爬虫代码(爬虫代码是什么意思)

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如何用用网络爬虫代码爬取任意网站的任意一段文字?

网络爬虫是一种自动化的程序,可以自动地访问网站并抓取网页内容。要用网络爬虫代码爬取任意网站的任意一段文字,可以按照如下步骤进行:

准备工作:需要了解目标网站的结构,以及想要爬取的文字所在的网页的URL。此外,还需要选择一种编程语言,如Python、Java、C++等,一般建议用PYTHON,因为有完善的工具库,并准备好相应的编程环境。

确定目标:通过研究目标网站的结构,确定想要爬取的文字所在的网页的URL。

获取网页源代码:使用编程语言的相应库(如Python的urllib库),访问目标网页的URL,获取网页的源代码。

解析网页源代码:使用编程语言的相应库(如Python的BeautifulSoup库),解析网页源代码,找到想要爬取的文字所在的HTML标签。

提取文字:获取HTML标签的文本内容,即为所要爬取的文字。

保存结果:将爬取的文字保存到文件中或数据库中,以便后续使用。

用爬虫抓取网页得到的源代码和浏览器中看到的不一样运用了什么技术?

有可能是因为网页采用了动态网页技术,如AJAX、JavaScript等,导致浏览器中看到的网页内容与通过爬虫抓取的网页源代码不同。

动态网页技术可以使网页在加载后通过JavaScript代码动态地修改或添加页面内容,而这些修改和添加的内容是在浏览器中执行的,而不是在服务器端。因此,如果使用传统的爬虫工具,只能获取到最初加载的网页源代码,而无法获取动态生成的内容。

解决这个问题的方法是使用支持JavaScript渲染的爬虫工具,例如Selenium和Puppeteer。这些工具可以模拟浏览器行为,实现动态网页的加载和渲染,从而获取完整的网页内容。

另外,有些网站也可能采用反爬虫技术,例如IP封禁、验证码、限制访问频率等,这些技术也可能导致爬虫抓取的网页源代码与浏览器中看到的不一样。针对这些反爬虫技术,需要使用相应的反反爬虫策略。

Python爬虫:想听榜单歌曲?只需要14行代码即可搞定

虽然说XPath比正则表达式用起来方便,但是没有最方便,只有更方便。我们的BeautifulSoup库就能做到更方便的爬取想要的东西。

使用之前,还是老规矩,先安装BeautifulSoup库,指令如下:

其中文开发文档:

BeautifulSoup库是一个强大的Python语言的XML和HTML解析库。它提供了一些简单的函数来处理导航、搜索、修改分析树等功能。

BeautifulSoup库还能自动将输入的文档转换为Unicode编码,输出文档转换为UTF-8编码。

所以,在使用BeautifulSoup库的过程中,不需要开发中考虑编码的问题,除非你解析的文档,本身就没有指定编码方式,这才需要开发中进行编码处理。

下面,我们来详细介绍BeautifulSoup库的使用规则。

下面,我们来详细介绍BeautifulSoup库的重点知识。

首先,BeautifulSoup库中一个重要的概念就是选择解释器。因为其底层依赖的全是这些解释器,我们有必要认识一下。博主专门列出了一个表格:

从上面表格观察,我们一般爬虫使用lxml HTML解析器即可,不仅速度快,而且兼容性强大,只是需要安装C语言库这一个缺点(不能叫缺点,应该叫麻烦)。

要使用BeautifulSoup库,需要和其他库一样进行导入,但你虽然安装的是beautifulsoup4,但导入的名称并不是beautifulsoup4,而是bs4。用法如下:

运行之后,输出文本如下:

基础的用法很简单,这里不在赘述。从现在开始,我们来详细学习BeautifulSoup库的所有重要知识点,第一个就是节点选择器。

所谓节点选择器,就是直接通过节点的名称选择节点,然后再用string属性就可以得到节点内的文本,这种方式获取最快。

比如,基础用法中,我们使用h1直接获取了h1节点,然后通过h1.string即可得到它的文本。但这种用法有一个明显的缺点,就是层次复杂不适合。

所以,我们在使用节点选择器之前,需要将文档缩小。比如一个文档很多很大,但我们获取的内容只在id为blog的p中,那么我们先获取这个p,再在p内部使用节点选择器就非常合适了。

HTML示例代码:

下面的一些示例,我们还是使用这个HTML代码进行节点选择器的讲解。

这里,我们先来教会大家如何获取节点的名称属性以及内容,示例如下:

运行之后,效果如下:

一般来说一个节点的子节点有可能很多,通过上面的方式获取,只能得到第一个。如果要获取一个标签的所有子节点,这里有2种方式。先来看代码:

运行之后,效果如下:

如上面代码所示,我们有2种方式获取所有子节点,一种是通过contents属性,一种是通过children属性,2者遍历的结果都是一样的。

既然能获取直接子节点,那么获取所有子孙节点也是肯定可以的。BeautifulSoup库给我们提供了descendants属性获取子孙节点,示例如下:

