這篇文章主要介紹python做爬蟲(chóng)的方法是什么,文中介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
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python編寫(xiě)爬蟲(chóng)的整體思路簡(jiǎn)單清晰,下面來(lái)說(shuō)一下具體的步驟
整體思路流程
通過(guò)URL獲取說(shuō)要爬取的頁(yè)面的響應(yīng)信息(Requests庫(kù)的使用) 通過(guò)python中的解析庫(kù)來(lái)對(duì)response進(jìn)行結(jié)構(gòu)化解析(BeautifulSoup庫(kù)的使用) 通過(guò)對(duì)解析庫(kù)的使用和對(duì)所需要的信息的定位從response中獲取需要的數(shù)據(jù)(selecter和xpath的使用) 將數(shù)據(jù)組織成一定的格式進(jìn)行保存(MongoDB的使用) 通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和組織,進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的初步展示(HighCharts庫(kù)的使用)
簡(jiǎn)單代碼演示
準(zhǔn)備工作
下載并安裝所需要的python庫(kù),包括:
requests庫(kù):用于向指定url發(fā)起請(qǐng)求 BeautifulSoup庫(kù):用于解析返回的網(wǎng)頁(yè)信息 lxml庫(kù):用于解析網(wǎng)頁(yè)返回結(jié)果 pymongo庫(kù):用于實(shí)現(xiàn)python對(duì)MongoDB的操作
對(duì)所需要的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行請(qǐng)求并解析返回的數(shù)據(jù)
對(duì)于想要做一個(gè)簡(jiǎn)單的爬蟲(chóng)而言,這一步其實(shí)很簡(jiǎn)單,主要是通過(guò)requests庫(kù)來(lái)進(jìn)行請(qǐng)求,然后對(duì)返回的數(shù)據(jù)進(jìn)行一個(gè)解析,解析之后通過(guò)對(duì)于元素的定位和選擇來(lái)獲取所需要的數(shù)據(jù)元素,進(jìn)而獲取到數(shù)據(jù)的一個(gè)過(guò)程。
以上就是一個(gè)簡(jiǎn)單的網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)的制作過(guò)程,我們可以通過(guò)定義不同的爬蟲(chóng)來(lái)實(shí)現(xiàn)爬取不同頁(yè)面的信息,并通過(guò)程序的控制來(lái)實(shí)現(xiàn)一個(gè)自動(dòng)化爬蟲(chóng)。
以下是一個(gè)爬蟲(chóng)的實(shí)例
import requests from bs4 import BeautifulSoup #58同城的二手市場(chǎng)主頁(yè)面 start_url = 'http://bj.58.com/sale.shtml' url_host = 'http://bj.58.com' #定義一個(gè)爬蟲(chóng)函數(shù)來(lái)獲取二手市場(chǎng)頁(yè)面中的全部大類(lèi)頁(yè)面的連接 def get_channel_urls(url): #使用Requests庫(kù)來(lái)進(jìn)行一次請(qǐng)求 web_data = requests.get(url) #使用BeautifulSoup對(duì)獲取到的頁(yè)面進(jìn)行解析 soup = BeautifulSoup(web_data.text, 'lxml') #根據(jù)頁(yè)面內(nèi)的定位信息獲取到全部大類(lèi)所對(duì)應(yīng)的連接 urls = soup.select('ul.ym-submnu > li > b > a') #作這兩行處理是因?yàn)橛械臉?biāo)簽有鏈接,但是卻是空內(nèi)容 for link in urls: if link.text.isspace(): continue else: page_url = url_host + link.get('href') print(page_url)
以上是python做爬蟲(chóng)的方法是什么的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有幫助,更多相關(guān)知識(shí),歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道!