python爬取教程，Python入門新人必看！手把手教你用 Python 爬取網頁

不管你是待業(yè)還是失業(yè)，在這個被互聯網圍繞的時代里，選擇python爬取教程，就多了一項技能，還怕找不到工作？，還怕不好找工作？小編就來告訴你這個專業(yè)的優(yōu)勢到底體現在哪里：Python 爬蟲工具，Python入門新人必看！手把手教你用 Python 爬取網頁，Python爬取某網站文檔數據完整教程（附源碼），Python爬蟲實戰(zhàn)，完整的思路和步驟（附源碼）??。

1.Python 爬蟲工具

前幾個月參加比賽我還自己寫了一個，不過python現在也有現成的模塊可以有，Google一下就可以了，寫一個也不難

2.Python入門新人必看！手把手教你用 Python 爬取網頁

寫在最前面這篇簡單的 Python 教程中，我們一共采取了下面幾個步驟，來爬取網頁內容：連接并獲取一個網頁的內容用 處理獲得的 html 數據在 soup 對象里循環(huán)搜索需要的 html 元素進行簡單的數據清理把數據寫入 csv 文件中大多數人作為數據科學家的*個任務，就是做網頁爬取。那時候，我對使用代碼從網站上獲取數據這項技術完全一無所知，它偏偏又是最有邏輯性并且最容易獲得的數據來源。在幾次嘗試之后，網頁爬取對我來說就幾乎是種本能行為了。如今，它更成為了我?guī)缀趺刻於家玫降纳贁祹讉€技術之一。在今天的文章中，我將會用幾個簡單的例子，向大家展示如何爬取一個網站——比如從Fast Track 上獲取2021年100強企業(yè)的信息。用腳本將獲取信息的過程自動化，不但能節(jié)省手動整理的時間，還能將所有企業(yè)數據整理在一個結構化的文件里，方便進一步分析查詢。太長不看版：如果你只是想要一個最基本的 Python 爬蟲程序的示例代碼，本文中所用到的全部代碼都放在 GitHub（ Python 搞點什么的時候，你問的*個問題應該是：“我需要用到什么庫”？網頁爬取方面，有好幾個不同的庫可以用，包括：● Beautiful Soup● Requests● Scrapy● Selenium今天我們打算用 Beautiful Soup 庫。你只需要用 pip（Python包管理工具）就能很方便地將它裝到電腦上：檢查網頁為了明確要抓取網頁中的什么元素，你需要先檢查一下網頁的結構。以 Tech Track 100強企業(yè) （ HTML 元素內容既然數據都保存在表格里，那么只需要簡單的幾行代碼就能直接獲取到完整信息。如果你希望自己練習爬網頁內容，這就是一個挺不錯的范例。但請記住，實際情況往往不會這么簡單。這個例子里，所有的100個結果都包含在同一個頁面中，還被 <tr> 標簽分隔成行。但實際抓取過程中，許多數據往往分布在多個不同的頁面上，你需要調整每頁顯示的結果總數，或者遍歷所有的頁面，才能抓取到完整的數據。在表格頁面上，你可以看到一個包含了所有100條數據的表格，右鍵點擊它，選擇“檢查”，你就能很容易地看到這個 HTML 表格的結構。包含內容的表格本體是在這樣的標簽里：每一行都是在一個 <tr> 標簽里，也就是我們不需要太復雜的代碼，只需要一個循環(huán)，就能讀取到所有的表格數據，并保存到文件里。附注：你還可以通過檢查當前頁面是否發(fā)送了 HTTP GET 請求，并獲取這個請求的返回值，來獲取顯示在頁面上的信息。因為 HTTP GET 請求經常能返回已經結構化的數據，比如 JSON 或者 XML 格式的數據，方便后續(xù)處理。