爬取的案例
Python爬蟲實戰之微信實時爬取電影咨詢
由于不是海量數據爬取，也沒加入代理IP池等反爬技術。
Python爬蟲系列之爬取美團美食板塊商家數據（一）
主要思路
目的：
根據輸入的城市名，爬取該城市美團美食板塊所有商家的數據。數據包括：
店名、評分、評論數量、均價、地址，
并將這些數據存入Excel中。
最后嘗試對爬取到的數據做一個簡單的分析。
克服反爬蟲：
爬取每頁數據后，隨機停止一段時間后再爬下一頁；
每頁使用不同的cookie值。
具體原理：
Chrome打開后看了下xhr。。。
發現直接有接口可以用。
詳細的實現過程在個人簡介中獲取源代碼。
開發工具
Python版本：3.5.4
相關模塊：
requests模塊；
win_unicode_console模塊；
openpyxl模塊；
以及一些Python自帶的模塊。
環境搭建
安裝Python并添加到環境變量，pip安裝需要的相關模塊即可。
使用演示
在cmd窗口運行MT_Cate_Spider.py文件即可。
簡單分析
其實在碼字的時候我臨時加的這個部分，原因很簡單，我想強調爬蟲和數據分析結合的重要性。
利用Excel的數據分析功能簡單分析一波吧~~~
用的上海地區的數據。
首先當然是按照評分排個序，然后做成柱狀圖：
然后是評論數量排個序，做成柱狀圖：
然后再做點其他有趣的圖案：
為了幫助學習Python進步慢的伙伴們，在這里為大家準備了豐富的學習大禮包
OK，That's all!
展開 網絡爬蟲實戰2-365淘房網二手房信息爬取（04）
00 HTML文件分析
需要爬取的信息都在這里；
打開第一個標記<div>,需要爬取的信息在這里;
01 導入所需庫，建立空列表放置爬取信息，定義請求頭
import requests
import chardet
from bs4 import BeautifulSoup
import numpy as np
title=[] #標題
address1=[] # 房產信息
address2=[] #房產信息
content1=[] # 小區名稱
content2=[] # 所屬板塊
price1=[] #總價
price2=[] #單價
headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:47.0)\
Gecko/20100101 Firefox/47.0'} #\為換行符
02 爬取前五頁的相關信息
for i in range(1,6):
link='http://wh.sell.house365.com/district_d3/dl_x1-p'+str(i)+'.html'
res=requests.get(link,headers=headers,timeout=10)
res.encoding=chardet.detect(res.content)['encoding']
soup=BeautifulSoup(res.text,'lxml')
houselist=soup.find_all('div',class_='listItem__info')
for house in houselist:
title.append(house.h2
展開 Python爬蟲實戰，requests模塊，Python實現爬取自主品牌汽車
Python騰訊大牛直播預約：
新能源汽車與燃油車無非就是動力方面有區別，車型沒什么區別，所以就以爬取燃油車為例。這里插一句，其實車企研發一輛新款車型不容易的，一般需要耗資上億，在研發的時候就會考慮燃油，混動，純電動三種類型的。現在所謂的電動車，好多都是是車企的熱銷車型改變動力形式而已(因為電動車不好賣，不能專門去研發一波吧，虧本的生意~)。接下來就一個個來說啦！！！
1. 上汽
上汽的自主品牌有榮威，名爵，大通，五菱，寶駿。上汽算是很多汽車人的奮斗目標，優越的地理位置，相對不錯的薪水。不過比起互聯網，還是捉襟見肘。
比如來看看下面這些數據。2017年上汽的全年營收是 8579.78 億，凈利潤 344.1 億。2017年騰訊的全年營收是 2377.6 億元，凈利潤 715 億元。上汽利潤率 4% ，騰訊利潤率 30% ，只能說都是行業巨頭，差距咋這么大呢？
展開 
python3網絡爬蟲開發實戰PDF文檔免費下載
本書介紹了如何利用Python 3開發網絡爬蟲，書中首先介紹了環境配置和基礎知識，然后討論了urllib、requests、正則表達式、Beautiful Soup、XPath、pyquery、數據存儲、Ajax數據爬取等內容，接著通過多個案例介紹了不同場景下如何實現數據爬取，后介紹了pyspider框架、Scrapy框架和分布式爬蟲。
Python爬蟲零基礎杰出指南，《用Python寫網絡爬蟲》書籍免費下載地址！
使用Python這樣的簡單編程語言，你可以使用少量編程技能就可以爬取復雜的網站。
