网络爬虫(3)--Beautiful页面解析】的更多相关文章

Python爬虫之Beautiful Soup解析库的使用 Beautiful Soup-介绍 Python第三方库,用于从HTML或XML中提取数据官方:http://www.crummv.com/software/BeautifulSoup/ 安装:pip install beautifulsoup4 Beautiful Soup-语法 soup = BeautifulSoup(html_doc,'html.parser‘,from_encoding='utf-8' ) 第一个参数:html…
引入 回顾requests实现数据爬取的流程 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应对象中的数据 进行持久化存储 其实,在上述流程中还需要较为重要的一步,就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析.因为大多数情况下的需求,我们都会指定去使用聚焦爬虫,也就是爬取页面中指定部分的数据值,而不是整个页面的数据.因此,本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式.至此,我们的数据爬取的流程可以修改为: 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应中的数据 数据解析…
回顾requests实现数据爬取的流程 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应对象中的数据 进行持久化存储 其实,在上述流程中还需要较为重要的一步,就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析.因为大多数情况下的需求,我们都会指定去使用聚焦爬虫,也就是爬取页面中指定部分的数据值,而不是整个页面的数据.因此,本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式.至此,我们的数据爬取的流程可以修改为: 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应中的数据 数据解析 进行持…
引入 回顾requests实现数据爬取的流程 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应对象中的数据 进行持久化存储 其实,在上述流程中还需要较为重要的一步,就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析.因为大多数情况下的需求,我们都会指定去使用聚焦爬虫,也就是爬取页面中指定部分的数据值,而不是整个页面的数据.因此,本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式.至此,我们的数据爬取的流程可以修改为: 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应中的数据 数据解析…
引入 回顾requests实现数据爬取的流程 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应对象中的数据 进行持久化存储 其实,在上述流程中还需要较为重要的一步,就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析.因为大多数情况下的需求,我们都会指定去使用聚焦爬虫,也就是爬取页面中指定部分的数据值,而不是整个页面的数据.因此,本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式.至此,我们的数据爬取的流程可以修改为: 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应中的数据 数据解析…
解析 robots.txt 文件 使用的系统:Windows 10 64位 Python 语言版本:Python 2.7.10 V 使用的编程 Python 的集成开发环境:PyCharm 2016 04 我使用的 urllib 的版本:urllib2 注意: 我没这里使用的是 Python2 ,而不是Python3 一 . 前言 之前,我在网络爬虫科普的时候,介绍过robots.txt 文件,如果你还了解这个文件的功能,请到这个博客学习. 有一些站点它在 robots.txt 文件中设定了禁止…
        前面2节中对页面内容的访问都是直接通过标签访问的,这样虽然也可以达到解析页面内容的目的,但是在网页复杂,页面结构发生变化时,爬虫就失效了.为了使爬虫能够更加鲁棒的工作,我们需要学习通过属性查找标签的方法. BeautifulSoup的find()和findAll()方法: findAll(tag, attribute, recursive, text, limit, keywords) find(tag, attribute, recursive, text, limit, ke…
1. 正则解析 正则例题 import re # string1 = """<div>静夜思 # 窗前明月光 # 疑是地上霜 # 举头望明月 # 低头思故乡 # </div>""" # print(re.findall('<div>(.*)</div>',string1,re.S)) #如果不使用re.S参数,则只在每一行内进行匹配,如果一行没有,就换下一行重新开始,不会跨行. # 而使用re.S参…
上一篇说完了如何爬取一个网页,以及爬取中可能遇到的几个问题.那么接下来我们就需要对已经爬取下来的网页进行解析,从中提取出我们想要的数据. 根据爬取下来的数据,我们需要写不同的解析方式,最常见的一般都是HTML数据,也就是网页的源码,还有一些可能是Json数据,Json数据是一种轻量级的数据交换格式,相对来说容易解析,它的格式如下. { "name": "中国", "province": [{ "name": "黑龙江…
目标: 我们解析百度首页的logo bs_baidu_logo.py from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup html = urlopen("http://www.baidu.com") bsObj = BeautifulSoup(html.read(), "html.parser") print(bsObj.img) 运行结果: <img height="12…