cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial Python使用Python编写爬虫的基本模块及框架使用指南

基本模块
 python爬虫,web spider。爬取网站获取网页数据,并进行分析提取。

基本模块使用的是 urllib,urllib2,re,等模块

基本用法,例子:

(1)进行基本GET请求,获取网页html

#!coding=utf-8
import urllib
import urllib2
 
url = 'http://www.baidu.com/'
# 获取请求
request = urllib2.Request(url)
try:
  # 根据request,得到返回response
  response = urllib2.urlopen(request)
except urllib2.HTTPError, e:
  if hasattr(e, 'reason'):
    print e.reason
# 读取response的body
html = response.read()
# 读取response的headers
headers = response.info()

   
(2)表单提交

#!coding=utf-8
import urllib2
import urllib
 
post_url = ''
 
post_data = urllib.urlencode({
  'username': 'username',
  'password': 'password',
})
 
post_headers = {
  'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux i686; rv:31.0) Gecko/20100101 Firefox/31.0',
}
 
request = urllib2.Request(
  url=post_url,
  data=post_data,
  headers=post_headers,
)
 
response = urllib2.urlopen(request)
 
html = response.read()

(3)

#!coding=utf-8
 
import urllib2
import re
 
page_num = 1
url = 'http://tieba.baidu.com/p/3238280985?see_lz=1&pn='+str(page_num)
myPage = urllib2.urlopen(url).read().decode('gbk')
 
myRe = re.compile(r'class="d_post_content j_d_post_content ">(.*&#63;)</div>', re.DOTALL)
items = myRe.findall(myPage)
 
f = open('baidu.txt', 'a+')
 
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
 
i = 0
texts = []
for item in items:
  i += 1
  print i
  text = item.replace('<br>', '')
  text.replace('\n', '').replace(' ', '') + '\n'
  print text
  f.write(text)
 
f.close()

(4)

#coding:utf-8
'''
  模拟登陆163邮箱并下载邮件内容
 
'''
import urllib
import urllib2
import cookielib
import re
import time
import json
 
class Email163:
  header = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US; rv:1.9.1.6) Gecko/20091201 Firefox/3.5.6'}
  user = ''
  cookie = None
  sid = None
  mailBaseUrl='http://twebmail.mail.163.com'
 
  def __init__(self):
    self.cookie = cookielib.CookieJar()
    cookiePro = urllib2.HTTPCookieProcessor(self.cookie)
    urllib2.install_opener(urllib2.build_opener(cookiePro))
 
  def login(self,user,pwd):
    '''
      登录
    '''
    postdata = urllib.urlencode({
        'username':user,
        'password':pwd,
        'type':1
      })
    #注意版本不同,登录URL也不同
    req = urllib2.Request(
        url='https://ssl.mail.163.com/entry/coremail/fcg/ntesdoor2&#63;funcid=loginone&language=-1&passtype=1&iframe=1&product=mail163&from=web&df=email163&race=-2_45_-2_hz&module=&uid='+user+'&style=10&net=t&skinid=null',
        data=postdata,
        headers=self.header,
      )
    res = str(urllib2.urlopen(req).read())
    #print res
    patt = re.compile('sid=([^"]+)',re.I)
    patt = patt.search(res)
 
    uname = user.split('@')[0]
    self.user = user
    if patt:
      self.sid = patt.group(1).strip()
      #print self.sid
      print '%s Login Successful.....'%(uname)
    else:
      print '%s Login failed....'%(uname)
 
 
  def getInBox(self):
    '''
      获取邮箱列表
    '''
    print '\nGet mail lists.....\n'
    sid = self.sid
    url = self.mailBaseUrl+'/jy3/list/list.do&#63;sid='+sid+'&fid=1&fr=folder'
    res = urllib2.urlopen(url).read()
    #获取邮件列表
    mailList = []
    patt = re.compile('<div\s+class="tdLike Ibx_Td_From"[^>]+>.*&#63;href="([^"]+)"[^>]+>(.*&#63;)<\/a>.*&#63;<div\s+class="tdLike Ibx_Td_Subject"[^>]+>.*&#63;href="[^>]+>(.*&#63;)<\/a>',re.I|re.S)
    patt = patt.findall(res)
    if patt==None:
      return mailList
 
    for i in patt:
      line = {
          'from':i[1].decode('utf8'),
           'url':self.mailBaseUrl+i[0],
           'subject':i[2].decode('utf8')
           }
      mailList.append(line)
 