你可以在開發(fā)者工具里點擊 Network 分類（有必要的話可以僅查看其中的 XHR 標簽的內容）。這時你可以刷新一下頁面，于是所有在頁面上載入的請求和返回的內容都會在 Network 中列出。此外，你還可以用某種 REST 客戶端（比如 Insomnia）來發(fā)起請求，并輸出返回值。刷新頁面后，Network標簽頁的內容更新了用 Beautiful Soup 庫處理網頁的 HTML 內容在熟悉了網頁的結構，了解了需要抓取的內容之后，我們終于要拿起代碼開工啦～首先要做的是導入代碼中需要用到的各種模塊。上面我們已經提到過 ，這個模塊可以幫我們處理 HTML 結構。接下來要導入的模塊還有 urllib，它負責連接到目標地址，并獲取網頁內容。*，我們需要能把數據寫入 CSV 文件，保存在本地硬盤上的功能，所以我們要導入 csv 庫。當然這不是*的選擇，如果你想要把數據保存成 json 文件，那相應的就需要導入 json 庫。下一步我們需要準備好需要爬取的目標網址。正如上面討論過的，這個網頁上已經包含了所有我們需要的內容，所以我們只需要把完整的網址復制下來，賦值給變量就行了：接下來，我們就可以用 urllib 連上這個URL，把內容保存在 page 變量里，然后用 來處理頁面，把處理結果存在 soup 變量里：這時候，你可以試著把 soup 變量打印出來，看看里面已經處理過的 html 數據長什么樣：如果變量內容是空的，或者返回了什么錯誤信息，則說明可能沒有正確獲取到網頁數據。你也許需要用一些錯誤捕獲代碼，配合 urllib.error 模塊，來發(fā)現可能存在的問題。查找 HTML 元素既然所有的內容都在表格里（<table>標簽），我們可以在 soup 對象里搜索需要的表格，然后再用 find_all 方法，遍歷表格中的每一行數據。如果你試著打印出所有的行，那應該會有 101 行——100行內容，加上一行表頭?？纯创蛴〕鰜淼膬热荩绻麤]問題的話，我們就可以用一個循環(huán)來獲取所有數據啦。如果你打印出 soup 對象的前 2 行，你可以看到，每一行的結構是這樣的：可以看到，表格中總共有 8 列，分別是 Rank（排名）、Company（公司）、Location（地址）、Year End（財年結束）、Annual Sales Rise（年度銷售增長）、Latest Sales（本年度銷售額）、Staff（員工數）和 Comments（備注）。這些都是我們所需要的數據。這樣的結構在整個網頁中都保持一致（不過在其他網站上可能就沒這么簡單了！），所以我們可以再次使用 find_all 方法，通過搜索 <td> 元素，逐行提取出數據，存儲在變量中，方便之后寫入 csv 或 json 文件。循環(huán)遍歷所有的元素并存儲在變量中在 Python 里，如果要處理大量數據，還需要寫入文件，那列表對象是很有用的。我們可以先聲明一個空列表，填入最初的表頭（方便以后CSV文件使用），而之后的數據只需要調用列表對象的 append 方法即可。這樣就將打印出我們剛剛加到列表對象 rows 中的*行表頭。你可能會注意到，我輸入的表頭中比網頁上的表格多寫了幾個列名，比如 Webpage（網頁）和 （描述），請仔細看看上面打印出的 soup 變量數據——第二行第二列的數據里，可不只有公司名字，還有公司的網址和簡單描述。所以我們需要這些額外的列來存儲這些數據。下一步，我們遍歷所有100行數據，提取內容，并保存到列表中。循環(huán)讀取數據的方法：因為數據的*行是 html 表格的表頭，所以我們可以跳過不用讀取它。