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如何開啟網路爬蟲獲取線上數據

發布時間:2024-05-08 17:27:22

❶ 如何通過網路爬蟲獲取網站數據

這里以python為例,簡單介紹一下如何通過python網路爬蟲獲取網站數據,主要分為靜態網頁數據的爬埋山差取和動態網頁數據的爬取,實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0,主要內容如下:

靜態網頁數據

這里的數據都嵌套在網頁源碼中,所以直接requests網頁源碼進行解析就行,下面我簡單介紹一下,這里以爬取糗事網路上的數據為例:

1.首先,打開原網頁,如下,這里假設要爬取的欄位包括昵稱、內容、好笑數和評論數:

接著查看網頁源碼,如下,可以看的出來,所有的數據都嵌套在網頁中:

2.然後針對以上網頁結構,我們就可以直接編寫爬蟲代碼,解析網頁並提取出我們需要的數據了,測試代碼如下,非常簡單,主要用到requests+BeautifulSoup組合,其中requests用於獲取網頁源碼,BeautifulSoup用於解析網頁提取數據:

點擊運行這個程序,效果如下,已經成功爬取了到我們需要的數據:

動態網頁數據

這里的數據都沒有在網頁源碼中(所以直接請求頁面是獲取不到任何數據的),大部分情況下都是存儲在一唯唯個json文件中,只有在網頁更新的時候,才會載入數據,下面我簡單介紹一下這種方式,這里以爬取人人貸上面的數據為例:

1.首先,打開原網頁,如下,這里假設要爬取的數據包括年利率,借款標題,期限,金額和進度:

接著按F12調出開發者工具,依次點擊「Network」->「XHR」,F5刷新頁面,就可以找打動態載入的json文件,如下,也就是我們需要爬彎皮取的數據:

2.然後就是根據這個json文件編寫對應代碼解析出我們需要的欄位信息,測試代碼如下,也非常簡單,主要用到requests+json組合,其中requests用於請求json文件,json用於解析json文件提取數據:

點擊運行這個程序,效果如下,已經成功爬取到我們需要的數據:

至此,我們就完成了利用python網路爬蟲來獲取網站數據。總的來說,整個過程非常簡單,python內置了許多網路爬蟲包和框架(scrapy等),可以快速獲取網站數據,非常適合初學者學習和掌握,只要你有一定的爬蟲基礎,熟悉一下上面的流程和代碼,很快就能掌握的,當然,你也可以使用現成的爬蟲軟體,像八爪魚、後羿等也都可以,網上也有相關教程和資料,非常豐富,感興趣的話,可以搜一下,希望以上分享的內容能對你有所幫助吧,也歡迎大家評論、留言進行補充。

❷ Python 緗戠粶鐖鉶涓庢暟鎹閲囬泦


Python緗戠粶鐖鉶涓庢暟鎹閲囬泦姒傝

鐖鉶錛屽傚悓鏁版嵁鐨勬帰緔㈣咃紝閫氳繃妯℃嫙浜虹被璁塊棶緗戠珯鐨勬ā寮忥紝鑷鍔ㄦ姄鍙栫綉緇滀俊鎮錛屽箍娉涘簲鐢ㄤ簬鎼滅儲寮曟搸浼樺寲銆侀噾鋙嶆暟鎹鍒嗘瀽銆佸競鍦虹珵浜夋儏鎶ョ瓑棰嗗煙銆傜埇鉶涓昏佸垎涓哄叏緗戠埇鉶銆佽仛鐒︾埇鉶銆佸為噺鐖鉶鍜屾繁搴︾埇鉶錛屾瘡縐嶉兘鏈夌壒瀹氱殑閫傜敤鍦烘櫙銆


