重点分析http服务器爬虫中的数据抓取部分技术分析
　　
　　python网页数据抓取实践本文首发于"利兄"公众号。常见的数据抓取有网站抓取，http服务器抓取，爬虫三大类，其中前两种爬虫的特点是抓取速度快，用户体验好，实用性强，代码简单容易修改，且支持web服务环境，复用性高，可以让更多的人掌握并使用爬虫。爬虫的最终目的是获取数据，数据最终分为两大类：一是网页信息，二是数据相关信息，而网页信息如页面密码，页面定位都需要使用到数据提取，数据相关信息也需要被分析，如查看数据的不同类型，不同颜色的定位位置，不同的页面区域定位数据方法等。
　　
　　为了更加了解爬虫的技术难点，本文重点分析http服务器爬虫中的数据抓取部分，涉及代码类型有：数据提取，正则匹配，正则解析，json解析，三种网页相关数据获取方法，获取数据思路等。http服务器抓取http服务器抓取是一种需要动态反爬虫技术的抓取模式，通过人工对服务器端反爬虫技术进行全面支持才能高效抓取网页信息，高效地进行正则表达式匹配和正则提取，快速从网页中提取数据，这里重点讲解http服务器抓取技术，如下：1.浏览器反爬虫攻击在一些小的网站上，会存在跨域或跨站点动态请求的问题，一些涉及到隐私的数据，往往没有交由服务端进行处理，爬虫就会获取到这些用户无意间发送的链接，通过这些静态网页发布者，爬虫就能够更加快速精准地去获取正在网页上的数据。
　　在浏览器上，浏览器都有一个反爬虫，beautifulsoup对于这些动态请求可以进行拦截，浏览器的反爬虫大致都是使用正则匹配+正则解析+正则匹配器组合方式，正则匹配比较简单，一般就是正则表达式相关的匹配方式，其中正则表达式只是一种标准正则的一种或几种形式，遇到想要的数据也可以使用特殊符号如逗号，双引号等对正则做些变动；正则提取也相对简单，需要正则相关库（如beautifulsoup、selenium等）支持；正则匹配是我们常常需要操作的数据类型，也可以说是javascript的一种api，适用于整个javascript历史之中，后面我们主要讲解正则匹配的使用2.正则表达式匹配捕获正则实际上就是一种对于字符的一种匹配（相对于一切字符，包括文本、各种算术运算符以及逻辑运算符等等），抓取一个javascript对象的时候，大多数情况需要一个像是正则表达式的字符串（其实每个正则对象都有正则表达式部分，根据正则对象的大小，运算引擎的实现等等），所以我们需要一个代码片段，这段代码片段至少有以下几个作用：1.浏览器不能识别通过正则表达式匹配的文本；2.javascript对象的所有属性必须匹配正则表达式；3.函。 查看全部

　　python网页数据抓取库（gzip包加速）下载(图)
　　
　　python网页数据抓取库（gzip包加速）下载本文原发于公众号，有python爬虫基础的同学可以先看看公众号的文章一个网页里，到底有多少数据？这个网页中你可以看到5个在线答题页面，27个话题页面，122个问题列表页面，79个问题详情页面，168个问题评分页面，8个话题评论页面。一共有6389个问题。
　　
　　（上图中数据类型都是python对象，在python中，python.html()返回html本身。python.document()返回python文档。）接下来，就是模拟一个淘宝商品销售页面这5个在线答题页面，27个话题页面，122个问题列表页面，79个问题详情页面，168个问题评分页面，8个话题评论页面。
<p>四种方法让你一秒获取数据首先，我们使用下面四种方法来下载数据（html）：vv.urllib3.urllib3.requesthtml.xpath.parsefile.urlopen 查看全部

　　像数据分析一样写 Web 页面，这个 Python 库做到了！
　　插入文字
　　平时我们写 html 会用类似标签来控制标题，用
　　``这样的标签来输出文字。
　　在 PyWebIO 中可以使用 markdown 来实现类似效果，语法是put_markdown()，将markdown添加进去，就会自动渲染
　　put_markdown(("""#  我的第一个页面<br /><br />    这是早起Python教我用Python写的第一个页面！<br />    <br />    写点什么呢？到底写一点什么好呢？好像真的没什么好写的，到底写什么呢？<br /><br />    我也不知道该写点什么， 反正有点什么内容就好了！"""), lstrip=True)<br />
　　效果如下
　　插入图片
　　静态元素是一个网页的重要组成部分，使用 PyWebIO 插入也是很简单，使用 put_image() 可以插入图片，代码如下
　　put_image(open('iShot2021-10-29 17.14.08.png', 'rb').read()) <br />
　　随手用手机拍了一张图片，效果如下
　　插入表格
　　传统html使用table插入表格，这里使用类似方法
　　    put_table([<br />    ['商品', '价格'],<br />    ['苹果', '5.5'],<br />    ['香蕉', '7'],<br />])<br />
　　效果如下，后面如果表格内容需要变化，可以写个函数让他动态更新
　　插入代码
　　
　　插入代码也是没有问题的
　　展示效果如下
　　交互 - 收集信息
　　上面都是常规的静态元素添加，其他一些库也能做到，甚至手写原生html都行，下面来点更高级的！
　　首先是简单的交互式输入框，开发者已经写好了，调用命令也很简单
　　name = input("你的名字是什么？?")<br />
　　只用一行代码，效果如下，当然这也意味着样式什么的不支持修改
　　这里我们选择将接收到消息打印出来，当然也是可以写一个函数，将数据进行保存，这会在后面带大家开发问卷系统讲到
　　交互 - 隐藏输入
　　如果我们在开发问卷系统，有些选项希望用户输入时可以隐藏输入，就像输入密码一样
　　password = input("不想让别人看见你的输入？", type=PASSWORD)<br />
　　交互 - 输入代码
　　通过交互输入框接收代码也是可以的，后面我讲介绍如何让代码执行，下面是可以实现的样式
　　
　　    code = textarea('Code Edit', code={<br />    'mode': "python",  # code language<br />    'theme': 'darcula',  #  Codemirror theme<br />}, value='import something\n# Write your python code')<br />
　　交互 - 按钮功能
　　其实上面说的存储数据也好，执行代码也好，本质上就是给这个提交按钮添加一个功能，我们来实现最简单的计算器。也就是点击提交，计算两数相加
　　    data = input_group("做个计算器", [<br />        input('第一个数字', name='num1', type=NUMBER),<br />        input('第二个数字', name='num2', type=NUMBER)<br />    ])<br />    put_text(f"计算结果是{data['num1']} + {data['num2']} = {data['num1'] + data['num2']}  ")<br />
　　因为简单，连函数都不用定义，直接 f-string 就解决了，如果需要复杂的功能，就可以定义一个函数，点击按钮就执行这个函数
　　如何渲染页面
　　从上面的介绍不难看出，用 PyWebIO 就好比往一张白纸里面塞东西。
　　但我还没说，如何创建一张白纸以及如何渲染页面，下面是一个本文用的最简单的框架
　　from pywebio import *<br />from pywebio.input import *<br />from pywebio.output import *<br /><br />def myfirstpage():<br /><br />    something<br />    <br />if __name__ == '__main__':<br /><br />    start_server(myfirstpage,port=8082,auto_open_webbrowser=True)<br />
　　可以看到，我们只要定义一个函数，然后往里面塞各种内容，最后通过start_server()指定端口启动就行！
　　03
　　小结
　　至此，有关 PyWebIO 开发页面的基本流程与常见操作就介绍完了。
　　是不是就像数据分析一样，拿着各种函数对数据一通操作，我们也是拿着各种写好的功能，需要一个添加一个！ 如果你感兴趣的话，我强烈建议你自己敲一遍代码感受一下。
　　当然，本文介绍的代码只是最简单的demo，关于这个库我还有很多想说的，最近我用这个库亲自做了一个数据查询页面，如果你喜欢的话，可以给本文点赞支持一下！
　　各位伙伴们好，詹帅本帅搭建了一个个人博客和小程序，汇集各种干货和资源，也方便大家阅读，感兴趣的小伙伴请移步小程序体验一下哦！（欢迎提建议） 查看全部

　　python爬虫时需要用到一些小程序的如何用python爬取网上一些公司发布的招聘信息
　　python网页数据抓取详细教程，分享学习方法！喜欢的老铁，点个关注呗小编今天给大家分享下关于python爬虫时需要用到一些小程序的如何用python爬取网上一些公司发布的招聘信息！网上发布的招聘信息确实很多，而且公司也很多，有的甚至是电话面试，有些是邮件联系，有些是暂时没有招聘，有些是请先网上了解下基本情况！下面我就分享下我分析总结出来的几种的简单实用的方法！(。
　　1)手动传送个人简历首先你得去网上找到想要的公司信息，然后上传简历至招聘网站，很简单，直接把公司信息复制，粘贴到浏览器的任意地方，然后点击下面的提交就行，可以多试几次，邮箱一般一天就会收到回复，但回复不一定是你想要的。如果你的简历是百度公司的，你也可以试一下直接用百度网盘分享，这样比传送多一些，点我提交的邮箱里面的链接，也可以出现该职位需要的简历内容，但是存在被删除的可能。
　　提交后的效果如下:一样的，提交后也要用文件提交，点下提交后可以存入手机，可以试一下，都是一样的，如果你的公司有一定规模的，而且需要招聘，传送简历的效果也不错，但这时候你需要一些小工具，比如雅虎日本的访问器，效果如下：一样，需要一些小工具，比如yahoo日本访问器等。你需要一些工具来帮你打开网站，这样你才可以直接加入面试，还需要一些小工具来加载html，比如swf文件，这时候你需要点击工具，选择对应的软件，目前绝大多数公司用的swf都是swfweb。最后发送简历的效果如下:网页右侧也需要有对应的代码。(。
　　2)刷新自己的网站这个我相信很多程序员都知道，也就是你需要把自己的网站清理下浏览器缓存，然后全屏模式打开别人写好的代码或者js，然后拖进去修改下文字，下面我提一下我用的是whatwg的框架jinja3，其实autolayout也是差不多的，jinja3以前是用这两个框架写，不过是自带的，现在jinja3则是集成了进来，这样我们就不需要自己写js和css了，自动生成，更加傻瓜方便。
　　这样我们在发送简历的时候在可以直接刷新，然后修改到自己想要的地方就可以了，或者直接可以保存在网页左上角的工具栏，效果如下：下面我用我写的简历内容框架来演示如何编写这个简历内容然后放到自己的网站上面，你可以使用最基本的语法来编写，比如：python+html+css+javascript。这样你就可以分析网站，然后自己写编写简历。举个栗子:这样你就很有趣的可以自己写简历内容，不用手动发送了。(。
　　3)打开企业网站如果这些公司并不提供简历数据接口，你可以去搜索网站， 查看全部

