python抓取动态网页 Stata、Python & ArcGIS 视频教学
　　视频教学主要覆盖三部分内容。 Stata编程基础与爬虫、Python 爬虫、 ArcGIS 应用。旨在让学员熟练掌握 Stata 数据的读取、数据的清洗和处理、网络数据读写；掌握 Python 爬虫，并能独立编写爬虫程序，使用 ArcGIS 进行地理信息数据管理、展示与数据分析等实用技术。
　　我们将采取实例教学，让大家将所学技巧与科研过程中遇到的实际问题相结合，学了就能用！助您成为数据获得、数据分析、数据管理和数据展示的达人！
　　课程讲授者
　　彭文威
　　创建并维护小花经济学术微信公众号，以助研身份参与多个实证研究项目，熟悉 Stata 编程、 Python 爬虫与 ArcGIS 数据可视化与数据分析处理。
　　陈宇健
　　擅长 Python 编程、Stata 编程，熟悉 Python 与 ArcGIS 交互 ，具有丰富的程序设计经验，负责业界公司多个百万级爬虫项目，参与多个实证研究项目，完成过多项高难度爬虫任务，经验丰富。
　　培训内容
　　第一部分、Stata
　　Stata 基础
　　Stata 常用函数
　　Stata 数据清洗、整理
　　Stata 文本处理与正则表达式
　　Stata 宏与循环
　　Stata 读写网络数据
　　-获取已知地址的经纬度信息、百度地图 API
　　-抓取十八大以来落马官员的数据
　　-抓取和讯网上市公司社会责任报告数据
　　-抓取百度新闻搜索量
　　-抓取全国城市空气质量日指数（AQI）
　　-抓取中国土地市场网数据（）
　　-抓取知网期刊数据（）
　　Stata Debugging
　　第二部分、Python
　　对于高效完成大规模爬虫项目而言，Python是比Stata更为合适的编程语言。通过这部分的学习，你将了解到：Python的安装和基础语法；如何解析纷繁复杂的各类静态、动态网站；如何利用多进程的优势爬取数据并与数据库交互；如何导入各类型本地数据，爬取网址对应所需数据，并保存为本地数据（Stata dta 、csv 等）；如何解决基本的反爬虫问题。学习Python，也有利于你进一步学习对大数据进行数值运算，统计分析，机器学习。
　　Anaconda 环境配置及IDE安装
　　Python 语法及数据结构入门
　　网页结构分析（HTML、CSS选择器、Xpath定位）
　　网站协议，发送请求，解析网站
　　【实战】：静态网页爬虫
　　数据处理及存取（正则表达式、Pandas）
　　Python 与 MySQL 数据库交互
　　处理基本反爬虫
　　【实战】：多进程爬虫
　　Selenium 模拟浏览器爬虫
　　【实战】：动态网页爬虫
　　代码稳健、json 数据处理
　　post方法与一般网站爬取思路
　　第三部分、ArcGIS
　　地图数据展示（基本画图展示）
　　地理信息数据管理、分析
　　Python 与 ArcGIS 交互
　　利用 OpenStreetMapAPI 获取全球任意地点最新行政边界底图
　　已知地址获取经纬度、已知经纬度获取地址、交通路线查询等
　　报名咨询微信群
　　请扫描以下二维码进群：
　　
　　或扫描以下二维码添加课程客服为好友：
　　
　　费用
　　教学视频、课件、数据和代码等资料共：
　　原价： 2333元/人
　　优惠：按以下方式转发可减至 1888元 / 人
　　转发方式：在不同日期，不分组转发至个人朋友圈三次，并将有评论或点赞的三张朋友圈截图发送至课程客服。
　　优惠期（8月17日24：00之前）付款可享受以下优惠：
　　总价：1988元/人
　　转发价为：1588元/人
　　如果您想分开购买，价格分别为:
　　Stata 988，按要求转发后价格 888
　　Python 988，按要求转发后价格 888
　　ArcGIS 399，按要求转发后 299
　　可提供培发票哦！
　　视频、资料和代码发放
　　扫描上方二维码，添加课程客服为好友并微信转账，附上个人邮箱信息。确认付款成功之后，所有资料将于8月14日（下周一）起一次性发送，更多疑问请加群资讯。
　　视频样本试看链接：，
　　样本内容为 Stata 抓取 Landchina 结果公告的code运行效果展示（非正式讲解视频）。Stata 常用文本函数的前15分钟、 Python 课程大纲以及安装的前 3 分钟。
　　特别提醒
　　为保护知识产权，我们的视频会被加密。购买的视频只能在一台电脑上观看，相信这也能够满足大家的学习需求。 查看全部

