python可以爬取什么数据

一、爬取我们所需要的一线链接

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channel_extract.py

这里的一线链接也就是我们所说的大类链接：

from bs4 import BeautifulSoupimport requests

start_url = ''host_url = ''def get_channel_urls(url):

wb_data = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(wb_data.text, 'lxml')

links = soup.select('.fenlei dt a') #print(links)

for link in links:

page_url = host_url + link.get('href')

print(page_url)#get_channel_urls(start_url)channel_urls = '''

'''123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536

那么拿我爬取的58同城为例就是爬取了二手市场所有品类的链接，也就是我说的大类链接；

找到这些链接的共同特征，用函数将其输出，并作为多行文本储存起来。

二、获取我们所需要的详情页面的链接和详情信息

page_parsing.py

1、说说我们的数据库：

先看代码：

#引入库文件from bs4 import BeautifulSoupimport requestsimport pymongo #python操作MongoDB的库import reimport time#链接和建立数据库client = pymongo.MongoClient('localhost', 27017)

ceshi = client['ceshi'] #建ceshi数据库ganji_url_list = ceshi['ganji_url_list'] #建立表文件ganji_url_info = ceshi['ganji_url_info']123456789101112

2、判断页面结构是否和我们想要的页面结构相匹配，比如有时候会有404页面；

3、从页面中提取我们想要的链接，也就是每个详情页面的链接；

这里我们要说的是一个方法就是:

item_link = link.get('href').split('?')[0]12

这里的这个link什么类型的，这个get方法又是什么鬼？

后来我发现了这个类型是

class 'bs4.element.Tab1

如果我们想要单独获取某个属性，可以这样，例如我们获取它的 class 叫什么

print soup.p['class']

#['title']12

还可以这样，利用get方法，传入属性的名称，二者是等价的

print soup.p.get('class')#['title']12

下面我来贴上代码：

#爬取所有商品的详情页面链接：def get_type_links(channel, num):

list_view = '{0}o{1}/'.format(channel, str(num)) #print(list_view)

wb_data = requests.get(list_view)

soup = BeautifulSoup(wb_data.text, 'lxml')

linkOn = soup.select('.pageBox') #判断是否为我们所需页面的标志；

#如果爬下来的select链接为这样：div.pageBox ul li:nth-child(1) a span 这里的:nth-child(1)要删掉

#print(linkOn)

if linkOn:

link = soup.select('.zz .zz-til a')

link_2 = soup.select('.js-item a')

link = link + link_2 #print(len(link))

for linkc in link:

linkc = linkc.get('href')

ganji_url_list.insert_one({'url': linkc})

print(linkc) else: pass1234567891011121314151617181920

4、爬取详情页中我们所需要的信息

我来贴一段代码：

#爬取赶集网详情页链接：def get_url_info_ganji(url):

time.sleep(1)

wb_data = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(wb_data.text, 'lxml') try:

title = soup.select('head title')[0].text

timec = soup.select('.pr-5')[0].text.strip()

type = soup.select('.det-infor li span a')[0].text

price = soup.select('.det-infor li i')[0].text

place = soup.select('.det-infor li a')[1:]

placeb = [] for placec in place:

placeb.append(placec.text)

tag = soup.select('.second-dt-bewrite ul li')[0].text

tag = ''.join(tag.split()) #print(time.split())

data = { 'url' : url, 'title' : title, 'time' : timec.split(), 'type' : type, 'price' : price, 'place' : placeb, 'new' : tag

}

ganji_url_info.insert_one(data) #向数据库中插入一条数据；

print(data) except IndexError: pass123456789101112131415161718192021222324252627282930

四、我们的主函数怎么写？

main.py

看代码：

#先从别的文件中引入函数和数据：from multiprocessing import Poolfrom page_parsing import get_type_links,get_url_info_ganji,ganji_url_listfrom channel_extract import channel_urls#爬取所有链接的函数：def get_all_links_from(channel):

for i in range(1,100):

get_type_links(channel,i)#后执行这个函数用来爬取所有详情页的文件：if __name__ == '__main__':# pool = Pool()# # pool = Pool()# pool.map(get_url_info_ganji, [url['url'] for url in ganji_url_list.find()])# pool.close()# pool.join()#先执行下面的这个函数，用来爬取所有的链接：if __name__ == '__main__':

pool = Pool()

pool = Pool()

pool.map(get_all_links_from,channel_urls.split())

pool.close()

pool.join()1234567891011121314151617181920212223242526

五、计数程序

count.py

用来显示爬取数据的数目；

import timefrom page_parsing import ganji_url_list,ganji_url_infowhile True: # print(ganji_url_list.find().count())

# time.sleep(5)

print(ganji_url_info.find().count())

time.sleep(5)

[求助] python 如何爬取 网页上调用JS函数打开的视频链接

selenium + phantomjs 模拟点击按钮，或者另写代码实现js函数openVideo()；

顺着第一步再去解析新页面，看看能否找到视频的原始地址；

假设视频的原始地址第二步找到了，在通过视频的原始地址下载视频就OK啦。

如何用Python做爬虫

1）首先你要明白爬虫怎样工作。

想象你是一只蜘蛛，现在你被放到了互联“网”上。那么，你需要把所有的网页都看一遍。怎么办呢？没问题呀，你就随便从某个地方开始，比如说人民日报的首页，这个叫initial pages，用$表示吧。

在人民日报的首页，你看到那个页面引向的各种链接。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。太好了，这样你就已经爬完了俩页面（首页和国内新闻）！暂且不用管爬下来的页面怎么处理的，你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。

