本篇文章给大家带来了关于Python的相关知识,主要介绍了python爬虫如何爬取网页数据并解析数据,帮助大家更好的利用爬虫分析网页,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。
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网络爬虫(又称网络蜘蛛,机器人),就是模拟客户端发送网络请求,接收请求响应,一种按照一定的规则,自动地抓取互联网信息的程序。
只要浏览器能够做的事情,原则上,爬虫都能够做到。
网络爬虫可以代替手工做很多事情,比如可以用于做搜索引擎,也可以爬取网站上面的图片,比如有些朋友将某些网站上的图片全部爬取下来,集中进行浏览,同时,网络爬虫也可以用于金融投资领域,比如可以自动爬取一些金融信息,并进行投资分析等。
有时,我们比较喜欢的新闻网站可能有几个,每次都要分别打开这些新闻网站进行浏览,比较麻烦。此时可以利用网络爬虫,将这多个新闻网站中的新闻信息爬取下来,集中进行阅读。
有时,我们在浏览网页上的信息的时候,会发现有很多广告。此时同样可以利用爬虫将对应网页上的信息爬取过来,这样就可以自动的过滤掉这些广告,方便对信息的阅读与使用。
有时,我们需要进行营销,那么如何找到目标客户以及目标客户的联系方式是一个关键问题。我们可以手动地在互联网中寻找,但是这样的效率会很低。此时,我们利用爬虫,可以设置对应的规则,自动地从互联网中采集目标用户的联系方式等数据,供我们进行营销使用。
有时,我们想对某个网站的用户信息进行分析,比如分析该网站的用户活跃度、发言数、热门文章等信息,如果我们不是网站管理员,手工统计将是一个非常庞大的工程。此时,可以利用爬虫轻松将这些数据采集到,以便进行进一步分析,而这一切爬取的操作,都是自动进行的,我们只需要编写好对应的爬虫,并设计好对应的规则即可。
除此之外,爬虫还可以实现很多强大的功能。总之,爬虫的出现,可以在一定程度上代替手工访问网页,从而,原先我们需要人工去访问互联网信息的操作,现在都可以用爬虫自动化实现,这样可以更高效率地利用好互联网中的有效信息。
在进行爬取数据和解析数据前,需要在Python运行环境中下载安装第三方库requests。
在Windows系统中,打开cmd(命令提示符)界面,在该界面输入pip install requests,按回车键进行安装。(注意连接网络)如下图
安装完成,如图
# 请求库 import requests # 用于解决爬取的数据格式化 import io import sys sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='utf-8') # 爬取的网页链接 r= requests.get("https://www.taobao.com/") # 类型 # print(type(r)) print(r.status_code) # 中文显示 # r.encoding='utf-8' r.encoding=None print(r.encoding) print(r.text) result = r.text
运行结果,如图
# 请求库 import requests # 解析库 from bs4 import BeautifulSoup # 用于解决爬取的数据格式化 import io import sys sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='utf-8') # 爬取的网页链接 r= requests.get("https://www.taobao.com/") # 类型 # print(type(r)) print(r.status_code) # 中文显示 # r.encoding='utf-8' r.encoding=None print(r.encoding) print(r.text) result = r.text # 再次封装,获取具体标签内的内容 bs = BeautifulSoup(result,'html.parser') # 具体标签 print("解析后的数据") print(bs.span) a={} # 获取已爬取内容中的script标签内容 data=bs.find_all('script') # 获取已爬取内容中的td标签内容 data1=bs.find_all('td') # 循环打印输出 for i in data: a=i.text print(i.text,end='') for j in data1: print(j.text)
运行结果,如图
在对网页代码进行爬取操作时,不能频繁操作,更不要将其设置成死循环模式(每一次爬取则为对网页的访问,频繁操作会导致系统崩溃,会追究其法律责任)。
所以在获取网页数据后,将其保存为本地文本模式,再对其进行解析(不再需要访问网页)。
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