python爬虫实验报告,python怎么爬取数据

python爬虫实验报告,python怎么爬取数据详细介绍

本文目录一览： python3如何利用requests模块实现爬取页面内容的实例详解

本篇文章主要介绍了python3使用requests模块爬取页面内容的实战演练，具有一定的参考价值，有兴趣的可以了解一下1.安装pip我的个人桌面系统用的linuxmint，系统默认没有安装pip，考虑到后面安装requests模块使用pip，所以我这里第一步先安装pip。$ sudo apt install python-pip安装成功，查看PIP版本：$ pip -V2.安装requests模块这里我是通过pip方式进行安装：$ pip install requests运行import requests，如果没提示错误，那说明已经安装成功了！检验是否安装成功3.安装beautifulsoup4Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航，查找、修改文档的方式。Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。$ sudo apt-get install python3-bs4注：这里我使用的是python3的安装方式，如果你用的是python2,可以使用下面命令安装。$ sudo pip install beautifulsoup44.requests模块浅析1）发送请求首先当然是要导入 Requests 模块：>>> import requests然后，获取目标抓取网页。这里我以下为例：>>> r = requests.get('http://www.gxlcms.com/article/124421.htm')这里返回一个名为 r 的响应对象。我们可以从这个对象中获取所有我们想要的信息。这里的get是http的响应方法，所以举一反三你也可以将其替换为put、delete、post、head。2）传递URL参数有时我们想为 URL 的查询字符串传递某种数据。如果你是手工构建 URL，那么数据会以键/值对的形式置于 URL 中，跟在一个问号的后面。例如， cnblogs.com/get?key=val。 Requests 允许你使用 params 关键字参数，以一个字符串字典来提供这些参数。举例来说，当我们google搜索“python爬虫”关键词时，newwindow(新窗口打开)、q及oq(搜索关键词)等参数可以手工组成URL ，那么你可以使用如下代码：>>> payload = {'newwindow': '1', 'q': 'python爬虫', 'oq': 'python爬虫'}>>> r = requests.get("https://www.google.com/search", params=payload)3）响应内容通过r.text或r.content来获取页面响应内容。>>> import requests>>> r = requests.get('https://github.com/timeline.json')>>> r.textRequests 会自动解码来自服务器的内容。大多数 unicode 字符集都能被无缝地解码。这里补充一点r.text和r.content二者的区别，简单说：resp.text返回的是Unicode型的数据；resp.content返回的是bytes型也就是二进制的数据；所以如果你想取文本，可以通过r.text，如果想取图片，文件，则可以通过r.content。4）获取网页编码>>> r = requests.get('http://www.cnblogs.com/')>>> r.encoding'utf-8'5）获取响应状态码我们可以检测响应状态码：>>> r = requests.get('http://www.cnblogs.com/')>>> r.status_code2005.案例演示最近公司刚引入了一款OA系统，这里我以其官方说明文档页面为例，并且只抓取页面中文章标题和内容等有用信息。演示环境操作系统：linuxmintpython版本：python 3.5.2使用模块：requests、beautifulsoup4代码如下：#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-_author_ = 'GavinHsueh'import requestsimport bs4#要抓取的目标页码地址url = 'http://www.ranzhi.org/book/ranzhi/about-ranzhi-4.html'#抓取页码内容，返回响应对象response = requests.get(url)#查看响应状态码status_code = response.status_code#使用BeautifulSoup解析代码,并锁定页码指定标签内容content = bs4.BeautifulSoup(response.content.decode("utf-8"), "lxml")element = content.find_all(id='book')print(status_code)print(element)程序运行返回爬去结果：抓取成功关于爬去结果乱码问题其实起初我是直接用的系统默认自带的python2操作的，但在抓取返回内容的编码乱码问题上折腾了老半天，google了多种解决方案都无效。在被python2“整疯“之后，只好老老实实用python3了。对于python2的爬取页面内容乱码问题，欢迎各位前辈们分享经验，以帮助我等后生少走弯路。