1. 鐖鉶鍘熺悊涓庡簲鐢



2. 鐖鉶鍒嗙被涓庢祦紼



  1. 閫氱敤鐖鉶錛堝叏緗戱級錛氶亶鍘嗘暣涓浜掕仈緗

  2. 鑱氱劍鐖鉶錛堜富棰樼浉鍏籌級錛氬畾鍚戞姄鍙栫壒瀹氫富棰樺唴瀹

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3. 鐖鉶涓庡弽鐖鉶絳栫暐




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4. 鎶鏈鎵嬫典笌搴斿



5. 鎶鏈宸ュ叿鍜屽簱鐨勮繍鐢



6. HTTP鍗忚涓庣綉緇滆鋒眰



7. 緗戠粶璇鋒眰浼樺寲錛氶氳繃嫻忚堝櫒宸ュ叿鍒嗘瀽璇鋒眰錛屽傝鋒眰澶淬佺姸鎬佺爜銆佸搷搴斾綋絳


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❸ 如何爬蟲網頁數據

爬取網頁數據原理如下:
如果把互聯網比作蜘蛛網,爬蟲就是蜘蛛網上爬行的蜘蛛,網路節點則代表網頁。當通過客戶端發出任務需求命令時,ip將通過互聯網到達終端伺服器,找到客戶端交代的任務。一個節點是一個網頁。蜘蛛通過一個節點後,可以沿著幾點連線繼續爬行到達下一個節點。
簡而言之,爬蟲首先需要獲得終端伺服器的網頁,從那裡獲得網頁的源代碼,若是源代碼中有有用的信息,就在源代碼中提取任務所需的信息。然後ip就會將獲得的有用信息送回客戶端存儲,然後再返回,反復頻繁訪問網頁獲取信息,直到任務完成。

❹ 如何用python爬取網站數據

這里簡單介紹一下吧,以抓取網站靜態、動態2種數據為慧返拍例,實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0,主要內容如下:

抓取網站靜態數據(數據在網頁源碼中):以糗事網路網站數據為例

1.這里假設我們抓取的數據如下,主要包括用戶昵稱、內容、好笑數和評論數這4個欄位,如下:

對應的網頁源碼如下,包含我們所需要的數據:

2.對應網頁結構,主要代碼如下,很簡單,主要用到requests+BeautifulSoup,其中requests用於請求頁面,BeautifulSoup用於解析頁面:

程序運行截圖如下,已經成功爬取到數據:

抓取網站動態數據(數據不在網頁源碼中,json等文件中):以人人貸網站數據為例

1.這里假設我們爬取的是債券數據,主要包括年利率世型、借款標題、期限、金額和進度這5個欄位信息,截圖如下:

打開網頁源碼中,可以發現數據不在網頁源碼中,按F12抓包分析時,才發現在一個json文件中,如下:

2.獲取到json文件的url後,我們就可以爬取對應數據了,這里使用的包與上面類似,因為是json文件,所以還用了json這個包(解析json),主要內容如下:

程序運行截圖如下,前羨已經成功抓取到數據:

至此,這里就介紹完了這2種數據的抓取,包括靜態數據和動態數據。總的來說,這2個示例不難,都是入門級別的爬蟲,網頁結構也比較簡單,最重要的還是要會進行抓包分析,對頁面進行分析提取,後期熟悉後,可以藉助scrapy這個框架進行數據的爬取,可以更方便一些,效率更高,當然,如果爬取的頁面比較復雜,像驗證碼、加密等,這時候就需要認真分析了,網上也有一些教程可供參考,感興趣的可以搜一下,希望以上分享的內容能對你有所幫助吧。

❺ 如何用Python爬蟲抓取網頁內容

爬蟲流程
其實把網路爬蟲抽象開來看,它無外乎包含如下幾個步驟
模擬請求網頁。模擬瀏覽器,打開目標網站。
獲取數據。打開網站之後,就可以自動化的獲取我們所需要的網站數據。
保存數據。拿到數據之後,需要持久化到本地文件或者資料庫等存儲設備中。
那麼我們該如何使用 Python 來編寫自己的爬蟲程序呢,在這里我要重點介紹一個 Python 庫:Requests。
Requests 使用
Requests 庫是 Python 中發起 HTTP 請求的庫,使用非常方便簡單。
模擬發送 HTTP 請求
發送 GET 請求
當我們用瀏覽器打開豆瓣首頁時,其實發送的最原始的請求就是 GET 請求
import requests
res = requests.get('http://www.douban.com')
print(res)
print(type(res))
>>>
<Response [200]>
<class 'requests.models.Response'>