　　Python数据抓取与可视化实战——网易云课堂人工智能与大数据板块课程实战
　　本篇内容数据抓取对象为网易云课堂人工智能与大数据板块课程信息，使用的工具是urllib+postman，因为直接构建的POST抓取的josn数据包，所以数据抓取的代码非常简单，没有繁杂的xpath或者css表达式。可视化部分使用matplotlib，感谢刘顺祥大神的matplotlib教程系列，让我没怎么费力气就直接复用了大量代码！
　　以下是数据抓取部分代码：
　　import json,time<br />from urllib.request import urlopen,Request
headers = {<br />          'content-type':'application/json',<br />          ###这里要特别注意，edu-script-token参数是一个变动从参数，<br />          ###每请求一次都会变动，所以这里的代码需要你使用自己在网易云课堂后台找到<br />          ###请求的edu-script-token参数，否则直接运行此代码是无法出结果的<br />          'edu-script-token':'efb08e512fdc4c5e92346f2aed124144',  
         'Host':'study.163.com',<br />          'Origin':'http://study.163.com',<br />          'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/61.0.3163.79 Safari/537.36'
         }
Payloads={<br />        "pageIndex":1,<br />        "pageSize":50,<br />        "relativeOffset":0,<br />        "frontCategoryId":"400000000158033", <br />       "searchTimeType":-1,<br />        "orderType":0,<br />        "priceType":-1,<br />        "activityId":0
       }
url='http://study.163.com/p/search/studycourse.json'<br />def GetCourses(url,header=headers,Payload=Payloads):
   fullinfo=[]<br />    for i in range(1,17):
       Payload['pageIndex']=i
       Payload['relativeOffset']=50*i-50
       content=Request(url,data=json.dumps(Payload).encode(encoding='utf-8'),headers=header)
       response=json.loads(urlopen(content).read().decode('UTF-8'))
       fullinfo=fullinfo+response['result']['list']
       print("第{}页已抓取完毕".format(i))
       time.sleep(1)
   print("all page is OK!!!")<br />    return fullinfo<br />#运行程序：<br />mydata=GetCourses(url)<br />#转换为数据框<br />myresult=pd.DataFrame(mydata)<br />#查看变量信息：<br />myresult.info()
myresult=myresult.astype({'courseId':'str'})<br />#删除数据缺失列<br />nouse=['bigImgUrl','activityIds','gmtModified','published','schoolShortName','tagIap','tagLectorTime','courseCardProps','displayType','endTime','imgUrl','productId','startTime']
myresult=myresult.drop(nouse, axis=1)
myresult.head(10) <br />#预览数据<br />myresult=myresult.set_index('courseId')<br />myresult.to_csv('D:/Python/Data/yunketang_ai_bigdata.csv')
　　以下是使用Chome+postman进行POST请求构建的过程：
　　
　　
　　以上是本次爬取数据表，按照这些字段属性，之前曾经做过一期网易云课堂Excel模块课程抓取与可视化的推送。因为云课堂的课程信息字段基本一致，本次分析仍然 按照那个思路进行。
　　结合我个人的需求以及云课堂的课程评价体系，我将本次分析的目标及思路梳理如下：
　　课程来源分析课程内容分析课程价格分析课程知名度分析课程口碑分析
　　根据以上几个模块，我们开始今天的可视化分析之旅！
　　1、课程来源分析：
　　云课堂人工智能与大数据模块一共有791门有效课程，课程字段中提供了机构信息和教师信息，倘若机构信息与教师信息一致，那么基本可以认为课程是个人名义发布的，否则则是以机构名义发布的。（不一定客观，本次以代码练习为主）。
　　myresult.columns
sum(myresult.lectorName==myresult.provider)/len(myresult)<br />0.34639696586599239
　　import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.style.use('classic')            
labels = ['个人','机构']          
colors=['#2D6D66','#008BBC']  
plt.figure(figsize=(8,6),facecolor='#ebebeb')              
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']  
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False<br />plt.axes(aspect='equal',facecolor='#ebebeb')  
ax =plt.gca()
ax.spines['left'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['top'].set_visible(False)  
ax.spines['bottom'].set_visible(False)  
plt.xlim(0,4)          
plt.ylim(0,4)# 绘制饼图plt.pie(percent,            
       labels=labels,      
       colors=colors,        
       autopct='%.1f%%',    
       pctdistance=0.8,    
       labeldistance = 1.15,
       startangle = 90,    
       radius = 1.5,      
       counterclock = False,
       wedgeprops = {'linewidth': 0.5,'edgecolor':'white'},
       textprops = {'fontsize':14,'color':'k'},          
       center = (1.8,1.8),
       frame = 1 )          
plt.xticks(())        
plt.yticks(())
plt.title('云课堂人工智能与大数据模块课程来源性质分布',fontdict={'fontsize':16},loc='left')
plt.show()
　　
　　从饼图可以很明显的看到，个人发布的课程占据整个课程模块课程总量的约35%，而机构则占了大多数，搞到65%，还记得我们上次分析Excel板块课程的时候得到的结论吗，Excel板块的课程中个人发布的课程量高达63%，而人工智能大数据板块则是机构的天下。个人觉得人工智能与大数据行业是一个高门槛、高技术行业，所需要的条件和依赖的资源都不是个人可以负担的，所以这个行业的课程基本都是机构或者团队化运作。
　　作者贡献数：
　　import squarify<br />import random
count=myresult['provider'].value_counts()
count=count.sort_values(ascending=False)
以下通过树状图来呈现那些发布课程频率（数量）比较处于前列的机构或者个人。
plt.style.use('classic')  
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei'plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseplt.figure(figsize=(13,10),facecolor='#ebebeb')
colors = ['#6794a7','#014d64','#76c0c1','#01a2d9','#7ad2f6','#00887d']
plot = squarify.plot(sizes =count[count>5].values ,      
                    label = list(count[count>10].index)+['']*27,        
                    color = random.choices(colors,k=len(count[count>5])),    
                    alpha = 0.6,        
                    value = list(count[count>10].values)+['']*27,    
                    edgecolor = 'white',
                    linewidth =1        
                   )                                            
plot.set_title('云课堂人工智能与大数据课程发布来源统计',fontdict = {'fontsize':18},loc='left')    
plt.axis('off')                                                          
plt.tick_params(top = 'off', right = 'off')                              
plt.show()
　　
　　我筛选了发布课程的前十名，并用条形图来进行呈现。
　　plt.style.use('classic')
plt.rcParams['font.sans-serif'] =['Microsoft YaHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False<br />plt.figure(figsize=(10,6),facecolor='#ebebeb')
plt.barh(range(9,-1,-1),count.values[:10], align = 'center',color=random.choices(colors), alpha = 0.8)
plt.xlim(1,55)
plt.yticks(range(9,-1,-1),count.index[:10])
plt.xlabel('课程发布数')
plt.title('云课堂人工智能与大数据课程模块发布量TOP10统计',fontdict = {'fontsize':18},loc='left')
ax =plt.gca()
ax.spines['left'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['top'].set_visible(False)  
ax.spines['bottom'].set_visible(False)
ax.grid(axis= 'x',which= 'major',linestyle='dashed',color='grey')<br />    for x,y in zip(range(9,-1,-1),count.values[:10]):
   plt.text(y+0.2,x,'%s' %y,va='center')
plt.show()
　　
　　通过以上树状图和条形图的数据呈现，我们可以很清晰的看到，小蚊子团队居然在人工智能和大数据板块一共发布了51门课程，要知道这个模块一共只有791门有效课程，这可是足足占了总课程量的51/791=6.5%啊我天，着实是高产至极，记得最初学习数据分析的时候，就层看过张闻霖老师的谁说菜鸟不会数据分析系列，为老师的高产点赞！！！
　　这个条形图可以看出发布课程数在10门以上的top10作者，基本呈现三级梯队分布，各梯队间距10门左右，小蚊子数据分析基本占据第一梯队，出于第二梯队的是普开数据柠檬学院和经管之家CDA数据分析研究院，分别发布了40、39门课程。而第三梯队课程发布数基本在30门以下，除了唐宇迪老师发布了26门，SAP中国渠道云学院发布了20门之外，其他均不足20门。鉴于人工智能与大数据行业的高门槛性，依然能以这么高频率发布课程，当然是只有团队运作才能支撑的起如此的资源和高强度课程量，这样印证了我们上文说过的，机构作者与个人作者的分布比例。
　　count2=myresult['provider'].value_counts()
plt.style.use('classic')  
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei'<br />plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False<br />fig = plt.figure(figsize=(10,6),facecolor='#ebebeb')
plt.plot(range(0,219),                    
        count2.cumsum(),    
        linestyle = '-',                  
        linewidth = 2,                  
        color = '#2D6D66',            
        marker = 'o',                    
        markersize = 4,                    
        markeredgecolor='white',          
        markerfacecolor='#C10534'            
        )          
plt.title('人工智能与大数据课程累计发布频率分布')      
plt.xlabel('作者累计数（按照发布课程数量排序）')                        
plt.ylabel('课程发布频数')
ax =plt.gca()
ax.spines['left'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['top'].set_visible(False)  
ax.spines['bottom'].set_visible(False)
ax.grid(axis= 'x',which= 'major',linestyle='dashed',color='grey')
plt.xlim(-1,225)
plt.yticks(range(0,800,100),range(0,800,100))
plt.tick_params(top = 'off',right='off')        
plt.show()
　　以上我将所有课程作者按照发布课程频数做了累计分布呈现，可以看到前50个作者的课程贡献数已经累计达到了500门以上，而之后分布曲线已经大幅走缓，最后坡度已经接近直线，说明该板块的课程主要集中在那些少数机构手中，特别是前50名作者发布了超过500门课程，也即25%的作者掌握着70%以上的课程资源，可见该模块课程的垄断程度。
　　2、课程内容分析：
　　import jieba<br />from wordcloud <br />import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator    <br />import matplotlib.pyplot as plt<br />import numpy as np
　　课程标题分词高频词汇统计
　　word_list = [" ".join(jieba.cut(sentence)) for sentence in myresult['productName']]
new_text = ' '.join(word_list)
wc= WordCloud(
              background_color="white",                          
              max_words=2000,                    
              stopwords=STOPWORDS.add("said"),  
          max_font_size=80,                
          font_path = 'msyh.ttf',          
          random_state=42                
             )                      
wordcloud =wc.generate(new_text)
fig = plt.figure(figsize=(10,8),facecolor='#ebebeb')
plt.imshow(wordcloud,interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()
　　
　　课程描述高频词汇统计
　　word_list = [" ".join(jieba.cut(sentence)) for sentence in myresult['description'] if sentence!=None]
new_text = ' '.join(word_list)
new_text=new_text.replace("\n","")
wc= WordCloud(
              background_color="white",                          
              max_words=2000,                    
              stopwords=STOPWORDS.add("said"),  
          max_font_size=80,                
          font_path = 'msyh.ttf',          
          random_state=42                
             )                      
wordcloud =wc.generate(new_text)
fig = plt.figure(figsize=(10,8),facecolor='#ebebeb')
plt.imshow(wordcloud,interpolation="bilinear")
plt.title('人工智能与大数据课程描述高频词统计')
plt.axis("off")
plt.show()
　　
　　从课程名称以及课程描述的分词统计来看，该模块的标题还是侧重与基础、入门、实战、应用等较低层次的需要需求，而对于机器学习、深度学习、算法、构架等较为深入的层面词频分布较少，这也从侧面可以看出，网易云课堂的大数据与人工智能模块课程更侧重数据科学的入门、通识级别学习资源。（由于手头没有合适的关于数据科学领域的停止词，所以没有使用停止词，函数中那个停止词是英文的，只能清楚一些特殊符号和标点，所以课程描述的分词结果并不理想）。
　　3、课程价格分析
　　本来对于课程来讲，价格分析是极具价值的课程信息，但是遗憾的是，折扣价缺失过于严重，这里我用原价进行分析（尽管原始价格可能不能反映课程质量）。
　　price_data1=myresult.loc[myresult['originalPrice']!=0,['lectorName','originalPrice','productName','learnerCount','score']].sort_values(by='originalPrice',ascending=False)
len(price_data1)/len(myresult);len(price_data1)<br />0.6662452591656132527
　　从原始价格来看，一共有527门付费课程，总体付费课程占比66.7%。但是对于在线课程而言，单纯高价而没有用户（或者用户极少），或者完全为了给其他平台引流而免费，都不能真正体现出课程的价值。
　　price_data1.iloc[:10]
　　价格前十位的用户数可以看出，除了第二个课程外，这些价格虚高的课程很少有人问津，或者换句话说，网易云课堂本就不是一个人工智能与大数据深度课程资源集聚地，多数课程以入门或者通识为主，而学习者的对于高价课程的付费意愿也不高，这到底是因为云课堂的平台性质决定了内容深度，还是用户群体的需求性质与付费意愿决定了课程内容与深度，这一点很难讲。
　　我剔除掉10元以下、1000元以上的课程，希望这样可以使得结果相对客观一些！
<p>course1000=price_data1.loc[(price_data1.originalPrice>=10) &(price_data1.originalPrice 查看全部

