python里面的爬虫是什么

世界上80%的爬虫是基于Python开发的，学好爬虫技能，可为后续的大数据分析、挖掘、机器学习等提供重要的数据源。

什么是爬虫？

网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），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。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。

其实通俗的讲就是通过程序去获取web页面上自己想要的数据，也就是自动抓取数据

爬虫可以做什么？

你可以用爬虫爬，爬取视频等等你想要爬取的数据，只要你能通过浏览器访问的数据都可以通过爬虫获取。

爬虫技术是一种自动化程序。

爬虫就是一种可以从网页上抓取数据信息并保存的自动化程序，它的原理就是模拟浏览器发送网络请求，接受请求响应，然后按照一定的规则自动抓取互联网数据。

搜索引擎通过这些爬虫从一个网站爬到另一个网站，跟踪网页中的链接，访问更多的网页，这个过程称为爬行，这些新的网址会被存入数据库等待搜索。简而言之，爬虫就是通过不间断地访问互联网，然后从中获取你指定的信息并返回给你。而我们的互联网上，随时都有无数的爬虫在爬取数据，并返回给使用者。

爬虫技术的功能

1、获取网页

获取网页可以简单理解为向网页的服务器发送网络请求，然后服务器返回给我们网页的源代码，其中通信的底层原理较为复杂，而Python给我们封装好了urllib库和requests库等，这些库可以让我们非常简单的发送各种形式的请求。

2、提取信息

获取到的网页源码内包含了很多信息，想要进提取到我们需要的信息，则需要对源码还要做进一步筛选。可以选用python中的re库即通过正则匹配的形式去提取信息，也可以采用BeautifulSoup库（bs4）等解析源代码，除了有自动编码的优势之外，bs4库还可以结构化输出源代码信息，更易于理解与使用。

3、保存数据

提取到我们需要的有用信息后，需要在Python中把它们保存下来。可以使用通过内置函数open保存为文本数据，也可以用第三方库保存为其它形式的数据，例如可以通过pandas库保存为常见的xlsx数据，如果有等非结构化数据还可以通过pymongo库保存至非结构化数据库中。

python爬虫一般都爬什么信息？

一般说爬虫的时候，大部分程序员潜意识里都会联想为Python爬虫，为什么会这样，我觉得有两个原因：

1Python生态极其丰富，诸如Request、Beautiful Soup、Scrapy、PySpider等第三方库实在强大

2Python语法简洁易上手，分分钟就能写出一个爬虫（有人吐槽Python慢，但是爬虫的瓶颈和语言关系不大）

爬虫是一个程序，这个程序的目的就是为了抓取万维网信息资源，比如你日常使用的谷歌等搜索引擎，搜索结果就全都依赖爬虫来定时获取

看上述搜索结果，除了wiki相关介绍外，爬虫有关的搜索结果全都带上了Python，前人说Python爬虫，现在看来果然诚不欺我～

爬虫的目标对象也很丰富，不论是文字、、视频，任何结构化非结构化的数据爬虫都可以爬取，爬虫经过发展，也衍生出了各种爬虫类型：

● 通用网络爬虫：爬取对象从一些种子 URL 扩充到整个 Web，搜索引擎干的就是这些事

● 垂直网络爬虫：针对特定领域主题进行爬取，比如专门爬取小说目录以及章节的垂直爬虫

● 增量网络爬虫：对已经抓取的网页进行实时更新

● 深层网络爬虫：爬取一些需要用户提交关键词才能获得的 Web 页面

不想说这些大方向的概念，让我们以一个获取网页内容为例，从爬虫技术本身出发，来说说网页爬虫，步骤如下：

模拟请求网页资源

从HTML提取目标元素

数据持久化

：《Python教程》以上就是小编分享的关于python爬虫一般都爬什么信息的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

1Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中

2pyspider 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。

3Crawley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

4Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。

还有很多，比如Newspaper，Grab，Cola等等

爬虫框架学习可以看一下黑马程序员视频库的学习视频，免费学习哦！很高兴能为你提供帮助

网络爬虫开发实战2和一的区别

Python3 网络爬虫开发实战（第二版）》已经上架了！！！！

之前我写的第一版的爬虫书《Python3网络爬虫开发实战》在 2018 年出版，上市三年来，一直处于市面上所有爬虫书的销冠位置，豆瓣评分 90 分，销量 10w 册。

如今，这本书现在又进一步做了升级，第二版将案例进行了全面升级，自建了案例平台防止代码过期，同时增加了非常多的新技术、新知识的介绍，比如异步爬虫、JavaScript 逆向、安卓逆向、Kubernetes、智能解析。