❻ Java網路爬蟲怎麼實現

網路爬蟲是一個自動提取網頁的程序,它為搜索引擎從萬維網上下載網頁,是搜索引擎的重要組成。x0dx0a傳統爬蟲從一個或若干初始網頁的URL開始,獲得初始網頁上的URL,在抓取網頁的過程中,不斷從當前頁面上抽取新的URL放入隊列,直到滿足系統的一定停止條件。對於垂直搜索來說,聚焦爬蟲,即有針對性地爬取特定主題網頁的爬蟲,更為適合。x0dx0ax0dx0a以下是一個使用java實現的簡單爬蟲核心代碼:x0dx0apublic void crawl() throws Throwable { x0dx0a while (continueCrawling()) { x0dx0a CrawlerUrl url = getNextUrl(); //獲取待爬取隊列中的下一個URL x0dx0a if (url != null) { x0dx0a printCrawlInfo(); x0dx0a String content = getContent(url); //獲取URL的文本信息 x0dx0a x0dx0a //聚焦爬蟲只爬取與主題內容相關的網頁,這里採用正則匹配簡單處理 x0dx0a if (isContentRelevant(content, this.regexpSearchPattern)) { x0dx0a saveContent(url, content); //保存網頁至本地 x0dx0a x0dx0a //獲取網頁內容中的鏈接,並放入待爬取隊列中 x0dx0a Collection urlStrings = extractUrls(content, url); x0dx0a addUrlsToUrlQueue(url, urlStrings); x0dx0a } else { x0dx0a System.out.println(url + " is not relevant ignoring ..."); x0dx0a } x0dx0a x0dx0a //延時防止被對方屏蔽 x0dx0a Thread.sleep(this.delayBetweenUrls); x0dx0a } x0dx0a } x0dx0a closeOutputStream(); x0dx0a}x0dx0aprivate CrawlerUrl getNextUrl() throws Throwable { x0dx0a CrawlerUrl nextUrl = null; x0dx0a while ((nextUrl == null) && (!urlQueue.isEmpty())) { x0dx0a CrawlerUrl crawlerUrl = this.urlQueue.remove(); x0dx0a //doWeHavePermissionToVisit:是否有許可權訪問該URL,友好的爬蟲會根據網站提供的"Robot.txt"中配置的規則進行爬取 x0dx0a //isUrlAlreadyVisited:URL是否訪問過,大型的搜索引擎往往採用BloomFilter進行排重,這里簡單使用HashMap x0dx0a //isDepthAcceptable:是否達到指定的深度上限。爬蟲一般採取廣度優先的方式。一些網站會構建爬蟲陷阱(自動生成一些無效鏈接使爬蟲陷入死循環),採用深度限制加以避免 x0dx0a if (doWeHavePermissionToVisit(crawlerUrl) x0dx0a && (!isUrlAlreadyVisited(crawlerUrl)) x0dx0a && isDepthAcceptable(crawlerUrl)) { x0dx0a nextUrl = crawlerUrl; x0dx0a // System.out.println("Next url to be visited is " + nextUrl); x0dx0a } x0dx0a } x0dx0a return nextUrl; x0dx0a}x0dx0aprivate String getContent(CrawlerUrl url) throws Throwable { x0dx0a //HttpClient4.1的調用與之前的方式不同 x0dx0a HttpClient client = new DefaultHttpClient(); x0dx0a HttpGet httpGet = new HttpGet(url.getUrlString()); x0dx0a StringBuffer strBuf = new StringBuffer(); x0dx0a HttpResponse response = client.execute(httpGet); x0dx0a if (HttpStatus.SC_OK == response.getStatusLine().getStatusCode()) { x0dx0a HttpEntity entity = response.getEntity(); x0dx0a if (entity != null) { x0dx0a BufferedReader reader = new BufferedReader( x0dx0a new InputStreamReader(entity.getContent(), "UTF-8")); x0dx0a String line = null; x0dx0a if (entity.getContentLength() > 0) { x0dx0a strBuf = new StringBuffer((int) entity.getContentLength()); x0dx0a while ((line = reader.readLine()) != null) { x0dx0a strBuf.append(line); x0dx0a } x0dx0a } x0dx0a } x0dx0a if (entity != null) { x0dx0a nsumeContent(); x0dx0a } x0dx0a } x0dx0a //將url標記為已訪問 x0dx0a markUrlAsVisited(url); x0dx0a return strBuf.toString(); x0dx0a}x0dx0apublic static boolean isContentRelevant(String content, x0dx0aPattern regexpPattern) { x0dx0a boolean retValue = false; x0dx0a if (content != null) { x0dx0a //是否符合正則表達式的條件 x0dx0a Matcher m = regexpPattern.matcher(content.toLowerCase()); x0dx0a retValue = m.find(); x0dx0a } x0dx0a return retValue; x0dx0a}x0dx0apublic List extractUrls(String text, CrawlerUrl crawlerUrl) { x0dx0a Map urlMap = new HashMap(); x0dx0a extractHttpUrls(urlMap, text); x0dx0a extractRelativeUrls(urlMap, text, crawlerUrl); x0dx0a return new ArrayList(urlMap.keySet()); x0dx0a} x0dx0aprivate void extractHttpUrls(Map urlMap, String text) { x0dx0a Matcher m = (text); x0dx0a while (m.find()) { x0dx0a String url = m.group(); x0dx0a String[] terms = url.split("a href=\""); x0dx0a for (String term : terms) { x0dx0a // System.out.println("Term = " + term); x0dx0a if (term.startsWith("http")) { x0dx0a int index = term.indexOf("\""); x0dx0a if (index > 0) { x0dx0a term = term.substring(0, index); x0dx0a } x0dx0a urlMap.put(term, term); x0dx0a System.out.println("Hyperlink: " + term); x0dx0a } x0dx0a } x0dx0a } x0dx0a} x0dx0aprivate void extractRelativeUrls(Map urlMap, String text, x0dx0a CrawlerUrl crawlerUrl) { x0dx0a Matcher m = relativeRegexp.matcher(text); x0dx0a URL textURL = crawlerUrl.getURL(); x0dx0a String host = textURL.getHost(); x0dx0a while (m.find()) { x0dx0a String url = m.group(); x0dx0a String[] terms = url.split("a href=\""); x0dx0a for (String term : terms) { x0dx0a if (term.startsWith("/")) { x0dx0a int index = term.indexOf("\""); x0dx0a if (index > 0) { x0dx0a term = term.substring(0, index); x0dx0a } x0dx0a String s = //" + host + term; x0dx0a urlMap.put(s, s); x0dx0a System.out.println("Relative url: " + s); x0dx0a } x0dx0a } x0dx0a } x0dx0a x0dx0a}x0dx0apublic static void main(String[] args) { x0dx0a try { x0dx0a String url = ""; x0dx0a Queue urlQueue = new LinkedList(); x0dx0a String regexp = "java"; x0dx0a urlQueue.add(new CrawlerUrl(url, 0)); x0dx0a NaiveCrawler crawler = new NaiveCrawler(urlQueue, 100, 5, 1000L, x0dx0a regexp); x0dx0a // boolean allowCrawl = crawler.areWeAllowedToVisit(url); x0dx0a // System.out.println("Allowed to crawl: " + url + " " + x0dx0a // allowCrawl); x0dx0a crawler.crawl(); x0dx0a } catch (Throwable t) { x0dx0a System.out.println(t.toString()); x0dx0a t.printStackTrace(); x0dx0a } x0dx0a}

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