　　python批量爬取网页音频数据
　　
　　前言
　　最近在带学生参加一个有关党史的比赛项目，其中有个功能需要播放有关中国共产党党史的音频，于是在这个网站上“党史有声，天天学习”（）找到了相关的音频文件。找了一下页面没有下载按钮。
　　
　　于是我做了以下的尝试：
　　①：下载了一个谷歌的插件：Fatkun智能下载器。当我点击一个音频的时候，就可以下载网页内包含的音频文件了。
　　
　　②：用F12直接查看网页中的MP3的文件地址，然后把地址复制到新的窗口进行下载操作了。
　　然后这样子一个一个进行下载和重名的步骤太过于繁琐了，之前学习了一些python的知识，于是我们就用python来提高我们的工作效率，解放我们的双手。那我们接下来就开始我们的教程：python批量进行爬取网页音频数据。Let's go
　　准备阶段
　　一、Mind+1.70V及以上
　　ps:我这里用的是Mind+,当然了你们可以用其他的python编译器（python IDE,PyCharm,anaconda,mpython,慧编程...等等），因为我这边主要带的对象是学生，所以用了一个比较适合学生的python编程软件。
　　首先先打开mind+，选着右上角的python模式：
　　
　　我们可以看到现在呈现在我们面前的是图形化界面，由于我们用到的是代码编程，使用需要切换到代码模式下进行编程：点击左上角的代码进行模型切换！
　　
　　然后点击右侧项目文件下面的新建文件按钮，创建一个.py文件。
　　
　　二、安装bs4库
　　1.什么是BS4？
　　BS4全称是Beatiful Soup，它提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。它是一个工具箱，通过解析文档为tiful Soup自动将输入文档转换为Unicode编码，输出文档转换为utf-8编码。你不需要考虑编码方式，除非文档没有指定一个编一下原始编码方式就可以了。
　　2.BS4的4中对象
　　最常用的还是BeautifulSoup对象和Tag对象
　　我们首先点击库管理：
　　
　　选择pip模型进行安装：
　　输入下面代码进行安装：
　　pip install beautifulsoup4<br />
　　然后点击运行进行安装即可！
　　可能会提示让你更新你的pip版本信息：
　　
　　这里我们只需要根据提示进行更新即可!
　　以管理员的模式运行CMD。输入：
　　cd C:\Users\83731\Documents\mindplus-py\environment\Python3.6.5-64<br />python.exe -m pip install --upgrade pip<br />
　　更新完成即可。
　　程序设计
　　我们想要效果如下：
　　具体代码如下：
　　# -*- coding:UTF8 -*-<br />import requests<br />import re<br />import os<br />from bs4 import BeautifulSoup<br /><br /># 创建文件夹<br />Dir = r"C:\Users\83731\Downloads\mp3\\"<br />os.mkdir(Dir)<br /><br /># 获取网页信息<br />url = "https://www.721ys.com/home/ind ... %3Bbr />r = requests.get(url)<br />html_text = r.text<br /><br /># 将网页进行解析<br />soup = BeautifulSoup(html_text,'html.parser')<br /><br /><br /># 对soup进行遍历<br />for i in soup.select('ul[class="bd"]'):<br /> for j in i.select('li'):<br /> # 获取文件名与音频链接<br /> name = Dir + j.text.replace("\n","")<br /> url = j.find('i')['data-audio']<br /> print(name,url)<br /> # 获取URL的内容<br /> data = requests.get(url).content<br /> print("正在下载...")<br /> name = name + ".mp3"<br /> # 开始下载相应的音频文件<br /> with open(name,"wb") as f:<br /> f.write(data)<br /><br />
　　实验结果：
　　
　　总结
　　通过本节课的学习，我们对如何爬取网页上的音频信息有了更进一步了解。这里抛砖引玉一下，那如果我想要爬取网页的视频或者图片怎么办呢？（ps:每个网页的内容不一样，需要具体内容具体分析。）更多教程欢迎订阅。
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　　python网页数据抓取（一）-基于selenium进行网页抓取
　　python网页数据抓取（一）-基于selenium进行网页抓取-知乎专栏我记得在知乎上已经看到有人分享过
　　关键词是“爬虫”，可以自己百度看看。另外建议前面的答案忽略。
　　问题已经说了是“正则”和“模糊匹配”
　　自己百度
　　买本书吧,我看过淘宝上有卖的.网上的有的不一定适合你,作者教的比较全面,我觉得优秀的可以看看网上一些大牛的博客.能搜索到就尽量用搜索引擎搜索吧.我觉得最近我们医院生信论坛搞出来那个爬虫.也不错,可以关注一下
　　上学的时候自己设计过一套网页爬虫，最简单的，找到你要爬取的网页，以公司页面为例，里面有公司各种文件，电子文档的获取方式和直接访问该页面获取非常相似，仅仅是一些交互操作就能定位到访问url。但是那套小爬虫爬取速度非常慢，最后只是爬到了公司内部一些excel文档（公司商业机密）。关键的问题在于关键词太多，爬虫需要长期的维护升级维护的问题。
　　很难在速度和稳定性之间权衡。如果你是在校学生的话，建议先拿一些现成的爬虫模板，然后自己练手，可以参考知乎上，一些开源项目，然后去外面接一些小单子练练手，提升动手能力和语言应用能力。如果是想在医院里自己做一套网页爬虫，技术上没有难度，药厂类的比较多，结合自己的研究方向，应该不难，毕竟你做爬虫和机器学习不是一个东西，光学术硕士应该够用了。网上有一些医院的leader开的讲座，有认识的可以问问看。 查看全部