因為表頭用的是<th> 標簽，沒有用 <td> 標簽，所以我們只要簡單地查詢 <td> 標簽內的數據，并且拋棄空值即可。接著，我們將 data 的內容讀取出來，賦值到變量中：如上面的代碼所示，我們按順序將 8 個列里的內容，存儲到 8 個變量中。當然，有些數據的內容還需有額外的清理，去除多余的字符，導出所需的數據。數據清理如果我們打印出 company 變量的內容，就能發(fā)現，它不但包含了公司名稱，還包括和描述。如果我們打印出 sales 變量的內容，就能發(fā)現它還包括一些備注符號等需要清除的字符。我們希望把 company 變量的內容分割成公司名稱和描述兩部分。這用幾行代碼就能搞定。再看看對應的 html 代碼，你會發(fā)現這個單元格里還有一個 <span> 元素，這個元素里只有公司名稱。另外，還有一個 <a> 鏈接元素，包含一個指向該公司詳情頁面的鏈接。我們一會也會用到它！為了區(qū)分公司名稱和描述兩個字段，我們再用 find 方法把 <span> 元素里的內容讀取出來，然后刪掉或替換 company 變量中的對應內容，這樣變量里就只會留下描述了。要刪除 sales 變量中的多余字符，我們用一次 strip 方法即可。*我們要保存的是公司網站的鏈接。就像上面說的，第二列中有一個指向該公司詳情頁面的鏈接。每一個公司的詳情頁都有一個表格，大部分情況下，表格里都有一個公司網站的鏈接。檢查公司詳情頁里，表格中的鏈接為了抓取每個表格中的網址，并保存到變量里，我們需要執(zhí)行以下幾個步驟：在最初的 fast track 網頁上，找到需要訪問的公司詳情頁的鏈接。發(fā)起一個對公司詳情頁鏈接的請求用 處理一下獲得的 html 數據找到需要的鏈接元素正如上面的截圖那樣，看過幾個公司詳情頁之后，你就會發(fā)現，公司的網址基本上就在表格的*一行。所以我們可以在表格的*一行里找 <a> 元素。同樣，有可能出現*一行沒有鏈接的情況。所以我們增加了 try... except 語句，如果沒有發(fā)現網址，則將變量設置成 None。當我們把所有需要的數據都存在變量中的以后（還在循環(huán)體內部），我們可以把所有變量整合成一個列表，再把這個列表 append 到上面我們初始化的 rows 對象的末尾。上面代碼的*，我們在結束循環(huán)體之后打印了一下 rows 的內容，這樣你可以在把數據寫入文件前，再檢查一下。寫入外部文件*，我們把上面獲取的數據寫入外部文件，方便之后的分析處理。在 Python 里，我們只需要簡單的幾行代碼，就可以把列表對象保存成文件。*我們來運行一下這個 python 代碼，如果一切順利，你就會發(fā)現一個包含了 100 行數據的 csv 文件出現在了目錄中，你可以很容易地用 python 讀取和處理它?？偨Y如果有什么沒說清楚的，歡迎大家在下面留言，我會盡可能給大家解答的！祝你的爬蟲之旅有一個美好的開始！整編-歐剃 來源- Parker）知乎機構號：來自硅谷的終身學習平臺——優(yōu)達學城（ Google、Facebook、IBM 等行業(yè)大佬，從零開始掌握數據分析、機器學習、深度學習、人工智能、無人駕駛等前沿技術，激發(fā)未來無限可能！優(yōu)達學城 (Udacity) *官網 - 傳授硅谷的名企官方課程知乎專欄：優(yōu)達學習筆記，歡迎各位喜歡優(yōu)達的學習者們，在這里你可以分享所學，交流技術結識好友。歡迎各位積極投稿。優(yōu)達學習筆記