《用Python寫網絡爬蟲》作為使用Python來爬取網絡數據的杰出指南，講解了從靜態頁面爬取數據的方法以及使用緩存來管理服務器負載的方法。此外，本書還介紹了如何使用AJAX URL和Firebug擴展來爬取數據，以及有關爬取技術的更多真相，比如使用瀏覽器渲染、管理cookie、通過提交表單從受驗證碼保護的復雜網站中抽取數據等。本書使用Scrapy創建了一個高級網絡爬蟲，并對一些真實的網站進行了爬取。
《用Python寫網絡爬蟲》介紹了如下內容：
通過跟蹤鏈接來爬取網站；
使用lxml從頁面中抽取數據；
構建線程爬蟲來并行爬取頁面；
將下載的內容進行緩存，以降低帶寬消耗；
解析依賴于JavaScript的網站；
與表單和會話進行交互；
解決受保護頁面的驗證碼問題；
對AJAX調用進行逆向工程；
使用Scrapy創建高級爬蟲。
本書讀者對象
本書是為想要構建可靠的數據爬取解決方案的開發人員寫作的，本書假定讀者具有一定的Python編程經驗。當然，具備其他編程語言開發經驗的讀者也可以閱讀本書，并理解書中涉及的概念和原理。
百度網盤地址：
鏈接：https://pan.baidu.com/s/1GVRT5wXCnu-IKwJ-UbsumA
提取碼：1234
展開 網絡爬蟲學習總結（基于python）
00 靜態網頁
爬取靜態網頁分為兩步：第一，獲取網頁的HTML文檔，第二，解析HTML文檔。
獲取HTML文檔的方法包含：urllib，urllib2，requestes；其中推薦requestes方法。
解析HTML文檔，推薦BeautifulSoup方法。解析HTML文檔的主要工作就是定位頁面元素，然后獲得這些元素。
01 動態網頁
所謂動態網頁，就是網頁上顯示的內容不全部包含在當前HTML文檔中，這樣使用上文靜態網頁爬取方法則可能無法獲取想要的信息。
爬取動態網頁的方法有：Selenium，Pyppeneer，PhantomJS，Mechanize等；筆者學習的是Selenium，該方法模擬用戶驅動瀏覽器，等需要的內容在瀏覽器中都加載完成，再爬取所需信息。學習Selenium方法的重點之一也是頁面元素定位，包含各種定位方式。
02 爬蟲框架
為了提高爬蟲編寫效率，存在很多爬蟲框架，爬蟲框架的主要作用就是寫盡量少的代碼，完成盡量多的工作。提高爬蟲程序編寫的效率。
03 數據庫
爬取到數據后需要存放，必然會使用到數據庫。比如SQL數據庫，比如MySQL，PostgreSQL等；也能使用NoSQL，比如MongoDB。
04 反爬蟲
如果每個網站都沒有反爬蟲，那爬取網絡資源真的太簡單了。然而現實是，網站并不希望程序來自動訪問服務器。所以各種反爬技術無疑提高了爬取信息的難度，提高了網絡爬蟲的門檻。可以說，網絡爬蟲的基本方法很簡單，學習怎么應付反爬蟲才是爬蟲水平的彰顯。
05 高效率
如果我們只是爬取100,1000個網頁，那談不上爬蟲運行效率問題。但如果我們需要爬取百萬個網頁。這就要學習分布式爬蟲，多線程，多進程等概念了。這些技術主要為海量爬蟲任務服務。
展開 我爬取了某招聘網站之后
<p>CFD工作者薪資咋樣，不知道各位是不是比較好奇，我反正挺好奇的。</p><p><br></p><p>于是，我在某招聘網站上以”CFD“為關鍵詞進行了搜索，<strong>一共出現了28頁的招聘信息，總共1343個招聘數據。</strong></p><p><br></p><p><strong>咱也不知道這些數據準不準確，下面就隨便分析一下，各位看個樂吧</strong></p><p><br></p><p><br></p><p><strong>首先是學歷要求，本科學歷占到60%，博士學歷只占比2.8%左右。</strong></p><p> <img src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/8tJMdLVYZy87IHhlJX8FEjEULSZhibic6q3tJNnrxrwPAiaA6b0icAZn89lFcOZj8SF9gClzYVuwqMHX8vG2G6tsSQ/640?wx_fmt=png" width="759" style="cursor: nesw-resize;"> </p><p><strong>不過對于不同的學歷，工作經驗的要求不盡相同。</strong></p><p><br></p><p>大專學歷88%都要求比較長的工作經驗，本科83%的崗位都需要工作經驗，而博士則主要需要應屆生。</p><p><br></p><p>上下兩圖中數據的差值為無需經驗的崗位數。</p><p> <img src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/8tJMdLVYZy87IHhlJX8FEjEULSZhibic6qNT4gMiaHib0n5whMVph5G6bTtcjr8z0YoSQjwb5MJaBvhCTQT9CuG5bQ/640?wx_fmt=png" width="100%"> </p><p><br></p><
展開 Python爬蟲實戰，requests模塊，Python實現爬取自主品牌汽車下
