一.数据类型及解析方式 一般来讲对我们而言,需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容,提取有用的价值.内容一般分为两部分,非结构化的数据 和 结构化的数据. 非结构化数据:先有数据,再有结构, 结构化数据:先有结构.再有数据 不同类型的数据,我们需要采用不同的方式来处理. 1.非结构化的数据处理 文本.电话号码.邮箱地址 用:正则表达式 html文件 用:正则表达式 / xpath/css选择器/bs4 2.结构化的数据处理 json文件 用:jsonPath / 转化成Python类型进行操作(…

一.re 二.xpath 三.bs4…

上半部分内容链接 : https://www.cnblogs.com/lowmanisbusy/p/9069330.html 四.json和jsonpath的使用 JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,它使得人们很容易的进行阅读和编写.同时也方便了机器进行解析和生成.适用于进行数据交互的场景,比如网站前台与后台之间的数据交互. JSON和XML的比较可谓不相上下. Python 2.7中自带了JSON模块,直接import json就可以使…

xpath re bs4 等爬虫解析器的性能比较 本文原始地址:https://sitoi.cn/posts/23470.html 思路 测试网站地址:http://baijiahao.baidu.com/s?id=1644707202199076031 根据同一个网站,获取同样的数据,重复 500 次取和后进行对比. 测试例子 # -*- coding: utf-8 -*- import re import time import scrapy from bs4 import Beautifu…

1.http的请求方式: get请求 优点:比较便捷 缺点:不安全.长度有限制post请求 优点:比较安全.数据整体没有限制.可以上传文件putdelete(删除一些信息) 发送网络请求(可以带一定的数据给服务器)head(请求头) Accept:文本格式 Accept-Encoding:编码格式 Connection:长链接/短链接 Cookie:缓存 Referer:表示从哪个页面跳转的 Uer-Agent:浏览器和用户信息 2.爬虫的分类: 通用爬虫: 使用搜索引擎:百度.谷歌.雅虎 优点…

1 爬虫概述 (1)互联网爬虫 一个程序,根据Url进行爬取网页,获取有用信息 (2)核心任务 爬取网页 解析数据 难点 :爬虫和反爬虫之间的博弈 (3)爬虫语言 php 多进程和多线程支持不好 java 目前java爬虫需求岗位旺盛,但代码臃肿,重构成本高,而爬虫需要经常修改,所以不好用 C\C++ 学习成本比较高,性能和效率高,停留在研究层面,市场需求量小.体现程序员能力. python 语法简洁优美.对新手友好学习成本低.支持的模块非常多.有scrapy非常强大的爬虫框架 (4)爬虫分类…

使用selenium+PhantomJS爬取拉钩网职位信息,保存在csv文件至本地磁盘 拉钩网的职位页面,点击下一页,职位信息加载,但是浏览器的url的不变,说明数据不是发送get请求得到的. 我们不去寻找它的API.这里使用另一种方式:使用PhantomJS模拟浏览,通过单击页面获取下一页. 这里的PhantomJS是一个没有界面的浏览器. from selenium import webdriver import time import random from selenium.webdri…

# 准备: robots UA 池 图片懒加载 cookie IP ajax js 加密(js逆向 字体加密/大众点评/ base64 md5 AES python复写 要不就是第三方库执行js代码) 验证码 云打码/超级鹰/极验缺口操作 模拟浏览器 -- selenium 动作链 -- chrome无头 解析工具 -- xpath bs4 正则 pyquery 抓包工具 -- fiddler mitproxy 测试工具 -- postman ua 手机端 app text/plain scra…

http://www.cnblogs.com/binye-typing/p/6656595.html 读者可能会奇怪我标题怎么理成这个鬼样子,主要是单单写 lxml 与 bs4 这两个 py 模块名可能并不能一下引起大众的注意,一般讲到网页解析技术,提到的关键词更多的是 BeautifulSoup 和 xpath ,而它们各自所在的模块(python 中是叫做模块,但其他平台下更多地是称作库),很少被拿到明面上来谈论.下面我将从效率.复杂度等多个角度来对比 xpath 与 beautifulso…

一 : 正则解析 : 常用正则回顾: 单字符: . : 除换行符以外的所有字符 [] : [aoe] [a-w] 匹配集合中任意一个字符 \d : 数字 [0-9] \D : 非数字 \w : 非数字, 字母, 下划线, 中文 \W : 非\w的 \s : 所有的空白字符, 包括空格, 制表符, 换页符等等, 等价于 [ \f\n\r\t\v ] \S : 非空白 数量修饰: * : 任意多次 >=0 + : 至少一次 >= 1 ? : 可有可无, 0次或者一次 {m} : 固定m次 hell…