运行之后,效果如下:

同样的,在实际的爬虫程序中,我们有时候也需要通过逆向查找父节点,或者查找兄弟节点。

BeautifulSoup库,给我们提供了parent属性获取父节点,同时提供了next_sibling属性获取当前节点的下一个兄弟节点,previous_sibling属性获取上一个兄弟节点。

示例代码如下:

运行之后,效果如下:

对于节点选择器,博主已经介绍了相对于文本内容较少的完全可以这么做。但实际的爬虫爬的网址都是大量的数据,开始使用节点选择器就不合适了。所以,我们要考虑通过方法选择器进行先一步的处理。

find_all()方法主要用于根据节点的名称、属性、文本内容等选择所有符合要求的节点。其完整的定义如下所示:

【实战】还是测试上面的HTML,我们获取name=a,attr={"class":"aaa"},并且文本等于text="Python板块"板块的节点。

示例代码如下所示:

运行之后,效果如下所示:

find()与find_all()仅差一个all,但结果却有2点不同:

1.find()只查找符合条件的第一个节点,而find_all()是查找符合条件的所有节点2.find()方法返回的是bs4.element.Tag对象,而find_all()返回的是bs4.element.ResultSet对象

下面,我们来查找上面HTML中的a标签,看看返回结果有何不同,示例如下:

运行之后,效果如下:

首先,我们来了解一下CSS选择器的规则:

1..classname:选取样式名为classname的节点,也就是class属性值是classname的节点2.#idname:选取id属性为idname的节点3.nodename:选取节点名为nodename的节点

一般来说,在BeautifulSoup库中,我们使用函数select()进行CSS选择器的操作。示例如下:

这里,我们选择class等于li1的节点。运行之后,效果如下:

因为,我们需要实现嵌套CSS选择器的用法,但上面的HTML不合适。这里,我们略作修改,仅仅更改

python爬虫源代码没有但检查

python爬虫源代码没有但检查可以通过5个步骤进行解决。

1、提取列车Code和No信息。

2、找到url规律,根据Code和No变化实现多个网页数据爬取。

3、使用PhantomJS模拟浏览器爬取源代码。

4、用bs4解析源代码,获取所需的途径站数据。

5、用csv库存储获得的数据。

Java网络爬虫怎么实现?

