python爬虫教程百度云？python爬虫最全教程

大家好，今天给各位分享python爬虫教程百度云的一些知识，其中也会对python爬虫最全教程进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！

go爬虫和python爬虫哪个快

毋庸置疑，肯定是go速度快

Go没有泄露，并发原生支持，速度快。Python如果用代理IP，如果代理IP失效，会莫名其妙使用本地IP。且Go写爬虫可以和很多的数据库如mongo,redis,hbase,mysql集成。

Go开发效率还高，半个小时就写了个爬虫，看，写分布式爬虫也是Go的优势，因为Go协程比Python和Java都容易写。

最后，如果你用Go写爬虫，还可以直接用Go来写网站，三句代码就可以建立一个Web服务器和Python差不多，但包管理机制简单，只需goget–u–v包

零基础小白如何在最短的时间快速入门python爬虫

答：本文邀请feifan来回答，他总结了使用python自带库完成爬虫的方法，并且列出了爬虫在实际中可能遇到的几个问题，教会你零基础入门python爬虫~

此处的爬虫并不是百度或者google这样需要沿着某条路径采集互联网上所有信息的机器人，而是针对某个特定的网页，从中提取出我们需要的信息。比如我们在中关村上查到了一台手机的详情页，想把其中的cpu信息、操作系统、分辨率等等字段提出出来。即此处的爬虫是指针对特定网页结构、规模很小、抓取路径收敛的情况而言。下文我们以一个实例，看看如何从头写一个python爬虫。

浏览器中看到的页面，实际上是通过一系列的http请求加载并渲染服务器的资源。同理只要我们能够用python发出http请求，通过get或post的方法获得服务器返回的html片段、html页面或json数据串，就可以从中抓取到想要的内容。

python中对http请求的封装是在urllib和urllib2两个库里。

urllib提供了一些工具方法，用于对发送请求时的字符串进行转义或编码。

发送get/post请求则需要用到urllib2中提供的几个类

在掌握了如何在python中构造http请求后，下一步需要做的就是结合具体的网页，分析出web页面的请求方式、参数传递方式和必要的header信息（如cookie等）。chrome控制台的network分析基本上可以满足需求，但一款抓包利器无疑可以提升我们的效率。推荐使用fiddler进行抓包和解包，可以更清晰第看到http中所用的不同请求方式。

http请求的response通常包含两种：json字符串，或html代码片段，信息的提取就转变成了字符串处理。此时无论是通过字符串查找、正则表达式匹配，只要能定位到目标字段即可。

但更好的方法是对html的Dom树进行解析，尤其是存在多个目标字段需要抓取时，解析html的方式能够对特殊格式的字段信息进行批量解析。

这里使用python自带的htmlparser进行解析，htmlparser对html片段进行深度优先的遍历，在遍历的过程中可以识别出开始标签、结束标签和标签中的内容，因此提供了一种基于标签tag的编程方式。看下面的例子

需要提取手机的操作系统、核心数、cpu型号等信息，根据html的标签、属性名称，代码如下：

针对中关村上的某个手机详细

handle_data可以提取html标签中的数据，但handle_data存在两个问题。

（1）当标签内容为空时，handle_data自动跳过该标签。这里的标签为空是指标签中不包含任意字符串内容、不包含其他的子标签。注意，当标签中含有&nb等空白字符串时，handle_data可以解析出其中的data。比如以下结构中，电话号码一列允许为空，通过html_parser解析后只得到4个<td>的标签内容。

由于会跳过内容为空的标签的解析，就会打乱html的结构，由于数据的缺失返回的list长度不定，导致无法将list中每项内容与html中的内容对应起来。

（2）标签中包含子标签时，内容会被分割到不同的handle_data函数中，比如

由于handle_data是针对每个标签返回数据，以上的td里包含了一个span子标签，handle_data分为2次返回数据。即第一次调用handle_data返回状态：，第二次调用handle_data返回已拒绝。我们希望<td>标签中的内容作为整体返回，而现在被分割成了两块，同样会破坏结构。

解决以上两个问题的关键方法在于，使用cache缓存字符串，把对数据的处理从handle_data推迟到handle_endtag。只有遇到end_tag时，才能确定标签闭合，使数据完整。

服务器会通过一些策略屏蔽恶意爬虫，以避免对服务器资源的消耗，如检查同一IP的访问频率、访问间隔等。

所以我们也应该使用一些简单策略，使我们的爬虫看起来更像是人的行为，以绕开服务器的检测机制。常用的方法包括延长相邻请求的间隔，相邻间隔使用随机时长。

在请求的header字段中包含了user-agent字段，服务器通过检测user-agent字段确定客户端的类型。如果不指定user-agent字段，请求时脚本会默认填充该字段，如下图

