python爬虫 将在线html网页中的图片链接替换成本地链接并将html文件下载到本地

import os,re

def check_flag(flag):

regex = recompile(r'images\/')

result = True if regexmatch(flag) else False

return result

#soup = BeautifulSoup(open('indexhtml'))

from bs4 import BeautifulSoup

html_content = '''

<a href=">

使用urllib2库，打开页面，获取页面内容，再用正则表达式提取需要的数据就可以了。

下面给你个示例代码供参考，从百度贴吧抓取帖子内容，并保存在文件中。

# -- coding:utf-8 --

import urllib2

import re

url='

page=urllib2urlopen(url)read()decode('gbk')

none_re=recompile('<a href=>|</a>|<img>')

br_re=recompile('<br>')

title_re=recompile('<h1 class="core_title_txt  " title="()"')

content_re=recompile('<div id="post_content_\d" class="d_post_content j_d_post_content ">()</div>')

title=research(title_re,page)

title=titlegroup(1)replace('\\','')replace('/','')replace(':','')replace('','')replace('','')replace('"','')replace('>','')replace('<','')replace('|','')  

content=refindall(content_re,page)

with open('%stxt'%title,'w') as f:

    for i in content:

        i=resub(none_re, '', i)

        i=resub(br_re, '\n', i)        

        fwrite(iencode('utf-8')strip()+'\n')

python 获取金山文档数据，通过下面的 *** 作进行。

第一步：创建应用及相关权限申请。通过快速接入模块，开展相关环节。

第二步：下载SDK。

第三步：集成SDK应用开发。主要包含通过WPS文件选择器获取用户云文档文件，并获取其分享链接进行在线编辑： WPS选择器的使用步骤和Js举例使用请参考WPS文件选择器进行接入。 文件选择器选择文件后，获取该文件的分享链接的流程 *** 作请参考以下SDK接口进行对接。

首先，你得了解那个网站的每一页是怎么区分的。例如第一页他显示为input-1html，第二页显示为input-2html  第三页显示为input-3html  找到网站每一页的规律，然后循环即可。

我这里给你一个抓取博客内容的简单例子，你自己看看。

Python 中可以进行网页解析的库有很多，常见的有 BeautifulSoup 和 lxml 等。在网上玩爬虫的文章通常都是介绍 BeautifulSoup 这个库，我平常也是常用这个库，最近用 Xpath 用得比较多，使用 BeautifulSoup 就不大习惯，很久之前就知道 Reitz 大神出了一个叫 Requests-HTML 的库，一直没有兴趣看，这回可算歹着机会用一下了。

使用 pip install requests-html 安装，上手和 Reitz 的其他库一样，轻松简单：

这个库是在 requests 库上实现的，r 得到的结果是 Response 对象下面的一个子类，多个一个 html 的属性。所以 requests 库的响应对象可以进行什么 *** 作，这个 r 也都可以。如果需要解析网页，直接获取响应对象的 html 属性：

不得不膜拜 Reitz 大神太会组装技术了。实际上 HTMLSession 是继承自 requestsSession 这个核心类，然后将 requestsSession 类里的 requests 方法改写，返回自己的一个 HTMLResponse 对象，这个类又是继承自 requestsResponse,只是多加了一个 _from_response 的方法来构造实例：

之后在 HTMLResponse 里定义属性方法 html，就可以通过 html 属性访问了,实现也就是组装 PyQuery 来干。核心的解析类也大多是使用 PyQuery 和 lxml 来做解析，简化了名称，挺讨巧的。

元素定位可以选择两种方式：

方法名非常简单，符合 Python 优雅的风格，这里不妨对这两种方式简单的说明：

定位到元素以后势必要获取元素里面的内容和属性相关数据，获取文本：

获取元素的属性：

还可以通过模式来匹配对应的内容：

这个功能看起来比较鸡肋，可以深入研究优化一下，说不定能在 github 上混个提交。

除了一些基础 *** 作，这个库还提供了一些人性化的 *** 作。比如一键获取网页的所有超链接，这对于整站爬虫应该是个福音，URL 管理比较方便：

内容页面通常都是分页的，一次抓取不了太多，这个库可以获取分页信息：

结果如下：

通过迭代器实现了智能发现分页，这个迭代器里面会用一个叫 _next 的方法，贴一段源码感受下：

通过查找 a 标签里面是否含有指定的文本来判断是不是有下一页，通常我们的下一页都会通过 下一页 或者 加载更多 来引导，他就是利用这个标志来进行判断。默认的以列表形式存在全局： ['next','more','older'] 。我个人认为这种方式非常不灵活，几乎没有扩展性。 感兴趣的可以往 github 上提交代码优化。

也许是考虑到了现在 js 的一些异步加载，这个库支持 js 运行时，官方说明如下：

使用非常简单，直接调用以下方法：

第一次使用的时候会下载 Chromium，不过国内你懂的，自己想办法去下吧，就不要等它自己下载了。render 函数可以使用 js 脚本来 *** 作页面，滚动 *** 作单独做了参数。这对于上拉加载等新式页面是非常友好的。

response=urllibrequesturlopen(url)#返回文件对象，response=urllibrequesturlopen(req)#获得服务器返回的数据。

Python解释器易于扩展，可以使用C语言或C++（或者其他可以通过C调用的语言）扩展新的功能和数据类型。

Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

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