1.如何利用python写爬虫程序？
2.python爬虫入门，爬虫爬虫10分钟就够了，实例这可能是源码源码我见过最简单的基础教学
3.青咖汇Python爬虫在百度搜索引擎的应用实例
4.Python爬虫下载MM131网美女
5.python学习之爬取指定百度思路和代码
6.Python 爬虫文本信息提取小案例-正则+暴力提取（附代码）

如何利用python写爬虫程序？

       åˆ©ç”¨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。

       ä»£ç å¦‚下：

python爬虫入门，分钟就够了，爬虫爬虫这可能是实例我见过最简单的基础教学

       1.1什么是爬虫

       爬虫(spider，又网络爬虫)，源码源码wifi联机手机源码是爬虫爬虫指向网站/网络发起请求，获取资源后分析并提取有用数据的实例程序。

       从技术层面来说就是源码源码通过程序模拟浏览器请求站点的行为，把站点返回的爬虫爬虫HTML代码/JSON数据/二进制数据（、视频）爬到本地，实例进而提取自己需要的源码源码数据，存放起来使用。爬虫爬虫

       1.2爬虫基本流程

       用户获取网络数据的实例方式有：浏览器提交请求--->下载网页代码--->解析成页面；或模拟浏览器发送请求(获取网页代码)->提取有用的数据->存放于数据库或文件中。

       爬虫要做的源码源码就是后者。

       1.3发起请求

       使用/simple_json...

       2.6threading

       使用threading模块创建线程，直接从threading.Thread继承，然后重写__init__方法和run方法。

       方法实例

       3.1get方法实例

       demo_get.py

       3.2post方法实例

       demo_post.py

       3.3添加代理

       demo_proxies.py

       3.4获取ajax类数据实例

       demo_ajax.py

       3.5使用多线程实例

       demo_thread.py

       爬虫框架

       4.1Srcapy框架

       4.2Scrapy架构图

       4.3Scrapy主要组件

       4.4Scrapy的运作流程

       4.5制作Scrapy爬虫4步曲

       1新建爬虫项目scrapy startproject mySpider2明确目标 （编写items.py）打开mySpider目录下的items.py3制作爬虫 （spiders/xxspider.py）scrapy genspider gushi " gushi.com"4存储内容 （pipelines.py）设计管道存储爬取内容

       常用工具

       5.1fidder

       fidder是一款抓包工具，主要用于手机抓包。

       5.2XPath Helper

       xpath helper插件是一款免费的chrome爬虫网页解析工具。可以帮助用户解决在获取xpath路径时无法正常定位等问题。谷歌浏览器插件xpath helper 的安装和使用：jingyan.baidu.com/artic...

       分布式爬虫

       6.1scrapy-redis

       Scrapy-redis是为了更方便地实现Scrapy分布式爬取，而提供了一些以redis为基础的组件（pip install scrapy-redis）

       6.2分布式策略

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青咖汇Python爬虫在百度搜索引擎的应用实例

       百度作为中国首要的搜索引擎，其海量数据和用户搜索需求催生了网络爬虫的广泛应用。本文通过青咖汇Python爬虫实例，揭示了如何在百度搜索引擎上进行数据抓取与分析的实际操作。

       首先，Python爬虫的实现涉及发送HTTP请求和解析HTML内容。利用requests库进行HTTP请求，Beautiful Soup则帮助解析返回的HTML，如以下代码所示：

       import requests

       from bs4 import BeautifulSoup

       def crawl_baidu(keyword):

        url = "/s"

        params = {

        "wd": keyword

        }

        response = requests.get(url, params=params)

        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

        results = soup.find_all("h3", class_="t")

        for result in results:

        title = result.a.get_text()

        link = result.a["href"]

        print(title, link) # 输出搜索结果

       # 通过指定关键词调用爬虫

       crawl_baidu("Python网络爬虫")