python如何实现网络爬虫

八爪鱼采集器是一款功能全面、操作简单、适用范围广泛的互联网数据采集器，可以帮助您快速实现网络爬虫的功能。如果您想使用Python实现网络爬虫，可以借助Python的第三方库，如BeautifulSoup、Scrapy等。这些库提供了丰富的功能和工具，可以帮助您解析网页、提取数据、处理请求等。以下是一般的网络爬虫实现步骤：1. 安装Python和相应的第三方库。您可以通过pip命令安装所需的库，如pip install beautifulsoup4。2. 导入所需的库。在Python脚本中，使用import语句导入所需的库，如from bs4 import BeautifulSoup。3. 发送HTTP请求。使用Python的requests库发送HTTP请求，获取网页的HTML内容。4. 解析网页。使用BeautifulSoup库解析网页的HTML内容，提取所需的数据。5. 处理数据。对提取的数据进行处理和清洗，以满足您的需求。6. 存储数据。将处理后的数据保存到本地文件或数据库中。八爪鱼采集器提供了可视化的操作界面和丰富的功能，使您无需编程和代码知识就能够轻松实现数据采集和处理。如果您想更快速地实现网络爬虫，推荐您使用八爪鱼采集器，它可以帮助您快速配置采集规则、自动识别网页结构，并提供多种数据导出和处理方式。八爪鱼为用户准备了一系列简洁易懂的教程，帮助大家快速掌握采集技巧，轻松应对各类网站数据采集，请前往官网教程与帮助了解更多详情。
python实现网络爬虫的方法：1、使用request库中的get方法，请求url的网页内容；2、【find()】和【find_all()】方法可以遍历这个html文件，提取指定信息。python实现网络爬虫的方法：第一步：爬取使用request库中的get方法，请求url的网页内容编写代码[root@localhost demo]# touch demo.py[root@localhost demo]# vim demo.py#web爬虫学习 -- 分析#获取页面信息 #输入：url#处理：request库函数获取页面信息，并将网页内容转换成为人能看懂的编码格式#输出：爬取到的内容 import requests def getHTMLText(url): try: r = requests.get( url, timeout=30 ) r.raise_for_status() #如果状态码不是200，产生异常 r.encoding = 'utf-8' #字符编码格式改成 utf-8 return r.text except: #异常处理 return " error " url = "http://www.baidu.com"print( getHTMLText(url) )[root@localhost demo]# python3 demo.py第二步：分析使用bs4库中BeautifulSoup类，生成一个对象。find()和find_all()方法可以遍历这个html文件，提取指定信息。编写代码[root@localhost demo]# touch demo1.py[root@localhost demo]# vim demo1.py#web爬虫学习 -- 分析#获取页面信息 #输入：url#处理：request库获取页面信息，并从爬取到的内容中提取关键信息#输出：打印输出提取到的关键信息 import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport re def getHTMLText(url): try: r = requests.get( url, timeout=30 ) r.raise_for_status() #如果状态码不是200，产生异常 r.encoding = 'utf-8' #字符编码格式改成 utf-8 return r.text except: #异常处理 return " error " def findHTMLText(text): soup = BeautifulSoup( text, "html.parser" ) #返回BeautifulSoup对象 return soup.find_all(string=re.compile( '百度' )) #结合正则表达式，实现字符串片段匹配 url = "http://www.baidu.com"text = getHTMLText(url) #获取html文本内容res = findHTMLText(text) #匹配结果 print(res) #打印输出[root@localhost demo]# python3 demo1.py相关免费学习推荐：python视频教程