　　爬虫 | Python爬取网页数据
　　之前也更过爬虫方面的内容 ，今天再更一次。后面会陆续更一些爬虫方面的内容(HTML, requests, bs4, re ...)，中间可能会插播一些 numpy 和 pandas 方面的内容。在时间允许的情况下会更一些WRF模式方面的内容。也算是立了个更新内容的 flag，但是更新时间就不立了==
　　----------- 华丽的分割线 ------------
　　当你没有数据的时候怎么办呢？有些时候能直接得到 csv 格式数据，或是通过API获取数据。然而，有些时候只能从网页获取数据。这种情况下，只能通过网络爬虫的方式获取数据，并转为满足分析要求的格式。
　　本文利用Python3和BeautifulSoup爬取网页中的天气预测数据，然后使用 pandas 分析。
　　Web网页组成
　　我们查看网页时，浏览器会向web服务器发送请求，而且通常使用 GET 方法发送请求，然后服务器返回响应，通过浏览器的解析就能看到所请求的页面了。web服务器返回的文件主要是以下几种类型：
　　浏览器接收到所有文件之后，会对网页进行渲染，然后向我们展示。虽然显示网页的幕后发生了很多过程，但是在爬取数据时我们并不需要了解这些过程。在爬取网页数据时，主要关注的就是网页的主要内容，因此，主要关注HTML。
　　HTML
　　HTML(超文本标记语言)是创建网页时所需要的语言，但并不是像Python一样的编程语言。相反，它是告诉浏览器如何排版网页内容的标记语言。HTML类似文本编辑器，可以对字体进行处理(加粗，放大缩小)，创建段落等。
　　为了更有效率的爬取网页数据，我们需要先快速的了解一下HTML。HTML由一系列标签(tags)构成。最基本的标签是 。标签的作用就是告诉浏览器网页中有什么。我们可以使用下面的标签创建最基本的HTML文档(注：打开文本编辑器，复制以下内容，然后存储为以 html 为后缀的任意名称文件，比如 document.html)。
　　<br />
　　然后用浏览器打开存储的文件。因为只包含一对标签，标签中没有添加任何内容，所以用浏览器打开后不会看到任何内容。
　　下面，除了 标签之外，添加了 和 标签。 标签包含网页的主要内容， 标签包含的是网页的标题。在进行网页爬取时，这三个标签是非常有用的。
　　<br />    <br />    <br />    <br />    <br />
　　除了多了两个标签之外，并没有添加其它内容，因此用浏览器打开之后仍是空文档。
　　现在，我们向网页中添加一些内容，用
　　标签来标识。
　　标签所对应的内容表示在网页中是一个段落。
　　<br />    <br />    <br />    <br />        <br />            Here's a paragraph of text!<br />        <br />        <br />            Here's a second paragraph of text!<br />        <br />    <br />
　　用浏览器打开之后是以下内容(上面的颜色是为了标识，真正显示时是黑色字体)：
　　Here's a paragraph of text!<br /><br />Here's a second paragraph of text!
　　通常所使用的标签名称依赖于其相对于其它标签的位置。
　　还可以添加一些属性到html文档中来改变其行为：
　　<br />    <br />    <br />    <br />        <br />            Here's a paragraph of text!<br />            Learn Data Science Online<br />        <br />        <br />            Here's a second paragraph of text!<br />            Python<br />        <br />    <br />
　　页面内容如下所示：
　　Here's a paragraph of text! Learn Data Science Online<br /><br />Here's a second paragraph of text! Python
　　在上面的示例中，添加了两个 标签。 标签表示链接，告诉浏览器此链接会转到另一个网页。href 属性表示链接的地址。紧随其后的字符串表示别名。
　　和
　　均是非常常见的 html 标签，还有一些其它标签，比如：
　　完整标签列表在这里[注1]。
　　在正式开始爬取网页前，先了解一下 class 和 id 属性。这些特殊属性确定了 HTML 元素名称，当我们爬取时更容易进行交互。一个元素可以有多个类，一个类可以和元素之间共享。每个元素只能有一个 id，而一个 id 只能在一个网页中使用一次。class 和 id 是可选的，不是每一个元素都有 class 和 id。
　　强行解释：你(元素)有很多朋友(类)，朋友(类)之间可能有你(元素)这个交集(共享)，而你(元素)只有一个身份证(id)，比如你在认证领奖时身份证只能用一次，不能一个身份证领多次。朋友和身份证是可选的，因为你可能没有朋友(孤独行者)，也没有身份证(小黑孩)。
　　
　　添加 class 和 id 到示例中：
　　<br />    <br />    <br />    <br />        <br />            Here's a paragraph of text!<br />            Learn Data Science Online<br />        <br />        <br />            Here's a second paragraph of text!<br />            Python<br />        <br />    <br />
　　看起来和上面的示例是一样的结果（添加了 class 和 id 并不会影响网页内容和布局）：
　　Here's a paragraph of text! Learn Data Science Online<br /><br />Here's a second paragraph of text! Python
　　requests 库
　　爬取网页数据的第一步就是下载网页。我们可以利用requests 库向web服务器发送 GET 请求下载网页内容。使用requests时有几种不同的请求，GET 请求是其中一种，了解更多请看 。
　　现在，我们试着下载一个简单的网页。首先，需要使用 requests.get 方法下载页面：
　　import requests<br /><br />page = requests.get("http://dataquestio.github.io/w ... 6quot;)
　　运行了get 请求之后，会获得响应对象，其中包含了状态码属性，表示是否下载成功。
　　page.status_code<br /><br />200
　　状态码为 200 表示网页下载成功。我们不需要完整的了解状态码，通常情况下状态码以2开始即表示成功。状态码以4或5开始表示出错。
　　使用 content 属性可以打印页面内容：
　　page.content<br /><br />b'\n\n    \n        A simple example page\n    \n    \n        <p>Here is some simple content for this page.\n    \n'</p>
　　BeautifulSoup 解析网页
　　下载好页面之后，使用 BeautifulSoup 解析页面内容，然后从 p 标签提取文本。导入库然后创建实例来解析网页：
　　from bs4 import BeautifulSoup<br />soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')
　　使用 prettify 属性可以将页面内容打印出来：
　　print(soup.prettify())<br /><br /><br /><br /> <br />  <br />   A simple example page<br />  <br /> <br /> <br />  <p><br />   Here is some simple content for this page.<br />  <br /> <br /></p>
　　因为所有标签都是嵌套的，我们可以一次移动一层。使用 soup 的 children 属性可以选择页面的所有顶层元素。
　　注意：children 返回的是生成器，需要调用 list 函数转换为列表。
　　list(soup.children)<br /><br />['html', '\n', <br /> <br /> A simple example page<br /> <br /> <br /> <p>Here is some simple content for this page.<br /> <br /> ]</p>
　　上述结果表明，页面顶层有两个标签： 和 标签。换行符 (\n) 也在列表中。下面看一下列表中每个元素的类型：
　　>> [type(item) for item in list(soup.children)] <br /><br />[bs4.element.Doctype, bs4.element.NavigableString, bs4.element.Tag]
　　每一项都是 BeautifulSoup 对象。 Dcotype 对象包含文档类型信息，NavigableString 呈现的是包含文档中的文本，Tag对象包含其它嵌套标签。最重要且经常用到的对象是 Tag 对象。
　　Tag 对象在HTML文档中起到导航作用，可以用来获取标签和文本。更多BeautifulSoup 对象看这里 [注2]。
　　通过 soup.children 获取 html 标签信息：
　　html = list(soup.children)[2]
　　children 属性返回的每一项都是 BeautifulSoup 对象，因此可以直接调用 children 方法。获取 html 标签的子标签信息：
　　list(html.children)<br /><br />['\n', <br /> A simple example page<br /> , '\n', <br /> <p>Here is some simple content for this page.<br /> , '\n']</p>
　　如上所示，有两个顶层标签： 和 。如果想要获取 title 和 p 标签对应的信息，需要先获取其所对应的父标签信息。比如，获取 p 标签信息，要先获取 标签信息：
　　body = list(html.children)[3]
　　因为 标签中只有 p 标签，所以可以很方便的获取 p 标签信息：
　　list(body.children)<br /><br />['\n', <p>Here is some simple content for this page., '\n']</p>
　　获取 p 标签信息：
　　p = list(body.children)[1]
　　获取 p 标签之后，使用 get_text 方法可以提取标签中的信息：
　　p.get_text()<br /><br />'Here is some simple content for this page.'
　　获取所有标签信息
　　上面所演示的内容对于了解页面导航信息非常有用，但是使用了很多命令来完成意见非常简单的任务。如果你想提取单个标签，可以使用 find_all 方法，可以获取页面中的所有标签实例：
　　soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')<br />soup.find_all('p')<br /><br />[<p>Here is some simple content for this page.]</p>
　　注意： find_all 返回的是列表，为了获取指定标签信息，需要循环或指定索引。
　　获取标签之后同样用 get_text 方法获取文本信息：
　　soup.find_all('p')[0].get_text()<br /><br />'Here is some simple content for this page.'
　　如果不想获取标签所有实例，可以使用 find 方法获取标签的第一个实例：
　　soup.find('p')<br /><br /><p>Here is some simple content for this page.</p>
　　利用 class 和 id 搜索标签
　　前面介绍了 class 和 id，但是还没有介绍它们的有用之处。class 和 id 是 CSS 所使用的，主要用来确定 HTML 元素应该使用什么类型。可以使用它们爬取特定元素。比如爬取下列网页时（URL：）：
　　<br />    <br />        A simple example page<br />    <br />    <br />        <br />            <p span class="hljs-class" style="color: rgb(51, 51, 51); font-weight: 400; font-style: normal;"span class="hljs-keyword" style="color: rgb(51, 51, 51); font-weight: bold; font-style: normal;"class/span="span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"inner/span-span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"text/span span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"first/span-span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"item/span" span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"id/span="span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"first/span"><br />                First paragraph.<br />            <br />            <br />                Second paragraph.<br />            <br />        <br />        <br />            <br />                First outer paragraph.<br />            <br />        <br />        <br />            <br />                Second outer paragraph.<br />            <br />        <br />    <br />
　　创建 BeautifulSoup 对象：
　　page = requests.get("http://dataquestio.github.io/w ... 6quot;)<br />soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')<br />soup<br /><br /><br /><br />A simple example page<br /><br /><br /><br /><p span class="hljs-class" style="color: rgb(51, 51, 51); font-weight: 400; font-style: normal;"span class="hljs-keyword" style="color: rgb(51, 51, 51); font-weight: bold; font-style: normal;"class/span="span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"inner/span-span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"text/span span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"first/span-span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"item/span" span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"id/span="span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"first/span"><br />                First paragraph.<br />            <br /><br />                Second paragraph.<br />            <br /><br /><br /><br />                First outer paragraph.<br />            <br /><br /><br /><br />                Second outer paragraph.<br />            <br /><br /><br />
　　现在，使用 find_all 方法通过 class 和 id 搜索项。比如，搜索 class 值为 outer-text 的 p 标签：
　　soup.find_all('p', class_='outer-text')<br /><br />[<p span class="hljs-class" style="color: rgb(51, 51, 51); font-weight: 400; font-style: normal;"span class="hljs-keyword" style="color: rgb(51, 51, 51); font-weight: bold; font-style: normal;"class/span="span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"outer/span-span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"text/span span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"first/span-span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"item/span" span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"id/span="span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"second/span"><br /> <br />                 First outer paragraph.<br />             <br /> , <br /> <br />                 Second outer paragraph.<br />             <br /> ]
　　也可以搜索 class 值为 outer-text 的任何标签：
　　soup.find_all(class_="outer-text")<br /><br />[<p span class="hljs-class" style="color: rgb(51, 51, 51); font-weight: 400; font-style: normal;"span class="hljs-keyword" style="color: rgb(51, 51, 51); font-weight: bold; font-style: normal;"class/span="span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"outer/span-span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"text/span span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"first/span-span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"item/span" span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"id/span="span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"second/span"><br /> <br />                 First outer paragraph.<br />             <br /> , <br /> <br />                 Second outer paragraph.<br />             <br /> ]
　　当然也可以通过 id 搜索元素：
　　soup.find_all(id="first")<br /><br />[<p span class="hljs-class" style="color: rgb(51, 51, 51); font-weight: 400; font-style: normal;"span class="hljs-keyword" style="color: rgb(51, 51, 51); font-weight: bold; font-style: normal;"class/span="span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"inner/span-span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"text/span span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"first/span-span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"item/span" span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"id/span="span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"first/span"><br />                 First paragraph.<br />             ]
　　CSS选择器
　　CSS选择器（用于确定HTML标签类型）同样可以用来搜索项。比如：
　　更多选择器在这里 [注3]。
　　BeautifulSoup 对象支持使用 select 方法通过选择器搜索页面。使用选择器获取 div 标签下的所有 p 标签：
　　soup.select("div p")<br /><br />[<p span class="hljs-class" style="color: rgb(51, 51, 51); font-weight: 400; font-style: normal;"span class="hljs-keyword" style="color: rgb(51, 51, 51); font-weight: bold; font-style: normal;"class/span="span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"inner/span-span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"text/span span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"first/span-span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"item/span" span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"id/span="span class="hljs-title" style="color: rgb(136, 0, 0); font-weight: bold; font-style: normal;"first/span"><br />                 First paragraph.<br />             , <br />                 Second paragraph.<br />             ]
　　注意： select 方法返回的时 BeautifulSoup 对象列表，就像 find 和 find_all 。
　　下载天气数据
　　目前，我们已经知道了提取网页信息的方法。下一步就是确定要爬取的网页。下面以爬取美国国家天气服务的天气信息为例：
　　网页显示了一周的天气预报信息，包括时间，温度以及一些描述信息。
　　了解网页结构
　　第一步，使用 Chrome 开发工具查看网页布局，使用其它浏览器也可以。
　　按F12即可打开开发者工具，即下图中红色框部分。
　　
　　Elements 部分包含了网页中的所有标签，通过标签你可以确定页面的布局。
　　右击页面中 Extended Forecast所对应的网页部分(下图中红色框部分)，然后选择 "Inspect"（检查），然后就会定位到 Elements 中的标签(黄色阴影部分的父标签)。
　　
　　然后就能获取到所有的预测数据，在此例中对应的是 id 为 seven-day-forecast 的
　　标签。
　　
　　打开
　　标签的内容就可以发现每一天的预测数据：日期，温度，简要描述。下图中绿色框和红色框分别对应的是一天的预测（包含在 class 为 tombstone-container 的
　　标签内）。
　　
　　现在已经知道如何下载网页并解析网页了，下面我们开始实战：
　　page = requests.get("http://forecast.weather.gov/Ma ... 6quot;)<br />soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')<br />seven_day = soup.find(id="seven-day-forecast")<br />forecast_items = seven_day.find_all(class_="tombstone-container")<br />tonight = forecast_items[0]<br />print(tonight.prettify())<br /><br /><br /> <br />  Tonight<br />  <br />   <br />  <br /> <br /> <br />  <br /> <br />
　　<br />  Mostly Clear<br /> <br />
　　<br />  Low: 49 °F<br /> <br /></p>
　　提取页面信息
　　单标签信息提取
　　预测项 tonight 中包含了我们所需要的所有信息，其中包含了四项：
　　提取预测项名称，简要描述及温度：
　　period = tonight.find(class_="period-name").get_text()<br />short_desc = tonight.find(class_="short-desc").get_text()<br />temp = tonight.find(class_="temp").get_text()<br /><br />print(period)<br />print(short_desc)<br />print(temp)<br /><br />Tonight<br />Mostly Clear<br />Low: 49 °F
　　现在，从 img 标签中提取 title 属性。将 BeautifulSoup 对象视作字典，传递需要的属性作为键：
　　img = tonight.find("img")<br />desc = img['title']<br /><br />print(desc)<br /><br />Tonight: Mostly clear, with a low around 49. West northwest wind 12 to 17 mph decreasing to 6 to 11 mph after midnight. Winds could gust as high as 23 mph.
　　提取所有信息
　　上面介绍了如何提起单标签信息，下面介绍如何利用CSS选择器和列表解析，一次提取所有信息：
　　period_tags = seven_day.select(".tombstone-container .period-name")<br />periods = [pt.get_text() for pt in period_tags]<br />periods<br /><br />['Tonight',<br /> 'Thursday',<br /> 'ThursdayNight',<br /> 'Friday',<br /> 'FridayNight',<br /> 'Saturday',<br /> 'SaturdayNight',<br /> 'Sunday',<br /> 'SundayNight']
　　按照上面的方式获取了有序的时间名称，现在获取另外3个字段：
　　short_descs = [sd.get_text() for sd in seven_day.select(".tombstone-container .short-desc")]<br />temps = [t.get_text() for t in seven_day.select(".tombstone-container .temp")]<br />descs = [d["title"] for d in seven_day.select(".tombstone-container img")]<br /><br />print(short_descs)<br />print(temps)<br />print(descs)<br /><br />['Mostly Clear', 'Sunny', 'Mostly Clear', 'Sunny', 'Slight ChanceRain', 'Rain Likely', 'Rain Likely', 'Rain Likely', 'Chance Rain']<br />['Low: 49 °F', 'High: 63 °F', 'Low: 50 °F', 'High: 67 °F', 'Low: 57 °F', 'High: 64 °F', 'Low: 57 °F', 'High: 64 °F', 'Low: 55 °F']<br />['Tonight: Mostly clear, with a low around 49. West northwest wind 12 to 17 mph decreasing to 6 to 11 mph after midnight. Winds could gust as high as 23 mph. ', 'Thursday: Sunny, with a high near 63. North wind 3 to 5 mph. ', 'Thursday Night: Mostly clear, with a low around 50. Light and variable wind becoming east southeast 5 to 8 mph after midnight. ', 'Friday: Sunny, with a high near 67. Southeast wind around 9 mph. ', 'Friday Night: A 20 percent chance of rain after 11pm.  Partly cloudy, with a low around 57. South southeast wind 13 to 15 mph, with gusts as high as 20 mph.  New precipitation amounts of less than a tenth of an inch possible. ', 'Saturday: Rain likely.  Cloudy, with a high near 64. Chance of precipitation is 70%. New precipitation amounts between a quarter and half of an inch possible. ', 'Saturday Night: Rain likely.  Cloudy, with a low around 57. Chance of precipitation is 60%.', 'Sunday: Rain likely.  Cloudy, with a high near 64.', 'Sunday Night: A chance of rain.  Mostly cloudy, with a low around 55.']
　　存储数据到 DataFrame
　　下面将数据存储到 pandas 的 DataFrame 中并分析之。DataFrame 可以存储表型数据并很容易的进行数据分析。
　　将上述信息传递给 DataFrame 类，字典中的键表示列名，键值表示每一列的值：
　　import pandas as pd<br />weather = pd.DataFrame({<br />        "period": periods, <br />        "short_desc": short_descs, <br />        "temp": temps, <br />        "desc":descs<br />    })<br />weather<br /><br />  desc   period   short_desc   temp<br />0   Tonight: Mostly clear, with a low around 49. W...   Tonight   Mostly Clear   Low: 49 °F<br />1   Thursday: Sunny, with a high near 63. North wi...   Thursday   Sunny   High: 63 °F<br />2   Thursday Night: Mostly clear, with a low aroun...   ThursdayNight   Mostly Clear   Low: 50 °F<br />3   Friday: Sunny, with a high near 67. Southeast ...   Friday   Sunny   High: 67 °F<br />4   Friday Night: A 20 percent chance of rain afte...   FridayNight   Slight ChanceRain   Low: 57 °F<br />5   Saturday: Rain likely. Cloudy, with a high ne...   Saturday   Rain Likely   High: 64 °F<br />6   Saturday Night: Rain likely. Cloudy, with a l...   SaturdayNight   Rain Likely   Low: 57 °F<br />7   Sunday: Rain likely. Cloudy, with a high near...   Sunday   Rain Likely   High: 64 °F<br />8   Sunday Night: A chance of rain. Mostly cloudy...   SundayNight   Chance Rain   Low: 55 °F
　　现在，我们可以对数据进行简单的分析。比如利用正则表达式和 Series.str.extract 方法获取温度的数值：
　　temp_nums = weather["temp"].str.extract("(?P\d+)", expand=False)<br />weather["temp_num"] = temp_nums.astype('int')<br />temp_nums<br /><br />0    49<br />1    63<br />2    50<br />3    67<br />4    57<br />5    64<br />6    57<br />7    64<br />8    55<br />Name: temp_num, dtype: object
　　然后计算温度的平均值：
　　weather["temp_num"].mean()<br /><br />58.444444444444443
　　如果某天晚上你要出去，可以查看晚上的天气信息：
　　is_night = weather["temp"].str.contains("Low")<br />weather["is_night"] = is_night<br />is_night<br /><br />0     True<br />1    False<br />2     True<br />3    False<br />4     True<br />5    False<br />6     True<br />7    False<br />8     True<br />Name: temp, dtype: bool<br /><br />weather[is_night]
　　下一步
　　现在你已经了解了如何爬取网页并提取数据。下一步就是选择一个网站然后继续练习。
　　Just do it！
　　注1：
　　注2：#kinds-of-objects
　　注3：
　　预览时标签不可点
　　收录于合集 #
　　个 查看全部

