Beautiful Soup
https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc.zh/ Beautiful Soup 4.2.0 文档
http://www.imooc.com/learn/712 视频课程:python遇见数据采集
https://segmentfault.com/a/1190000005182997 PyQuery的使用方法
import bs4 print(bs4.__version__) #当前版本是4.5.3 2017-4-6
安装第三方库
C:Python3scripts> python pip.exe install bs4 (引入第三方库 bs4 )——BeautifulSoup
C:Python3scripts> python pip.exe install html5lib(引入第三方库 html5lib )——html5解析器,BeautifulSoup要用到
打开本地的zzzzz.html文件,用 BeautifulSoup 解析
from urllib import request from bs4 import BeautifulSoup import html5lib #html5解析器 url='file:///C:/Python3/zz/zzzzz.html' resp = request.urlopen(url) html_doc = resp.read() soup = BeautifulSoup(html_doc,'lxml')#使用BeautifulSoup解析这段代码。'lxml'是解析器,除此之外还有'html.parser'、'xml'、'html5lib'等 print(soup.prettify()) #按照标准的缩进格式的结构输出
print(soup.title)#<title>标签 print(soup.title.string)#<title>标签的文字 print(soup.find(id="div111"))#查找id print(soup.find(id="div111").get_text())#获得标签内的所有文本内容文字 print(soup.find("p", {"class": "p444"}))#查找<p class="p444"></p>标签 (这里的数据类型是 'bs4.element.Tag') print(soup.select('.p444'))#css选择器!!! (这里的数据类型是 list) for tag1 in soup.select('.p444'): print(tag1.string) print(soup.select('.div2 .p222'))#css选择器!!! print(soup.findAll("a"))#所有<a>标签 for link in soup.findAll("a"): print(link.get("href")) print(link.string)
使用正则
import re data = soup.findAll("a",href=re.compile(r"baidu.com")) for tag22 in data: print(tag22.get("href"))
练习1:解析一个网页
由于win7上的编码解码问题搞不定,只好先使用标准html5的网页了。先拿廖大的python教程页做练习了,抓取左侧的目录
# -*- coding: utf-8 -*- from urllib import request from bs4 import BeautifulSoup import html5lib #html5解析器 url="http://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000" resp = request.urlopen(url) html_doc = resp.read() #使用BeautifulSoup解析这段代码。'lxml'是解析器,除此之外还有'html.parser'、'xml'、'html5lib'等 soup = BeautifulSoup(html_doc,'html.parser') #soup = BeautifulSoup(html_doc,'lxml') #按照标准的缩进格式的结构输出 #print(soup.prettify()) f = open("c:\Python3zz\0.txt","w+") for tag1 in soup.select('.x-sidebar-left-content li a'): #ss = tag1.get_text() ss = tag1.string ss2 = tag1.get("href") print(ss," --- ","http://www.liaoxuefeng.com",ss2) f.writelines(ss + " --- http://www.liaoxuefeng.com"+ss2+" ")#写入字符串 f.close()
2017-10-18:
http://www.cnblogs.com/zhaof/p/6930955.html 一些解析器(Beautiful Soup支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器,如果我们不安装它,则 Python 会使用 Python默认的解析器,lxml 解析器更加强大,速度更快,推荐安装。)
爬取 http://www.bootcdn.cn,获得一个字典( dict["包名称": star数值] ),存入文本文件: (一个想法,可以定期扒一次,例如3个月。再比对上次的dict记录,观察哪些项目的星升的比较快。比较受关注。)
#python 3.6.0 import requests #2.18.4 import bs4 #4.6.0 import html5lib url = "http://www.bootcdn.cn/" #url = "http://www.bootcdn.cn/all/" headers = {'User-Agent': 'mozilla/5.0 (windows nt 6.1; wow64) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/61.0.3163.100 safari/537.36'} r = requests.get(url,headers=headers) # r=requests.get(url) print(r.encoding) #获得编码 print(r.status_code) #获得状态码 soup = bs4.BeautifulSoup(r.content.decode("utf-8"), "lxml") #'lxml'是解析器,除此之外还有'html.parser'、'xml'、'html5lib'等 #soup = bs4.BeautifulSoup(r.content, "html5lib") #aa = soup.decode("UTF-8", "ignore") #print(soup.prettify())#按照标准的缩进格式的结构输出 #将数据解析成字典 element = soup.select('.packages-list-container .row') starsList = {} for item in element: # print(item.select("h4.package-name")) # print(item.select(".package-extra-info span")) # print(item.h4.text) # print(item.span.text) starsList[item.h4.text]=item.span.text print(starsList) #将字典存入文本文件 import time from datetime import datetime try: f = open('1.txt', 'a+') t2 = datetime.fromtimestamp(float(time.time())) f.write(' '+str(t2)) f.write(' '+str(starsList)) finally: if f: f.close()
爬取廖雪峰的python教程:(就是先用bs4解析左边的目录列表,拿到链接,存为字典,并保存到文本文件中。再扒取。) 共123条,但我只扒下28个文件
import requests import bs4 import urllib url="http://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000" #r = requests.get(url) #这里不加header,不让爬了 headers = {'User-Agent': 'mozilla/5.0 (windows nt 6.1; wow64) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/61.0.3163.100 safari/537.36'} r = requests.get(url,headers=headers) soup = bs4.BeautifulSoup(r.content.decode("utf-8"), "lxml") # 生成字典,并保存在文本文件中 f = open("c:\Python3\zz\liaoxuefeng\a.txt","w+") mylist = soup.select('#x-wiki-index .x-wiki-index-item') myhrefdict = {} for item in mylist: myhrefdict[item.text] = "https://www.liaoxuefeng.com" + item["href"] #print(item.text,item["href"]) #item.text tag1.string item["href"] item.get("href")。 #f.writelines(item.text + " --- http://www.liaoxuefeng.com"+item["href"]+" ")#写入字符串 f.write(str(myhrefdict)) f.close() # 爬取文件 i = 0 for key,val in myhrefdict.items(): i += 1 name = str(i) + '_' + key + '.html' link = val print(link,name) urllib.request.urlretrieve(link, 'liaoxuefeng\' + name) # 提前要创建文件夹
Requests库: 2017-10-30
http://www.python-requests.org/en/master/api/ Requests库 API文档
http://www.cnblogs.com/yan-lei/p/7445460.html Python网络爬虫与信息提取
requests.request() 构造一个请求,支撑以下各方法的基础方法
requests.get(url, params=None, **kwargs) 获取HTML网页的主要方法,对应于HTTP的GET
requests.head(url, **kwargs) 获取HTML网页头信息的方法,对应于HTTP的HEAD
requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs) 向HTML网页提交POST请求的方法,对应于HTTP的POST
requests.put(url, data=None, **kwargs) 向HTML网页提交PUT请求的方法,对应于HTTP的PUT
requests.patch(url, data=None, **kwargs) 向HTML网页提交局部修改请求,对应于HTTP的PATCH
requests.delete(url, **kwargs) 向HTML页面提交删除请求,对应于HTTP的DELET
代理: 2018-2-5
import requests proxies = { "http": "http://10.10.1.10:3128", "https": "http://10.10.1.10:1080", } requests.get("http://aaa.com", proxies=proxies)
https://www.v2ex.com/t/364904#reply0 带大家玩一个练手的数据采集(简洁版)
http://www.xicidaili.com/nn/ 高匿免费代理
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