如何用Python做爬虫？

在我们日常上网浏览网页的时候，经常会看到一些好看的图片，我们就希望把这些图片保存下载，或者用户用来做桌面壁纸，或者用来做设计的素材。
我们最常规的做法就是通过鼠标右键，选择另存为。但有些图片鼠标右键的时候并没有另存为选项，还有办法就通过就是通过截图工具截取下来，但这样就降低图片的清晰度。好吧其实你很厉害的，右键查看页面源代码。
我们可以通过python 来实现这样一个简单的爬虫功能，把我们想要的代码爬取到本地。下面就看看如何使用python来实现这样一个功能。
具体步骤
获取整个页面数据首先我们可以先获取要下载图片的整个页面信息。
getjpg.py
#coding=utf-8import urllibdef getHtml(url):
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read() return htmlhtml = getHtml("http://tieba.baidu.com/p/2738151262")print html
Urllib 模块提供了读取web页面数据的接口，我们可以像读取本地文件一样读取www和ftp上的数据。首先，我们定义了一个getHtml()函数:
urllib.urlopen()方法用于打开一个URL地址。
read()方法用于读取URL上的数据，向getHtml()函数传递一个网址，并把整个页面下载下来。执行程序就会把整个网页打印输出。
2.筛选页面中想要的数据
Python 提供了非常强大的正则表达式，我们需要先要了解一点python 正则表达式的知识才行。
http://www.cnblogs.com/fnng/archive/2013/05/20/3089816.html
假如我们百度贴吧找到了几张漂亮的壁纸，通过到前段查看工具。找到了图片的地址，如：src=”http://imgsrc.baidu.com/forum......jpg”pic_ext=”jpeg”
修改代码如下：
import reimport urllibdef getHtml(url):
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read() return htmldef getImg(html):reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'imgre = re.compile(reg)imglist = re.findall(imgre,html) return imglist html = getHtml("http://tieba.baidu.com/p/2460150866")print getImg(html)
我们又创建了getImg()函数，用于在获取的整个页面中筛选需要的图片连接。re模块主要包含了正则表达式：
re.compile() 可以把正则表达式编译成一个正则表达式对象.
re.findall() 方法读取html 中包含 imgre（正则表达式）的数据。
运行脚本将得到整个页面中包含图片的URL地址。
3.将页面筛选的数据保存到本地
把筛选的图片地址通过for循环遍历并保存到本地，代码如下：
#coding=utf-8import urllibimport redef getHtml(url):
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read() return htmldef getImg(html):reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'imgre = re.compile(reg)imglist = re.findall(imgre,html)x = 0 for imgurl in imglist:urllib.urlretrieve(imgurl,'%s.jpg' % x)x+=1html = getHtml("http://tieba.baidu.com/p/2460150866")print getImg(html)
这里的核心是用到了urllib.urlretrieve()方法，直接将远程数据下载到本地。
通过一个for循环对获取的图片连接进行遍历，为了使图片的文件名看上去更规范，对其进行重命名，命名规则通过x变量加1。保存的位置默认为程序的存放目录。
程序运行完成，将在目录下看到下载到本地的文件。

python网络爬虫是什么？python网络爬虫讲解说明

Python是一门较为简单的编程语言，如今很多小学都已经开始教授python了，可见它的热度之高。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。而如果你是零基础想要自学Python的话，那么就建议你进行专业系统的视频课程学习！为帮助广大Python学习爱好者提升，精选到了几套专业优质的Python自学视频课程，学习就可以掌握Python编程技巧以及第三方库使用方法~
python网络爬虫讲解说明：
1.“网络爬虫”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。
2.在课程中准备了一个网址，在这些网址中可以了解到“爬虫”的使用方式以及“标准库”。
3.任意的打开一个网页，在网页中可以看到有一个视频。
4.在网页中右键鼠标点击【查看源代码】。
5.在网页中可以打开【搜索】面板直接进行搜索（快捷键：Ctrl+F），直接搜索“MP4”
6.搜索完成后点击【下载器】，激活下载的窗口。
7.在下载窗口中点击【新建】，将下载的连接“粘贴”进来。
8.通过刚刚演示很轻松的就将视频下载出来了，但不是所有网络视频都可以找到原视频地址。
以上就是关于“python网络爬虫是什么？python网络爬虫讲解说明”的相关内容分享了，希望对于你的Python学习有所帮助！很多小伙伴问：Python怎么学？其实Python掌握是需要阶段性的学习的，学习Python零基础功能-Python编程技巧-Python核心原理分析循序渐进方可学会！所以，想学Python，但是无从下手，就来羽兔，点击链接：

