解决方案:1.【代码】5a5x采集器 - Python网络爬虫实战

　　解决方案:1.【代码】5a5x采集器 - Python网络爬虫实战

　　page_total = int（etree.HTML（urllib.request.urlopen（source_url）.read（“gbk”））.xpath（“//*[@id=”pages“]/b[2]/text（）'）[0].替换（”/“，”“））

　　# 输入数据采集类别的所有页码

　　对于范围内eve_content_list_page（1，page_total+1）：

　　# 每页数据

　　url = source_url + “/” + str（eve_content_list_page） + “.html”

　　# 获取网页的源代码

　　page_source = etree.HTML（“gbk”）

　　# 提取每页所有内容

　　content_list = page_source.xpath（“//dl[@class=”down_list“]/dt/a/@href'）

　　# 根据不同内容下载数据

　　对于content_list中的eve_content：

　　尝试：

　　# 打开内容详情页面

　　content_url = “” + eve_content

　　content_page_souce = etree.HTML content_url

　　# 提取源代码的标题

　　标题 = content_page_souce.xpath（“//标题/跨度/文本（）”）[0]

　　# 提取源代码的下载页面网址

　　download_url = “” + content_page_souce.xpath（“//*[@id=”down_address“]/a/@href”）[0]

　　# 根据下载页面网址获取文件的确切网址

　　file_url = “” + etree.HTML @href download_url

　　# 打开文件URL，以二进制形式存储到本地指定文件夹，文件以标题命名

　　以开放（eve_list_data + “/” + 标题 + “.zip”，“wb”） 为 f：

　　f.write（urllib.request.urlopen（file_url）.read（））

　　# 输出完成的内容

　　打印（eve_list_data，标题）

　　除 e 例外：

　　打印（content_url）

　　官方数据:如何Python数据采集-开始爬虫

　　目标是抓取网页的外部链接，实现递归循环。

　　单个域名的遍历

　　网络爬虫就是抓取目标网页，然后遍历到数据信息，然后用链接继续遍历，以此类推。

　　第一步：获取页面上的所有链接

　　运行效果图

　　发现会有一些无用的数据。一些href值只作为页块跳转。我们可以使用正则表达式对其进行优化和过滤，只获取以 HTML 结尾的链接。

　　第 2 步：递归获取网页

　　第一步，我们基本上获取了一个网页的所有链接地址，第二步显然是获取这些链接网页的链接，进而获取这些网页的数据。

　　例如，我们在 Wiki 中的 Python 条目下获取相关条目的链接。既然有我们不关心的链接，所有的链接都需要用正则表达式过滤掉，然后就有大量的链接链接。我们不能把它们都用完。一些条款。

　　运行结果（一分钟产生150条数据，如果不手动停止，应该不会停止爬取）

　　两个采集整个网站

　　在整个站点上执行所有链接采集，当然，像wikis这样的*敏*感*词*网站数据，几乎不可能采集全部。

　　运行结果

　　递归爬取网页的原理：

　　三个使用 Scrapy采集

　　高层建筑是用最简单的一砖一瓦搭建起来的，而编写一个网络爬虫也是由许多简单重复的操作组成，找到页面的关键信息和外部链接，然后重复这个循环。Scrapy 库可以大大减少对网页链接的搜索（无需自己做大量的过滤条件和正则表达式），同时也降低了识别工作的复杂度。

　　使用参考；

　　第一步是创建一个Scrapy项目

　　报错，安装scrapy，cmd-pip install scrapy

　　错误，未安装视觉 14

　　重装成功，再次执行

　　scrapy startproject 教程

　　创建成功后目录结构如下

　　第二步，定义数据源，修改item（参考官网）

　　第三步，创建爬虫类（参考官网）

　　第四步，进入spider目录，然后运行爬虫

　　错误，缺少 win32 库

　　点安装 pywin32

　　再次成功运行

　　第一个Scrapy helloworld基本完成，流程大致如下：

　　Scrapy 在 Spider 的 start_urls 属性中为每个 URL 创建一个 scrapy.Request 对象，并将 parse 方法作为回调分配给 Request。

　　在 Request 对象被调度后，执行会生成一个 scrapy.http.Response 对象并将其发送回蜘蛛 parse() 方法。

　　如果有用，以后继续深入学习Scrapy。

　　另外，我也有初学者教程，对大家免费。公众号请关注直接获取，谢谢