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!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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