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　　第一部分、Stata
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　　第二部分、Python
　　对于高效完成大规模爬虫项目而言，Python是比Stata更为合适的编程语言。通过这部分的学习，你将了解到：Python的安装和基础语法；如何解析纷繁复杂的各类静态、动态网站；如何利用多进程的优势爬取数据并与数据库交互；如何导入各类型本地数据，爬取网址对应所需数据，并保存为本地数据（Stata dta 、csv 等）；如何解决基本的反爬虫问题。学习Python，也有利于你进一步学习对大数据进行数值运算，统计分析，机器学习。
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　　Python 语法及数据结构入门
　　网页结构分析（HTML、CSS选择器、Xpath定位）
　　网站协议，发送请求，解析网站
　　【实战】：静态网页爬虫
　　数据处理及存取（正则表达式、Pandas）
　　Python 与 MySQL 数据库交互
　　处理基本反爬虫
　　【实战】：多进程爬虫
　　Selenium 模拟浏览器爬虫
　　【实战】：动态网页爬虫
　　代码稳健、json 数据处理
　　post方法与一般网站爬取思路
　　第三部分、ArcGIS
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　　如何高效学习Python爬虫技术？
　　
　　如何高效学习Python爬虫技术？大部分Python爬虫都是按“发送请求-获得页面-解析页面-抽取并储存内容”流程来进行抓取，模拟人们使用浏览器获取网页信息的过程。
　　
　　高效学习Python爬虫技术的步骤：
　　1、学Python网络爬虫基础知识
　　学Python网络爬虫时先了解Python基本常识，变量、字符串、列表、字典、元组、操控句子、语法等，把基础打牢，在做案例时能知道运用的是哪些知识点。此外还需求了解一些网络请求的基本原理、网页结构等。
　　2、看Python网络爬虫视频教程学习
　　看视频或找一本专业的网络爬虫书本《用Python写网络爬虫》，跟着视频学习爬虫代码，多敲代码敲，弄懂每一行代码着手亲身实践，边学习边做才能学的更快。很多人有误区，觉得自己会不愿意实操，看懂和学会是两个概念，真正操作的时候才是检验知识的有效途径，实操时漏洞百出，要坚持经常敲代码找感觉。
　　开发建议选Python3，2020年Python2中止保护，Python3是主流。IDE选择pycharm、sublime或jupyter等，小编推荐运用pychram，有些相似Java中的eclipse很智能。浏览器学会运用 Chrome 或许 FireFox 浏览器去检查元素，学会运用进行抓包。了解干流的爬虫和库，如urllib、requests、re、bs4、xpath、json等，常用的爬虫结构scrapy是必需掌握的。
　　3、进行实操练习
　　具备爬虫思想，独立设计爬虫体系，找一些网站做操练。静态网页和动态网页的抓取战略和办法需求把握，了解JS加载的网页，了解selenium+PhantomJS模仿浏览器，知道json格局的数据该怎样处理。网页POST请求，要传入data参数，而且这种网页一般是动态加载的，需求把握抓包办法。如果想进步爬虫功率，就得考虑运用多线程，多进程协程或分布式操作。
　　4、学习数据库基础应对大规模数据存储
　　爬回来的数据量小时，可用文档的形式来存储，数据量大就行不通了。因此要掌握一种数据库，学习目前比较主流的 MongoDB。方便存储一些非结构化的数据，数据库知识非常简单，主要是数据入库、进行提取，在需要的时候再学习就行。
　　Python应用方向广，可以做后台开发、Web开发、科学计算等，爬虫对于初学者很友好，原理简单几行代码就能实现基本的爬虫，学习过程体验更好。
　　为了帮助大家更轻松的学好Python开发，爬虫技术，Python数据分析，人工智能,给大家分享一套系统教学资源，加Python技术学习qq裙：322795889，免费领取。学习过程中有疑问，群里有专业的老司机免费答疑解惑!
　　PS：如果觉得本篇文章对您有所帮助，欢迎关注、订阅！帮忙点个 再看 转发一下分享出去
　　*声明：本文于网络整理，版权归原作者所有，如来源信息有误或侵犯权益，请联系我们删除或授权事宜。
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　　[Python爬虫]使用Python爬取动态网页-豆瓣电影(JSON)
　　前文传送门：
　　好久没更新Python相关的内容了，这个专题主要说的是Python在爬虫方面的应用，包括爬取和处理部分
　　第二节我们介绍如何爬取动态网页
　　动态网页指的是网页的内容通过js动态加载出来的
　　我们可以直接使用一些开发者工具查看
　　这里我采用谷歌浏览器的开发者工具
　　开发环境
　　操作系统:windows 10
　　Python版本 :3.6
　　爬取网页模块:requests
　　分析网页模块:json
　　模块安装
　　pip3 install requests
　　网页分析
　　我们使用豆瓣电影的页面来开始分析
　　#!type=movie&tag=%E7%83%AD%E9%97%A8&sort=recommend&page_limit=20&page_start=0
　　由于是动态加载的我们这里无法直接通过get方法获取网页内容
　　当我们点击加载更多时可以通过开发者工具Network选项中的XHR来获取动态加载的js
　　
　　打开获取到的连接
　　%E7%83%AD%E9%97%A8&sort=recommend&page_limit=20&page_start=20
　　我们可以发现连接的规律，即page_limit和page_start
　　
　　可以看到打开的内容为json格式
　　这里我们构造一个连接，让它从第一个电影开始，并显示100个
　　%E7%83%AD%E9%97%A8&sort=recommend&page_limit=100&page_start=0
　　对于JSON的解析我们可以先用一个在线的网站来查看
　　
　　这里可以看到包含了如下信息
　　评分
　　电影名称
　　电影的豆瓣链接
　　封面地址
　　代码介绍
　　这里逐行介绍代码
　　1. import相关的模块
　　import requests
　　import json
　　2. 使用request模块打开并获取网页内容
　　r = requests.get(url,verify=False)
　　content=r.content
　　3. 使用json.load将json格式转换为python的字典格式
　　这时就可以使用字典的相关方法来处理网页了
　　result=json.loads(content)
　　tvs=result['subjects']
　　4. 获取相关信息并存入字典中
　　
　　执行结果
　　我们可以选择将获取到的数据放入数据库中
　　
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　　python抓取动态网页 Stata、Python & ArcGIS 视频教学
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　　零基础Python爬虫教程，入门学习分三个阶段！
　　
　　爬虫Python入门好学吗？学爬虫需要具备一定的基础，有编程基础学Python爬虫更容易学。但要多看多练，有自己的逻辑想法。用Python达到自己的学习目的才算有价值。如果是入门学习了解，开始学习不难，但深入学习有难度，特别大项目。
　　大部分爬虫按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”的流程来进行，模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。向服务器发送请求后，会得到返回的页面，通过解析页面之后，可以抽取我们想要的那部分信息，并存储在指定的文档或数据库中。爬虫Python入门学习分三个阶段：
　　
　　一、零基础阶段：
　　从零开始学爬虫，系统入门，开始从0上手爬虫，爬虫除了必需的理论知识外更重要的是实际应用，带你抓取4种主流网站数据，掌握主流爬虫抓取方法。
　　具备主流网站的数据抓取的能力是此阶段的学习目标
　　学习重点：爬虫所需的计算机网络/前端/正则//xpath/CSS选择器等基础知识；实现静态网页，动态网页两大主流网页类型数据抓取；模拟登陆、应对反爬、识别验证码等难点详细讲解；多线程，多进程等工作常见应用场景难题讲解
　　二、主流框架
　　主流框架Scrapy实现海量数据抓取，从原生爬虫到框架的能力提升,学完你能彻底玩转Scrapy框架，开发一套自己的分布式爬虫系统，完全胜任中级Python工程师工作。获取高效抓取海量数据的能力。
　　学习重点：Scrapy框架知识讲解spider/FormRequest/CrawlSpider等；从单机爬虫到分布式爬虫系统讲解；Scrapy突破反爬虫的限制以及Scrapy原理；Scrapy的更多高级特性包括sscrapy信号、自定义中间件；已有的海量数据结合Elasticsearch打造搜索引擎
　　三、爬虫
　　深入App数据抓取，爬虫能力提升，应对App数据抓取和数据可视化展示,能力不再局限于网页爬虫. 从此拓宽你的爬虫业务，增强自身核心竞争力。掌握App数据抓取实现数据可视化
　　学习重点：学会主流抓包工具Fiddler/Mitmproxy 的应用；4种App数据抓取实战，学练结合深入掌握App爬虫技巧；基于Docker打造多任务抓取系统，提升工作效率；掌握Pyecharts库基础，绘制基本图形，地图等实现数据可视化。
　　爬虫Python应用在很多领域，如爬取数据，进行市场调研和商业分析；作为机器学习、数据挖掘的原始数据；爬取优质的资源：图片、文本、视频。掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据非常容易实现。建议爬虫Python入门从开始就树立一个具体的目标，在目标的驱动下，学习才会更加高效。
　　
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　　基于google的tensorflow源代码编译成可在googleai中部署的深度学习模型
　　python抓取动态网页数据beautifulsoup库介绍tensorflow一种图形计算框架，第一个在googleai中部署的深度学习模型。由于google建立这个框架的最初目的是为了解决他们在自动驾驶和自动医疗领域的大规模数据处理问题，因此很快就在google无人车和人工智能领域得到了广泛的应用。
　　tensorflow从2015年11月开始发布，同年12月第一次开源，1月份caffe基于google的tensorflow源代码编译成可在linux上运行的版本。自2016年5月开始发布，自2017年5月开始在tensorflow/tensorflow框架中集成python，随后发布的几版中，已经支持了python（3.3，3.5）和c++（3.3），同时依靠c++能够实现更多底层的模块，代码耦合度较低，编译速度快等优点。
　　需要说明的是，我们只看三篇论文，分别是《learninghowalightweighttensorflowmethodworks》，《aguidetotensorflow》，《largescaleinferenceoftensorflow》，我们分别了解了tensorflow的框架结构、中间数据存储管理、以及数据读取和内存利用等一些tensorflow的基本概念。
　　这里需要讲一下，abundance-tensorflow和list_numpy并不是说它们的模块之间没有交互，而是说他们属于两个不同类别的工具。abundance-tensorflow简单来说就是为tensorflow提供数据读取的标准库，一般情况下他们仅有一个tf.load.data()函数，他们的中间件实现通常为__init__，__exclude__（即将data传入exclude_import的包的userdefinedvariables）等等。
　　而list_numpy一般使用.no_index或者.numeric_index来设置numeric数据属性。数据读取和存储中间件我这里使用tensorflow/tensorflow中分别说明。数据读取中间件__init__：必须声明__init__类或者直接指定__init__类，__init__类中需要有以下特性：tf.initialize_iterator()：初始化数据读取器tf.save_dataset()：读取需要的data类tf.placeholder()：使用tf.name_scope中的定义的tf.name_scope()相关变量来初始化数据读取器tf.initialize_session()：初始化session_url和requesthttp请求http请求http请求中文解释在__init__类中进行代码注释，name_scope指明了__init__类的扩展成员，requesthttp请求，如下所示：definitialize_iterator(values,name):ifnotself.name_scope:raisetf.isnull(),'doesnotinitializeanames',tf.isnull()else:raisetf.isnull(),'doesnotinitializearequest。 查看全部