       这段代码可以获取并打印与关键词相关的搜索结果标题和链接，为后续的数据分析提供基础数据。爬虫技术的灵活性允许我们扩展到更复杂的功能，比如自动化搜索、多关键词抓取，以及定期获取最新信息。

       总之，Python爬虫在百度搜索引擎中的应用是数据获取和分析的强大工具，适用于市场调研、竞争分析等领域。但务必遵循法律和网站使用规定，确保合法合规地利用这项技术。

Python爬虫下载MM网美女

       首先明确目标网址为 mm.com的美女分类页面。通过浏览器访问并按页数切换，获取每个页面的URL。

       开发了两个脚本来实现这个任务。取名源码带分销第一个脚本 `Test_Url.py`，利用循环遍历每个页面，首先抓取美女的URL，然后获取该页面所有链接。

       第二个脚本 `Test_Down.py`，尝试使用豆瓣的下载方式，但发现下载的始终相同，表明下载机制存在问题，浏览器访问时效果不稳定。通过研究，发现是headers中的Referer参数未正确设置。

       Referer参数需要设置为访问的原始页面链接。通过浏览器F查看源代码，获取正确的Referer参数值，然后在请求中添加此参数，使用 `requests.get` 方法获取内容。这种方法允许更灵活地设置头文件，并且比 `urllib.request` 更易于操作。

       最后，成功验证了下载功能，完整源代码汇总如下：

       请将代码复制并粘贴到合适的开发环境，按照步骤配置参数和路径，实现对mm网美女的下载。

python学习之爬取指定百度思路和代码

       在闲暇的年初，我注意到许多朋友积极投入Python学习，于是也决定跟进。我分享一段关于爬取指定百度的股票源码附图简单代码，旨在让大家一起学习爬虫的基本思路和流程。

       首先，需要安装Python的Requests库，这个库的安装过程非常简便。

       Requests库提供常用的请求方法，如requests.get()用于发送GET请求，requests.post()则用于POST请求。响应对象的HttpResponse具有多种属性，可以通过示例了解其用法。

       针对百度的爬取，我们需要理解其URL规律。百度的翻页版通过滚动加载，这增加了爬虫的挑战。找到一张的源地址，例如"壁纸"搜索结果的第一张，通常在thumbURL字段中。观察URL的变化，可以编写正则表达式来匹配。

       下面是一个实际的爬取代码示例，它能按照翻页形式下载，但默认每页下载张，这个数量是可调整的。

       总的来说，学习Python爬虫是一个渐进的过程，不仅能提升技能，还能结识志同道合的朋友。记住，读取java源码注释不断学习，创新实践，让知识成为推动梦想的翅膀。

       如果你对学习和讨论感兴趣，欢迎在评论区交流，我是@逃逸的卡路里。

Python 爬虫文本信息提取小案例-正则+暴力提取（附代码）

       假设我们从某城市获取到房屋交易价格信息，保存在txt文件中。

       文本内容包含多行数据，每行代表一条记录，记录以换行符结束。

       使用暴力遍历方法清理数据，逐行处理，提取每行中的数字信息，无需明确定位。

       关键代码片段如下：遍历完成每行数据后立即输出结果。

       清理结果与方法一致，如下所示：

       采用正则表达式方法进行数据提取，通过匹配特定模式快速定位所需信息，避免使用索引。

       正则表达式示例：r"([\d.\.]+).万/平"，用于匹配数字信息。

       使用此正则表达式处理数据，结果与暴力方法完全一致。

       总结：两种方法均可高效提取文本数据中的数字信息，正则表达式法更具灵活性与效率。

python爬虫--微博评论--一键获取所有评论

       一键获取微博所有评论的方法

       首先，关注gzh获取源代码：文章地址：

       python爬虫--微博评论 (qq.com)

