Python爬虫是什么

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是一门非常适合开发网络爬虫的编程语言，相比于其他静态编程语言，Python抓取网页文档的接口更简洁;相比于其他动态脚本语言，Python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。此外，python中有优秀的第三方包可以高效实现网页抓取，并可用极短的代码完成网页的标签过滤功能。

Python爬虫架构组成:

1 URL管理器：管理待爬取的url集合和已爬取的url集合，传送待爬取的url给网页下载器;

2 网页下载器：爬取url对应的网页，存储成字符串，传送给网页解析器;

3 网页解析器：解析出有价值的数据，存储下来，同时补充url到URL管理器。

Python爬虫工作原理:

Python爬虫通过URL管理器，判断是否有待爬URL，如果有待爬URL，通过调度器进行传递给下载器，下载URL内容，并通过调度器传送给解析器，解析URL内容，并将价值数据和新URL列表通过调度器传递给应用程序，并输出价值信息的过程。

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。

Python爬虫常用框架有：

grab：网络爬虫框架;

scrapy：网络爬虫框架，不支持Python3;

pyspider：一个强大的爬虫系统;

cola：一个分布式爬虫框架;

portia：基于Scrapy的可视化爬虫;

restkit：Python的>

demiurge：基于PyQuery的爬虫微框架。

这里简单介绍一下吧，以抓取网站静态、动态2种数据为例，实验环境win10+python36+pycharm50，主要内容如下：

抓取网站静态数据（数据在网页源码中）：以糗事百科网站数据为例

1这里假设我们抓取的数据如下，主要包括用户昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段，如下：

对应的网页源码如下，包含我们所需要的数据：

2对应网页结构，主要代码如下，很简单，主要用到requests+BeautifulSoup，其中requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面：

程序运行截图如下，已经成功爬取到数据：

抓取网站动态数据（数据不在网页源码中，json等文件中）：以人人贷网站数据为例

1这里假设我们爬取的是债券数据，主要包括年利率、借款标题、期限、金额和进度这5个字段信息，截图如下：

打开网页源码中，可以发现数据不在网页源码中，按F12抓包分析时，才发现在一个json文件中，如下：

2获取到json文件的url后，我们就可以爬取对应数据了，这里使用的包与上面类似，因为是json文件，所以还用了json这个包（解析json），主要内容如下：

程序运行截图如下，已经成功抓取到数据：

至此，这里就介绍完了这2种数据的抓取，包括静态数据和动态数据。总的来说，这2个示例不难，都是入门级别的爬虫，网页结构也比较简单，最重要的还是要会进行抓包分析，对页面进行分析提取，后期熟悉后，可以借助scrapy这个框架进行数据的爬取，可以更方便一些，效率更高，当然，如果爬取的页面比较复杂，像验证码、加密等，这时候就需要认真分析了，网上也有一些教程可供参考，感兴趣的可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。

经过前面四章的学习，我们已经可以使用Requests库、Beautiful Soup库和Re库，编写基本的Python爬虫程序了。那么这一章就来学习一个专业的网络爬虫框架--Scrapy。没错，是框架，而不是像前面介绍的函数功能库。