上一篇的推文講了三家自主品牌車企，上汽、長安、吉利。接下來講講剩下的七家，東風、北汽、長城、一汽、廣汽、江淮。
Python騰訊大牛直播預約：
4. 東風
從下面東風的車可以看出，大部分都是商用車，了解一下東風小康。其實現在的東風啟辰，也是東風日產旗下的品牌，一款假國產車(網評)。
import os
import requests
from lxml import etree
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'}
url = 'http://www.dfac.com/'
response = requests.get(url=url, headers=headers)
html = etree.HTML(response.text)
Car_Type = ['', 'Light_truck', 'Engineering_truck', 'Light_guest', 'Coach', '', 'School_bus', 'Pick-up_Truck']
for i in range(8):
if i == 0:
pass
elif i == 5:
pass
else:
folder_path = "F:/Car/DFAC/" + Car_Type[i] + "/"
os.makedirs(folder_path)
result = html.xpath('//div[@class
展開 Python爬蟲 | 一條高效的學習路徑
Scrapy 前面我們說過了，用于做基本的頁面爬取，MongoDB 用于存儲爬取的數據，Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列，也就是任務隊列。
所以有些東西看起來很嚇人，但其實分解開來，也不過如此。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候，那么你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構了，實現一些更加自動化的數據獲取。
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展開 Python爬蟲-面向知乎的答案提取和圖片下載
需求描述：爬取知乎的答案，爬取并下載一個問題下所有回答中的圖片。
實現平臺：開發工具PyCharm2017，語言版本Python3.6，Chrome谷歌瀏覽器。
基本原理：1.發送請求，獲取網頁HTML源碼；解析HTML，獲取數據；保存數據。2
模擬瀏覽器登錄，獲取并解析HTML，獲取數據。利用Python中的庫即可便捷實現。
功能實現1：知乎答案爬取
實現思路：
1. 首先實現安裝好第三方模塊requests和bs4并調用。
2. 其次設置Http請求頭，利用requests訪問網頁獲取到源代碼，利用bs模塊中的BeautifulSoup得到解析過后的html。
3. 隨后，分別通過對照網頁源代碼中標簽內容進行匹配，分別獲取問題標題、問題內容、點贊數以及答案等內容。
4. 最后進行包括知乎答案等信息的打印。
分別對應上述思路進行代碼編寫。
1. 調用第三方模塊。
#-*- coding: UTF-8 -*-
# 爬取知乎答案
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
2. 設置Http請求頭：可以在Chrome谷歌瀏覽器的網頁中的任意地方按下F12，打開chrome自帶的調試工具，在調試工具中選擇network標簽，F5刷新網頁后在左邊找到該網頁url，點擊該url，選擇Headers，就可以看到當前網頁的Http頭。復制到header={}中。
獲取源代碼并解析：利用requests和BeautifulSoup實現，并返回解析后的body。
展開 
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73
6.1 圖片爬蟲實戰 73
6.2 鏈接爬蟲實戰 78
6.3 糗事百科爬蟲實戰 80
6.4 微信爬蟲實戰 82
6.5 什么是多線程爬蟲 89
6.6 多線程爬蟲實戰 90
6.7 小結 98
第7章 學會使用Fiddler 99
7.1 什么是Fiddler 99
7.2 爬蟲與Fiddler的關系 100
7.3 Fiddler的基本原理與基本界面 100
7.4 Fiddler捕獲會話功能 102
7.5 使用QuickExec命令行 104
7.6 Fiddler斷點功能 106
7.7 Fiddler會話查找功能 111
7.8 Fiddler的其他功能 111
7.9 小結 113
第8章 爬蟲的瀏覽器偽裝技術 114
8.1 什么是瀏覽器偽裝技術 114
8.2 瀏覽器偽裝技術準備工作 115
8.3 爬蟲的瀏覽器偽裝技術實戰 117
8.4 小結 121
第9章 爬蟲的定向爬取技術 122