       效果预览如下：

       步骤：打开微博查看评论，确保点击“查看全部评论”，进入开发者模式，全局搜索评论关键字，下载评论文件。检查页面加载，发现随着滚动页面加载更多评论，此行为关键。

       分析页面源代码，发现每个评论文件包含有ID、UID及max_id参数。ID和UID分别对应作者ID和文章ID，max_id参数控制评论加载。

       通过观察发现，前一个文件的max_id即为后一个文件的起始ID，以此类推。至此，已确定所有关键参数。

       接下来编写爬虫代码，分为两步：第一步，访问获取ID、UID；第二步，根据ID和UID访问评论文件，提取并保存评论。

       第一步实现，访问获取ID、UID，第二步实现，访问评论文件并提取评论至列表。使用for循环处理每个评论，最后将结果保存。

       封装函数，可输入不同文章链接ID以获取相应评论。

       完成代码后，实际运行以验证效果，关注gzh获取源代码及更多学习资源。

       源代码及文章地址：

       python爬虫--微博评论 (qq.com)

爬虫实战用Python采集任意小红书笔记下的评论，爬了多条，含二级评论！

       欢迎来到Python爬虫实践系列，我是@马哥python说，今天要与大家分享的是如何使用Python爬取小红书上的评论数据。

       首先，我们的目标是爬取与"巴勒斯坦"相关笔记下的所有评论，共计超过条，每条评论包含个关键字段：笔记链接、页码、评论者昵称、评论者ID、主页链接、评论时间、评论IP属地、点赞数、评论级别以及评论内容。

       我们的爬虫程序会分析小红书页面的HTML结构，找到请求数据的链接，然后通过模拟浏览器行为来获取这些评论数据。首先，我们需要导入一些必要的Python库，定义请求头以通过验证，尤其是设置User-Agent和Cookie。

       Cookie的获取通常需要一些技巧，比如通过访问小红书的登录页面来获取，然后在每次请求时携带这个Cookie。接着，我们编写逻辑来翻页获取所有评论，直到没有更多数据为止。在实际操作中，我们发现"has_more"参数用于判断是否有更多评论页。

       为了实现翻页功能，我们需要从返回数据中获取当前页的“cursor”，然后在下一次请求中作为参数传递，以获取下一页的数据。在爬取过程中，我们特别关注到了“sub_comment_count”和“root_comment_id”字段，以提取二级评论及二级展开评论。

       最后，我们将获取的数据保存到CSV文件中，包括转换时间戳、随机等待时长、解析其他字段等关键步骤，以确保数据的准确性和完整性。

       完整代码包含在后续步骤中，包括转换时间戳、随机等待时长、解析其他字段、保存Dataframe数据、多个笔记同时循环爬取等关键逻辑，您可以参考代码实现细节。如果您对Python爬虫感兴趣，欢迎关注@马哥python说的微信公众号"老男孩的平凡之路"，获取本次分析过程的完整Python源码及结果数据。

4个详细步骤讲解Python爬取网页数据操作过程！(含实例代码）

       Python爬取网页数据操作的详细教程，带你一步步掌握！

       首先，使用Python的webbrowser.open()函数，以示例形式打开一个网站。记得在脚本头部添加#!python，这表明程序由Python执行。复制网站内容，通过命令行或直接在程序中输入地址，启动程序。

       接着，利用requests模块下载网页内容，它非Python内置，需通过pip install request安装。为确保下载成功，可以使用raise_for_status()方法。对于跨域或网络问题，可能需要额外的网络配置。

       下载的文件需要保存到本地，这时pip install beautifulsoup4将派上用场。BeautifulSoup模块用于解析HTML，不论是网页内容还是本地文件。通过bs4.BeautifulSoup()函数，配合select()方法和CSS选择器，可以精准定位网页元素。

       例如，通过select()获取元素后，通过元素属性进一步提取所需数据。对于其他解析器，可以参考相关文档进行学习。

       以上四个步骤，涵盖了从访问、下载、保存到解析的完整过程，为你提供了一个基础的网络爬虫入门实践。希望这些实例代码能帮助你入门Python网页数据抓取。