首先是准备工作
Python 2.7.11:下载python
Pycharm:下载Pycharm
其中python2和python3目前同步发行,我这里使用的是python2作为环境。Pycharm是一款比较高效的Python IDE,但是需要付费。
实现的基本思路
首先我们的目标网站:安卓市场
点击【应用】,进入我们的关键页面:
跳转到应用界面后我们需要关注三个地方,下图红色方框标出:
首先关注地址栏的URL,再关注免费下载按钮,然后关注底端的翻页选项。点击“免费下载”按钮就会立即下载相应的APP,所以我们的思路就是拿到这个点击下载的连接,就可以直接下载APP了。
编写爬虫
第一个需要解决的点:我们怎么拿到上面说的下载链接?这里不得不介绍下浏览器展示网页的基本原理。说简单点,浏览器是一个类似解析器的工具,它得到HTML等代码的时候会按照相应的规则解析渲染,从而我们能够看到页面。
这里我使用的是谷歌浏览器,对着页面右键,点击“检查”,可以看到网页原本的HTML代码:
看到眼花缭乱的HTML代码不用着急,谷歌浏览器的审查元素有一个好用的小功能,可以帮我们定位页面控件对应的HTML代码
位置:
如上图所示,点击上方矩形框中的小箭头,点击页面对应的位置,在右边的HTML代码中就会自动定位并高亮。
接下来我们定位到下载按钮对应的HTML代码:
可以看到按钮对应的代码中,存在相应的下载链接:【/appdown/com.tecent.mm】,加上前缀,完整的下载链接就是 http://apk.hiapk.com/appdown/com.tecent.mm
首先使用python拿到整个页面的HTML,很简单,使用“requests.get(url)
” ,url填入相应网址即可。
接着,在抓取页面关键信息的时候,采取“先抓大、再抓小”的思路。可以看到一个页面有10个APP,在HTML代码中对应10个item:
而每个 li 标签中,又包含各自APP的各个属性(名称、下载链接等)。所以第一步,我们将这10个 li 标签提取出来:
def geteveryapp(self,source): everyapp = re.findall('(<li class="list_item".*?</li>)',source,re.S) #everyapp2 = re.findall('(<p class="button_bg button_1 right_mt">.*?</p>)',everyapp,re.S) return everyapp
这里用到了简单的正则表达式知识
提取 li 标签中的下载链接:
def getinfo(self,eachclass): info = {} str1 = str(re.search('<a href="(.*?)">', eachclass).group(0)) app_url = re.search('"(.*?)"', str1).group(1) appdown_url = app_url.replace('appinfo', 'appdown') info['app_url'] = appdown_url print appdown_url return info
接下来需要说的难点是翻页,点击下方的翻页按钮后我们可以看到地址栏发生了如下变化:
豁然开朗,我们可以在每次的请求中替换URL中对应的id值实现翻页。
def changepage(self,url,total_page): now_page = int(re.search('pi=(\d)', url).group(1)) page_group = [] for i in range(now_page,total_page+1): link = re.sub('pi=\d','pi=%s'%i,url,re.S) page_group.append(link) return page_group
爬虫效果
关键位置说完了,我们先看下最后爬虫的效果:
在TXT文件中保存结果如下:
直接复制进迅雷就可以批量高速下载了。
附上全部代码
#-*_coding:utf8-*- import requests import re import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf-8") class spider(object): def __init__(self): print u'开始爬取内容' def getsource(self,url): html = requests.get(url) return html.text def changepage(self,url,total_page): now_page = int(re.search('pi=(\d)', url).group(1)) page_group = [] for i in range(now_page,total_page+1): link = re.sub('pi=\d','pi=%s'%i,url,re.S) page_group.append(link) return page_group def geteveryapp(self,source): everyapp = re.findall('(
总结
选取的目标网页相对结构清晰简单,这是一个比较基本的爬虫。代码写的比较乱请见谅,以上就是这篇文章的全部内容了,希望能对大家的学习或者工作带来一定的帮助,如果有问题大家可以留言交流。
更多Python爬取APP下载链接的方法相关文章请关注PHP中文网!

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual