python抓包http

㈠ 如何用python爬取數據

方法/步驟

• 在做爬取數據之前，你需要下載安裝兩個東西，一個是urllib,另外一個是python-docx。

  

• 7

  這個爬下來的是源代碼，如果還需要篩選的話需要自己去添加各種正則表達式。

㈡ 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

㈢ 如何入門 Python 爬蟲

你需要學習

基本的爬蟲工作原理
基本的http抓取工具，scrapy
Bloom Filter: Bloom Filters by Example
如果需要大規模網頁抓取，你需要學習分布式爬蟲的概念。其實沒那麼玄乎，你只要學會怎樣維護一個所有集群機器能夠有效分享的分布式隊列就好。最簡單的實現是python-rq: https://github.com/nvie/rq
rq和Scrapy的結合：darkrho/scrapy-redis · GitHub
後續處理，網頁析取(grangier/python-goose · GitHub)，存儲(Mongodb)

以下是短話長說：

說說當初寫的一個集群爬下整個豆瓣的經驗吧。

1）首先你要明白爬蟲怎樣工作。
想像你是一隻蜘蛛，現在你被放到了互聯「網」上。那麼，你需要把所有的網頁都看一遍。怎麼辦呢？沒問題呀，你就隨便從某個地方開始，比如說人民日報的首頁，這個叫initial pages，用$表示吧。

在人民日報的首頁，你看到那個頁面引向的各種鏈接。於是你很開心地從爬到了「國內新聞」那個頁面。太好了，這樣你就已經爬完了倆頁面（首頁和國內新聞）！暫且不用管爬下來的頁面怎麼處理的，你就想像你把這個頁面完完整整抄成了個html放到了你身上。

突然你發現， 在國內新聞這個頁面上，有一個鏈接鏈回「首頁」。作為一隻聰明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因為你已經看過了啊。所以，你需要用你的腦子，存下你已經看過的頁面地址。這樣，每次看到一個可能需要爬的新鏈接，你就先查查你腦子里是不是已經去過這個頁面地址。如果去過，那就別去了。

好的，理論上如果所有的頁面可以從initial page達到的話，那麼可以證明你一定可以爬完所有的網頁。

那麼在python里怎麼實現呢？
很簡單
import Queue

initial_page = "http://www.renminribao.com"

url_queue = Queue.Queue()
seen = set()

seen.insert(initial_page)
url_queue.put(initial_page)

while(True): #一直進行直到海枯石爛
if url_queue.size()>0:
current_url = url_queue.get() #拿出隊例中第一個的url
store(current_url) #把這個url代表的網頁存儲好
for next_url in extract_urls(current_url): #提取把這個url里鏈向的url
if next_url not in seen:
seen.put(next_url)
url_queue.put(next_url)
else:
break

寫得已經很偽代碼了。

所有的爬蟲的backbone都在這里，下面分析一下為什麼爬蟲事實上是個非常復雜的東西——搜索引擎公司通常有一整個團隊來維護和開發。

2）效率
如果你直接加工一下上面的代碼直接運行的話，你需要一整年才能爬下整個豆瓣的內容。更別說Google這樣的搜索引擎需要爬下全網的內容了。

問題出在哪呢？需要爬的網頁實在太多太多了，而上面的代碼太慢太慢了。設想全網有N個網站，那麼分析一下判重的復雜度就是N*log(N)，因為所有網頁要遍歷一次，而每次判重用set的話需要log(N)的復雜度。OK，OK，我知道python的set實現是hash——不過這樣還是太慢了，至少內存使用效率不高。

通常的判重做法是怎樣呢？Bloom Filter. 簡單講它仍然是一種hash的方法，但是它的特點是，它可以使用固定的內存（不隨url的數量而增長）以O(1)的效率判定url是否已經在set中。可惜天下沒有白吃的午餐，它的唯一問題在於，如果這個url不在set中，BF可以100%確定這個url沒有看過。但是如果這個url在set中，它會告訴你：這個url應該已經出現過，不過我有2%的不確定性。注意這里的不確定性在你分配的內存足夠大的時候，可以變得很小很少。一個簡單的教程:Bloom Filters by Example