容我小小自荐一下：目前市面上的爬虫书，其他的书跟我的书相比，内容方面我的算是最全的，没有之一。能将最前沿的爬虫技术比如异步、JavaScript 逆向、安卓逆向、智能解析、WebAssembly、Kubernetes 等技术都涵盖的，目前应该就是本新发布的《Python3网络爬虫开发实战（第二版）》了。

没错，就是这本：

2018 年 5 月我的《Python3 网络爬虫开发实战》的第一版出版，从上市到现在三年多销量约 10w 册，真的非常感谢各位读者的支持。后来，由于一些技术更迭，我开始策划编写本书的第二版。

2021 年11月，这本书历经各种反复修改、审稿等阶段，到今天终于上架了！

这几个月我收到了太多读者的询问，第二版什么时候出来，真的抱歉实在是让大家久等了。

没错，就是今天，它来了！

第二版更新内容

大家第一个问题可能就会问，第二版比第一版更新了哪些内容？

因为技术总是在不断发展和进步的，爬虫技术也是一样，它在爬虫和反爬虫不断斗争的过程中也在不断演进。比如现在越来越多的网页采取了各种防护措施，比如前端代码的压缩和混淆、API 的参数加密、WebDriver 的检测，要做到高效的数据爬取，我们就需要懂得一些 JavaScript 逆向分析相关技术。App 也是一样，App 的抓包防护、加壳保护、Native 化、风控检测使得越来越多的 App 数据难以爬取，所以我们也不得不了解一些逆向相关技术，如 Xposed、Frida、IDA Pro 等工具的使用。除此之外，近几年深度学习和人工智能发展得也是如火如荼，所以爬虫也可以和人工智能结合起来，比如基于深度学习的验证码识别、网页内容的智能化解析和提取等技术我们也可以进行学习和了解。另外，一些大规模爬虫的管理和运维技术也在不断发展，当前 Kubernetes、Docker、Prometheus 等云原生技术也非常火爆，基于 Kubernetes 等云原生技术的爬虫管理和运维解决方案也已经很受青睐。然而，之前第一版书对以上提到的这些新兴技术几乎没有提及。

除此之外，第一版书在讲解数据爬取的过程中引用了很多案例和服务，比如猫眼**网站、淘宝网站、代理服务网站，然而几年过去了，有些案例网站和服务早已经改版或者停止维护，这就导致第一版书中的很多案例已经不能正常运行了。这其实是一个很大的问题，因为程序运行不通会大大降低学习的积极性和成就感，而且会浪费不少时间。另外，即使案例对应的爬虫代码及时更新了，那我们也不知道这些案例网站和服务什么时候会再次改版，因为这都是不可控的。所以，为了彻底解决这个问题，我花费了近半年的时间构建了一个爬虫案例平台（>

首先您应该明确，不止Python这一种语言可以做爬虫，诸如PHP、Java、C/C++都可以用来写爬虫程序，但是相比较而言Python做爬虫是最简单的。下面对它们的优劣势做简单对比：

PHP：对多线程、异步支持不是很好，并发处理能力较弱；Java也经常用来写爬虫程序，但是Java语言本身很笨重，代码量很大，因此它对于初学者而言，入门的门槛较高；C/C++运行效率虽然很高，但是学习和开发成本高。写一个小型的爬虫程序就可能花费很长的时间。

而Python语言，其语法优美、代码简洁、开发效率高、支持多个爬虫模块，比如urllib、requests、Bs4等。Python的请求模块和解析模块丰富成熟，并且还提供了强大的Scrapy框架，让编写爬虫程序变得更为简单。因此使用Python编写爬虫程序是个非常不错的选择。

编写爬虫的流程

爬虫程序与其他程序不同，它的的思维逻辑一般都是相似的，所以无需我们在逻辑方面花费大量的时间。下面对Python编写爬虫程序的流程做简单地说明：

先由urllib模块的request方法打开URL得到网页HTML对象。使用浏览器打开网页源代码分析网页结构以及元素节点。通过BeautifulSoup或则正则表达式提取数据。存储数据到本地磁盘或数据库。

当然也不局限于上述一种流程。编写爬虫程序，需要您具备较好的Python编程功底，这样在编写的过程中您才会得心应手。爬虫程序需要尽量伪装成人访问网站的样子，而非机器访问，否则就会被网站的反爬策略限制，甚至直接封杀IP，相关知识会在后续内容介绍。

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