　　python爬虫开发的学习路径
　　欢迎关注”生信修炼手册”!
　　网络爬虫是一个从网站上自动下载数据，并进行格式化整理的计算机程序，近几年网络爬虫工程师这一职位，也是相当多火热。python作为一个全能型选手，进行爬虫开发也是不在话下。
　　开发一个网络爬虫，我们需要以下几个方面的基础
　　1.网页内容下载
　　爬虫的首要任务就是能够从网站上抓取数据，在python中，常用的模块有以下几个
　　1. urllib
　　2. request
　　3. selenium
　　urllib是内置模块，提供了基础的下载功能，request属于第三方模块，提供了更加便利的接口，selenium是一个自动化浏览器测试的模块，适用于处理动态网页的抓取。
　　2. html内容清洗
　　我们需要的是只是网页中的部分内容，所以下载之后，我们需要进行数据清洗工作，从原始数据中提取我们需要的信息，常用的提取的技术有以下两种
　　1. 正则表达式
　　2. xpath表达式
　　在实际使用中，也可以通过beautifulsoup等第三方模块来提取数据。
　　3.数据库内容的存储
　　对于需要大量的数据，可以将提取的数据存储到数据库中，提高检索效率，此时就是需要使用python与数据库进行交流，常用的数据库有以下几个
　　1. sqlite
　　2. mysql
　　3. monogodb
　　在实际开发中，为了应对网站的反爬虫机制，我们还需要掌握更多的技能，比如用户代理，IP代理，cookie账号登录，网页抓包分析等，下面是一个大神总结的爬虫和反爬虫之间你来我往的较量机制
　　
　　也给我们清晰的展示了学习爬虫开发的路径，在后续的章节，我会按照这个图谱来更新相关的内容。
　　·end·—如果喜欢，快分享给你的朋友们吧—
　　原创不易，欢迎收藏，点赞，转发！生信知识浩瀚如海，在生信学习的道路上，让我们一起并肩作战！
　　本公众号深耕耘生信领域多年，具有丰富的数据分析经验，致力于提供真正有价值的数据分析服务，擅长个性化分析，欢迎有需要的老师和同学前来咨询。 更多精彩 写在最后转发本文至朋友圈，后台私信截图即可加入生信交流群，和小伙伴一起学习交流。 查看全部

　　Python爬虫实战（2）：爬取京东商品列表
　　
　　1.引言
　　在上一篇，爬取了一个用Drupal做的论坛，是静态页面，抓取比较容易，即使直接解析html源文件都可以抓取到需要的内容。相反，JavaScript实现的动态网页内容，无法从html源代码抓取需要的内容，必须先执行JavaScript。
　　我们在Python爬虫使用Selenium+PhantomJS抓取Ajax和动态HTML内容一文已经成功检验了动态网页内容的抓取方法，本文将实验程序进行改写，使用开源Python爬虫规定的标准python内容提取器，把代码变得非常简洁。
　　2.技术要点
　　我们在多个文章说过本开源爬虫的目的：节省程序员的时间。关键是省去编写提取规则的时间，尤其调试规则很花时间，节省时间问题在1分钟快速生成用于网页内容提取的xslt一文已经有了解决方案，本文我们用京东网站作为测试目标，而电商网站都有很多动态内容，比如，产品价格和评论数等等，往往采用后加载的方式，在html源文档加载完成以后再执行javascript代码把动态内容填写上，所以，本案例主要验证动态内容的抓取。
　　另外，本文案例没有使用GooSeeker爬虫API，而是把MS谋数台生成的xslt脚本程序保存在本地文件中，在程序运行的时候把文件读出来注入到gsExtractor提取器。后续会有专门的案例演示 API的使用方法。
　　总之，本示例两个技术要点总结如下：
　　从本地文件读取xlst程序
　　把xlst注入到提取器gsExtractor中，利用xslt从网页上一次提取性多个字段内容。
　　3.Python源代码
　　<p style="margin-top: 5px; margin-bottom: 5px; line-height: 1.75em;"># -*- coding:utf-8 -*- # 爬取京东商品列表， 以手机商品列表为例# 示例网址：http://list. <br />jd.com/list.html?cat=9987,653,655&page=1&JL=6_0_0&ms=5# crawler_jd_list.py# <br />版本: V1.0from urllib import requestfrom lxml import etreefrom selenium import <br />webdriverfrom gooseeker import gsExtractorimport timeclass Spider:<br />    def __init__(self):<br />        self.scrollpages = 0<br />        self.waittime = 3<br />        self.phantomjsPath = 'C:\\phantomjs-2.1.1-windows\\bin\\phantomjs.exe'<br /><br />    def getContent(self, url):<br />        browser = webdriver.PhantomJS( executable_path = self.phantomjsPath )<br />        browser.get(url)<br />        time.sleep(self.waittime)<br />        html = browser.execute_script("return document.documentElement.outerHTML")<br />        doc = etree.HTML(html)<br />        jdlistExtra = gsExtractor()<br />        jdlistExtra.setXsltFromFile("jd_list.xml")<br />        output = jdlistExtra.extract(doc)<br />        return output<br /><br />    def saveContent(self, filepath, content):<br />        file_obj = open(filepath, 'w', encoding='UTF-8')<br />        file_obj.write(content)<br />        file_obj.close()url = 'http://list.jd.com/list.html?cat=9987,653,655&page=1&JL=<br />        6_0_0&ms=5'jdspider = Spider()result = jdspider.getContent(url)jdspider.<br />        saveContent('京东手机列表_1.xml', str(result))<br /></p>
　　源代码下载位置请看文章末尾的GitHub源。
　　4.抓取结果
　　运行上面的代码，就会爬取京东手机品类页面的所有手机型号、价格等信息，并保存到本地文件“京东手机列表_1.xml”中。我们用浏览器打开这个结果文件，会看到如下的内容：
　　
　　5.相关文档
　　1，Python即时网络爬虫项目: 内容提取器的定义
　　6.集搜客GooSeeker开源代码下载源
　　1.GooSeeker开源Python网络爬虫GitHub源
　　7.文档修改历史
　　1.2016-06-06：V1.0
　　End.
　　作者：fullerhua （中国统计网特邀认证作者） 查看全部