　　推广 | Python数据分析脱坑指南，正确的“入门之路”该如何开启？
　　注：本文来自 EmTech China 全球新兴科技峰会合作媒体 DT 财经（ID：DTdatahero）
　　在 DT 君的社群中，但凡一提起 Python，大家的兴趣就空前高涨。不管出发点是兴趣驱动、拓展思维，还是工作需要、想要转行，“学习 Python”这件事儿早已被大家提上了日程。
　　相信连很多还没入行的小白都知道，对于毫无编程经验的人来说，通过学习 Python 跨入数据分析的大门，是一条相对高效的路径。
　　为啥？原因有很多，比如：
　　相比于其他语言，Python 具有很高的可读性，语法简单易懂，对新手友好到炸裂；丰富的第三方模块，再也不用自己从头开始造轮子；开发环境也是简单到哭泣......
　　但是，真正开始上手学习的同学，会发现即便是这门极易 Pick 的编程语言，也是一坑接一坑。
　　DT 君之前也收到过不少大家学习时的吐槽：
　　针对大家的苦恼，DT 君联合纽约数据科学学院（NYC Data Science Academy) 发起了“”（报名方式详见文末），希望通过 45 个小时左右的线上跟学教程，配合专业导师答疑指导，带大家扎实地掌握 Python 基础知识，并通过大量实操案例，让大家掌握如何独立编写 Python 程序进行数据读取，最终完成完整的数据分析和可视化项目。
　　▍训练营大纲（可滑动）
　　
　　第一部分 Python编程入门
　　本训练营将介绍 Python 基本数据结构，条件判断和循环、函数、面向对象编程，以及常见的 Linux 操作指令。 训练营围绕多个迷你项目，学员通过每个项目学习重要概念、练习编程能力，这门课将为你的技术职业发展打下扎实的编程基础。
　　Unit 1：初识 linux 操作系统
　　Unit 2：感受 Python 之美
　　Unit 3：Python 中的基础数据结构
　　Unit 4：让我们聊聊进阶版的 Python
　　第二部分 网络爬虫项目实战
　　本训练营将教授如何用 Python 抓取网络数据。训练营从爬虫技术的基本原理和技术框架开始，围绕多个实战项目，分别介绍三个功能强大、及其实用的爬虫技术包 - BeautifulSoup，Scrapy，Selenium。
　　完成学习后，学员可以自己编写爬虫脚本，搭建自动网络抓取程序，完成数据抓取、清理、存储、并进行初步数据分析的全过程。
　　Unit 1：初识网络爬虫 (Beautifulsoup)
　　Unit 2：初识 Scrapy package
　　Unit 3：Scrapy 项目实战
　　第三部分 数据分析和可视化
　　本训练营将介绍数据领域内最优秀的编程模块，包括科学计算常用的 numpy 和 scipy 包，专业处理和分析二维数据的 pandas 包，数据可视化 matplotlib 和 seaborn 包。学员将学习数据清理，探索数据中的模式和规律，处理缺失数据，转化、合并和重塑数据集，建立数据可视化模型。学习后期，学生会完成一个完整的数据分析和可视化项目。
　　Unit 1：Numpy & Scipy 包
　　Unit 2：Pandas 数据分析
　　Unit 3：Matplotlib & Seaborn 数据可视化
　　
　　如果这样讲完你对“”还没有完整认知，也不知道学完之后能达到怎样的水平，能完成怎样的数据分析项目？那么下面这些以往学生作品可以帮助你更好地了解：
　　1.用数据分析一个商业潮流，寻找那些成功商业案例中的隐藏规律：
　　《大数据呈现的“椰子鞋”转卖江湖》
　　过去十年的科技发展，让潮鞋（Sneakers）在各类社交媒体平台上获得更多曝光，转卖潮鞋生意已经迅速成长为一个价值10亿美元的产业。那么，潮鞋转卖市场到底是什么样子？
　　这位学员选择了阿迪达斯的网红款“椰子鞋”（Adidas Yeezy Sneakers）作为研究对象，使用了 Scrapy 和 Selenium 对最著名的潮鞋转售网站 进行数据爬取，获得了椰子鞋的历史销售数据，并对“椰子鞋”的二手市场、倒卖价格趋势做出了分析。
　　2.从数据的视角观察一个社会现象，让你在生活中的选择更加“有据可循”：
　　《星巴克铁粉必备：你的收集欲，数据来买单！》
　　有这么一群人，他们是星巴克马克杯的狂热爱好者，自称为“muggers”，活跃在Facebook，eBay 和其他在线社交平台，积极地从世界各地的其他收藏者手里交换或购买自己想要的星巴克马克杯。
　　这位学员个人也是个杯子控，并且对和她有相同爱好的人们感到好奇。他们都在哪儿？藏品数量是多少？现在最in的是哪一款？
　　于是她爬取了 （最大的星巴克爱好者社区在线平台之一），运用 K-means 聚类算法（非监督学习算法），对全世界的星巴克爱好者们进行研究，并对杯子稀有程度及供需关系做出了可视化呈现。
　　3.用数据去分析一个体育项目，明白场上那些历史级的运动表现不仅是运动员的功劳，更是科学训练的结果。
　　《如何才能像勇士队一样科学地扔三分球？》
　　这三年，库里和他的金州勇士队让整个 NBA 都刮起三分雨。几乎所有的球队都开始围绕三分球布置战术，甚至连高大的中锋们都不得不跑出去扔起了三分球。“小球”风格被公认成为了这个时代的 NBA 主流。
　　但三分球对 NBA 球队究竟有多重要？它是否真的能神奇地改变比赛走向？这位学员通过爬取 NBA 官方网站和 Nbaminer 网站上官方统计数据和投篮距离数据，将两组数据表按照“赛季”和“球队名称”进行了对应整合、清理，得出了 NBA 强队和三分球之间的微妙联系。
　　他还引入了一个较复杂的概念——“进攻评分”（Offence Rating），去分析三分球和其它得分球之间的进攻优势。
　　还有很多很多.......
　　由于篇幅有限，DT 君只能有限截取作品片段，感兴趣的朋友可以戳作品图片展开阅读。也可以复制下方链接到浏览器，在纽约数据科学学院官网的学生作品页面，浏览英文原文。（ 注意科学上网）
　　学习 Python 不仅仅是掌握了一门编程语言，更关键的是懂得如何运用数据解决生活中的实际问题。养成数据思维，学会运用严谨的分析方法，你便可以通过有理有据的结论，培养自己独到的洞察力。
　　如果你即将面临就业或正在面临职业转型，这次的 Python 训练营将从 0 到 1为你打下编程基础，通过对数据获取、清理、转化、合并，重塑数据集，建立数据可视化模型等各项环节的项目实践，带你养成初级数据分析师的必备技能。
　　掌握 Python 数据分析并非一朝一夕就可以速成的易事，但有了高效的入门方法、专业导师的引航指路、训练营成员的陪伴学习，相信可以帮助你快速脱坑入门，重拾学习乐趣。
　　▍Python 训练营限时抢购中！100 个有限名额先到先得！
　　训练营原价为 2999 元，现在可参与两种折扣福利：
　　限时抢购价格：2399 元 （点击“阅读原文”，可去课程官网直接购买）
　　限时团购价格：2199 元（扫下方“二维码”，在小鹅通平台支付，享受“二人成团”最低折扣）
　　
　　备注：
　　无论你是已经完成付款希望加入训练营社群参与学习，或是想要加入社群寻找“拼友”享受最低折扣优惠，都可加万能的DT君微信（dtcaijing004），并备注“训练营”。DT 君稍后会拉你进入相应社群~
　　DT 财经和 CBNData 均属于第一财经数据科技有限公司，本次训练营由 DT 财经数据侠主办，CBNData 官网全程支持。 查看全部