9.1 什么是爬蟲的定向爬取技術 122
9.2 定向爬取的相關步驟與策略 123
9.3 定向爬取實戰 124
9.4 小結 130
第三篇 框架實現篇
第10章 了解Python爬蟲框架 133
10.1 什么是Python爬蟲框架 133
10.2 常見的Python爬蟲框架 133
10.3 認識Scrapy框架 134
10.4 認識Crawley框架 135
10.5 認識Portia框架 136
10.6 認識newspaper框架 138
10.7 認識Python-goose框架 139
10.8 小結 140
第11章
展開 原神2.0宅男福利！Python爬蟲實戰，抓取原神真人cos圖片并保存，誰的老婆趕緊抱走
激動的我，在逛米游社的時候，看著這些cos美女已經按捺不住了，連夜的給大家爬了cos同人圖，保存了！有福同享，下面我們一起來看看這些美女,不對是代碼操作，正好給大家一個練手的小項目！
首先，我們來看看效果圖：
開發環境：Python3.6
模塊(庫)： requests/json/os/threading
爬取目標：https://bbs.mihoyo.com/ys/home/49 （米游社.原神）
目的：爬取COS專區下的圖片，并保存
在COS專區下的圖片排序以最新回復欄目排序，因此所爬取的圖片會隨著最新的時間而更改。程序運行時自動爬取最新20條最新圖片。
1、導入庫
import requests
import json
import os
import threading
2、初始化URL地址、設置UA代理(注意：這里的url并不是首頁，而是一個二級頁面）
class WebSpider(object):
def __init__(self):
self.url = 'https://bbs-api.mihoyo.com/post/wapi/getForumPostList?
展開 爬蟲的基本概念詳解
（還可以抓取車票、爬取論文素材等等。已經與我們的生活結合在一起了。）
在通往全棧程序員的道路上，爬蟲是必不可少的一項技術。
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二、爬蟲介紹
網絡爬蟲（又稱為網頁蜘蛛，網絡機器人，在FOAF社區中間，更經常的稱為網頁追逐者）。如果我們把互聯網比作一張大的蜘蛛網，那一臺計算機上的數據便是蜘蛛網上的一個獵物，而爬蟲程序就是一只小蜘蛛，沿著蜘蛛網抓取自己想要的獵物數據。
三、爬蟲分類(通用爬蟲和聚焦爬蟲)
通用爬蟲。通用網絡爬蟲 是 捜索引擎抓取系統（Baidu、Google、Yahoo等）的重要組成部分。主要目的是將互聯網上的網頁下載到本地，形成一個互聯網內容的鏡像備份。
聚焦爬蟲。聚焦爬蟲，是"面向特定主題需求"的一種網絡爬蟲程序，它與通用搜索引擎爬蟲的區別在于： 聚焦爬蟲在實施網頁抓取時會對內容進行處理篩選，盡量保證只抓取與需求相關的網頁信息。
四、爬蟲的結構
Python爬蟲架構主要由五個部分組成，分別是調度器、URL管理器、網頁下載器、網頁解析器、應用程序（爬取的有價值數據）。
調度器：相當于一臺電腦的CPU，主要負責調度URL管理器、下載器、解析器之間的協調工作。
URL管理器：包括待爬取的URL地址和已爬取的URL地址，防止重復抓取URL和循環抓取URL，實現URL管理器主要用三種方式，通過內存、數據庫、緩存數據庫來實現。
網頁下載器：通過傳入一個URL地址來下載網頁，將網頁轉換成一個字符串，網頁下載器有urllib2（Python官方基礎模塊）包括需要登錄、代理、和cookie，requests(第三方包)
網頁解析器：將一個網頁字符串進行解析，可以按照我們的要求來提取出我們有用的信息，也可以根據DOM樹的解析方式來解析。
展開 網絡爬蟲實戰1-豆瓣top250影片名稱提取（03）
00 什么是網絡爬蟲
網絡爬蟲，簡單來說，就是讓程序從網頁上爬取信息。也許一兩個網頁的信息，瀏覽者可以自己閱讀，但面對大量數據時，無疑需要網絡爬蟲為我們爬取并整理出來，方便我們查看和分析。
01 requests庫
requests庫用于下載網頁，
在python中的安裝方法是：pip install requests
使用時：import requests
02 bs4庫的BeautifulSoup模塊
BeautifulSoup用于解析HTML文本，
安裝方法是：pip install bs4
使用時： from bs4 import BeautifulSoup
03 實戰-爬取豆瓣top250影片名稱
廢話少說，進入實戰；
豆瓣top250電影網站：
第一頁：https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=
第二頁：https://movie.douban.com/top250?start=25&filter=
第三頁：https://movie.douban.com/top250?
展開 