注意到這個特點，url如果被看過，那麼可能以小概率重復看一看（沒關系，多看看不會累死）。但是如果沒被看過，一定會被看一下（這個很重要，不然我們就要漏掉一些網頁了！）。 [IMPORTANT: 此段有問題，請暫時略過]

好，現在已經接近處理判重最快的方法了。另外一個瓶頸——你只有一台機器。不管你的帶寬有多大，只要你的機器下載網頁的速度是瓶頸的話，那麼你只有加快這個速度。用一台機子不夠的話——用很多台吧！當然，我們假設每台機子都已經進了最大的效率——使用多線程（python的話，多進程吧）。

3）集群化抓取
爬取豆瓣的時候，我總共用了100多台機器晝夜不停地運行了一個月。想像如果只用一台機子你就得運行100個月了...

那麼，假設你現在有100台機器可以用，怎麼用python實現一個分布式的爬取演算法呢？

我們把這100台中的99台運算能力較小的機器叫作slave，另外一台較大的機器叫作master，那麼回顧上面代碼中的url_queue，如果我們能把這個queue放到這台master機器上，所有的slave都可以通過網路跟master聯通，每當一個slave完成下載一個網頁，就向master請求一個新的網頁來抓取。而每次slave新抓到一個網頁，就把這個網頁上所有的鏈接送到master的queue里去。同樣，bloom filter也放到master上，但是現在master只發送確定沒有被訪問過的url給slave。Bloom Filter放到master的內存里，而被訪問過的url放到運行在master上的Redis里，這樣保證所有操作都是O(1)。（至少平攤是O(1)，Redis的訪問效率見:LINSERT – Redis)

考慮如何用python實現：
在各台slave上裝好scrapy，那麼各台機子就變成了一台有抓取能力的slave，在master上裝好Redis和rq用作分布式隊列。

代碼於是寫成
#slave.py

current_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.py
distributed_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，其實你能想到，有人已經給你寫好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub

4）展望及後處理
雖然上面用很多「簡單」，但是真正要實現一個商業規模可用的爬蟲並不是一件容易的事。上面的代碼用來爬一個整體的網站幾乎沒有太大的問題。

但是如果附加上你需要這些後續處理，比如

有效地存儲（資料庫應該怎樣安排）

有效地判重（這里指網頁判重，咱可不想把人民日報和抄襲它的大民日報都爬一遍）

有效地信息抽取（比如怎麼樣抽取出網頁上所有的地址抽取出來，「朝陽區奮進路中華道」），搜索引擎通常不需要存儲所有的信息，比如圖片我存來幹嘛...

及時更新（預測這個網頁多久會更新一次）

㈣ python網路爬蟲具體是怎樣的

舉一個例子來類比一下，在每日的新冠核酸排查時，發現了幾個陽性人員（種子地址），這時候會對每個陽性人員接觸的人員（地址內容）進行排查，對排查出的陽性人員再進行上面的接觸人員排查，層層排查，直到排查出所有陽悉攔性人員。

python網路爬蟲跟上面的例子很相似，

最後對採集到的有用數據就可以進行清洗，轉化處理，作為爬蟲的最後數據輸出。

㈤ 如何用python實現網路爬蟲

挺簡單的，我嘗試過，就三步，用爬蟲框架scrapy

1. 定義item類
   

2. 開發spider類（是核心）

3. 開發pipeline

看一看 瘋狂python講義 這本書，對學習python挺有幫助的

㈥ 濡備綍鎶撳彇緗戦〉涓婄殑鏁版嵁(濡備綍浣跨敤Python榪涜岀綉欏墊暟鎹鎶撳彇)