　　如何利用Python网络爬虫抓取微信好友数量以及微信好友的男女比例
　　点击上方“Python爬虫与数据挖掘”，进行关注
　　回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书
　　前几天给大家分享了利用Python网络爬虫抓取微信朋友圈的动态（上）和利用Python网络爬虫爬取微信朋友圈动态——附代码（下），并且对抓取到的数据进行了Python词云和wordart可视化，感兴趣的伙伴可以戳这篇文章：利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化。
　　今天我们继续focus on微信，不过这次给大家带来的是利用Python网络爬虫抓取微信好友总数量和微信好友男女性别的分布情况。代码实现蛮简单的，具体的教程如下。小伙伴们，文章最后有彩蛋喔~~
　　相信大家都知道，直接通过网页抓取微信的数据不太可行，但是强大的Python提供了一个itchat库，搭建了链接微信好友信息的友好桥梁，直接上代码，如下图所示。
　　
　　关键部分的代码，都有注释，方便大家理解。当程序运行的时候，会弹出一个微信二维码，此时需要用手机扫码授权登录。如果您当时正在微信电脑版上登录的话，此时微信会强制退出，然后进行授权。授权成功之后，程序会继续往下执行，稍等片刻之后，便可以给您返回您的微信好友数量信息。
　　在这里，以小编的微信好友为例，程序运行之后，得到的信息如下图所示：
　　
　　可以看到，小编的微信好友共有1637人。相信很多小伙伴已经知道在手机微信页面的第二个选项卡“通讯录”下，一直往下拉取好友列表，直到最后，就可以看到自己微信好友的数量，大家可以试试看，是不是和Python程序抓取到的数量是否一致。
　　接下来，小编继续带您继续发现微信好友中的男女比例。其实也很简单，代码实现也很容易，这里介绍两种方式，如下图所示。（注：代码是接着前面的程序往下继续写的）
　　
　　可以自定义一个函数，获取性别信息，也可以直接调用value_counts()方法，可以更方便统计各项出现的次数。小编的微信好友男女数量情况如下图所示，在这里，1代表男士，2代表女士，0代表未知性别（因为有的好友并没有设置性别这一项）。
　　
　　可以看到，小编有884位男性好友，拥有655位女性好友，还有将近100位好友未知男女性别情况。
　　至此，利用Python网络爬虫抓取微信好友数量以及微信好友的男女比例已经完成，小伙伴们可以打开电脑，赶紧去尝试一下吧，简单的几行代码，带你玩转微信好友~~~
　　
　　这篇文章的主要参考链接在这里:，感谢大佬提供的思路和方法。
　　下一篇文章，小编继续给大家分享微信好友的那些事儿，带大家利用Python网络爬虫抓取微信好友的所在省位和城市分布，并且对其进行可视化，敬请关注~~
　　最后，祝大家520节日快乐！有女朋友的抱紧女朋友，有老婆的抱紧老婆，啥也没有的请抱紧你的基友~~ 查看全部

　　福利啊！120行代码，用Python批量抓取B站小姐姐的舞蹈视频，满屏美腿！
　　大家好，我是菜鸟哥！周末宅在家没有事情，只能看看动漫，逛逛B站。
　　最近，菜鸟哥都在B站上欣赏小小姐姐的舞蹈视频，像是“欣小萌”、“慕慕有奶糖”等UP主都是菜鸟哥的关注对象。菜鸟哥只是单纯的从舞蹈欣赏的角度，来观看小姐姐们的舞蹈视频。
　　
　　刚好,菜鸟哥也已经好久没有为大家奉上福利了，今天，就带领大家，来批量抓取小姐姐们的舞蹈视频，让大家一次看个够。
　　01.抓取视频子页面地址
　　接下来的内容，我们将以“欣小萌”的视频抓取为例进行。
　　首先，我们打开舞蹈视频的主页，可以看到所有的舞蹈视频内容。
　　看到这样的界面，熟悉菜鸟哥之前文章的小伙伴们也大概知道抓取的流程。通过F12，打开开发者模式，然后再“network”下，找到以“search?mid=”开头的链接。点进去后，就可以看到舞蹈视频的关键信息内容。
　　
　　我们需要抓取的就是bvid数据，通过这个数据，便可以构建每个舞蹈视频的链接，例如：。
　　当然，我们的程序可以借鉴之前菜鸟哥同大家分享的（这里贴上扬名立万的链接）程序，来抓取每个舞蹈视频的bvid数据。
　　
　　上述程序的内容分析，也可以借鉴之前分享的文章。获取到bvid数据后，接下来我们就来分析如何下载视频到本地。
　　
　　上述的程序中，是视频提取程序的入口函数。
　　第7行程序，首先提取出链接地址当中的BV数据，也即bvid数值。
　　第8行程序，利用get_cid函数，获取cid的数据；
　　第9行程序，利用get_list函数，来获取视频的链接地址。
　　第11-15行程序，通过requests库抓取视频写入到本地。
　　
　　上述程序中，给出了get_cid和get_list函数，函数都是利用requests库来向链接请求json数据，然后提取json数据当中的关键信息。
　　值得注意的是，上述的第11行程序中，构造的请求链接，有“qn”参数。其中，80表示的是1080高清。数值与清晰度的对应关系，如下表所示。
　　
　　02.结果展示
　　程序讲解完毕后，接下来我们就看一下抓取的结果吧。
　　
　　上图展示的是抓取视频的封面，可以看到，几乎每张封面都是小姐姐的舞蹈动作。下面菜鸟哥为大家展示一个小姐姐的舞蹈视频。
　　视频展示
　　总结：
　　以上就是菜鸟哥今天为大家带来的福利内容，希望大家在学习程序的同时，能够下载自己喜欢的B站小姐姐舞蹈视频。
　　其实Python功能还是很强大，爬虫，数据分析，机器学习，自动化测试，运维，web网站后端开发样样都可以做，真的是非常一门值得学习的语言。有兴趣的同学可以操练起来，欢迎大家在下方留言吱一声，记得给个三连哦！
　　我是菜鸟哥，我们下期文章不见不散。
　　有兴趣的同学可以火速加入我们的星球3周零基础入门提供10节课程全年12节趣味实战项目含源码，每月奖励优秀的Top3同学送书专业的答疑群，大厂的老师保姆式的教学
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　　<p style="outline: 0px;font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;text-size-adjust: auto;">
　　<br style="outline: 0px;" /></p> 查看全部

　　python网页数据抓取 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网页数据抓取进阶本课件分享(python)(组图)
　　python网页数据抓取进阶本课件分享python网页数据抓取进阶实战：网页数据的采集方法python网页数据抓取进阶实战：网页数据的抓取方法注意：本案例没有对url做任何修改，仅模拟操作网页，遇到问题自己解决，代码只能改用django框架实现抓取。文件大小：大概2.4m，代码上传到百度云盘。链接：提取码：4qkc。
　　很多，百度知道和贴吧。
　　贴吧，那里热门就有很多网站是可以爬的。
　　泻药，非程序员一枚，这个问题我也很想知道答案，所以搜到知乎看看。有不少高人都提出过类似爬虫的问题，基本上都提到了百度知道、贴吧、头条等，但是我想说，我非it技术出身，百度百科等搜索也得不到的回答，但我感觉百度知道里面如果找到可供爬取的网站资源应该比这些公开网站找的更全更好。因为，它既可以问有这样问题的网友，也可以自己编程搞定，还可以看大家怎么回答，还有很多其他网站的关于各种问题的讨论，每个人都有不同的见解。我觉得真是厉害，等我去试试看。
　　笑话网，不能刷新要不就是下载了笑话集锦，
　　爬虫几乎必然性要爬100万条网页的时候，我通常不去刻意爬些小破站，往往花上一天时间，专门去爬人家的公开主页， 查看全部