python怎么爬取数据

八爪鱼采集器是一款功能全面、操作简单、适用范围广泛的互联网数据采集器，可以帮助您快速获取所需的数据。如果您想使用Python来爬取数据，以下是一般的步骤：1. 安装Python：首先需要安装Python编程语言，可以从官方网站(https://www.python.org/)下载并安装。2. 安装爬虫库：Python有很多强大的爬虫库，如Requests、BeautifulSoup、Scrapy等。您可以根据具体需求选择合适的库，并使用pip命令安装。3. 编写爬虫代码：使用Python编写爬虫代码，可以使用库提供的函数和方法来发送请求、解析网页、提取数据等。具体的代码编写需要根据目标网站的结构和数据获取方式来确定。4. 运行爬虫代码：在终端或命令行中运行编写好的爬虫代码，即可开始爬取数据。根据代码的编写，爬虫可以将数据保存到本地文件、数据库或其他目标位置。需要注意的是，使用Python进行数据爬取需要一定的编程基础和对目标网站的了解。如果您对编程不熟悉或想节省时间和精力，八爪鱼采集器是一个更简单、快速的选择。它提供了可视化的操作界面和丰富的功能，无需编程和代码知识即可轻松进行数据采集。八爪鱼为用户准备了一系列简洁易懂的教程，帮助大家快速掌握采集技巧，轻松应对各类网站数据采集，请前往官网教程与帮助了解更多详情。
在学习python的过程中，学会获取网站的内容是我们必须要掌握的知识和技能，今天就分享一下爬虫的基本流程，只有了解了过程，我们再慢慢一步步的去掌握它所包含的知识Python网络爬虫大概需要以下几个步骤：一、获取网站的地址有些网站的网址十分的好获取，显而易见，但是有些网址需要我们在浏览器中经过分析得出二、获取网站的地址有些网站的网址十分的好获取，显而易见，但是有些网址需要我们在浏览器中经过分析得出三、请求 url主要是为了获取我们所需求的网址的源码，便于我们获取数据四、获取响应获取响应是十分重要的， 我们只有获取了响应才可以对网站的内容进行提取，必要的时候我们需要通过登录网址来获取cookie 来进行模拟登录操作五、获取源码中的指定的数据这就是我们所说的需求的数据内容，一个网址里面的内容多且杂，我们需要将我们需要的信息获取到，我目前主要用到的方法有3个分别是re(正则表达式) xpath 和 bs.4六、处理数据和使数据美化当我们将数据获取到了，有些数据会十分的杂乱，有许多必须要的空格和一些标签等，这时我们要将数据中的不需要的东西给去掉七、保存最后一步就是将我们所获取的数据进行保存，以便我们进行随时的查阅，一般有文件夹，文本文档，数据库，表格等方式

如何利用python写爬虫程序？

利用python写爬虫程序的方法：
1、先分析网站内容，红色部分即是网站文章内容div。
2、随便打开一个div来看，可以看到，蓝色部分除了一个文章标题以外没有什么有用的信息，而注意红色部分我勾画出的地方，可以知道，它是指向文章的地址的超链接，那么爬虫只要捕捉到这个地址就可以了。
3、接下来在一个问题就是翻页问题，可以看到，这和大多数网站不同，底部没有页数标签，而是查看更多。
4、不过在查看源文件时有一个超链接，经测试它指向下一页，那么通过改变其最后的数值，就可以定位到相应的页数上。
代码如下：

