Urllib是Python内置的一个非常方便的网络库,可以用来构建简单的网页爬虫。使用Urllib可以方便地访问网页,并获取页面内容。需要导入Urllib模块,使用urlopen()方法打开指定的URL,得到一个响应对象。通过read()方法即可获取网页的HTML内容。通过解析HTML内容,就可以提取所需的数据。Urllib还提供更多的方法和功能,如处理cookies、模拟浏览器头部信息等,可以满足大部分简单网页爬取的需求。
除Python内置的Urllib库,还有许多功能更加强大的网页爬虫工具可供选择,如Scrapy、Selenium、Requests等。这些工具在性能、稳定性、扩展性等方面都有不同的特点。Scrapy是一个高效的网页爬虫框架,支持异步处理和分布式抓取,适合爬取大规模网页数据。Selenium是一个web自动化测试工具,可以模拟浏览器行为,适用于爬取JavaScript渲染的网页。Requests是一个简洁优雅的HTTP库,相比Urllib提供更友好的API,使用也更加方便。不同的工具适用于不同的应用场景,需要结合具体需求进行选择。
如何入门 Python 爬虫
“入门”是良好的动机，但是可能作用缓慢。 如果你手里或者脑子里有一个项目，那么实践起来你会被目标驱动，而不会像学习模块一样慢慢学习。 另外如果说知识体系里的每一个知识点是图里的点，依赖关系是边的话，那么这个图一定不是一个有向无环图。 因为学习A的经验可以帮助你学习B。 因此，你不需要学习怎么样“入门”，因为这样的“入门”点根本不存在！你需要学习的是怎么样做一个比较大的东西，在这个过程中，你会很快地学会需要学会的东西的。 当然，你可以争论说需要先懂python，不然怎么学会python做爬虫呢？但是事实上，你完全可以在做这个爬虫的过程中学习python :D看到前面很多答案都讲的“术”——用什么软件怎么爬，那我就讲讲“道”和“术”吧——爬虫怎么工作以及怎么在python实现。 先长话短说summarize一下：你需要学习基本的爬虫工作原理基本的http抓取工具，scrapyBloom Filter: Bloom Filters by Example如果需要大规模网页抓取，你需要学习分布式爬虫的概念。 其实没那么玄乎，你只要学会怎样维护一个所有集群机器能够有效分享的分布式队列就好。 最简单的实现是python-rq:和Scrapy的结合：darkrho/scrapy-redis · GitHub后续处理，网页析取(grangier/python-goose · GitHub)，存储(Mongodb)
如何用Python抓取动态页面信息
Spynner的简单使用 Spynner的功能十分强大，但是由于本人能力有限，就介绍一下如何显示网页的源码吧。 #! /usr/bin/python #-*-coding: utf-8 -*- import spynner browser = () #创建一个浏览器对象 () #打开浏览器...
如何用Python抓取动态页面信息
用Python实现常规的静态网页抓取时，往往是用urllib2来获取整个HTML页面，然后从HTML文件中逐字查找对应的关键字。 如下所示：复制代码代码如下:import urllib2url=打开目标页面，存入变量upcont=()#从up中读入该HTML文件key1=<a href=http#设置关键字1key2=target#设置关键字2pa=(key1)#找出关键字1的位置pt=(key2,pa)#找出关键字2的位置(从字1后面开始查找)urlx=cont[pa:pt]#得到关键字1与关键字2之间的内容(即想要的数据)print urlx但是，在动态页面中，所显示的内容往往不是通过HTML页面呈现的，而是通过调用js等方式从数据库中得到数据，回显到网页上。 以发改委网站上的“备案信息”（）为例，要抓取此页面中的某些备案项目。 例如“”。 那么，在浏览器中打开此页面：相关信息都显示的很全了，但是如果按照之前的办法：复制代码代码如下:up=(url)cont=()