　　爬虫python自学好学么？自学python自动化办公
　　今天闲来无事，把手里积累了这么久的Python笔记资料整理了一下，发现其实有了这些，python入门真的不难，每天花点时间学，真的不会影响工作。学会一项就业技能和副业技能非常有益的！
　　如果你也想学习Python提升自己，那么加我微信3386 7294 38，免费领取一份Python学习资料教程，有不懂得都可以问我。
　　
　　爬虫python自学好学么？自学python自动化办公
　　什么是Python爬虫呢?
　　爬虫又叫做网络爬虫，能够理解为蜘蛛在网络上进行匍匐，互联网是一个巨大的网络，爬虫就是行走在网络上的爬虫，遇到自己喜爱的食物，就会抓取下来，抓取网络资源。
　　那么学习Python爬虫难不难?
　　本身上Python就是一门比较简略的编程语言，合适零根底人员，更合适初学者学习，门槛低、功能强大;从实际情况上来说，Python爬虫是里面较为简略的课程，学习起来并不是十分困难的，简略的说，只要能在网络上看到的数据都是能够爬取的，大多数的爬虫都是经过发送请求-获取页面-解析页面-提取和存储内容来完成，实际就是用来获取网页的信息。
　　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，一起补充url到URL管理器。 查看全部

　　python网页数据抓取(
Python中解析网页内容的三种方法-文章目录的价值)
　　
　　文章目录
　　爬行动物的价值
　　正则表达式
　　请求-html
　　美丽汤
　　lxml 的 XPath
　　爬行动物的价值
　　常见的数据获取方式有三种：自有数据、购买数据和爬取数据。用 Python 编写爬虫工具现在很普遍。每个人都希望写一个程序来采集互联网上的一些信息，用于数据分析或其他事情。我们知道爬虫的原理无非就是把目标URL的内容下载下来存储在内存中。这时候它的内容其实就是一堆HTML，然后根据自己的思路对HTML内容进行解析提取出想要的数据，所以今天我们主要讲四种Python解析网页HTML内容的方法各有优势，适合不同场合使用
　　
　　正则表达式（regular expressions）描述了一个字符串匹配模式（pattern），可以用来检查一个字符串是否收录某个子串，替换匹配的子串或者从一个匹配某个子串的字符串中提取。条件子串等
　　正则的优点是写起来麻烦，难懂，但是匹配效率很高。但是，在有太多现成的HTML内容解析库之后，我个人不建议手动使用正则匹配内容，既费时又费力。.
　　想学习可以参考：正规传送门
　　请求-html
　　这个库实际上是我个人最喜欢的库。作者是编写 requests 库的网红程序员 Kenneth Reitz。他在requests的基础上增加了对html内容的分析，成为requests-html的库。.
　　之所以喜欢使用requests-html来解析内容，是因为作者帮我高度封装，甚至请求返回的内容的编码格式转换都是自动完成的，完全可以让我的代码逻辑简单和直接，更专注于解析工作。本身。
　　安装使用：pip install requests-html
　　
　　美丽汤
　　著名的 BeautifulSoup 库已经推出几年了。它是 Pyhton 的 HTML 解析库中的重量级库。其实我对它的权重的评价是相对臃肿，庞大且完整，依赖于Python，所以适用场景有限。
　　BeautifulSoup 解析内容也需要将请求和解析分开。从代码清晰的角度来看，还可以，但是在做复杂解析的时候代码有点麻烦。一般来说可以用，看个人喜好。
　　安装使用：pip install beautifulsoup4
　　
　　lxml 的 XPath
　　lxml 库支持 HTML 和 XML 解析，并支持 XPath 解析。解析效率相当高，但是我们需要熟悉它的一些规则语法才能使用它，比如下面的规则。
　　安装使用：pip install lxml
　　
　　
　　学习经历路径： 查看全部

　　python网页数据抓取(python网页数据抓取机器学习、django等web框架数据库)
　　python网页数据抓取机器学习flask、django等web框架数据库redis、mongodb数据库sqlite数据库jdbc、cobra、mysql、db2等数据库数据库操作hivesqlzoo、flumerocketmq可视化numpypandasmatplotlibr语言pandas、sqlalchemy、pandas2包numpylinux命令开发编程python服务器开发编程python语言基础、shell系列python游戏开发编程python3游戏开发编程python爬虫开发编程python3模拟登陆系列数据结构链表数组队列队列是由先进先出元素排列组成的先进先出的容器，同时也是元素复制的容器。
　　python2还有array的容器，以及forin的容器，本文仅讨论队列。列表列表就是一个线性表，通过方括号{}标识，names是一个列表，它定义了一组列表的方法。列表可以从一个方法、列表、元组和字符串创建。它可以通过append,extend等方法，修改序列中的元素。线性表只能有1个列表，而2个列表会有冲突。
　　列表推导式为一个方法加上下标或者字符串，可以推导列表。由于元素可以通过上标访问，提供了列表推导式，比如，'a'xs'b'xs'ys'，你可以这样想，通过pythonappend(''..')和python列表推导式xs'b'xs'实现列表推导式：注意：下标越来越靠前，即从xs开始。列表推导式应用于大型数据库时，通过列表推导式可以构建一个数据库，其中python列表推导式xs可以按照字符串顺序和元组顺序修改列表，该编程语言列表推导式包括：读取列表、插入列表、删除列表、修改列表、删除列表和遍历列表等。
　　线性表，它是由数组、索引、花括号{}组成，列表通过append()、extend()、insert()方法扩展。因为2个列表同时存在冲突，python列表推导式xs是一个新的列表。列表推导式将列表用于扩展之前的列表，将新列表用于另一个列表，同时实现了读取列表、插入列表、删除列表、修改列表、遍历列表。3种创建线性表的方法：'a'xs'xs'ys''a'xs''xs'[]'>>>listxs''.{'a':'python','xs':'c#','ys':'java'}'```mylist['a']name'justin'name'eve'name''tianqi'name'abc'>>>listmylist['a']anhahaappend('a')append('eve')append('tianqi')append('abc')append('a')append('eve')append('tianqi')append('a')append('eve')append('eve')append('tianqi')append('tianqi')append('。 查看全部