如何用Python做爬虫

在我们日常上网浏览网页的时候，经常会看到一些好看的图片，我们就希望把这些图片保存下载，或者用户用来做桌面壁纸，或者用来做设计的素材。
我们最常规的做法就是通过鼠标右键，选择另存为。但有些图片鼠标右键的时候并没有另存为选项，还有办法就通过就是通过截图工具截取下来，但这样就降低图片的清晰度。好吧其实你很厉害的，右键查看页面源代码。
我们可以通过python 来实现这样一个简单的爬虫功能，把我们想要的代码爬取到本地。下面就看看如何使用python来实现这样一个功能。
具体步骤
获取整个页面数据首先我们可以先获取要下载图片的整个页面信息。
getjpg.py
#coding=utf-8import urllibdef getHtml(url):
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read() return htmlhtml = getHtml("http://tieba.baidu.com/p/2738151262")print html
Urllib 模块提供了读取web页面数据的接口，我们可以像读取本地文件一样读取www和ftp上的数据。首先，我们定义了一个getHtml()函数:
urllib.urlopen()方法用于打开一个URL地址。
read()方法用于读取URL上的数据，向getHtml()函数传递一个网址，并把整个页面下载下来。执行程序就会把整个网页打印输出。
2.筛选页面中想要的数据
Python 提供了非常强大的正则表达式，我们需要先要了解一点python 正则表达式的知识才行。
http://www.cnblogs.com/fnng/archive/2013/05/20/3089816.html
假如我们百度贴吧找到了几张漂亮的壁纸，通过到前段查看工具。找到了图片的地址，如：src=”http://imgsrc.baidu.com/forum......jpg”pic_ext=”jpeg”
修改代码如下：
import reimport urllibdef getHtml(url):
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read() return htmldef getImg(html):reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'imgre = re.compile(reg)imglist = re.findall(imgre,html) return imglist html = getHtml("http://tieba.baidu.com/p/2460150866")print getImg(html)
我们又创建了getImg()函数，用于在获取的整个页面中筛选需要的图片连接。re模块主要包含了正则表达式：
re.compile() 可以把正则表达式编译成一个正则表达式对象.
re.findall() 方法读取html 中包含 imgre（正则表达式）的数据。
运行脚本将得到整个页面中包含图片的URL地址。
3.将页面筛选的数据保存到本地
把筛选的图片地址通过for循环遍历并保存到本地，代码如下：
#coding=utf-8import urllibimport redef getHtml(url):
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read() return htmldef getImg(html):reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'imgre = re.compile(reg)imglist = re.findall(imgre,html)x = 0 for imgurl in imglist:urllib.urlretrieve(imgurl,'%s.jpg' % x)x+=1html = getHtml("http://tieba.baidu.com/p/2460150866")print getImg(html)
这里的核心是用到了urllib.urlretrieve()方法，直接将远程数据下载到本地。
通过一个for循环对获取的图片连接进行遍历，为了使图片的文件名看上去更规范，对其进行重命名，命名规则通过x变量加1。保存的位置默认为程序的存放目录。
程序运行完成，将在目录下看到下载到本地的文件。
链接：https://pan.baidu.com/s/1wMgTx-M-Ea9y1IYn-UTZaA
提取码：2b6c
课程简介
毕业不知如何就业？工作效率低经常挨骂？很多次想学编程都没有学会？
Python 实战：四周实现爬虫系统，无需编程基础，二十八天掌握一项谋生技能。
带你学到如何从网上批量获得几十万数据，如何处理海量大数据，数据可视化及网站制作。
课程目录
开始之前，魔力手册 for 实战学员预习
第一周：学会爬取网页信息
第二周：学会爬取大规模数据
第三周：数据统计与分析
第四周：搭建 Django 数据可视化网站
......
：从爬虫必要的几个基本需求来讲： 1.抓取 py的urllib不一定去用，但是要学，如果还没用过的话。 比较好的替代品有requests等第三方更人性化、成熟的库，如果pyer不了解各种库，那就白学了。 抓取最基本就是拉网页回来。 如果深入做下去，会发现要...
完整示例
http://blog.csdn.net/tangdou5682/article/details/52596863
1）首先你要明白爬虫怎样工作。
想象你是一只蜘蛛，现在你被放到了互联“网”上。那么，你需要把所有的网页都看一遍。怎么办呢？没问题呀，你就随便从某个地方开始，比如说人民日报的首页，这个叫initial pages，用$表示吧。
在人民日报的首页，你看到那个页面引向的各种链接。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。太好了，这样你就已经爬完了俩页面（首页和国内新闻）！暂且不用管爬下来的页面怎么处理的，你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。