Scrapy是一个快速、功能强大的网络爬虫框架。

可能大家还不太了解什么是框架，爬虫框架其实是实现爬虫功能的一个软件结构和功能组件的集合。

简而言之， Scrapy就是一个爬虫程序的半成品，可以帮助用户实现专业的网络爬虫。

使用Scrapy框架，不需要你编写大量的代码，Scrapy已经把大部分工作都做好了，允许你调用几句代码便自动生成爬虫程序，可以节省大量的时间。

当然，框架所生成的代码基本是一致的，如果遇到一些特定的爬虫任务时，就不如自己使用Requests库搭建来的方便了。

PyCharm安装

测试安装：

出现框架版本说明安装成功。

掌握Scrapy爬虫框架的结构是使用好Scrapy的重中之重！

先上图：

整个结构可以简单地概括为： “5+2”结构和3条数据流

5个主要模块（及功能）：

（1）控制所有模块之间的数据流。

（2）可以根据条件触发事件。

（1）根据请求下载网页。

（1）对所有爬取请求进行调度管理。

（1）解析DOWNLOADER返回的响应--response。

（2）产生爬取项--scraped item。

（3）产生额外的爬取请求--request。

（1）以流水线方式处理SPIDER产生的爬取项。

（2）由一组 *** 作顺序组成，类似流水线，每个 *** 作是一个ITEM PIPELINES类型。

（3）清理、检查和查重爬取项中的HTML数据并将数据存储到数据库中。

2个中间键：

（1）对Engine、Scheduler、Downloader之间进行用户可配置的控制。

（2）修改、丢弃、新增请求或响应。

（1）对请求和爬取项进行再处理。

（2）修改、丢弃、新增请求或爬取项。

3条数据流：

（1）：图中数字 1-2

1：Engine从Spider处获得爬取请求--request。

2：Engine将爬取请求转发给Scheduler，用于调度。

（2）：图中数字 3-4-5-6

3：Engine从Scheduler处获得下一个要爬取的请求。

4：Engine将爬取请求通过中间件发送给Downloader。

5：爬取网页后，Downloader形成响应--response，通过中间件发送给Engine。

6：Engine将收到的响应通过中间件发送给Spider处理。

（3）：图中数字 7-8-9

7：Spider处理响应后产生爬取项--scraped item。

8：Engine将爬取项发送给Item Pipelines。

9：Engine将爬取请求发送给Scheduler。

任务处理流程：从Spider的初始爬取请求开始爬取，Engine控制各模块数据流，不间断从Scheduler处获得爬取请求，直至请求为空，最后到Item Pipelines存储数据结束。

作为用户，只需配置好Scrapy框架的Spider和Item Pipelines，也就是数据流的入口与出口，便可完成一个爬虫程序的搭建。Scrapy提供了简单的爬虫命令语句，帮助用户一键配置剩余文件，那我们便来看看有哪些好用的命令吧。

Scrapy采用命令行创建和运行爬虫

PyCharm打开Terminal，启动Scrapy：

Scrapy基本命令行格式：

具体常用命令如下：

下面用一个例子来学习一下命令的使用：

1建立一个Scrapy爬虫工程，在已启动的Scrapy中继续输入：

执行该命令，系统会在PyCharm的工程文件中自动创建一个工程，命名为pythonDemo。

2产生一个Scrapy爬虫，以教育部网站为例>

python爬报错 [Errno 13] Permission denied: 'D:\\python\\test2'，是代码输入错误造成的，解决方法如下：

1、首先在网页上抓取时open函数有时会报错，如图。

2、然后，根据提示找到错误代码处进行查看，是open函数出了问题。

3、再仔细看这个部分报错的文件名称，发现有个号，问题就找出来了。

4、使用replace('','')将号替换，就可以了。

5、然后再次运行该代码，最后，抓取完成，就不会再报错了。

%s意思是字符串参数，就是将变量的值传入到字符串里面，字符串后的'%'后就是写要传入的参数。

在你给出的例子中，就是用x的值替代%s。比如说x=5，那么就是爬取url后面是'5jpg'这个

昨天在写完 入门级爬虫之后 ，马上就迫不及待的着手开始写 B站的爬虫了，真的很喜欢这个破站呢 (〜￣△￣)〜

这里不涉及到 Python 爬虫的高级技巧，没有使用框架，没有考虑反爬机制，没有使用异步IO技术，因为这些，我都不会！

我们选定 B站的 动画区 进行测试，打开后我们发现有好多好多图

但当我们使用 F12 查看这些的时候，发现并没有的地址

这就是目前大多网站使用的 Ajax 技术动态加载数据的锅，可遇到这种情况这么办呢？别急别急，我们知道这些的地址一定是需要加载的，而目前常见WEB传输数据的基本就是方式 XML 和 Json (其实是我就知道这两种)，那好我们去看看请求的 XML 和 Json 文件。

以下省略查找过程

我们发现 B站的地址是保存在 Json 里面的，ok，我们保存好这个 json 地址:

>

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