　　python网页数据抓取(
Scraoy入门实例一--Scrapy介绍与安装ampamp的安装)
　　Python爬虫示例：使用Scrapy抓取网页采集数据
　　
　　Scraoy入门示例1——Scrapy介绍与安装&amp;PyCharm安装&amp;项目实战
　　一、Scrapy 的安装
　　1.Scrapy介绍
　　Scrapy 是一个应用程序框架，用于抓取 网站 数据并提取结构化数据。它可以用于一系列程序，包括数据挖掘、信息处理或存储历史数据。它最初是为网页抓取（更准确地说，网页抓取）而设计的，但也可用于获取 API（例如 Amazon Associates Web 服务）或通用网络爬虫返回的数据。
　　2.Scrapy 安装
　　建议使用 Anaconda 安装 Scrapy
　　Anaconda 是一个开源包和环境管理神器。Anaconda 包括 180 多个科学包及其依赖项，包括 conda 和 Python。从官网下载安装Anaconda（个人版），根据自己的系统选择下载，安装，选择next继续安装，Install for选项选择Just for me，选择安装位置，等待安装完成。
　　安装完成后，打开命令行，输入conda install scrapy，根据提示按Y，即可下载所有Scrapy及其依赖包，从而完成安装。
　　注意：使用命令行安装scrapy包时，会出现下载超时问题，即下载失败。我们可以通过修改scrapy包的镜像文件来提高scrapy包的下载速度。你可以参考博客：
　　这时候测试Scrapy是否安装成功：在命令行窗口输入scrapy，回车。如果出现如下界面，则表示安装成功：
　　
　　二、安装 PyCharm
　　1.PyCharm介绍
　　PyCharm 是一个 Python IDE，拥有一套完整的工具，可以帮助用户在使用 Python 语言进行开发时提高效率，例如调试、语法高亮、项目管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试和版本控制。此外，IDE 还提供高级功能以支持 Django 框架下的专业 Web 开发。
　　2.PyCharm 安装
　　进入PyCharm官网，直接点击DownLoad下载，左边是专业版，右边是社区版，社区版免费，专业版免费试用。
　　如果我们之前没有下载过Python解释器，可以在等待安装的同时下载Python解释器，进入Python官网，根据系统和版本下载对应的压缩包。安装完成后，在环境变量 Path 中配置 Python 解释器的安装路径。你可以参考博客：
　　三、Scrapy 抓豆瓣项目在行动
　　前提条件：如果要在 PyCharm 中使用 Scrapy，首先必须在 PyCharm 中安装支持的 Scrapy 包。流程如下，点击File&gt;&gt;Settings...里面只有两个Package。如果点击时看到一个 Scrapy 包，则不需要安装它，只需执行以下步骤即可。
　　
　　如果没有Scrapy包，点击“+”，搜索Scrapy包，点击Install Package进行安装
　　
　　等待安装完成。
　　1.新项目
　　打开新安装的PyCharm，使用软件终端中的pycharm工具，如果找不到PyCharm终端在哪里，就是左下角下方的Terminal。
　　输入命令：scrapy startproject douban 这是使用命令行新建爬虫项目，如下图，图中项目名称为pythonProject
　　
　　然后在命令行输入命令：cd douban进入生成项目的根目录
　　然后在终端继续输入命令：scrapy genspider douban_spider 生成douban_spider爬虫文件。
　　此时的项目结构如下图所示：
　　
　　2.明确目标
　　我们要练习的 网站 是：
　　假设，我们获取 top250 电影的序列号、电影名称、介绍、星级、评论数、电影描述选项
　　至此，我们在 items.py 文件中定义抓取的数据项，代码如下：
　　# Define here the models for your scraped items
　　#
　　# See documentation in:
　　# https://docs.scrapy.org/en/lat ... .html
　　import scrapy
　　class DoubanItem(scrapy.Item):
　　# define the fields for your item here like:
　　# name = scrapy.Field()
　　# 序列号
　　serial_number = scrapy.Field();
　　# 电影名
　　movie_name = scrapy.Field();
　　# 介绍
　　introduce = scrapy.Field();
　　# 星级
　　star = scrapy.Field();
　　# 评价数
　　evaluate = scrapy.Field();
　　# 描述
　　describe = scrapy.Field();
　　pass
　　3.接下来，我们需要创建爬虫并存储爬取的内容
　　在douban_spider.py爬虫文件中编写具体的逻辑代码，如下：
　　# -*- coding: utf-8 -*-
　　import scrapy
　　from ..items import DoubanItem
　　class DoubanSpiderSpider(scrapy.Spider):
　　name = "douban_spider"
　　# 允许的域名
　　allowed_domains = ["movie.douban.com"]
　　# 入口URL
　　start_urls = ["https://movie.douban.com/top250"]
　　def parse(self, response):
　　movie_list = response.xpath("//div[@class="article"]//ol[@class="grid_view"]/li")
　　#循环电影的条目
　　for i_item in movie_list:
　　#导入item，进行数据解析
　　douban_item = DoubanItem()
　　douban_item["serial_number"] = i_item.xpath(".//div[@class="item"]//em/text()").extract_first()
　　douban_item["movie_name"] = i_item.xpath(".//div[@class="info"]//div[@class="hd"]/a/span[1]/text()").extract_first()
　　#如果文件有多行进行解析
　　content = i_item.xpath(".//div[@class="info"]//div[@class="bd"]/p[1]/text()").extract()
　　for i_content in content:
　　content_s ="".join( i_content.split())
　　douban_item["introduce"] = content_s
　　douban_item["star"] = i_item.xpath(".//span[@class="rating_num"]/text()").extract_first()
　　douban_item["evaluate"] = i_item.xpath(".//div[@class="star"]//span[4]/text()").extract_first()
　　douban_item["describe"] = i_item.xpath(".//p[@class="quote"]/span/text()").extract_first()
　　print(douban_item)
　　yield douban_item
　　#解析下一页，取后一页的XPATH
　　next_link = response.xpath("//span[@class="next"]/link/@href").extract()
　　if next_link:
　　next_link = next_link[0]
　　yield scrapy.Request("https://movie.douban.com/top250"+next_link,callback=self.parse)
　　这个时候不需要运行这个python文件，因为我们不单独使用，所以不需要运行。允许报告错误。关于import引入的问题，关于主目录的绝对路径和相对路径，原因是我们使用了相对路径。“..items”，对相关内容感兴趣的同学可以去网上找一下这类问题的解释。
　　4.存储内容
　　将爬取的内容存储为 json 或 csv 格式的文件
　　在命令行输入：scrapy crawl douban_spider -o test.json 或者 scrapy crawl douban_spider -o test.csv
　　将爬取的数据存储在 json 文件或 csv 文件中。
　　执行爬取命令后，当鼠标聚焦到项目面板时，会显示生成的 json 文件或 csv 文件。打开json或者csv文件后，如果里面什么都没有，那么我们需要做进一步的修改，修改代理USER_AGENT的内容，
　　USER_AGENT = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.8 Safari/537.36"
　　
　　如果存储在json文件中，所有内容都会以十六进制形式显示，可以通过相应的方法进行转码。这里就不多解释了，如下图所示：
　　
　　并且存储在csv文件中，它会直接显示我们要爬取的所有内容，如下图：
　　
　　至此，我们就完成了网站具体内容的爬取。接下来，我们需要对爬取的数据进行处理。
　　分向線 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -------------------------------------------------- - - - - - - - - - - 分向線
　　Scraoy 入门示例 2 --- 使用流水线实现
　　在本次实战中，需要重新创建项目或者安装scrapy包。参考上面的内容，新建项目的方法也参考上面的内容，这里不再赘述。
　　项目目录结构如下图所示：
　　
　　一、流水线介绍
　　当我们通过Spider爬取数据，通过Item采集数据时，我们需要对数据做一些处理，因为我们爬取的数据不一定是我们想要的最终数据，可能还需要对数据进行清洗和验证。数据有效性。Scripy 中的 Pipeline 组件用于数据处理。Pipeline 组件是一个收录特定接口的类。它通常只负责一项功能的数据处理。在一个项目中可以同时启用多个管道。
　　二、在items.py中定义你要抓取的数据
　　首先打开一个新的pycharm项目，通过终端新建一个项目教程，在item中定义你要抓取的数据，比如电影名，代码如下：
　　# Define here the models for your scraped items
　　#
　　# See documentation in:
　　# https://docs.scrapy.org/en/lat ... .html
　　import scrapy
　　class TutorialItem(scrapy.Item):
　　# define the fields for your item here like:
　　name = scrapy.Field()
　　pass
　　class DoubanmovieItem(scrapy.Item):
　　# define the fields for your item here like:
　　# name = scrapy.Field()
　　moiveName = scrapy.Field()
　　三、定义 pipeline.py 文件
　　每个 item 管道组件都是一个独立的 pyhton 类，必须实现 process_item(self, item, spider) 方法。每个item管道组件都需要调用这个方法。该方法必须返回一个带有数据的dict，或者一个item对象，或者抛出一个DropItem异常，并且被丢弃的item不会被后续管道组件处理。定义的 pipelines.py 代码如下所示：
　　# Define your item pipelines here
　　#
　　# Don"t forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
　　# See: https://docs.scrapy.org/en/lat ... .html
　　# useful for handling different item types with a single interface
　　from itemadapter import ItemAdapter
　　class TutorialPipeline(object):
　　def process_item(self, item, spider):
　　return item
　　import time
　　class DoubanmoviePipeline(object):
　　def process_item(self, item, spider):
　　now = time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime())
　　fileName = "douban" + now + ".txt"
　　with open(fileName, "a", encoding="utf-8") as fp:
　　fp.write(item["moiveName"][0]+"")
　　return item
　　四、配置设置.py
　　由于这次使用的是管道，所以我们需要在settings.py中打开管道通道注释，并在其中添加一条新记录，如下图所示：
　　
　　五、写爬虫文件
　　在tutorial/spiders目录下创建quotes_spider.py文件，目录结构如下，编写初步代码：
　　
　　quote_spider.py 代码如下：
　　import scrapy
　　from items import DoubanmovieItem
　　class QuotesSpider(scrapy.Spider):
　　name = "doubanSpider"
　　allowed_domains = ["douban.com"]
　　start_urls = ["http://movie.douban.com/cinema/nowplaying",
　　"http://movie.douban.com/cinema ... ot%3B]
　　def parse(self, response):
　　print("--" * 20 )
　　#print(response.body)
　　print("==" * 20 )
　　subSelector = response.xpath("//li[@class="stitle"]")
　　items = []
　　for sub in subSelector:
　　#print(sub.xpath("normalize-space(./a/text())").extract())
　　print(sub)
　　item = DoubanmovieItem()
　　item["moiveName"] = sub.xpath("normalize-space(./a/text())").extract()
　　items.append(item)
　　print(items)
　　return items
　　六、从启动文件运行
　　在豆瓣文件目录下新建启动文件douban_spider_run.py（文件名可取不同），运行文件查看结果。编写代码如下：
　　from scrapy import cmdline
　　cmdline.execute("scrapy crawl doubanSpider".split())
　　最后，处理后的爬取数据如下图（部分）所示：
　　
　　最后，希望大家在写代码的时候可以小心，不要马虎。实验的时候写了方法DoubanmovieItem作为DobanmovieItem引入，导致整个程序失败，而且PyCharm也没有告诉我哪里错了，我到处找问题的解决方法也没找到。最后查了很多遍，都是在生成方法的时候才发现的，所以一定要小心。该错误如下图所示。提示找不到DobanmovieItem模块。它可能告诉我错误的地方。因为懒得找，找了很久。希望大家多多注意！
　　
　　至此，使用Scrapy抓取网页内容，并对抓取到的内容进行清理和处理的实验已经完成。要求熟悉并使用此过程中的代码和操作，不要在网上搜索和消化。吸收它并记住它，这是学习知识的真正方法，而不仅仅是画一个勺子。
　　以上是python爬虫示例：使用Scrapy爬取网页采集数据的全部内容，源码链接： 查看全部

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　　爬行动物的概念
　　1.什么是网络爬虫？
　　
　　如果我们把互联网比作一个大蜘蛛网，电脑上的数据就是蜘蛛网上的猎物，而爬虫是沿着蜘蛛网抓取它想要的数据的小蜘蛛
　　解释1：通过一个程序，根据Url(http://www.baidu.com)
进行爬取网页，获取有用信息
解释2：使用程序模拟浏览器，去向服务器发送请求，获取响应信息
　　2.爬虫核心？
　　1.爬取网页：爬取整个网页 包含了网页中所有得内容
2.解析数据：将网页中你得到的数据 进行解析
3.难点：爬虫和反爬虫之间的博弈
　　3.爬虫的目的是什么？
　　
　　4.爬虫分类？
　　通用爬虫：
实例
百度、360、google、sougou等搜索引擎
功能
访问网页‐>抓取数据‐>数据存储‐>数据处理‐>提供检索服务 robots协议
一个约定俗成的协议，添加robots.txt文件，来说明本网站哪些内容不可以被抓取，起不到限制作用 自己写的爬虫无需遵守
网站排名(SEO)
1. 根据pagerank算法值进行排名（参考个网站流量、点击率等指标）
2. 百度竞价排名
缺点
1. 抓取的数据大多是无用的
2.不能根据用户的需求来精准获取数据
　　因为通用爬虫抓取到的数据大部分是无用的，对于具体的网站爬虫来说，我们现在学习的网络爬虫都是专注爬虫
　　聚焦爬虫
功能
根据需求，实现爬虫程序，抓取需要的数据
设计思路
1.确定要爬取的url 如何获取Url
2.模拟浏览器通过http协议访问url，获取服务器返回的html代码
如何访问
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　　用户代理：
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　　python爬取数据的具体原理我就不深入讲解了，说一下大致的流程。爬取数据首先需要获取需要抓取的网页的url，然后解析并保存数据。如果是多页数据，还需要翻页。这里需要总结一下多页url的规则。
　　根据url获取具体的html源码，python提供了多种方法，主要是urllib库（python3集成了urllib2和urllib，只有urllib）、requests库
　　
　　urllib 访问输出 html 结果
　　
　　请求访问 html 结果
　　可以看出requests访问的html源码越来越全，up的高手也推荐使用requests。Python 可能会设计多个库来实现一个功能。为了避免混淆，建议您主要记住一种方法，了解其他方法。
　　2.获取html，下面是解析复杂的代码，只提取我们需要的内容。Python还提供了多种解析html的方法，如正则匹配、BeautifulSoup、Xpath、pyquery等，这里主要讲解BeautifulSoup。有兴趣的朋友页面可以了解其他方法。Xpath 可以帮助你理解 html 的结构。.
　　BeautifulSoup库的具体使用这里就不深入讲解了。有兴趣的小伙伴可以去其官网查看相关教程。下面附上学习网址：
　　3.是数据存储之后，这里使用pandas，如果你在up主之前看过文章就会知道，我基本上都是用pandas来进行数据分析、处理、存储的。如上所述，与其笼统地学习，不如深入研究一门学科。当然，如果你能力很强的话，每门学科都可以掌握，这当然是最好的。
　　4.附上代码，up的高手随机找了一个豆瓣网页来抢，感兴趣的朋友可以试试。 查看全部