')
stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配>和<之間的所有信息
其中compile方法為編譯匹配模式,findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息,並以列表的方式返回。正則表達式的語法還挺多的,下面我只羅列所用到符號的含義。
語法 說明
. 匹配任意除換行符「 」外的字元
* 匹配前一個字元0次或無限次
? 匹配前一個字元0次或一次
s 空白字元:[<空格> fv]
S 非空白字元:[^s]
[...] 字元集,對應的位置可以是字元集中任意字元
(...) 被括起來的表達式將作為分組,裡面一般為我們所需提取的內容
正則表達式的語法挺多的,也許有大牛隻要一句正則表達式就可提取我想提取的內容。在提取股票主體部分代碼時發現有人用xpath表達式提取顯得更簡潔一些,看來頁面解析也有很長的一段路要走。
三、所得結果的整理
通過非貪婪模式(.*?)匹配>和<之間的所有數據,會匹配出一些空白字元出來,所以我們採用如下代碼把空白字元移除。
stock_last=stock_total[:] #stock_total:匹配出的股票數據for data in stock_total: #stock_last:整理後的股票數據
if data=='':
stock_last.remove('')
最後,我們可以列印幾列數據看下效果,代碼如下
print('代碼',' ','簡稱',' ',' ','最新價',' ','漲跌幅',' ','漲跌額',' ','5分鍾漲幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #網頁總共有13列數據
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])
⑻ 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~