突然你发现， 在国内新闻这个页面上，有一个链接链回“首页”。作为一只聪明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因为你已经看过了啊。所以，你需要用你的脑子，存下你已经看过的页面地址。这样，每次看到一个可能需要爬的新链接，你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。如果去过，那就别去了。
好的，理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话，那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。
那么在python里怎么实现呢？
很简单
import Queue
initial_page = "初始化页"
url_queue = Queue.Queue()
seen = set()
seen.insert(initial_page)
url_queue.put(initial_page)
while(True): #一直进行直到海枯石烂
if url_queue.size()>0:
current_url = url_queue.get() #拿出队例中第一个的url
store(current_url) #把这个url代表的网页存储好
for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的url
if next_url not in seen:
seen.put(next_url)
url_queue.put(next_url)
else:
break
写得已经很伪代码了。
所有的爬虫的backbone都在这里，下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发。
2）效率
如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。
问题出在哪呢？需要爬的网页实在太多太多了，而上面的代码太慢太慢了。设想全网有N个网站，那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N)，因为所有网页要遍历一次，而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK，OK，我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。
通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法，但是它的特点是，它可以使用固定的内存（不随url的数量而增长）以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐，它的唯一问题在于，如果这个url不在set中，BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中，它会告诉你：这个url应该已经出现过，不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候，可以变得很小很少。一个简单的教程:Bloom Filters by Example
注意到这个特点，url如果被看过，那么可能以小概率重复看一看（没关系，多看看不会累死）。但是如果没被看过，一定会被看一下（这个很重要，不然我们就要漏掉一些网页了！）。 [IMPORTANT: 此段有问题，请暂时略过]
好，现在已经接近处理判重最快的方法了。另外一个瓶颈——你只有一台机器。不管你的带宽有多大，只要你的机器下载网页的速度是瓶颈的话，那么你只有加快这个速度。用一台机子不够的话——用很多台吧！当然，我们假设每台机子都已经进了最大的效率——使用多线程（python的话，多进程吧）。
3）集群化抓取
爬取豆瓣的时候，我总共用了100多台机器昼夜不停地运行了一个月。想象如果只用一台机子你就得运行100个月了...
那么，假设你现在有100台机器可以用，怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢？
我们把这100台中的99台运算能力较小的机器叫作slave，另外一台较大的机器叫作master，那么回顾上面代码中的url_queue，如果我们能把这个queue放到这台master机器上，所有的slave都可以通过网络跟master联通，每当一个slave完成下载一个网页，就向master请求一个新的网页来抓取。而每次slave新抓到一个网页，就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。同样，bloom filter也放到master上，但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave。Bloom Filter放到master的内存里，而被访问过的url放到运行在master上的Redis里，这样保证所有操作都是O(1)。（至少平摊是O(1)，Redis的访问效率见:LINSERT – Redis)
考虑如何用python实现：
在各台slave上装好scrapy，那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。
代码于是写成
#slave.py
current_url = request_from_master()
to_send = []
for next_url in extract_urls(current_url):
to_send.append(next_url)
store(current_url);
send_to_master(to_send)
#master.py
distributed_queue = DistributedQueue()
bf = BloomFilter()
initial_pages = "www.renmingribao.com"
while(True):
if request == 'GET':
if distributed_queue.size()>0:
send(distributed_queue.get())
else:
break
elif request == 'POST':
bf.put(request.url)