    return mailList
 
 
  def getMailMsg(self,url):
    '''
      下载邮件内容
    '''
    content=''
    print '\n Download.....%s\n'%(url)
    res = urllib2.urlopen(url).read()
 
    patt = re.compile('contentURL:"([^"]+)"',re.I)
    patt = patt.search(res)
    if patt==None:
      return content
    url = '%s%s'%(self.mailBaseUrl,patt.group(1))
    time.sleep(1)
    res = urllib2.urlopen(url).read()
    Djson = json.JSONDecoder(encoding='utf8')
    jsonRes = Djson.decode(res)
    if 'resultVar' in jsonRes:
      content = Djson.decode(res)['resultVar']
    time.sleep(3)
    return content
 
 
'''
  Demon
'''
#初始化
mail163 = Email163()
#登录
mail163.login('lpe234@163.com','944898186')
time.sleep(2)
 
#获取收件箱
elist = mail163.getInBox()
 
#获取邮件内容
for i in elist:
  print '主题:%s  来自:%s 内容:\n%s'%(i['subject'].encode('utf8'),i['from'].encode('utf8'),mail163.getMailMsg(i['url']).encode('utf8'))

(5)需要登陆的情况

#1 cookie的处理
 
import urllib2, cookielib
cookie_support= urllib2.HTTPCookieProcessor(cookielib.CookieJar())
opener = urllib2.build_opener(cookie_support, urllib2.HTTPHandler)
urllib2.install_opener(opener)
content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read()
 
#2 用代理和cookie
 
opener = urllib2.build_opener(proxy_support, cookie_support, urllib2.HTTPHandler)
 
#3 表单的处理
 
import urllib
postdata=urllib.urlencode({
  'username':'XXXXX',
  'password':'XXXXX',
  'continueURI':'http://www.verycd.com/',
  'fk':fk,
  'login_submit':'登录'
})
 
req = urllib2.Request(
  url = 'http://secure.verycd.com/signin/*/http://www.verycd.com/',
  data = postdata
)
result = urllib2.urlopen(req).read()
 
#4 伪装成浏览器访问
 
headers = {
  'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US; rv:1.9.1.6) Gecko/20091201 Firefox/3.5.6'
}
req = urllib2.Request(
  url = 'http://secure.verycd.com/signin/*/http://www.verycd.com/',
  data = postdata,
  headers = headers
)
 
#5 反”反盗链”
 
headers = {
  'Referer':'http://www.cnbeta.com/articles'
}

(6)多线程

from threading import Thread
from Queue import Queue
from time import sleep
#q是任务队列
#NUM是并发线程总数
#JOBS是有多少任务
q = Queue()
NUM = 2
JOBS = 10
#具体的处理函数,负责处理单个任务
def do_somthing_using(arguments):
  print arguments
#这个是工作进程,负责不断从队列取数据并处理
def working():
  while True:
    arguments = q.get()
    do_somthing_using(arguments)
    sleep(1)
    q.task_done()
#fork NUM个线程等待队列
for i in range(NUM):
  t = Thread(target=working)
  t.setDaemon(True)
  t.start()
#把JOBS排入队列
for i in range(JOBS):
  q.put(i)
#等待所有JOBS完成
q.join()

scrapy框架
  Scrapy框架,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。

    刚开始学习这个框架。不太好评论。只是感觉这个框架有些Java的感觉,需要太多的其他模块的支持。

(一)创建 scrapy 项目

# 使用 scrapy startproject scrapy_test
├── scrapy_test
│  ├── scrapy.cfg
│  └── scrapy_test
│    ├── __init__.py
│    ├── items.py
│    ├── pipelines.py
│    ├── settings.py
│    └── spiders
│      ├── __init__.py
# 进行创建 scrapy 项目

(二)说明

scrapy.cfg: 项目配置文件
items.py: 需要提取的数据结构定义文件
pipelines.py:管道定义,用来对items里面提取的数据做进一步处理,如保存等
settings.py: 爬虫配置文件
spiders: 放置spider的目录
(三)依赖包

    依赖包比较麻烦。

# python-dev 包的安装
apt-get install python-dev
 
# twisted, w3lib, six, queuelib, cssselect, libxslt
 
pip install w3lib
pip install twisted
pip install lxml
apt-get install libxml2-dev libxslt-dev 
apt-get install python-lxml
pip install cssselect 
pip install pyOpenSSL 
sudo pip install service_identity
 