　　Python：爬虫系列笔记(2) -- 基本了解及urllib的使用
　　1.什么是爬虫
　　爬虫，即网络爬虫，大家可以理解为在网络上爬行的一直蜘蛛，互联网就比作一张大网，而爬虫便是在这张网上爬来爬去的蜘蛛咯，如果它遇到资源，那么它就会抓取下来。想抓取什么？这个由你来控制它咯。
　　比如它在抓取一个网页，在这个网中他发现了一条道路，其实就是指向网页的超链接，那么它就可以爬到另一张网上来获取数据。这样，整个连在一起的大网对这之蜘蛛来说触手可及，分分钟爬下来不是事儿。
　　2.浏览网页的过程
　　在用户浏览网页的过程中，我们可能会看到许多好看的图片，比如，我们会看到几张的图片以及百度搜索框，这个过程其实就是用户输入网址之后，经过DNS服务器，找到服务器主机，向服务器发出一个请求，服务器经过解析之后，发送给用户的浏览器 HTML、JS、CSS 等文件，浏览器解析出来，用户便可以看到形形色色的图片了。
　　因此，用户看到的网页实质是由 HTML 代码构成的，爬虫爬来的便是这些内容，通过分析和过滤这些 HTML 代码，实现对图片、文字等资源的获取。
　　3.URL的含义
　　URL，即统一资源定位符，也就是我们说的网址，统一资源定位符是对可以从互联网上得到的资源的位置和访问方法的一种简洁的表示，是互联网上标准资源的地址。互联网上的每个文件都有一个唯一的URL，它包含的信息指出文件的位置以及浏览器应该怎么处理它。
　　URL的格式由三部分组成：
　　①第一部分是协议(或称为服务方式)。
　　②第二部分是存有该资源的主机IP地址(有时也包括端口号)。
　　③第三部分是主机资源的具体地址，如目录和文件名等。
　　爬虫爬取数据时必须要有一个目标的URL才可以获取数据，因此，它是爬虫获取数据的基本依据，准确理解它的含义对爬虫学习有很大帮助。
　　4. 环境的配置
　　学习Python，当然少不了环境的配置，最初我用的是Notepad++，不过发现它的提示功能实在是太弱了，于是，在Windows下我用了PyCharm，在Linux下我用了Eclipse for Python，另外还有几款比较优秀的IDE，大家可以参考这篇文章学习Python推荐的IDE。好的开发工具是前进的推进器，希望大家可以找到适合自己的IDE
　　urllib的使用
　　1.分分钟扒一个网页下来
　　怎样扒网页呢？其实就是根据URL来获取它的网页信息，虽然我们在浏览器中看到的是一幅幅优美的画面，但是其实是由浏览器解释才呈现出来的，实质它是一段HTML代码，加 JS、CSS，如果把网页比作一个人，那么HTML便是他的骨架，JS便是他的肌肉，CSS便是它的衣服。所以最重要的部分是存在于HTML中的，下面我们就写个例子来扒一个网页下来。
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　　import urllib2
　　response = urllib2.urlopen("")
　　print response.read()
　　是的你没看错，真正的程序就两行，把它保存成 demo.py，进入该文件的目录，执行如下命令查看运行结果，感受一下。
　　1
　　python demo.py
　　
　　看，这个网页的源码已经被我们扒下来了，是不是很酸爽？
　　2.分析扒网页的方法
　　那么我们来分析这两行代码，第一行
　　1
　　response = urllib2.urlopen("")
　　首先我们调用的是urllib2库里面的urlopen方法，传入一个URL，这个网址是百度首页，协议是HTTP协议，当然你也可以把HTTP换做FTP,FILE,HTTPS 等等，只是代表了一种访问控制协议，urlopen一般接受三个参数，它的参数如下：
　　1
　　urlopen(url,data,timeout)
　　第一个参数url即为URL，第二个参数data是访问URL时要传送的数据，第三个timeout是设置超时时间。
　　第二三个参数是可以不传送的，data默认为空None，timeout默认为socket._GLOBAL_DEFAULT_TIMEOUT
　　第一个参数URL是必须要传送的，在这个例子里面我们传送了百度的URL，执行urlopen方法之后，返回一个response对象，返回信息便保存在这里面。
　　1
　　print response.read()
　　response对象有一个read方法，可以返回获取到的网页内容。
　　如果不加read直接打印会是什么？答案如下：
　　1
　　直接打印出了该对象的描述，所以记得一定要加read方法，否则它不出来内容可就不怪我咯！
　　3.构造Requset
　　其实上面的urlopen参数可以传入一个request请求,它其实就是一个Request类的实例，构造时需要传入Url,Data等等的内容。比如上面的两行代码，我们可以这么改写
　　1
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　　5
　　import urllib2
　　request = urllib2.Request("")
　　response = urllib2.urlopen(request)
　　print response.read()
　　运行结果是完全一样的，只不过中间多了一个request对象，推荐大家这么写，因为在构建请求时还需要加入好多内容，通过构建一个request，服务器响应请求得到应答，这样显得逻辑上清晰明确。
　　4.POST和GET数据传送
　　上面的程序演示了最基本的网页抓取，不过，现在大多数网站都是动态网页，需要你动态地传递参数给它，它做出对应的响应。所以，在访问时，我们需要传递数据给它。最常见的情况是什么？对了，就是登录注册的时候呀。
　　把数据用户名和密码传送到一个URL，然后你得到服务器处理之后的响应，这个该怎么办？下面让我来为小伙伴们揭晓吧！
　　数据传送分为POST和GET两种方式，两种方式有什么区别呢？
　　最重要的区别是GET方式是直接以链接形式访问，链接中包含了所有的参数，当然如果包含了密码的话是一种不安全的选择，不过你可以直观地看到自己提交了什么内容。POST则不会在网址上显示所有的参数，不过如果你想直接查看提交了什么就不太方便了，大家可以酌情选择。
　　POST方式：
　　上面我们说了data参数是干嘛的？对了，它就是用在这里的，我们传送的数据就是这个参数data，下面演示一下POST方式。
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　　import urllib
　　import urllib2
　　values = {"username":"","password":"XXXX"}
　　data = urllib.urlencode(values) 查看全部

