python实现爬虫抓取智联招聘

⑴ 如何用爬虫爬取智联招聘上的数据

你用个采集软件不得了，像是ForeSpider，采集智联上的所有数据都没问题，而且采集的还特别快，一天就好几百万条。我之前采的是淘宝的全部商品信息，都采集下来了，非常强大滴。
推荐你哦。

⑵ 如何用python爬虫抓取网页内容

首先,你要安装requests和BeautifulSoup4,然后执行如下代码.

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')

#标题
H1=soup.select('#artibodyTitle')[0].text

#来源
time_source=soup.select('.time-source')[0].text


#来源
origin=soup.select('#artibodyp')[0].text.strip()

#原标题
oriTitle=soup.select('#artibodyp')[1].text.strip()

#内容
raw_content=soup.select('#artibodyp')[2:19]
content=[]
forparagraphinraw_content:
content.append(paragraph.text.strip())
'@'.join(content)
#责任编辑
ae=soup.select('.article-editor')[0].text

这样就可以了

⑶ python中，进行爬虫抓取怎么样能够使用代理IP

在python中用爬虫再用到代理服务器，有两个办法，①直接在布署该python爬虫的电脑上设置代理服务器，这样从该电脑上出站的信息就只能由代理服务器处理了，爬虫的也不例外，可以搜"windows设置代理服务器"、"Linux设置代理服务器"。通常是”设置->网络->连接->代理“。
②若想让python单独使用这个代理服务器，可以搜一下"python proxy config"，"python配置代理服务器"，有一些库支持简单的BM代理服务器连接。

⑷ python爬虫数据提取

理论上可以，实际要看目标网页的情况，反爬虫机制、js动态刷新抓取都是比较头疼的。
当然如果不考虑效率，selenium 之类的网页自动化方式，通常都可以实现。

⑸ python爬虫的工作步骤

当前处于一个大数据的时代，一般网站数据来源有二：网站用户自身产生的数据和网站从其他来源获取的数据，今天要分享的是如何从其他网站获取你想要的数据。

目前最适合用于写爬虫的语言是python，python中最受欢迎的爬虫框架是scrapy,本文围绕scrapy来展开讲解爬虫是怎么工作的。

1.如下图所示，爬虫从编写的spider文件中的start_urls开始，这个列表中的url就是爬虫抓取的第一个网页，它的返回值是该url对应网页的源代码，我们可以用默认的parse(self,response)函数去打印或解析这个源代码

2.我们获取到源代码之后，就可以从网页源代码中找到我们想要的信息或需要进一步访问的url,提取信息这一步，scrapy中集成了xpath,正则(re),功能十分强大，提取到信息之后会通过yield进入到中间件当中。

中间件包括爬虫中间件和下载中间件，爬虫中间件主要用于设置处理爬虫文件中的代码块，下载中间件主要用于判断爬虫进入网页前后的爬取状态，在此中间件中，你可以根据爬虫的返回状态去做进一步判断。

最后我们将yield过来的item，即就是我们想要的数据会在pipeline.py文件中进行处理，存入数据库，写入本地文件，都可以在这里进行，另外，为了减少代码冗余，建议所有与设置参数有关的参数，都写在settings.py中去

⑹ python爬虫能做什么

Python是一门非常适合开发网络爬虫的编程语言，相比于其他静态编程语言，Python抓取网页文档的接口更简洁;相比于其他动态脚本语言，Python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。此外，python中有优秀的第三方包可以高效实现网页抓取，并可用极短的代码完成网页的标签过滤功能。

Python爬虫架构组成:

1. URL管理器：管理待爬取的url集合和已爬取的url集合，传送待爬取的url给网页下载器;

2. 网页下载器：爬取url对应的网页，存储成字符串，传送给网页解析器;

3. 网页解析器：解析出有价值的数据，存储下来，同时补充url到URL管理器。

Python爬虫工作原理:

Python爬虫通过URL管理器，判断是否有待爬URL，如果有待爬URL，通过调度器进行传递给下载器，下载URL内容，并通过调度器传送给解析器，解析URL内容，并将价值数据和新URL列表通过调度器传递给应用程序，并输出价值信息的过程。

爬虫可以做什么？
你可以用爬虫爬图片，爬取视频等等你想要爬取的数据，只要你能通过浏览器访问的数据都可以通过爬虫获取。

Python爬虫常用框架有：

grab：网络爬虫框架;

scrapy：网络爬虫框架，不支持Python3;

pyspider：一个强大的爬虫系统;

cola：一个分布式爬虫框架;

portia：基于Scrapy的可视化爬虫;

restkit：Python的HTTP资源工具包。它可以让你轻松地访问HTTP资源，并围绕它建立的对象。

demiurge：基于PyQuery的爬虫微框架。

⑺ 如何用python 爬虫抓取金融数据

获取数据是数据分析中必不可少的一部分，而网络爬虫是是获取数据的一个重要渠道之一。鉴于此，我拾起了Python这把利器，开启了网络爬虫之路。

本篇使用的版本为python3.5，意在抓取证券之星上当天所有A股数据。程序主要分为三个部分：网页源码的获取、所需内容的提取、所得结果的整理。

一、网页源码的获取

很多人喜欢用python爬虫的原因之一就是它容易上手。只需以下几行代码既可抓取大部分网页的源码。

为了减少干扰，我先用正则表达式从整个页面源码中匹配出以上的主体部分，然后从主体部分中匹配出每只股票的信息。代码如下。

pattern=re.compile('<tbody[sS]*</tbody>')
body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配<tbody和</tbody>之间的所有代码pattern=re.compile('>(.*?)<')
stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配>和<之间的所有信息

其中compile方法为编译匹配模式，findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息，并以列表的方式返回。正则表达式的语法还挺多的，下面我只罗列所用到符号的含义。

语法 说明

. 匹配任意除换行符“ ”外的字符

* 匹配前一个字符0次或无限次

？ 匹配前一个字符0次或一次

s 空白字符：[<空格> fv]

S 非空白字符：[^s]

[...] 字符集，对应的位置可以是字符集中任意字符

(...) 被括起来的表达式将作为分组，里面一般为我们所需提取的内容

正则表达式的语法挺多的，也许有大牛只要一句正则表达式就可提取我想提取的内容。在提取股票主体部分代码时发现有人用xpath表达式提取显得更简洁一些，看来页面解析也有很长的一段路要走。

三、所得结果的整理

通过非贪婪模式(.*?)匹配>和<之间的所有数据，会匹配出一些空白字符出来，所以我们采用如下代码把空白字符移除。

stock_last=stock_total[:] #stock_total：匹配出的股票数据for data in stock_total: #stock_last：整理后的股票数据
if data=='':
stock_last.remove('')

最后，我们可以打印几列数据看下效果，代码如下

print('代码',' ','简称',' ',' ','最新价',' ','涨跌幅',' ','涨跌额',' ','5分钟涨幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #网页总共有13列数据
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实现一只小爬虫，爬取拉勾网

1、首先我们打开拉勾网，并搜索“java”，显示出来的职位信息就是我们的目标。

2、接下来我们需要确定，怎样将信息提取出来。

• 查看网页源代码，这时候发现，网页源代码里面找不到职位相关信息，这证明拉勾网关于职位的信息是异步加载的，这也是一种很常用的技术。

• 异步加载的信息，我们需要借助 chrome 浏览器的开发者工具进行分析~