# 安装好之后,便可使用 scrapy startproject test 进行创建项目

(四)抓取实例。
(1)创建scrapy项目

dizzy@dizzy-pc:~/Python/spit$ scrapy startproject itzhaopin
New Scrapy project 'itzhaopin' created in:
  /home/dizzy/Python/spit/itzhaopin
 
You can start your first spider with:
  cd itzhaopin
  scrapy genspider example example.com
dizzy@dizzy-pc:~/Python/spit$ 
 
dizzy@dizzy-pc:~/Python/spit$ cd itzhaopin
dizzy@dizzy-pc:~/Python/spit/itzhaopin$ tree
.
├── itzhaopin
│  ├── __init__.py
│  ├── items.py
│  ├── pipelines.py
│  ├── settings.py
│  └── spiders
│    └── __init__.py
└── scrapy.cfg
 
# scrapy.cfg: 项http://my.oschina.net/lpe234/admin/new-blog目配置文件
# items.py: 需要提取的数据结构定义文件
# pipelines.py:管道定义,用来对items里面提取的数据做进一步处理,如保存等
# settings.py: 爬虫配置文件
# spiders: 放置spider的目录

        (2)定义要抓取的数据结构 items.py

from scrapy.item import Item, Field
# 定义我们要抓取的数据
class TencentItem(Item):
  name = Field() # 职位名称
  catalog = Field() # 职位类别
  workLocation = Field() # 工作地点
  recruitNumber = Field() # 招聘人数
  detailLink = Field() # 职位详情链接
  publishTime = Field() # 发布时间

 (3)实现Spider类

  •  Spider是继承自 scarpy.contrib.spiders.CrawlSpider 的Python类,有3个必须定义的成员。
  •  name : 名称,spider的标识。
  • start_urls :  一个url列表,spider从这些网页开始抓取
  • parse() : 一个方法。当start_urls里面的网页抓取下来之后需要调用这个方法来解析网页内容,同时需要返回下一个需要抓取的网页,或者返回items列表。

        在spiders目录下面新建一个spider,tencent_spider.py :

#coding=utf-8
 
from scrapy.spider import BaseSpider
 
 
class DmozSpider(BaseSpider):
  name = 'dmoz'
  allowed_domains = ['dmoz.org']
  start_urls = [
    'http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/',
    'http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/'
  ]
 
  def parse(self, response):
    filename = response.url.split('/')[-2]
    open(filename, 'wb').write(response.info)

 这个简单一些。 使用scrapy crawl dmoz # 即可运行spider

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkanPython vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkanApr 12, 2025 am 12:01 AM

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistikRancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistikApr 11, 2025 am 12:04 AM

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python: meneroka aplikasi utamanyaPython: meneroka aplikasi utamanyaApr 10, 2025 am 09:41 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam?Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam?Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam Kaedah Projek dan Masalah Dikemukakan Dalam masa 10 Jam?Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam Kaedah Projek dan Masalah Dikemukakan Dalam masa 10 Jam?Apr 02, 2025 am 07:18 AM

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Bagaimana untuk mengelakkan dikesan oleh penyemak imbas apabila menggunakan fiddler di mana-mana untuk membaca lelaki-dalam-tengah?Bagaimana untuk mengelakkan dikesan oleh penyemak imbas apabila menggunakan fiddler di mana-mana untuk membaca lelaki-dalam-tengah?Apr 02, 2025 am 07:15 AM

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Apa yang perlu saya lakukan jika modul '__builtin__' tidak dijumpai apabila memuatkan fail acar di Python 3.6?Apa yang perlu saya lakukan jika modul '__builtin__' tidak dijumpai apabila memuatkan fail acar di Python 3.6?Apr 02, 2025 am 07:12 AM

Memuatkan Fail Pickle di Python 3.6 Kesalahan Laporan Alam Sekitar: ModulenotFoundError: Nomodulenamed ...

Bagaimana untuk meningkatkan ketepatan segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah?Bagaimana untuk meningkatkan ketepatan segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah?Apr 02, 2025 am 07:09 AM

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah? Semasa kami mengadakan komen dan analisis tempat yang indah, kami sering menggunakan alat segmentasi perkataan jieba untuk memproses teks ...

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

EditPlus versi Cina retak

EditPlus versi Cina retak

Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SecLists

SecLists

SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa