近期由于公司资源需要,我爬取了一个视频网站,结果以为一个很容易的小爬虫,却步步是坑啊,费了一天终于都解决了(太菜了!!!). 前面导航页的爬虫就不多说了,无非就是webdriver和PhantomJS,然后设置referer和ua,就可以一层一层访问了.其实大多数的网站的防爬都会这么做. 然后到了详情页面,就是我遇到的最困难的一步了.网站为了防止爬虫,嵌套了3层iframe,并且每个iframe都有很多限制,单独打开无法得到想要的数据. 但是PhantomJS获取到的网站源码即使是js加载完成以

上一篇文章的正则,其实对很多人来说用起来是不方便的,加上需要记很多规则,所以用起来不是特别熟练,而这节我们提到的beautifulsoup就是一个非常强大的工具,爬虫利器. beautifulSoup “美味的汤,绿色的浓汤” 一个灵活又方便的网页解析库,处理高效,支持多种解析器.利用它就不用编写正则表达式也能方便的实现网页信息的抓取 快速使用 通过下面的一个例子,对bs4有个简单的了解,以及看一下它的强大之处: from bs4 import BeautifulSoup html = '''

python爬虫之12306网站--火车票信息查询 思路: 1.火车票信息查询是基于车站信息查询,先完成车站信息查询,然后根据车站信息查询生成的url地址去查询当前已知出发站和目的站的所有车次车票信息 2.json文件存储当前从出发站到目的站的所有车次的详细信息 3.对json文件进行分析 4.分类查询车票(高铁.火车) 1.json文件:在12306页面选择"车票">"单程",打开"开发人员工具",然后输入出发地.目的地 对json文件进

Python爬虫之PyQuery使用 PyQuery简介 pyquery能够通过选择器精确定位 DOM 树中的目标并进行操作.pyquery相当于jQuery的python实现,可以用于解析HTML网页等.它的语法与jQuery几乎完全相同,对于使用过jQuery的人来说很熟悉,也很好上手. 初始化 有 4 种方法可以进行初始化:可以通过传入 字符串.lxml.文件 或者 url 来使用PyQuery from pyquery import PyQuery as pq from lxml imp

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

BeautifulSoup 网页解析库 阅读目录 初识Beautiful Soup Beautiful Soup库的4种解析器 Beautiful Soup类的基本元素 基本使用 标签选择器 节点操作 标准选择器 find_all( name , attrs , recursive , text , **kwargs ) find( name , attrs , recursive , text , **kwargs ) CSS选择器 实例:中国大学排名爬虫 初识Beautiful Soup 官

正则表达式可以从html代码中提取我们想要的数据信息,它比较繁琐复杂,编写的时候效率不高,但我们又最好是能够学会使用正则表达式. 我在网络上发现了一篇关于写得很好的教程,如果需要使用正则表达式的话,参照此篇文章即可:正则表达式30分钟入门教程 在这里我们学习使用另一种简便的方法用来解析网页:BeautifulSoup库. BeautifulSoup是一种灵活又方便的网页解析库,处理高效,支持多种解析器.利用它就可以不编写正则表达式也可以方便地实现网页信息的提取. 接下来内容转载自python爬虫

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BeautifulSoup 美味的汤 学习一时爽,一直学习一直爽!    Hello,大家好,我是Connor,一个从无到有的技术小白.上一次我们说到了 Xpath 的使用方法.Xpath 我觉得还是比较绕该怎么办呢???有没有更加简单易懂的方法呢?答案是肯定的,当然有更加简单易懂的方法了,那就是 BeautifulSoup 美味的汤.这个方法对于正则和 Xpath 来说更加的简单方便,更加易懂,能够节省我们大量的分析时间. 1.BeautifulSoup 的简介   BeautifulSoup

本文针对初学者,我会用最简单的案例告诉你如何入门python爬虫! 想要入门Python 爬虫首先需要解决四个问题 熟悉python编程 了解HTML 了解网络爬虫的基本原理 学习使用python爬虫库 一.你应该知道什么是爬虫? 网络爬虫,其实叫作网络数据采集更容易理解. 就是通过编程向网络服务器请求数据(HTML表单),然后解析HTML,提取出自己想要的数据. 归纳为四大步: 根据url获取HTML数据 解析HTML,获取目标信息 存储数据 重复第一步 这会涉及到数据库.网络服务器.HTTP

