pythonmongodb爬虫，python 爬虫 工具

python爬虫用什么库

1、Python中有很多优秀的爬虫框架，常用的有以下几种： Scrapy：Scrapy是一个功能强大的开源爬虫框架，它提供了完整的爬虫流程控制和数据处理功能，支持异步和分布式爬取，适用于大规模的数据采集任务。

2、Python爬虫网络库Python爬虫网络库主要包括：urllib、requests、grab、pycurl、urllibhttplibRoboBrowser、MechanicalSoup、mechanize、socket、Unirest for Python、hyper、PySocks、treq以及aiohttp等。

3、Python为此提供了强大的工具箱，如urllib和requests处理基础请求，grab、scrapy和pyspider等框架则进一步简化了爬虫流程，而解析工具如lxml和BeautifulSoup，则是HTML和XML的得力助手。

4、pyspider是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统，能在浏览器界面上进行脚本的编写，功能的调度和爬取结果的实时查看，后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储，还能定时设置任务与任务优先级等。Crawley Crawley可以高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等。

5、requests requests库应该是现在做爬虫最火最实用的库了，非常的人性化。有关于它的使用我之前也写过一篇文章 一起看看Python之Requests库 ，大家可以去看一下。urllib3 urllib3是一个非常强大的http请求库，提供一系列的操作URL的功能。selenium 自动化测试工具。

python写了一个爬虫,内容储存到mongodb数据库,遇到一个错误不知怎么改...

1、你不能直接存储一个类的实例啊，mongodb用bson存储数据，bson是json的binary形式，所以你只能存储javascript的基本类型、Object和Array这些东西。像beautiful soup里面的类的实例，你可以存储关键的数据，到你再需要用的时候，取出数据再构造一个新实例，而不是把这个实例存入数据库。

2、代码升级挑战 面对网站的headers反爬升级，稍作调整后的代码，依然能轻松应对，只需去掉#，直接运行即可开始抓取并保存图片。图片保存指南 遇到错误处理 若出现保存错误，只需在F：\spider\picture\新建文件夹，如zhainan2，所有抓取的图片将在此处安家。在代码中找到相关部分进行调整，轻松解决。

3、mongodb是可以直接存的。这种写法没有问题。问题还是出在变量名与变量值上。很简单就可以定位。你先将img换成一个字符串，如果成功了，就是img本身的格式问题。如果还不成可以试试将id换成Identify类似的这样的名子再式。2-3次试验就可以找到原因。

4、支持复制和故障恢复。使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）。自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性。支持RUBY，PYTHON，JAVA，C，PHP，C#等多种语言。文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）。可通过网络访问。

5、将网页page source 保存到数据库（mongodb）中，每次取得新的page source 和数据库中的page source 的hash 值是不是想等，如果不等表示有更新。这个判断有了，爬虫爬取时间策略就好办了。

Python爬虫:如何在一个月内学会爬取大规模数

1、爬虫与反爬虫策略 小莫的电影爬虫：提升到百度级模拟，包含IP更换和延时请求 小黎：频率限制、源IP检查、验证码防御，转向前端数据获取和动态token 攻防战术：图像识别应对验证码，PhantomJS/Selenium抓取；加密库混淆与异步前端获取 反反爬策略涉及User-Agent伪装和代理IP使用，遵守Robots协议，避免侵犯隐私和服务器压力。

2、在Python中，可以使用多线程或多进程的方式来爬取大量数据。通过多线程或多进程可以同时进行多个爬取任务，提高数据爬取的效率。

3、Python 实战：四周实现爬虫系统，无需编程基础，二十八天掌握一项谋生技能。带你学到如何从网上批量获得几十万数据，如何处理海量大数据，数据可视化及网站制作。

4、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。然后需要模拟浏览器的请求(使用request.get(url))，获取目标网页的源代码信息(req.text)。

5、学习Python基础：首先，你需要学习Python的基础知识，包括语法、数据类型、控制流等。有许多在线教程和书籍可以帮助你入门，例如《PythonCrashCourse》或Codecademy的Python课程。学习网络基础：理解HTTP协议和HTML/CSS是编写爬虫的关键。

6、实践项目：选择一个简单的网站作为练习对象，尝试使用Python爬虫库进行数据采集。可以从获取网页内容、解析HTML、提取数据等方面进行实践。 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。

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