好的，其实你能想到，有人已经给你写好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub
4）展望及后处理
虽然上面用很多“简单”，但是真正要实现一个商业规模可用的爬虫并不是一件容易的事。上面的代码用来爬一个整体的网站几乎没有太大的问题。
但是如果附加上你需要这些后续处理，比如
有效地存储（数据库应该怎样安排）
有效地判重（这里指网页判重，咱可不想把人民日报和抄袭它的大民日报都爬一遍）
有效地信息抽取（比如怎么样抽取出网页上所有的地址抽取出来，“朝阳区奋进路中华道”），搜索引擎通常不需要存储所有的信息，比如图片我存来干嘛...
及时更新（预测这个网页多久会更新一次）
如你所想，这里每一个点都可以供很多研究者十数年的研究。虽然如此，
“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索”。
所以，不要问怎么入门，直接上路就好了：）

如何用python解决网络爬虫问题？

链接: https://pan.baidu.com/s/1HyS6TPWGOC_bA4TW3PvhXw
?pwd=d7i6 提取码: d7i6
网络爬虫问题可以使用Python编程语言来解决。Python提供了许多强大的库和框架，可以帮助您编写网络爬虫程序。其中，常用的库包括BeautifulSoup、Scrapy和Requests等。使用Python编写网络爬虫程序的一般步骤如下：1. 导入所需的库：使用import语句导入所需的库，如BeautifulSoup、Scrapy和Requests等。2. 发送HTTP请求：使用Requests库发送HTTP请求，获取网页的HTML源代码。3. 解析HTML源代码：使用BeautifulSoup库解析HTML源代码，提取所需的数据。4. 数据处理和存储：对提取的数据进行处理和存储，可以将数据保存到数据库或文件中。使用Python编写网络爬虫程序可以灵活地根据需求进行定制和扩展。同时，Python具有简洁易读的语法和丰富的第三方库支持，使得编写网络爬虫程序更加方便和高效。八爪鱼采集器是一款功能全面、操作简单、适用范围广泛的互联网数据采集器。如果您需要采集数据，八爪鱼采集器可以为您提供智能识别和灵活的自定义采集规则设置，帮助您快速获取所需的数据。了解更多八爪鱼采集器的功能与合作案例，请前往官网了解更多详情

python编写爬虫小程序的方法

我们可以通过python 来实现这样一个简单的爬虫功能，把我们想要的代码爬取到本地。下面就看看如何使用python来实现这样一个功能。起因深夜忽然想下载一点电子书来扩充一下kindle，就想起来python学得太浅，什么“装饰器”啊、“多线程”啊都没有学到。想到廖雪峰大神的python教程很经典、很著名。就想找找有木有pdf版的下载，结果居然没找到!!CSDN有个不完整的还骗走了我一个积分!!尼玛!!怒了，准备写个程序直接去爬廖雪峰的教程，然后再html转成电子书。过程过程很有趣呢，用浅薄的python知识，写python程序，去爬python教程，来学习python。想想有点小激动果然python很是方便，50行左右就OK了。直接贴代码：2425262728293031380037383940413800474849505152# coding:utf-8import urllibdomain =#廖雪峰的域名path = rC:Userscyhhao2013Desktoptemp #html要保存的路径# 一个html的头文件input = open(rC:Userscyhhao2013Desktop.html, r)head = input.read()# 打开python教程主界面f = urllib.urlopen(/wiki/001380095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000)home = f.read()f.close()# 替换所有空格回车（这样容易好获取url）geturl = home.replace(n, )geturl = geturl.replace( , )# 得到包含url的字符串list = geturl.split(rem;ahref=)[1:]# 强迫症犯了，一定要把第一个页面也加进去才完美list.insert(0, /wiki/001380095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000)# 开始遍历url Listfor li in list:url = li.split(r)[0]url = domain + url #拼凑urlprint urlf = urllib.urlopen(url)html = f.read()# 获得title为了写文件名title = html.split(title)[1]title = title.split( - 廖雪峰的官方网站/title)[0]# 要转一下码，不然加到路径里就悲剧了title = title.decode(utf-8).replace(/,)# 截取正文html = html.split(r!-- block main --)[1]html = html.split(rh4您的支持是作者写作最大的动力！/h4)[0]html = html.replace(rsrc=, src= + domain)# 加上头和尾组成完整的htmlhtml = head + html+/body/html# 输出文件output = open(path + %d % list.index(li) + title + .html, w)output.write(html)output.close()简直，人生苦短我用python啊!以上所述就是本文的全部内容了，希望大家能够喜欢。