3.Python爬取某網站文檔數據完整教程（附源碼）

前言本文的文字及圖片來源于網絡,僅供學習、交流使用,不具有任何商業(yè)用途,如有問題請及時聯系我們以作處理?；鹃_發(fā)環(huán)境Python 3.6Pycharm相關模塊的使用import os import requests import time import re import json from docx import Document from docx.shared import Cm安裝Python并添加到環(huán)境變量，pip安裝需要的相關模塊即可。目標網頁分析網站的文檔內容，都是以圖片形式存在的。它有自己的數據接口接口鏈接： download(): content = 0 for page in range(1, 96, 6): # 給定 2秒延時 time.sleep(2) # 獲取時間戳 now_time = int(time.time() * 1000) url = ' # 請求參數 params = { 'project_id': '1', 'aid': '272112230', 't': '', 'view_token': 'SqX7ktrZ_ZakjDI@vcohcCwbn_PLb3C1', 'page': f'{page}', '_': now_time, } # 請求頭 headers = { 'Host': 'openapi.book118.com', 'Referer': ' 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) /537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36' } response = requests.get(url=url, params=params, headers=headers) # 使用正則表達式提取內容 result = re.findall('((.*?))', response.text)[0] # 字符串轉json數據 json_data = json.loads(result)['data'] # 字典值的遍歷 for value in json_data.values(): content += 1 # 拼接圖片url img_url = 'http:' + value print(img_url) headers_1 = { 'Host': 'view-cache.book118.com', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) /537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36' } # 請求圖片url地址 獲取content二進制數據 img_content = requests.get(url=img_url, headers=headers_1).content # 文件名 img_name = str(content) + '.jpg' # 保存路徑 filename = 'img\' # 以二進制方式保存 （圖片、音頻、視頻等文件都是以二進制的方式保存） with open(filename + img_name, mode='wb') as f: f.write(img_content)注意點：1、一定要給延時，不然后面接口數據會請求不到。2、請求圖片url的時候headers參數需要寫完整，否則保存圖片是無法打開的3、命名*是給定數字，1.jpg、2.jpg 這樣，方便后續(xù)保存到word爬蟲部分的代碼還是比較簡單的，沒有什么特別的難度。爬取這些文檔，都是需要打印或者查詢所以要把這些單張的圖片都保存到word文檔里面。點擊加群找管理員即可免費獲取Python學習資料寫入文檔def save_picture(): document = Document() path = './img/' lis = os.listdir(path) c = [] for li in lis: index = li.replace('.jpg', '') c.append(index) c_1 = sorted(list(map(int, c))) print(c_1) new_files = [(str(i) + '.jpg') for i in c_1] for num in new_files: img_path = path + num document.add_picture(img_path, width=Cm(17), height=Cm(24)) document.save('tu.doc') # 保存文檔 os.remove(img_path) # 刪除保存在本地的圖片

4.Python爬蟲實戰(zhàn)，完整的思路和步驟（附源碼）

前言小的時候心中總有十萬個為什么類似的問題，今天帶大家爬取一個問答類的網站。本堂課使用正則表達式對文本類的數據進行提取，正則表達式是數據提取的通用方法。環(huán)境介紹：python 3.爬蟲的一般思路1、確定爬取的url路徑，headers參數2、發(fā)送請求 -- requests 模擬瀏覽器發(fā)送請求，獲取響應數據3、解析數據 -- re模塊：提供全部的正則表達式功能4、保存數據 -- 保存json格式的數據完整步驟：1、安裝庫和導入模塊如果沒有安裝庫的，可以WIN+R，然后輸入cmd，*輸入代碼安裝pip install requests安裝完成后可以輸入代碼查看你安裝過所有的庫：pip list導入模塊import requests import re import json2、確定爬取的url路徑，headers參數base_url = ' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) /537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.86 Safari/537.36'}3、發(fā)送請求 -- requests 模擬瀏覽器發(fā)送請求，獲取響應數據response = requests.get(base_url, headers=headers) data = response.text4、解析數據 -- re模塊：提供全部的正則表達式功能href=" 預編譯的代碼對象比直接使用字符串要快，因為解釋器在執(zhí)行字符串形式的代碼前都必須把字符串編譯成代碼對象pattern = re.compile('<h2><a target="_blank" href="(.*?)">(.*?)</a></h2>', re.S) pattern_list = pattern.findall(data) # -->list # json [{[]}]{} # 構建json數據格式 data_list = [] for i in pattern_list: data_dict = {} data_dict['title'] = i[1] data_dict['href'] = i[0] data_list.append(data_dict)5、保存json格式的文件with open("guoke01.json", 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(json_data_list)6.構建一個循環(huán)爬取for page in range(1, 101): print("====正在爬取第{}業(yè)數據====n".format(page))優(yōu)化代碼，把page傳遞進去base_url = ' = []*運行代碼，效果如下圖：喜歡的朋友歡迎關注小編，除了分享技術文章之外還有很多福利，私信“資料”可以領取包括不限于Python實戰(zhàn)演練、PDF電子文檔、面試集錦、學習資料等。

就拿大數據說話，優(yōu)勢一目了然，從事IT行業(yè)，打開IT行業(yè)的新大門，找到適合自己的培訓機構，進行專業(yè)和系統(tǒng)的學習。