简单易懂python爬虫，python爬虫入门教程

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如何用python爬取网站数据?

selenium是一个自动化测试工具，也可以用来模拟浏览器行为进行网页数据抓取。使用selenium库可以执行JavaScript代码、模拟点击按钮、填写表单等操作。

用python爬取网站数据方法步骤如下：首先要明确想要爬取的目标。对于网页源信息的爬取首先要获取url，然后定位的目标内容。先使用基础for循环生成的url信息。

安装必要的库为了编写爬虫，你需要安装一些Python库，例如requests、BeautifulSoup和lxml等。你可以使用pip install命令来安装这些库。抓取网页数据主要通过requests库发送HTTP请求，获取网页响应的HTML内容。

要用Python爬取网上工业厂房选址需求，可以按照以下步骤进行：分析网站结构：首先要确定需要爬取数据的网站是什么，了解其结构和HTML标签的使用情况。

爬取网页数据，需要一些工具，比如requests，正则表达式，bs4等，解析网页首推bs4啊，可以通过标签和节点抓取数据。

）首先确定需要爬取的网页URL地址；2）通过HTTP/HTTP协议来获取对应的HTML页面；3）提取HTML页面里有用的数据：a.如果是需要的数据，就保存起来。b.如果是页面里的其他URL，那就继续执行第二步。

网址(URL) ：统一资源定位符，是用于完整地描述Interet上网页和其他资源的地址的一种标识方法，也是爬虫的入口。

掌握一些常用的反爬虫技巧使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等处理方式即可以解决大部分网站的反爬虫策略。

深入学习：随着对Python爬虫的熟悉程度提高，可以学习更高级的爬虫技术，如动态网页爬取、反爬虫策略应对等。八爪鱼采集器是一款功能全面、操作简单、适用范围广泛的互联网数据采集器，可以帮助用户快速获取所需的数据。

打开网页，下载文件：urllib 解析网页：BeautifulSoup，熟悉JQuery的可以用Pyquery 使用Requests来提交各种类型的请求，支持重定向，cookies等。

Bloom 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。

从爬虫必要的几个基本需求来讲：抓取 py的urllib不一定去用，但是要学，如果还没用过的话。比较好的替代品有requests等第三方更人性化、成熟的库，如果pyer不了解各种库，那就白学了。抓取最基本就是拉网页回来。

1、保存漫画分两步，首先是创建文件夹，其次是保存。打开风之动漫拉到最下面我们可以看到在网站的最下面有一个网站地图获取漫画每一话的标题和对应的url，保存到字典 comic_chapter_url_dict 中最难的部分来了。

2、设想全网有N个网站，那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N)，因为所有网页要遍历一次，而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK，OK，我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。

3、案例分析：爬取豆瓣电影TOP250 下面以爬取豆瓣电影TOP250为例，介绍爬虫的具体操作步骤。分析目标网站的结构和数据，找到目标数据的XPath路径或CSS选择器。使用Python和BeautifulSoup构建爬虫程序，获取目标数据。

4、使用Python编写网络爬虫程序的一般步骤如下：导入所需的库：使用import语句导入所需的库，如BeautifulSoup、Scrapy和Requests等。发送HTTP请求：使用Requests库发送HTTP请求，获取网页的HTML源代码。

首先我们先来看看一个最简单的爬虫流程：第一步要确定爬取页面的链接，由于我们通常爬取的内容不止一页，所以要注意看看翻页、关键字变化时链接的变化，有时候甚至要考虑到日期；另外还需要主要网页是静态、动态加载的。

“网络爬虫”是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。在课程中准备了一个网址，在这些网址中可以了解到“爬虫”的使用方式以及“标准库”。任意的打开一个网页，在网页中可以看到有一个视频。

学习爬虫框架搭建工程化的爬虫。学习数据库基础，应用大规模的数据存储。分布式爬虫实现大规模并发采集。

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