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钢铁知识库,一个学习python爬虫.数据分析的知识库.人生苦短,快用python. 上一章我们讲解针对结构化的html.xml数据,使用Xpath实现网页内容爬取.本章我们再来聊另一个高效的神器:Beautiful Soup4.相比于传统正则表达方式去解析网页源代码,这个就简单得多,实践是检验真理的唯一标准,话不多说直接上号开搞验证. Beautiful Soup 简介 首先说说BeautifulSoup是什么.简单来说,这是Python的一个HTML或XML的解析库,我们可以用它方便从网页中

上一篇文章中,我们介绍了python爬虫利器--requests,并且拿HDU做了小测试. 这篇文章,我们来爬取一下自己AC的代码. 1 确定ac代码对应的页面 如下图所示,我们一般情况可以通过该顺序找到我们曾经AC过的代码 登陆hdu -> 点击自己的信息 -> 点击Last accepted submissions -> 在Code Len 处选择一个代码 -> 看到你AC的代码 我们可以看到,所有AC代码的页面都是 http://acm.hdu.edu.cn/viewcode

大家好哈,最近博主在学习Python,学习期间也遇到一些问题,获得了一些经验,在此将自己的学习系统地整理下来,如果大家有兴趣学习爬虫的话,可以将这些文章作为参考,也欢迎大家一共分享学习经验. Python版本:2.7,Python 3请另寻其他博文. 首先爬虫是什么? 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),是一种按照一定的规则,自动的抓取万维网信息的程序或者脚本. 根据我的经验,要学习Python爬虫,我们要学习的共有以下几点: Python基础知

本博文将带领你从入门到精通爬虫框架Scrapy,最终具备爬取任何网页的数据的能力.本文以校花网为例进行爬取,校花网:http://www.xiaohuar.com/,让你体验爬取校花的成就感. Scrapy,Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据.Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘.监测和自动化测试. Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架,任何人都可以根据需求方便的修改.它也提供了多种类型爬虫的基类,如BaseSpide

前面介绍了很多Selenium基于自动测试的Python爬虫程序,主要利用它的xpath语句,通过分析网页DOM树结构进行爬取内容,同时可以结合Phantomjs模拟浏览器进行鼠标或键盘操作.但是,更为广泛使用的Python爬虫框架是——Scrapy爬虫.这是一篇在Windows系统下介绍 Scrapy爬虫安装及入门介绍的相关文章. 官方 Scrapy  :http://scrapy.org/        官方英文文档:http://doc.scrapy.org/en/latest/index

原文:教你分分钟学会用python爬虫框架Scrapy爬取心目中的女神 本博文将带领你从入门到精通爬虫框架Scrapy,最终具备爬取任何网页的数据的能力.本文以校花网为例进行爬取,校花网:http://www.xiaohuar.com/,让你体验爬取校花的成就感. Scrapy,Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据.Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘.监测和自动化测试. Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架,任何人都可

python爬虫抓网页的总结 更多 python 爬虫   学用python也有3个多月了,用得最多的还是各类爬虫脚本:写过抓代理本机验证的脚本,写过在discuz论坛中自动登录自动发贴的脚本,写过自动收邮件的脚本,写过简单的验证码识别的脚本,本来想写google music的抓取脚本的,结果有了强大的gmbox,也就不用写了. 这些脚本有一个共性,都是和web相关的,总要用到获取链接的一些方法,再加上simplecd这个半爬虫半网站的项目,累积不少爬虫抓站的经验,在此总结一下,那么以后做东西也

quanwei9958 转自 python 爬虫抓取心得分享 urllib.quote('要编码的字符串') 如果你要在url请求里面放入中文,对相应的中文进行编码的话,可以用: urllib.quote('要编码的字符串') query = urllib.quote(singername) url = 'http://music.baidu.com/search?key='+query response = urllib.urlopen(url) text = response.read()

摘要 这篇短文的目的是分享我这几天里从头开始学习Python爬虫技术的经验,并展示对爬取的文本进行情感分析(文本分类)的一些挖掘结果. 不同于其他专注爬虫技术的介绍,这里首先阐述爬取网络数据动机,接着以豆瓣影评为例介绍文本数据的爬取,最后使用文本分类的技术以一种机器学习的方式进行情感分析.由于内容覆盖面巨大,无法详细道尽,这篇文章旨在给那些对相关领域只有少量或者没有接触的人一个认知的窗口,希望激发读者自行探索的兴趣. 以下的样本代码用Pyhton写成,主要使用了scrapy, sklearn两个