　　干货|理解Python爬虫框架pyspider
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　　一、pyspider简介
　　pyspider是Binux做的一个爬虫架构的开源化实现，主要功能有 ：
　　pyspider以去重调度，队列抓取，异常处理，监控等功能作为框架，只需提供给抓取脚本，并保证灵活性。最后加上web的编辑调试环境，以及web任务监控，即成为了这套框架。pyspider的设计基础是：以python脚本驱动的抓取环模型爬虫
　　
　　二、pyspider界面
　　在终端输入pyspider all 运行pyspider服务，然后再浏览器中输入 localhost：5000 即可看到pyspider的界面,rate 用于控制每秒抓取页面的个数，burst 可以视为并发控制。如果要删除项目则需要将group设置为delete，status设置为stop，24小时候项目就会删除。
　　
　　点击create可以创建项目
　　
　　点击刚创建的项目打开脚本编辑界面
　　
　　我们可以在这里编写并调试脚本，测试时web可以显示网页，web左边的按钮为css选择器，html为网页的源代码，follows显示可以爬取的url，具体的调试亲身体验过就知道了。
　　三、pyspider脚本
　　但你创建新的工程的时候你会看到这些默认的脚本模板，接下来为大家简单介绍pyspider脚本的编写。
　　from pyspider.libs.base_handler import *class Handler(BaseHandler):<br />    crawl_config = {<br />    }<br /><br />    @every(minutes=24 * 60)    def on_start(self):<br />        self.crawl('__START_URL__', callback=self.index_page)<br /><br />    @config(age=10 * 24 * 60 * 60)    def index_page(self, response):        for each in response.doc('a[href^="http"]').items():<br />            self.crawl(each.attr.href, callback=self.detail_page)<br /><br />    @config(priority=2)    def detail_page(self, response):        return {            "url": response.url,            "title": response.doc('title').text(),<br />        }
　　更多参数使用可以查看官方文档。
　　index_page和detail_page只是初始脚本中的回调函数，除了on_start,其他的函数名可以自定
　　@every(minutes=24 * 60) 设置多久执行一次（24*60为一天一次，因此可以每天都爬一次获取数据）
　　@config
　　mac os 安装pyspider的坑(不是mac系统的朋友可以忽略)
　　mac系统下安装pyspider时你可能会遇到pycurl的导入错误
　　ImportError: pycurl: libcurl link-time ssl backend (openssl) is different from compile-time ssl backend (none/other)
　　这个问题可以通过重装pycurl解决，但是在高版本的mac系统中的系统环境变量是不存在openssl的头文件的。在终端输入以下指令则可以解决问题
　　pip uninstall pycurl# 卸载库<br />export PYCURL_SSL_LIBRARY=openssl <br />export LDFLAGS=-L/usr/local/opt/openssl/lib<br />export CPPFLAGS=-I/usr/local/opt/openssl/include# openssl相关头文件路径<br />pip install pycurl --compile --no-cache-dir# 重新编译安装
　　系统环境：Mac High Sierra 10.13.2
　　四、特殊技巧
　　模拟登录
　　有很多网站需要登录之后才能浏览更多的内容，因此我们的爬虫需要实现模拟登录的功能，我们可以通过 selenium 来实现模拟登录。
　　selenium 是一个用于Web应用程序测试的工具，同时我们也可以通过 selenium 实现登录功能。以微博为例
　　from selenium import webdriver<br />driver = webdriver.Chrome()<br />driver.get("https://weibo.com/")<br />username = driver.find_element_by_css_selector("input#loginname")<br />username.clear()<br />username.send_keys('your_username')<br />password = driver.find_element_by_css_selector('span.enter_psw')<br />password.clear()<br />password.send_keys('your_password')
　　在输入账号和密码后，最大的问题来了，验证码都是图片，一般我们要借助图像识别才能识别验证码，但是由于验证码的种类非常多（英文、数字、中文或者它们的混合），而且验证码还可能被一定的旋转、扭曲甚至互相粘连，以至于人眼也不能很好的辨认，因此大多数模型的通用性和准确率并不是很高。因此效率最高的方法就是在selenium打开浏览器之后手动登录(过程中调用time.sleep()暂停程序)。因为对于爬虫来说最重要的不是解决登录问题，因此这么做可以节约大量的时间以及代码量，虽然很蠢，但是很有用。
　　完成登录后，用一下代码即可获取cookie,并把cookie_dict传给pyspider全局参数中的cookies即可
　　cookies_dict = {}<br />cookies = driver.get_cookies()<br />for cookie in cookies:<br />   cookies_dict[cookie['name']] = cookie['value']
　　JS
　　普通的requests请求只能抓取静态HTML网页， 但是大部分网站都是混入了JS数据加载，数据是延迟加载的，想要抓取这些内容可以使用selenium + PhantomJS完全渲染网页后再进行网页解析。PhantomJS是一个无界面的,可脚本编程的WebKit浏览器引擎，使用方法和使用selenium + Chrome模拟登录是类似的，但由于PhantomJS没有界面因此内存消耗会少很多。
　　爬取AJAX异步加载网页
　　AJAX 是一种用于创建快速动态网页的技术。通过在后台与服务器进行少量数据交换，AJAX 可以使网页实现异步更新。这意味着可以在不重新加载整个网页的情况下，对网页的某部分进行更新。爬取AJAX异步加载的网页我们要去分析网页的发出的请求以及返回的信息。具体的我们要使用Google浏览器的开发者工具（火狐还有其他浏览器也有这个）查看网络的XHR那里，但网页局部更新的时候，浏览器发出了什么请求，并且查看浏览器返回来什么。
　　在我们微博登录后的主页，只要把滚动条移动到最下面就会发现会刷出新的微博，这是我们打开开发者工具，不断的往下滚，然后你会发现但你刷出新的信息时总会发出一个新的请求，并且它返回的json中data为刷新微博的html。
　　
　　
　　
　　
　　
　　仔细观察发现其中pagebar这里的变化有规律，并且id减少了15对应了新刷出的15条微博。因此可以推测pagebar应该是刷出新微博的关键。在这之前我们要给爬虫加一个请求头部，否则很有可能被服务器识别为机器人而无法成功访问。请求头同样可以在开发者工具那里找到。
　　def on_start(self):        <br />    for i in range(10):<br />        url = 'https://weibo.com/aj/mblog/fsearch?pagebar=%s'%i<br />        self.crawl(url, callback=self.index_page)
　　发现成功爬取并返回了微博的内容。接下来只需对你所需要的信息进行处理即可。 查看全部

　　如何自学Python爬虫？新手入门教程
　　
　　如何自学Python爬虫？在大家自学爬虫之前要解决两个常见的问题，一是爬虫到底是什么？二是问什么要用Python来做爬虫？爬虫其实就是自动抓取页面信息的网络机器人，至于用Python做爬虫的原因，当然还是为了方便。本文将为大家提供一份详细的新手入门教程，带大家从入门到精通Python爬虫技能。
　　
　　一、爬虫是什么？
　　网络爬虫又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者。它是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序。其实，说白了就是爬虫可以模拟浏览器的行为做你想做的事，订制化自己搜索和下载的内容，并实现自动化的操作。比如浏览器可以下载小说，但是有时候并不能批量下载，那么爬虫的功能就有用武之地了。
　　二、为什么python适合做爬虫？
　　实现爬虫技术的编程环境有很多种，Java，Python，C++等都可以用来爬虫。但是为什么大家都选择了Python，还是因为Python确实很适合做爬虫，丰富的第三方库十分强大，简单几行代码便可实现你想要的功能；跨平台，对Linux和windows都有不错的支持。更重要的，Python也是数据挖掘和分析的好能手。这样爬取数据和分析数据一条龙的服务都用Python真的很便捷。
　　三、自学Python爬虫有哪些步骤？
　　1、首先学会基本的Python语法知识
　　2、学习Python爬虫常用到的几个重要内置库urllib, http等，用于下载网页
　　3、学习正则表达式re、BeautifulSoup（bs4）、Xpath（lxml）等网页解析工具
　　4、开始一些简单的网站爬取（博主从百度开始的，哈哈），了解爬取数据过程
　　5、了解爬虫的一些反爬机制，header，robot，时间间隔，代理ip，隐含字段等
　　6、学习一些特殊网站的爬取，解决登录、Cookie、动态网页等问题
　　7、了解爬虫与数据库的结合，如何将爬取数据进行储存
　　8、学习应用Python的多线程、多进程进行爬取，提高爬虫效率
　　9、学习爬虫的框架，Scrapy、PySpider等
　　10、学习分布式爬虫（数据量庞大的需求）
　　四、自学Python爬虫免费教程推荐
　　《6节课掌握Python爬虫》课程主要包括了爬虫基础知识和软件准备，HTTP和HTTPS的学习以及requests模块的使用，retrying模块的使用和处理cookie相关的请求，数据提取方法值json，数据提取值xpath和lxml模块的学习，xpath和lxml模块的练习等内容。大家学完该课程就能理解爬虫的原理，并且学会使用python进行网络请求，掌握爬取网页数据的方法。
　　以上就是关于Python爬虫的新手入门教程介绍。其实如果有一定的Python编程基础，自学Python爬虫并不难。心动不如行动，无论是视频还是其他的学习资源，在网络上都可以轻易得到。
　　对于初学者想更轻松的学好Python开发，爬虫技术，Python数据分析，人工智能等技术,这里也给大家准备了一套系统教学资源，加Python技术学习qq裙：937667509，免费领取。学习过程中有疑问，群里有专业的老司机免费答疑解惑!
　　PS：如果觉得本篇文章对您有所帮助，欢迎关注、订阅！帮忙点个 再看 转发一下分享出去
　　*声明：本文于网络整理，版权归原作者所有，如来源信息有误或侵犯权益，请联系我们删除或授权事宜。
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　　python抓取动态网页 学完Python后，都能干点什么？
　　
　　Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。
　　当下Python有多火我不再赘述，Python有哪些作用呢？
　　
　　相比其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。
　　此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize。
　　抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
　　
　　其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。
　　就目前Python发展而言，Python主要有以下五大主要应用：
　　接下来和大家一一聊聊学完python之后可以从事哪些方面的工作：
　　Python Web开发工程师：我们都知道Web网站开发一直都是所有互联网公司开发的重点之一，我们离不开互联网，离不开Web技术，利用Python的Web框架可以迅速开发Web应用。
　　Python爬虫开发工程师：在当前信息大爆炸时代，大量的信息都通过Web来展示，为了获取这些数据，网络爬虫工程师就应运而生，除了日常的抓取数据和解析数据的需求，还能够突破普通网站常见的反爬虫机制，以及更深层次的爬虫采集算法的编写。
　　Python大数据工程师：在大数据时代，数据是公司的核心资产，从杂乱无章的数据中提取有价值的信息或者规律，成为了数据分析师的首要任务，而Python的工具链为这项繁重的工作提供了极高的效率支持。
　　Python人工智能工程师：人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，当前人工智能发展进入新阶段。
　　
　　Python拥有强大的脚本处理功能，它在操作Linux系统方面具有先天的优势，许多云平台、运维监控管理工具都是使用Python开发的，Python自动化运维让运维工程师的工作量减少效率提高！
　　当然也不是说让所有人都去追逐新技术，什么流行学什么。工作或者学习之余，学些热门技术，可以让自己保持敏锐度和竞争力，因为说不好什么时候这些热门技术就成了你的饭碗。 查看全部

