版本号:Python2.7.5,Python3改动较大,各位另寻教程。
所谓网页抓取,就是把URL地址中指定的网络资源从网络流中读取出来,保存到本地。
类似于使用程序模拟IE浏览器的功能,把URL作为HTTP请求的内容发送到服务器端, 然后读取服务器端的响应资源。
在Python中,我们使用urllib2这个组件来抓取网页。
urllib2是Python的一个获取URLs(Uniform Resource Locators)的组件。
它以urlopen函数的形式提供了一个非常简单的接口。
最简单的urllib2的应用代码只需要四行。
我们新建一个文件urllib2_test01.py来感受一下urllib2的作用:
import urllib2<br />response = urllib2.urlopen('http://www.baidu.com/')<br />html = response.read()<br />print html<br />
按下F5可以看到运行的结果:
我们可以打开百度主页,右击,选择查看源代码(火狐OR谷歌浏览器均可),会发现也是完全一样的内容。
也就是说,上面这四行代码将我们访问百度时浏览器收到的代码们全部打印了出来。
这就是一个最简单的urllib2的例子。
除了"http:",URL同样可以使用"ftp:","file:"等等来替代。
HTTP是基于请求和应答机制的:
客户端提出请求,服务端提供应答。
urllib2用一个Request对象来映射你提出的HTTP请求。
在它最简单的使用形式中你将用你要请求的地址创建一个Request对象,
通过调用urlopen并传入Request对象,将返回一个相关请求response对象,
这个应答对象如同一个文件对象,所以你可以在Response中调用.read()。
我们新建一个文件urllib2_test02.py来感受一下:
import urllib2 <br />req = urllib2.Request('http://www.baidu.com') <br />response = urllib2.urlopen(req) <br />the_page = response.read() <br />print the_page<br />
可以看到输出的内容和test01是一样的。
urllib2使用相同的接口处理所有的URL头。例如你可以像下面那样创建一个ftp请求。
req = urllib2.Request('ftp://example.com/')
在HTTP请求时,允许你做额外的两件事。
1.发送data表单数据
这个内容相信做过Web端的都不会陌生,
有时候你希望发送一些数据到URL(通常URL与CGI[通用网关接口]脚本,或其他WEB应用程序挂接)。
在HTTP中,这个经常使用熟知的POST请求发送。
这个通常在你提交一个HTML表单时由你的浏览器来做。
并不是所有的POSTs都来源于表单,你能够使用POST提交任意的数据到你自己的程序。
一般的HTML表单,data需要编码成标准形式。然后做为data参数传到Request对象。
编码工作使用urllib的函数而非urllib2。
我们新建一个文件urllib2_test03.py来感受一下:
import urllib <br />import urllib2 <br />url = 'http://www.someserver.com/register.cgi' <br />values = {'name' : 'WHY', <br /> 'location' : 'SDU', <br /> 'language' : 'Python' } <br />data = urllib.urlencode(values) # 编码工作<br />req = urllib2.Request(url, data) # 发送请求同时传data表单<br />response = urllib2.urlopen(req) #接受反馈的信息<br />the_page = response.read() #读取反馈的内容
如果没有传送data参数,urllib2使用GET方式的请求。
GET和POST请求的不同之处是POST请求通常有"副作用",
它们会由于某种途径改变系统状态(例如提交成堆垃圾到你的门口)。
Data同样可以通过在Get请求的URL本身上面编码来传送。
import urllib2 <br />import urllib<br />data = {}<br />data['name'] = 'WHY' <br />data['location'] = 'SDU' <br />data['language'] = 'Python'<br />url_values = urllib.urlencode(data) <br />print url_values<br />name=Somebody+Here&language=Python&location=Northampton <br />url = 'http://www.example.com/example.cgi' <br />full_url = url + '?' + url_values<br />data = urllib2.open(full_url)
这样就实现了Data数据的Get传送。
2.设置Headers到http请求
有一些站点不喜欢被程序(非人为访问)访问,或者发送不同版本的内容到不同的浏览器。
默认的urllib2把自己作为“Python-urllib/x.y”(x和y是Python主版本和次版本号,例如Python-urllib/2.7),
这个身份可能会让站点迷惑,或者干脆不工作。
浏览器确认自己身份是通过User-Agent头,当你创建了一个请求对象,你可以给他一个包含头数据的字典。
下面的例子发送跟上面一样的内容,但把自身模拟成Internet Explorer。
(多谢大家的提醒,现在这个Demo已经不可用了,不过原理还是那样的)。
import urllib <br />import urllib2 <br />url = 'http://www.someserver.com/cgi-bin/register.cgi'<br />user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)' <br />values = {'name' : 'WHY', <br /> 'location' : 'SDU', <br /> 'language' : 'Python' } <br />headers = { 'User-Agent' : user_agent } <br />data = urllib.urlencode(values) <br />req = urllib2.Request(url, data, headers) <br />response = urllib2.urlopen(req) <br />the_page = response.read()
以上就是python利用urllib2通过指定的URL抓取网页内容的全部内容,非常简单吧,希望对大家能有所帮助

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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