#python中默认的user-agent字段

网上有一些说法user-agent的值会影响爬虫是否能够抓取web内容，为了避免爬虫被屏蔽，将user-agent的值设为浏览器的类型：Mozilla/5.0(WindowsNT6.1;WOW64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/55.0.2883.87Safari/537.36

但在实际抓取的几个web站点中，user-agent的值对爬虫被屏蔽没有影响，在使用时不用刻意设置user-agent的值。

以上的方法都是避免爬虫被屏蔽掉。但万一很不幸爬虫已经被屏蔽了，发出请求返回的结果是输入验证码的页面，此时该如何解决呢？

对于支持https协议的站点，此时可以尝试的一种方案是：改用https协议。

项目中遇到爬虫被百度屏蔽的现象，尝试了很多方法都无效。后来将原来链接中的http协议换成https爬虫又开始工作了。原理虽然不清楚，但简单可行。

很多web内容只有在登录后才有权限访问，服务器通过创建session并下发sessionid来维持与客户端的链接状态。客户端在每次发送请求时，都在cookie中携带sessionid等字段信息。sessionid是无法复用的，也即在浏览器中登录后所获得的sessionid直接拿到python脚本中使用，返回的结果仍然是跳转到登录页面的。因为通过http下发的sessionid是捆绑到端口号的，也就是与服务器维持通信的是客户端上的某个进程，把浏览器中的sessionid拿到python脚本中，由于更换了进程sessionid当然失效了。

既然无法绕开登录，我们就在python脚本中完成登录的过程，拿到登录后返回的cookie、sessinoid等。这里有两个难点需要解决，1）服务器登录逻辑的分析与猜测；2）解决登录时存在的验证码识别问题。

登录除了需要post提交用户名、密码和sessionid之外，通常也会隐式提交部分参数，可以用chrome浏览器的调试模式查看post提交的参数及对应的值，登录成功之后，我们就可以拿到返回的cookie值了。

登录时的验证码可以通过OCR自动识别，尝试了google的tesseract-ocr准确率并不高。所以推荐手动输入验证码，帮助爬虫完成登录，毕竟授权只需要一次输入。

手动输入验证码的思路如下，在请求sessionid的同时保存验证码的图片，人工读取验证码的内容，与username和password一起提交。示例代码如下：

详细参考外部链接：https://impythonist.wordpress.com/2015/01/06/ultimate-guide-for-scraping-javascript-rendered-web-pages/

这篇文章中的思路是，通过使用webkitlibrary建立本地的javascript执行环境，模拟浏览器对页面的加载渲染，从而抓取javascript处理后的页面内容。

这个例子中javascript所加载的结果，也是通过ajax重新向服务器发起请求返回的，直接发送ajax请求并抓取结果即可。在本地搭建javascript的执行环境有些画蛇添足，但也是一种可以参考的思路。

本文总结了使用python自带库完成爬虫的方法，并且列出了爬虫在实际中可能遇到的几个问题，比如爬虫被屏蔽、需要输入验证码进行登录等。实践中的难点在于分析和猜测服务器的登录逻辑，并且提取必需的参数完成登录鉴权。

零基础想做一个python爬虫，怎么操作比较好，能快速入门

零基础学习python爬虫的话，可以学习一下requests+BeautifulSoup组合，非常简单，其中requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面，下面我简单介绍一下这个组合的安装和使用，实验环境win7+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

1.首先，安装requests和BeautifulSoup，这个直接在cmd窗口输入命令“pipinstallrequestsbs4”就行，如下，很快就能安装成功，BeautifulSoup是bs4模块的一个类：

2.安装完成后，我们就可以直接编写代码来实现网页数据的爬取了，这里以糗事百科非常简单的静态网页为例，主要步骤及截图如下：

这里假设我们要爬去的数据包含3个字段的内容，如下，分别是昵称、年龄和内容：

接着打开网页源码，如下，就可以直接找到我们需要的数据，嵌套在对应的标签中，后面就是对这些数据进行提取：

然后就是根据上面的网页结构，编写对应代码请求页面，对返回的数据进行解析，提取出我们需要的数据就行，测试代码如下，非常简单：

点击运行程序，就会获取到我们需要的数据，截图如下：

3.熟悉基本爬虫后，就可以学习一下python爬虫框架scrapy了，在业界非常流行，功能非常强大，可以快速爬取网站结构化数据，广泛应用于数据挖掘，信息处理之中：