　　python抓取动态网页 “经阅Sharing”｜第一期活动回顾
　　2022年4月30日晚，由经济学院研究生会主办的第一期“经阅Sharing”学术分享活动在线上举办。本次活动中，经济学院2020级博士研究生赵文天以“Python爬虫实用技能——从入门到进阶”为主题进行了分享。
　　
　　主讲人首先介绍了爬虫的基本功能和实现原理：爬虫是一种从众多公开网站中抓取数据的程序，在现今各个领域的学术研究中被广泛地应用。其次介绍了浏览器、HTML与web请求过程：浏览器将承载着包括对象、属性和过程等信息的HTML语言，翻译成人们可阅读的网页信息。这一过程可以分解为两步：第一步客户端向服务器发送请求信息；第二步服务器向客户端返回请求信息所要求的网页代码（HTML）和数据。
　　随后，主讲人为我们介绍了爬虫程序实现思路。核心就是用程序模拟浏览器的行为，向服务器发送请求，并接收对应的信息，最终再提取出我们想要的数据。主讲人以百度网页为例，向我们展示了在我们如何获取浏览器向服务器发送的请求指令，以及如何从指令中寻找规律，得到我们想要的结果。
　　
　　之后，主讲人开始演示爬虫的具体操作，分别以百度网页和中国知网为例，详细地介绍了利用requests库爬取同步加载和异步加载数据的主要思路，以及在这过程中可能遇到的问题和解决方式。
　　除此之外，主讲人还介绍了另一种爬虫库——selenium，比对了两种爬虫库在应用上的不同与优劣，并且还向我们介绍了re正则表达式语言，展示了该语言与requests相结合进行爬虫的主要方法。
　　
　　最后，主讲人与同学们就平时学习以及实践过程中的疑问进行交流，和同学们分享了自己在爬虫方面的诸多经验。本次“经阅Sharing”在大家的热烈讨论中结束。
　　本学期首次“经阅Sharing”举办活动圆满成功，之后会陆续推出技能介绍与经验分享等学术活动，欢迎大家持续关注！
　　文案｜杨惠婷
　　经济学院研究生会学术部供稿
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　　python抓取动态网页 学完Python后，都能干点什么？
　　
　　Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。
　　当下Python有多火我不再赘述，Python有哪些作用呢？
　　
　　相比其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。
　　此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize。
　　抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
　　
　　其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。
　　就目前Python发展而言，Python主要有以下五大主要应用：
　　接下来和大家一一聊聊学完python之后可以从事哪些方面的工作：
　　Python Web开发工程师：我们都知道Web网站开发一直都是所有互联网公司开发的重点之一，我们离不开互联网，离不开Web技术，利用Python的Web框架可以迅速开发Web应用。
　　Python爬虫开发工程师：在当前信息大爆炸时代，大量的信息都通过Web来展示，为了获取这些数据，网络爬虫工程师就应运而生，除了日常的抓取数据和解析数据的需求，还能够突破普通网站常见的反爬虫机制，以及更深层次的爬虫采集算法的编写。
　　Python大数据工程师：在大数据时代，数据是公司的核心资产，从杂乱无章的数据中提取有价值的信息或者规律，成为了数据分析师的首要任务，而Python的工具链为这项繁重的工作提供了极高的效率支持。
　　Python人工智能工程师：人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，当前人工智能发展进入新阶段。
　　
　　Python拥有强大的脚本处理功能，它在操作Linux系统方面具有先天的优势，许多云平台、运维监控管理工具都是使用Python开发的，Python自动化运维让运维工程师的工作量减少效率提高！
　　当然也不是说让所有人都去追逐新技术，什么流行学什么。工作或者学习之余，学些热门技术，可以让自己保持敏锐度和竞争力，因为说不好什么时候这些热门技术就成了你的饭碗。 查看全部

