这篇文章主要介绍了Python网络爬虫功能的基本写法,网络爬虫,即Web Spider,是一个很形象的名字。把互联网比喻成一个蜘蛛网,那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛,对网络爬虫感兴趣的朋友可以参考本文
网络爬虫,即Web Spider,是一个很形象的名字。把互联网比喻成一个蜘蛛网,那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。
1. 网络爬虫的定义
网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页的。从网站某一个页面(通常是首页)开始,读取网页的内容,找到在网页中的其它链接地址,然后通过这些链接地址寻找下一个网页,这样一直循环下去,直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站,那么网络蜘蛛就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。这样看来,网络爬虫就是一个爬行程序,一个抓取网页的程序。网络爬虫的基本操作是抓取网页。
2. 浏览网页的过程
抓取网页的过程其实和读者平时使用IE浏览器浏览网页的道理是一样的。比如说你在浏览器的地址栏中输入 www.baidu.com 这个地址。
打开网页的过程其实就是浏览器作为一个浏览的“客户端”,向服务器端发送了 一次请求,把服务器端的文件“抓”到本地,再进行解释、展现。
HTML是一种标记语言,用标签标记内容并加以解析和区分。浏览器的功能是将获取到的HTML代码进行解析,然后将原始的代码转变成我们直接看到的网站页面。
3. 基于python实现的网络爬虫功能
1). python获取html页面
其实,最基本的抓站,两句话就可以了:
import urllib2 content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read()
这样可以得到整个 html 文档,关键的问题是我们可能需要从这个文档中获取我们需要的有用信息,而不是整个文档。这就需要解析充满了各种标签的 html。
2). python爬虫抓取页面后解析html方法
python爬虫html解析库SGMLParser
Python 默认自带 HTMLParser 以及 SGMLParser 等等解析器,前者实在是太难用了,我就用 SGMLParser 写了一个示例程序:
import urllib2 from sgmllib import SGMLParser class ListName(SGMLParser): def init(self): SGMLParser.init(self) self.is_h4 = "" self.name = [] def start_h4(self, attrs): self.is_h4 = 1 def end_h4(self): self.is_h4 = "" def handle_data(self, text): if self.is_h4 == 1: self.name.append(text) content = urllib2.urlopen('http://169it.com/xxx.htm').read() listname = ListName() listname.feed(content) for item in listname.name: print item.decode('gbk').encode('utf8')
很简单,这里定义了一个叫做 ListName 的类,继承 SGMLParser 里面的方法。使用一个变量 is_h4 做标记判定 html 文件中的 h4 标签,如果遇到 h4 标签,则将标签内的内容加入到 List 变量 name 中。解释一下 start_h4() 和 end_h4() 函数,他们原型是 SGMLParser 中的
start_tagname(self, attrs) end_tagname(self)
tagname 就是标签名称,比如当遇到 e03b848252eb9375d56be284e690e873,就会调用 start_pre,遇到 bc5574f69a0cba105bc93bd3dc13c4ec,就会调用 end_pre。attrs 为标签的参数,以 [(attribute, value), (attribute, value), ...] 的形式传回。
python爬虫html解析库pyQuery
pyQuery 是 jQuery 在 python 中的实现,能够以 jQuery 的语法来操作解析 HTML 文档,十分方便。使用前需要安装,easy_install pyquery 即可,或者 Ubuntu 下
sudo apt-get install python-pyquery
以下例子:
from pyquery import PyQuery as pyq doc=pyq(url=r'http://169it.com/xxx.html') cts=doc('.market-cat') for i in cts: print '====',pyq(i).find('h4').text() ,'====' for j in pyq(i).find('.sub'): print pyq(j).text() , print '\n'
python爬虫html解析库BeautifulSoup
有个头痛的问题是,大部分的网页都没有完全遵照标准来写,各种莫名其妙的错误令人想要找出那个写网页的人痛打一顿。为了解决这个问题,我们可以选择著名的 BeautifulSoup 来解析html 文档,它具有很好的容错能力。
以上就是本文的全部内容,对Python网络爬虫功能的实现进行了详细的分析介绍,希望对大家的学习有所帮助。
以上是Python网络爬虫功能的基本写法介绍的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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