为自动提取网页的程序,它为搜索引擎从万维网上下载网页。
网络爬虫为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。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。
将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL,并重复上述过程,直到达到系统的某一条件时停止。另外,所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮,进行一定的分析、过滤,并建立索引,以便之后的查询和检索。
扩展资料:
网络爬虫的相关要求规定:
1、由Python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等额外的功能。
2、按照网页内容目录层次深浅来爬行页面,处于较浅目录层次的页面首先被爬行。 当同一层次中的页面爬行完毕后,爬虫再深入下一层继续爬行。
3、文本处理,包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持,二进制数据处理等功能。
参考资料来源:百度百科-网络爬虫
Python的爬虫库其实很多,像常见的urllib,requests,bs4,lxml等,初始入门爬虫的话,可以学习一下requests和bs4(BeautifulSoup)这2个库,比较简单,也易学习,requests用于请求页面,BeautifulSoup用于解析页面,下面我以这2个库为基础,简单介绍一下Python如何爬取网页静态数据和网页动态数据,实验环境win10+python3.6+pycharm5.0,主要内容如下:
Python爬取网页静态数据
这个就很简单,直接根据网址请求页面就行,这里以爬取糗事百科上的内容为例:
1.这里假设我们要爬取的文本内容如下,主要包括昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段:
打开网页源码,对应网页结构如下,很简单,所有字段内容都可以直接找到:
2.针对以上网页结构,我们就可以编写相关代码来爬取网页数据了,很简单,先根据url地址,利用requests请求页面,然后再利用BeautifulSoup解析数据(根据标签和属性定位)就行,如下:
程序运行截图如下,已经成功爬取到数据:
Python爬取网页动态数据
很多种情况下,网页数据都是动态加载的,直接爬取网页是提取不到任何数据的,这时就需要抓包分析,找到动态加载的数据,一般情况下就是一个json文件(当然,也可能是其他类型的文件,像xml等),然后请求解析这个json文件,就能获取到我们需要的数据,这里以爬取人人贷上面的散标数据为例:
1.这里假设我们爬取的数据如下,主要包括年利率,借款标题,期限,金额,进度这5个字段:
2.按F12调出开发者工具,依次点击“Network”->“XHR”,F5刷新页面,就可以找到动态加载的json文件,具体信息如下:
3.接着,针对以上抓包分析,我们就可以编写相关代码来爬取数据了,基本思路和上面的静态网页差不多,先利用requests请求json,然后再利用python自带的json包解析数据就行,如下:
程序运行截图如下,已经成功获取到数据:
至此,我们就完成了利用python来爬取网页数据。总的来说,整个过程很简单,requests和BeautifulSoup对于初学者来说,非常容易学习,也易掌握,可以学习使用一下,后期熟悉后,可以学习一下scrapy爬虫框架,可以明显提高开发效率,非常不错,当然,网页中要是有加密、验证码等,这个就需要自己好好琢磨,研究对策了,网上也有相关教程和资料,感兴趣的话,可以搜一下,希望以上分享的内容能对你上有所帮助吧,也欢迎大家评论、留言。
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