　　python抓取动态网页(python爬取js执行后输出的信息--python库)
　　Python 有很多库可以让我们轻松编写网络爬虫，爬取特定页面，获取有价值的信息！但很多情况下，爬虫获取到的页面只是静态页面，也就是网页的源代码，就像在浏览器上“查看网页源代码”一样。一些动态的东西，比如执行javascript脚本产生的信息，是无法捕获的。这里有一些解决方案可以用于python爬取js执行后输出的信息。
　　1、两个基本解决方案
　　1.1 使用dryscrape库动态抓取页面
　　js脚本由浏览器执行并返回信息。因此，在js执行后捕获页面最直接的方法之一就是使用python来模拟浏览器的行为。WebKit是一个开源的浏览器引擎，python提供了很多库来调用这个引擎，dryscrape就是其中之一，它调用webkit引擎来处理收录js的网页等等！
　　import dryscrape
# 使用dryscrape库 动态抓取页面
def get_url_dynamic(url):
    session_req=dryscrape.Session()
    session_req.visit(url) #请求页面
    response=session_req.body() #网页的文本
    #print(response)
    return response
get_text_line(get_url_dynamic(url)) #将输出一条文本
　　这也适用于其他收录js的网页！虽然可以满足爬取动态页面的要求，但是缺点还是很明显：慢！它太慢了。其实想想也是有道理的。Python调用webkit请求页面，页面加载完毕后，加载js文件，让js执行，返回执行的页面。应该慢一点！另外，可以调用webkit的库还有很多：PythonWebkit、PyWebKitGit、Pygt（可以用它写浏览器）、pyjamas等，听说也可以实现同样的功能！
　　1.2 selenium web 测试框架
　　Selenium是一个web测试框架，允许调用本地浏览器引擎发送网页请求，因此也可以实现爬取页面的需求。
　　# 使用 selenium webdriver 有效，但会实时打开浏览器窗口
　　def get_url_dynamic2(url):
    driver=webdriver.Firefox() #调用本地的火狐浏览器，Chrom 甚至 Ie 也可以的
    driver.get(url) #请求页面，会打开一个浏览器窗口
    html_text=driver.page_source
    driver.quit()
    #print html_text
    return html_text
get_text_line(get_url_dynamic2(url)) #将输出一条文本
　　这也是一个临时解决方案！类似selenium的框架也有风车，感觉稍微复杂一点，就不细说了！
　　2、selenium的安装和使用
　　2.1 selenium 的安装
　　要在 Ubuntu 上安装，您可以直接使用 pip install selenium。出于以下原因：
　　1. selenium 3.x 启动，在 webdriver/firefox/webdriver.py 的 __init__ 中，executable_path="geckodriver"; 并且 2.x 是 executable_path="wires"
　　2.firefox 47及以上版本需要下载第三方驱动，即geckodriver
　　还需要一些特殊操作：
　　1. 下载geckodriverckod地址：
　　mozilla/geckodriver
　　2. 解压后将geckodriverckod存放在/usr/local/bin/路径下：
　　sudo mv ～/Downloads/geckodriver /usr/local/bin/
　　2.2 硒的使用
　　1. 运行错误：
　　driver = webdriver.chrome()
TypeError: 'module' object is not callable
　　解决方法：浏览器名称需要大写Chrome和Firefox，即
　　2. 由
　　content = driver.find_element_by_class_name('content')
　　定位元素时，此方法返回 FirefoxWebElement。当你想获取收录的值时，你可以通过
　　value = content.text
　　这是文章关于python如何爬取动态网站的介绍。更多关于python如何爬取动态网站的信息，请搜索python博客之前的文章或继续浏览以下相关文章希望大家以后多多支持python博客！ 查看全部

　　python抓取动态网页(大部分后大所后大所收获)
　　小编给大家分享一下python爬取动态网站的方法，相信大部分人都不太了解，所以在这里分享一下文章供大家学习，希望大家看完这文章 大丰收后，让我们一起学习方法吧！
　　Python 有很多库可以让我们轻松编写网络爬虫，爬取特定页面，获取有价值的信息！但很多情况下，爬虫获取到的页面只是静态页面，也就是网页的源代码，就像在浏览器上“查看网页源代码”一样。一些动态的东西，比如执行javascript脚本产生的信息，是无法捕获的。这里有一些解决方案可以用于python爬取js执行后输出的信息。
　　1、两个基本解决方案
　　1.1 使用dryscrape库动态抓取页面
　　js脚本由浏览器执行并返回信息。因此，在js执行后捕获页面最直接的方法之一就是使用python来模拟浏览器的行为。WebKit是一个开源的浏览器引擎，python提供了很多库来调用这个引擎，dryscrape就是其中之一，它调用webkit引擎来处理收录js的网页等等！
　　import dryscrape
# 使用dryscrape库 动态抓取页面
def get_url_dynamic(url):
    session_req=dryscrape.Session()
    session_req.visit(url) #请求页面
    response=session_req.body() #网页的文本
    #print(response)
    return response
get_text_line(get_url_dynamic(url)) #将输出一条文本
　　这也适用于其他收录js的网页！虽然可以满足爬取动态页面的要求，但是缺点还是很明显：慢！它太慢了。其实想想也是有道理的。Python调用webkit请求页面，页面加载完毕后，加载js文件，让js执行，返回执行的页面。应该慢一点！另外，可以调用webkit的库还有很多：PythonWebkit、PyWebKitGit、Pygt（可以用它写浏览器）、pyjamas等，听说也可以实现同样的功能！
　　1.2 selenium web 测试框架
　　Selenium是一个web测试框架，允许调用本地浏览器引擎发送网页请求，因此也可以实现爬取页面的需求。
　　# 使用 selenium webdriver 有效，但会实时打开浏览器窗口
　　def get_url_dynamic2(url):
    driver=webdriver.Firefox() #调用本地的火狐浏览器，Chrom 甚至 Ie 也可以的
    driver.get(url) #请求页面，会打开一个浏览器窗口
    html_text=driver.page_source
    driver.quit()
    #print html_text
    return html_text
get_text_line(get_url_dynamic2(url)) #将输出一条文本
　　这也是一个临时解决方案！类似selenium的框架也有风车，感觉稍微复杂一点，就不细说了！
　　2、selenium的安装和使用
　　2.1 selenium 的安装
　　要在 Ubuntu 上安装，您可以直接使用 pip install selenium。出于以下原因：
　　1. selenium 3.x 启动，在 webdriver/firefox/webdriver.py 的 __init__ 中，executable_path="geckodriver"; 并且 2.x 是 executable_path="wires"
　　2.firefox 47及以上版本需要下载第三方驱动，即geckodriver
　　还需要一些特殊操作：
　　1. 下载geckodriverckod地址：
　　mozilla/geckodriver
　　2. 解压后将geckodriverckod存放在/usr/local/bin/路径下：
　　sudo mv ～/Downloads/geckodriver /usr/local/bin/
　　2.2 硒的使用
　　1. 运行错误：
　　driver = webdriver.chrome()
TypeError: &#39;module&#39; object is not callable
　　解决方法：浏览器名称需要大写Chrome和Firefox，即
　　2. 由
　　content = driver.find_element_by_class_name(&#39;content&#39;)
　　定位元素时，此方法返回 FirefoxWebElement。当你想获取收录的值时，你可以通过
　　value = content.text
　　以上就是python爬取动态网站方法的全部内容，感谢阅读！相信大家都有一定的了解。希望分享的内容对大家有所帮助。想了解更多知识，请关注易宿云行业资讯频道！ 查看全部

　　python抓取动态网页(Python网络爬虫内容提取器)
　　1、简介
　　在 Python 网络爬虫内容提取器一文中，我们详细讲解了核心组件：可插拔内容提取器类 gsExtractor。本文记录了在确定gsExtractor技术路线过程中所做的编程实验。这是第二部分。第一部分实验用xslt方法提取静态网页内容，一次性转换成xml格式。一个问题仍然存在：如何提取由 javascript 管理的动态内容？那么这篇文章就回答了这个问题。
　　2、提取动态内容的技术组件
　　上一篇python使用xslt提取网页数据，要提取的内容是直接从网页的源码中获取的。但是有些Ajax动态内容在源代码中是找不到的，所以需要找到合适的程序库来加载异步或者动态加载的内容，交给本项目的抽取器进行抽取。
　　Python可以使用selenium来执行javascript，而selenium可以让浏览器自动加载页面并获取需要的数据。Selenium 没有自己的浏览器，可以使用第三方浏览器如 Firefox、Chrome 等，也可以使用 PhantomJS 等无头浏览器在后台执行。
　　3、源码和实验过程
　　假设我们要抓取京东手机页面的手机名称和价格（网页源码中找不到价格），如下图：
　　Step 1：利用吉搜科谋数个单元直观的标注功能，可以非常快速的自动生成调试好的抓取规则。其实就是一个标准的xslt程序，如下图，将生成的xslt程序复制到程序中的下面。注：本文仅记录实验过程。在实际系统中，将使用各种方法将 xslt 程序注入到内容提取器中。
　　第二步：执行如下代码（windows10下测试通过，python3.2，源码下载地址请参考文章末尾的GitHub），请注意：xslt是一个比较长的字符串，如果删除这个字符串，只有几行代码，足以看出Python的强大
　　
#/usr/bin/python
from urllib import request
from lxml import etree
from selenium import webdriver
import time