至此，我们就完成了requests+BeautifulSoup组合的简单安装和使用。总的来说，整个过程非常简单，也就是入门级的python爬虫教程，只要你有一定的python基础，熟悉一下上面的代码，多调试几遍程序，很快就能掌握的，网上也有相关教程和资料，介绍的非常丰富详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家留言、评论。

爬虫和python的区别

爬虫和Python是同属于语言开发工具，所涉及的编辑语言有差异的，开发指令也完全不同，但是开发的理念是雷同的。

爬虫的主要功能是应用于开发软件质量的检查，而Python是应用比较广泛，常用于数据分析，自动化测试工具等等。Python语言现在很受年轻人的语言，也在很多领域得到广泛应用～

你是如何开始写python爬虫的

因为研究生阶段主要的方向是数据挖掘方向，需要从网上获取大量的数据，如果一页一页的手动复制的化，不知道到何年何月了，所以慢慢开始接触到python爬虫，我大概介绍一下自己的学习历程吧：

1.首先要有一定的python基础，环境要熟悉，基本的语法和包也要会使用，至于python基础教程，网上很多，有视频也有pdf的，这个因人而异，我入门主要学习的是《python基础教程》这本书，对应的是python2，这本书写的比较全面，介绍的也比较详细，只要认认真真的跟着书学习，一边练习代码，很快就能熟悉python基础，掌握基本知识和常见包的使用。

2.对网页基本知识也要有一定了解，像html,css,javascript等，没必要精通它们，但是最起码得了解一二，要爬的数据都在网页中，你对网页一点都不了解，这根本就不行，至于这些入门的东西，你可以在网上搜搜，我推荐http://www.w3school.com.cn/，介绍的很全面：

3.然后就是一些爬虫基本包的使用，像urllib,urllib2,requests,bs4等，这些教程，网上都有，官方也有详细的文档说明，你可以试着爬取一些比较简单的网页，像糗百等。

4.在爬取有些网页的过程中，你会发现莫名的程序就中断，连接不上服务器，这就是反爬机制，许多网站都对爬虫做了限制，短时间内多次爬取，就会禁掉IP，所以你得设置IP代理池，来回切换IP，保证程序正常进行，在这过程中你得需要了解常见反爬机制，对症下药，做到尽可能不被服务器发现。

5.熟悉爬取基本网页后，就可以试着爬取比较大型网站的数据了，像某宝数据等，在这过程中你可能会发现有些数据不在网页中，这就是异步加载，你就需要抓包分析数据，获取真实的数据URL,才能进行爬取。

6.基本爬虫包了解后，你会发现每次爬数据都需要自己构建代码，组织结构，很麻烦，这时你就需要学习scrapy框架，专门为爬虫做的一个框架，做起爬虫来，速度快了不少。

7.爬得数据量多了，你会发现一个电脑太慢，一个线程不快，这时你就可能需要多个线程，多个电脑，你就需要了解多线程，分布式爬虫，像scrapy-redis等。

8.数据量大了，你就不可能存储到一个普通文件之中吧，就需要用到数据库，mysql,mongodb等，你就需要了解基本的数据库知识，增删改查，以及数据的涉及和搭建等。

9.数据已经有了，你就需要对它进行分析，不然爬下来，放在那，没有任何意义，数据统计处理，数据可视化，如何构建分析模型，挖掘有价值的信息，机器学习等都会用到，接下来就看你的处理了。

我感觉爬虫就是一个获取数据的过程，最重要的还是如何处理数据，挖掘有价值的信息才是重点，当然，没有数据，一切都是空谈，数据才是资源。

python爬虫的论坛有哪些

由于互联网上的论坛数量很多，而且不断变化，所以列举所有的Python爬虫论坛是比较困难的。不过，以下是一些比较知名的Python爬虫论坛：

1.爬虫开发者社区：http://www.python-spider.com/

2.伯乐在线爬虫专栏：https://python.jobbole.com/category/data-mining/

3.数据分析与挖掘：https://www.datafountain.cn/forum/category/1

4.机器学习博客：https://www.jiqizhixin.com/

5.Python官方论坛：https://www.python.org/community/

当然还有其他的一些论坛，您可以根据自己的需求去寻找合适的论坛。需要注意的是，在爬虫论坛上发帖、回复时，要遵守相关法律法规和论坛规则，不得进行恶意攻击、侵犯他人隐私等行为。

python爬虫教程百度云和python爬虫最全教程的问题分享结束啦，以上的文章解决了您的问题吗？欢迎您下次再来哦！