突然你发现， 在国内新闻这个页面上，有一个链接链回“首页”。作为一只聪明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因为你已经看过了啊。所以，你需要用你的脑子，存下你已经看过的页面地址。这样，每次看到一个可能需要爬的新链接，你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。如果去过，那就别去了。

好的，理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话，那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。

那么在python里怎么实现呢？

很简单

import Queue

initial_page = "初始化页"

url_queue = Queue.Queue()

seen = set()

seen.insert(initial_page)

url_queue.put(initial_page)

while(True): #一直进行直到海枯石烂

if url_queue.size()0:

current_url = url_queue.get() #拿出队例中第一个的url

store(current_url) #把这个url代表的网页存储好

for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的url

if next_url not in seen:

seen.put(next_url)

url_queue.put(next_url)

else:

break

写得已经很伪代码了。

所有的爬虫的backbone都在这里，下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发。

2）效率

如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。

问题出在哪呢？需要爬的网页实在太多太多了，而上面的代码太慢太慢了。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。

通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法，但是它的特点是，它可以使用固定的内存（不随url的数量而增长）以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐，它的唯一问题在于，如果这个url不在set中，BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中，它会告诉你：这个url应该已经出现过，不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候，可以变得很小很少。一个简单的教程:Bloom Filters by Example

注意到这个特点，url如果被看过，那么可能以小概率重复看一看（没关系，多看看不会累死）。但是如果没被看过，一定会被看一下（这个很重要，不然我们就要漏掉一些网页了！）。 [IMPORTANT: 此段有问题，请暂时略过]

好，现在已经接近处理判重最快的方法了。另外一个瓶颈——你只有一台机器。不管你的带宽有多大，只要你的机器下载网页的速度是瓶颈的话，那么你只有加快这个速度。用一台机子不够的话——用很多台吧！当然，我们假设每台机子都已经进了最大的效率——使用多线程（python的话，多进程吧）。

3）集群化抓取

爬取豆瓣的时候，我总共用了100多台机器昼夜不停地运行了一个月。想象如果只用一台机子你就得运行100个月了...

那么，假设你现在有100台机器可以用，怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢？

我们把这100台中的99台运算能力较小的机器叫作slave，另外一台较大的机器叫作master，那么回顾上面代码中的url_queue，如果我们能把这个queue放到这台master机器上，所有的slave都可以通过网络跟master联通，每当一个slave完成下载一个网页，就向master请求一个新的网页来抓取。而每次slave新抓到一个网页，就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。同样，bloom filter也放到master上，但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave。Bloom Filter放到master的内存里，而被访问过的url放到运行在master上的Redis里，这样保证所有操作都是O(1)。（至少平摊是O(1)，Redis的访问效率见:LINSERT – Redis)

考虑如何用python实现：

在各台slave上装好scrapy，那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。

代码于是写成

#slave.py

current_url = request_from_master()

to_send = []

for next_url in extract_urls(current_url):

to_send.append(next_url)

store(current_url);

send_to_master(to_send)

#master.py

distributed_queue = DistributedQueue()

bf = BloomFilter()

initial_pages = ""

while(True):

if request == 'GET':

if distributed_queue.size()0:

send(distributed_queue.get())

else:

break

elif request == 'POST':

bf.put(request.url)

好的，其实你能想到，有人已经给你写好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub

4）展望及后处理

虽然上面用很多“简单”，但是真正要实现一个商业规模可用的爬虫并不是一件容易的事。上面的代码用来爬一个整体的网站几乎没有太大的问题。

但是如果附加上你需要这些后续处理，比如

有效地存储（数据库应该怎样安排）

有效地判重（这里指网页判重，咱可不想把人民日报和抄袭它的大民日报都爬一遍）

有效地信息抽取（比如怎么样抽取出网页上所有的地址抽取出来，“朝阳区奋进路中华道”），搜索引擎通常不需要存储所有的信息，比如图片我存来干嘛...

及时更新（预测这个网页多久会更新一次）

如你所想，这里每一个点都可以供很多研究者十数年的研究。虽然如此，

“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索”。

所以，不要问怎么入门，直接上路就好了：）

python 用自定义函数获取所有超链接

用正则匹配

import re

html = '''h3contact us/h3

pcontact: manager wang/p

ptelephone:12345666/p

div id="nav"

ul

lia class="nav-first" href="/"homepage/a/li

lia href="/lista.php"111/a/li 

lia href="/lista.php"222/a/li

lia href="/order/setorder.php"333/a/li

lia href="/what/cool/ista.php"444/a/li

/ul

/div'''

urls = re.findall('href=.*?', html)  # 正则出a链接 href

urlList = []  # 定义urlList

for url in urls:

url = url.replace("href=\"", '')  # 替换href="

urlList.append(url[:-2])  # 获取的0到-2长度的字符串

print(urlList)

输出：

['/', '/lista.php', '/lista.php', '/order/setorder.php', '/what/cool/ista.php']

python多线程爬虫爬取顶点小说内容（BeautifulSoup+urllib）

之前写过python爬取起点中文网小说，多线程则是先把爬取的章节链接存到一个列表里，然后写一个函数get_text每次调用这个函数就传一个章节链接，那么就需要调用n次该函数来获取n章的内容，所以可以用for循环创建n个线程，线程的target就是get_text，参数就是章节的url。

随便点开的，辣眼睛哈哈哈

个人感觉用了多线程之后速度并没有很大的提升，速度大致是20个txt文件/分钟，是否有单个机器上继续提升爬取速度的方法？

下一步打算搞点能被封ip的爬取行为，然后学学分布式爬虫。加油~

当前名称：python爬取链接函数 Python爬取简书
转载源于：http://scyanting.com/article/docopch.html