# 京东手机商品页面
url = "http://item.jd.com/1312640.html"

# 下面的xslt是通过集搜客的谋数台图形界面自动生成的
xslt_root = etree.XML("""\

























""")

# 使用webdriver.PhantomJS
browser = webdriver.PhantomJS(executable_path='C:\\phantomjs-2.1.1-windows\\bin\\phantomjs.exe')
browser.get(url)
time.sleep(3)

transform = etree.XSLT(xslt_root)

# 执行js得到整个dom
html = browser.execute_script("return document.documentElement.outerHTML")
doc = etree.HTML(html)
# 用xslt从dom中提取需要的字段
result_tree = transform(doc)
print(result_tree)
　　Step 3：如下图所示，网页中的手机名称和价格被正确抓取
　　4、继续阅读
　　至此，我们通过两篇文章文章演示了如何爬取静态和动态网页内容，均使用xslt一次性从网页中提取出需要的内容。事实上，xslt 是一种相对复杂的编程语言。如果你手动写xslt，那么最好写成离散的xpath。如果这个xslt不是手工写的，而是程序自动生成的，那是有道理的，程序员也不再需要花时间编写和调试抓取规则，这是一项非常耗时耗力的工作。下一篇《1分钟快速生成网页内容提取的xslt》将介绍如何生成xslt。
　　5、Jisooke GooSeeker开源代码下载源码
　　1. GooSeeker开源Python网络爬虫GitHub源码
　　6、文档修改历史
　　2016-05-26：V2.0，添加文字说明
　　2016-05-29：V2.1，增加第5章：源码下载源码，并替换github源码的URL 查看全部

　　python抓取动态网页(使用Pythonrequests.get解析一次不的html代码对于任何提供建议)
　　嗨，我在尝试从 网站 中抓取数据以进行建模时遇到问题（Fantsylabs dotcom）。我只是一个黑客，所以请原谅我对 comp sci 术语的无知。我想要完成的是...
　　&gt;
　　使用 selenium 登录 网站，导航到收录数据的页面。
　　## Initialize and load the web page
url = "website url"
driver = webdriver.Firefox()
driver.get(url)
time.sleep(3)
## Fill out forms and login to site
username = driver.find_element_by_name('input')
password = driver.find_element_by_name('password')
username.send_keys('username')
password.send_keys('password')
login_attempt = driver.find_element_by_class_name("pull-right")
login_attempt.click()
## Find and open the page with the data that I wish to scrape
link = driver.find_element_by_partial_link_text('Player Models')
link.click()
time.sleep(10)
##UPDATED CODE TO TRY AND SCROLL DOWN TO LOAD ALL THE DYNAMIC DATA
scroll = driver.find_element_by_class_name("ag-body-viewport")
driver.execute_script("arguments[0].scrollIntoView();", scroll)
## Try to allow time for the full page to load the lazy way then pass to BeautifulSoup
time.sleep(10)
html2 = driver.page_source
soup = BeautifulSoup(html2, "lxml", from_encoding="utf-8")
div = soup.find_all('div', {'class':'ag-pinned-cols-container'})
## continue to scrape what I want
　　该过程通过登录、导航到正确的页面来工作，但在页面完成动态加载（30 秒）后将其传递给 Beautiful Soup。我在表中看到大约 300 个要抓取的实例......但是，bs4 抓取器只吐出 300 个实例中的 30 个。根据我自己的研究，这可能是通过 javascript 动态加载数据的问题，只有推送到 html 的内容才会被 bs4 解析？说明：使用Pythonrequests.get解析一次未加载的html代码
　　对于任何提供建议的人，如果不在 网站 上创建配置文件，可能很难复制我的示例，但是使用 phantomJS 初始化浏览器只是“抓取”所有实例以捕获所有您需要的数据？
　　 driver = webdriver.PhantomJS() ##instead of webdriver.Firefox()
　　任何想法或经验都会受到赞赏，因为我从来没有处理过动态页面/抓取 javascript，如果这是我遇到的。 查看全部

　　python抓取动态网页(
python爬取js执行后输出的信息--python库)
　　
　　Python 有很多库可以让我们轻松编写网络爬虫，爬取特定页面，获取有价值的信息！但很多情况下，爬虫获取到的页面只是静态页面，也就是网页的源代码，就像在浏览器上“查看网页源代码”一样。一些动态的东西，比如执行javascript脚本产生的信息，是无法捕获的。这里有一些解决方案可以用于python爬取js执行后输出的信息。
　　1、两个基本解决方案
　　1.1 使用 dryscrape 库动态抓取页面
　　js脚本由浏览器执行并返回信息。因此，在js执行后捕获页面最直接的方法之一就是使用python来模拟浏览器的行为。WebKit是一个开源的浏览器引擎，python提供了很多库来调用这个引擎，dryscrape就是其中之一，它调用webkit引擎来处理收录js的网页等等！
　　import dryscrape
# 使用dryscrape库 动态抓取页面
def get_url_dynamic(url):
    session_req=dryscrape.Session()
    session_req.visit(url) #请求页面
    response=session_req.body() #网页的文本
    #print(response)
    return response
get_text_line(get_url_dynamic(url)) #将输出一条文本
　　这也适用于其他收录js的网页！虽然可以满足爬取动态页面的要求，但是缺点还是很明显：慢！它太慢了。其实想想也是有道理的。Python调用webkit请求页面，页面加载完毕后，加载js文件，让js执行，返回执行的页面。应该慢一点！另外，可以调用webkit的库还有很多：PythonWebkit、PyWebKitGit、Pygt（可以用它写浏览器）、pyjamas等，听说也可以实现同样的功能！
　　1.2 selenium web 测试框架
　　Selenium是一个web测试框架，允许调用本地浏览器引擎发送网页请求，因此也可以实现爬取页面的需求。
　　# 使用 selenium webdriver 有效，但会实时打开浏览器窗口
　　def get_url_dynamic2(url):
    driver=webdriver.Firefox() #调用本地的火狐浏览器，Chrom 甚至 Ie 也可以的
    driver.get(url) #请求页面，会打开一个浏览器窗口
    html_text=driver.page_source
    driver.quit()
    #print html_text
    return html_text
get_text_line(get_url_dynamic2(url)) #将输出一条文本
　　这也是一个临时解决方案！类似selenium的框架也有风车，感觉稍微复杂一点，就不细说了！
　　2、selenium的安装和使用
　　2.1 selenium 的安装
　　要在 Ubuntu 上安装，您可以直接使用 pip install selenium。出于以下原因：
　　1. selenium 3.x 启动，在 webdriver/firefox/webdriver.py 的 __init__ 中，executable_path="geckodriver"; 并且 2.x 是 executable_path="wires"
　　2.firefox 47及以上版本需要下载第三方驱动，即geckodriver
　　还需要一些特殊操作：
　　1. 下载geckodriverckod地址：
　　mozilla/geckodriver
　　2. 解压后将geckodriverckod存放在/usr/local/bin/路径下：
　　sudo mv ～/Downloads/geckodriver /usr/local/bin/
　　2.2 硒的使用
　　1. 运行错误：
　　driver = webdriver.chrome()
TypeError: &#39;module&#39; object is not callable
　　解决方法：浏览器名称需要大写Chrome和Firefox，即
　　2. 由
　　content = driver.find_element_by_class_name(&#39;content&#39;)
　　定位元素时，此方法返回 FirefoxWebElement。当你想获取收录的值时，你可以通过
　　value = content.text
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