网络爬虫是一个自动提取网页的程序,它为搜索引擎从万维网上下载网页,是搜索引擎的重要组成。\x0d\x0a传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始,获得初始网页上的URL,在抓取网页的过程中,不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。对于垂直搜索来说,聚焦爬虫,即有针对性地爬取特定主题网页的爬虫,更为适合。\x0d\x0a\x0d\x0a以下是一个使用java实现的简单爬虫核心代码:\x0d\x0apublic void crawl() throws Throwable { \x0d\x0a while (continueCrawling()) { \x0d\x0a CrawlerUrl url = getNextUrl(); //获取待爬取队列中的下一个URL \x0d\x0a if (url != null) { \x0d\x0a printCrawlInfo(); \x0d\x0a String content = getContent(url); //获取URL的文本信息 \x0d\x0a \x0d\x0a //聚焦爬虫只爬取与主题内容相关的网页,这里采用正则匹配简单处理 \x0d\x0a if (isContentRelevant(content, this.regexpSearchPattern)) { \x0d\x0a saveContent(url, content); //保存网页至本地 \x0d\x0a \x0d\x0a //获取网页内容中的链接,并放入待爬取队列中 \x0d\x0a Collection urlStrings = extractUrls(content, url); \x0d\x0a addUrlsToUrlQueue(url, urlStrings); \x0d\x0a } else { \x0d\x0a System.out.println(url + " is not relevant ignoring ..."); \x0d\x0a } \x0d\x0a \x0d\x0a //延时防止被对方屏蔽 \x0d\x0a Thread.sleep(this.delayBetweenUrls); \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a closeOutputStream(); \x0d\x0a}\x0d\x0aprivate CrawlerUrl getNextUrl() throws Throwable { \x0d\x0a CrawlerUrl nextUrl = null; \x0d\x0a while ((nextUrl == null) (!urlQueue.isEmpty())) { \x0d\x0a CrawlerUrl crawlerUrl = this.urlQueue.remove(); \x0d\x0a //doWeHavePermissionToVisit:是否有权限访问该URL,友好的爬虫会根据网站提供的"Robot.txt"中配置的规则进行爬取 \x0d\x0a //isUrlAlreadyVisited:URL是否访问过,大型的搜索引擎往往采用BloomFilter进行排重,这里简单使用HashMap \x0d\x0a //isDepthAcceptable:是否达到指定的深度上限。爬虫一般采取广度优先的方式。一些网站会构建爬虫陷阱(自动生成一些无效链接使爬虫陷入死循环),采用深度限制加以避免 \x0d\x0a if (doWeHavePermissionToVisit(crawlerUrl) \x0d\x0a (!isUrlAlreadyVisited(crawlerUrl)) \x0d\x0a isDepthAcceptable(crawlerUrl)) { \x0d\x0a nextUrl = crawlerUrl; \x0d\x0a // System.out.println("Next url to be visited is " + nextUrl); \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a return nextUrl; \x0d\x0a}\x0d\x0aprivate String getContent(CrawlerUrl url) throws Throwable { \x0d\x0a //HttpClient4.1的调用与之前的方式不同 \x0d\x0a HttpClient client = new DefaultHttpClient(); \x0d\x0a HttpGet httpGet = new HttpGet(url.getUrlString()); \x0d\x0a StringBuffer strBuf = new StringBuffer(); \x0d\x0a HttpResponse response = client.execute(httpGet); \x0d\x0a if (HttpStatus.SC_OK == response.getStatusLine().getStatusCode()) { \x0d\x0a HttpEntity entity = response.getEntity(); \x0d\x0a if (entity != null) { \x0d\x0a BufferedReader reader = new BufferedReader( \x0d\x0a new InputStreamReader(entity.getContent(), "UTF-8")); \x0d\x0a String line = null; \x0d\x0a if (entity.getContentLength() 0) { \x0d\x0a strBuf = new StringBuffer((int) entity.getContentLength()); \x0d\x0a while ((line = reader.readLine()) != null) { \x0d\x0a strBuf.append(line); \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a if (entity != null) { \x0d\x0a nsumeContent(); \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a //将url标记为已访问 \x0d\x0a markUrlAsVisited(url); \x0d\x0a return strBuf.toString(); \x0d\x0a}\x0d\x0apublic static boolean isContentRelevant(String content, \x0d\x0aPattern regexpPattern) { \x0d\x0a boolean retValue = false; \x0d\x0a if (content != null) { \x0d\x0a //是否符合正则表达式的条件 \x0d\x0a Matcher m = regexpPattern.matcher(content.toLowerCase()); \x0d\x0a retValue = m.find(); \x0d\x0a } \x0d\x0a return retValue; \x0d\x0a}\x0d\x0apublic List extractUrls(String text, CrawlerUrl crawlerUrl) { \x0d\x0a Map urlMap = new HashMap(); \x0d\x0a extractHttpUrls(urlMap, text); \x0d\x0a extractRelativeUrls(urlMap, text, crawlerUrl); \x0d\x0a return new ArrayList(urlMap.keySet()); \x0d\x0a} \x0d\x0aprivate void extractHttpUrls(Map urlMap, String text) { \x0d\x0a Matcher m = (text); \x0d\x0a while (m.find()) { \x0d\x0a String url = m.group(); \x0d\x0a String[] terms = url.split("a href=\""); \x0d\x0a for (String term : terms) { \x0d\x0a // System.out.println("Term = " + term); \x0d\x0a if (term.startsWith("http")) { \x0d\x0a int index = term.indexOf("\""); \x0d\x0a if (index 0) { \x0d\x0a term = term.substring(0, index); \x0d\x0a } \x0d\x0a urlMap.put(term, term); \x0d\x0a System.out.println("Hyperlink: " + term); \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a} \x0d\x0aprivate void extractRelativeUrls(Map urlMap, String text, \x0d\x0a CrawlerUrl crawlerUrl) { \x0d\x0a Matcher m = relativeRegexp.matcher(text); \x0d\x0a URL textURL = crawlerUrl.getURL(); \x0d\x0a String host = textURL.getHost(); \x0d\x0a while (m.find()) { \x0d\x0a String url = m.group(); \x0d\x0a String[] terms = url.split("a href=\""); \x0d\x0a for (String term : terms) { \x0d\x0a if (term.startsWith("/")) { \x0d\x0a int index = term.indexOf("\""); \x0d\x0a if (index 0) { \x0d\x0a term = term.substring(0, index); \x0d\x0a } \x0d\x0a String s = //" + host + term; \x0d\x0a urlMap.put(s, s); \x0d\x0a System.out.println("Relative url: " + s); \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a \x0d\x0a}\x0d\x0apublic static void main(String[] args) { \x0d\x0a try { \x0d\x0a String url = ""; \x0d\x0a Queue urlQueue = new LinkedList(); \x0d\x0a String regexp = "java"; \x0d\x0a urlQueue.add(new CrawlerUrl(url, 0)); \x0d\x0a NaiveCrawler crawler = new NaiveCrawler(urlQueue, 100, 5, 1000L, \x0d\x0a regexp); \x0d\x0a // boolean allowCrawl = crawler.areWeAllowedToVisit(url); \x0d\x0a // System.out.println("Allowed to crawl: " + url + " " + \x0d\x0a // allowCrawl); \x0d\x0a crawler.crawl(); \x0d\x0a } catch (Throwable t) { \x0d\x0a System.out.println(t.toString()); \x0d\x0a t.printStackTrace(); \x0d\x0a } \x0d\x0a}

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