鍦ㄥ綋浠婁俊鎮鐖嗙偢鐨勬椂浠ｏ紝緗戦〉涓婅暣鈃忕潃澶ч噺鐨勬暟鎹錛屽逛簬璁稿氶嗗煙鐨勭爺絀跺拰搴旂敤鏉ヨ達紝鑾峰彇緗戦〉涓婄殑鏁版嵁鏄闈炲父閲嶈佺殑銆侾ython浣滀負涓縐嶇畝鍗曟槗瀛︿笖鍔熻兘寮哄ぇ鐨勭紪紼嬭璦錛岃騫挎硾搴旂敤浜庣綉欏墊暟鎹鎶撳彇銆傛湰鏂囧皢浠嬬粛濡備綍浣跨敤Python榪涜岀綉欏墊暟鎹鎶撳彇鐨勬搷浣滄ラゃ

涓銆佸畨瑁匬ython鍜岀浉鍏沖簱

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```

pipinstallrequests

```

浜屻佷嬌鐢╮equests搴撹幏鍙栫綉欏靛唴瀹

requests鏄涓涓鍔熻兘寮哄ぇ涓旀槗浜庝嬌鐢ㄧ殑HTTP搴擄紝鍙浠ョ敤鏉ュ彂閫丠TTP璇鋒眰騫惰幏鍙栫綉欏靛唴瀹廣備笅闈㈡槸涓涓浣跨敤requests搴撹幏鍙栫綉欏靛唴瀹圭殑紺轟緥浠ｇ爜錛

```python

importrequests

url="https://www.example.com"

response=requests.get(url)

html=response.text

print(html)

```

鍦ㄨ繖涓紺轟緥涓錛屾垜浠棣栧厛瀵煎叆浜唕equests搴擄紝鐒跺悗鎸囧畾浜嗚佽幏鍙栫殑緗戦〉URL銆備嬌鐢╮equests.get()鏂規硶鍙戦丟ET璇鋒眰錛屽苟灝嗚繑鍥炵殑鍝嶅簲瀵硅薄璧嬪肩粰response鍙橀噺銆傛渶鍚庯紝閫氳繃response.text灞炴ц幏鍙栫綉欏電殑鍐呭癸紝騫舵墦鍗拌緭鍑恆

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beautifulsoup鏄涓涓鐢ㄤ簬瑙ｆ瀽HTML鍜孹ML鏂囨。鐨凱ython搴擄紝鍙浠ユ柟渚垮湴浠庣綉欏典腑鎻愬彇鎵闇鐨勬暟鎹銆備笅闈㈡槸涓涓浣跨敤beautifulsoup搴撹В鏋愮綉欏靛唴瀹圭殑紺轟緥浠ｇ爜錛

```python

frombs4importBeautifulSoup

soup=BeautifulSoup(html,"html.parser")

title=soup.title.text

print(title)

```

鍦ㄨ繖涓紺轟緥涓錛屾垜浠棣栧厛瀵煎叆浜咮eautifulSoup綾伙紝鐒跺悗灝嗕箣鍓嶈幏鍙栧埌鐨勭綉欏靛唴瀹筯tml浣滀負鍙傛暟浼犻掔粰BeautifulSoup綾葷殑鏋勯犲嚱鏁幫紝鍒涘緩涓涓狟eautifulSoup瀵硅薄soup銆傞氳繃soup.title.text灞炴у彲浠ヨ幏鍙栫綉欏電殑鏍囬橈紝騫舵墦鍗拌緭鍑恆

鍥涖佷嬌鐢╯elenium搴撴ā鎷熸祻瑙堝櫒琛屼負

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```python

fromseleniumimportwebdriver

driver=webdriver.Chrome()

driver.get(url)

button=driver.find_element_by_xpath("//button[@id='btn']")

button.click()

```

鍦ㄨ繖涓紺轟緥涓錛屾垜浠棣栧厛瀵煎叆浜唚ebdriver綾伙紝鐒跺悗鍒涘緩涓涓狢hrome嫻忚堝櫒瀵硅薄driver銆傞氳繃driver.get()鏂規硶鎵撳紑鎸囧畾鐨勭綉欏點傛帴涓嬫潵錛屼嬌鐢╠river.find_element_by_xpath()鏂規硶鎵懼埌欏甸潰涓婄殑鎸夐挳鍏冪礌錛屽苟浣跨敤click()鏂規硶妯℃嫙鐐瑰嚮鎸夐挳鐨勬搷浣溿

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