1.scrapyԴ?源码?????鼮
2.python爬虫资源汇总:书单、网站博客、解析框架、书籍工具、源码项目（附资源）
3.第二章：URL、解析HTML、书籍sklearn源码编译失败XPath和JSON简介
4.Python爬虫入门教程 36-100 酷安网全站应用爬虫 scrapy
5.Python爬虫入门：Scrapy框架—Spider类介绍

scrapyԴ?源码?????鼮

       scapy安装的错误有几种类型。

       因为网络限制，解析你无法自动下载依赖的书籍库

       因为版本冲突问题，导致你安装scapy时无法完成安装，源码或者是解析安装无法正确使用

       因为编译的位数不同位和位不同，导致的书籍问题

       解决办法：

       简单的解决办法。如果scrapy对你很重要。源码重新安装一套python2.7然后从头安装scrapy，解析可以从pypi网站上下载。书籍也可以从unofficial来源，一口气安装好的包。

       耐心的解决办法。把scrapy的源码拿过来，执行python setup.py install，遇到哪个包不好用，就替换掉。办法是将那个包的源代码拿过来，先删除site-packages里的相应包，再手工执行python setup.py install。要有心理准备，很可能需要vc++ 的编译器。

       最简单的办法，使用pip install scrapy。 如果你是在ubuntu下面apt-get install python-scrapy就搞定了。

       关于爬虫框架，你可以看下这本书，dnf本地代理源码里面很详细的讲解到了这块的东西，希望能够解决你在学习Python的过程中遇到的问题

python爬虫资源汇总:书单、网站博客、框架、工具、项目（附资源）

       爬虫技术因其快速且高效的数据抓取能力，在互联网时代逐渐受到广泛关注，对于职场人而言，掌握爬虫技能无疑是提升竞争力的有效手段。随着爬虫技术的普及，网络资源日益丰富，但初学者往往难以筛选优质资源，容易走弯路。为此，我们精心整理了一份针对零基础同学的python爬虫资源汇总，旨在帮助大家系统学习爬虫知识，快速上手。

       以下是我们精选的python爬虫学习资源，包括书单、网站博客、框架、工具以及实战项目：

       必读书单

       学习python爬虫，以下8本书将是你的理想指南：

       《Python编程：从入门到实践》：豆瓣评分9.1，本书适合所有层次的读者，既介绍基础知识，又通过三个项目实践提升技能。

       《Python编程快速上手》：豆瓣评分9.0，面向实践的指南，不仅讲解语言基础，还通过项目教会读者应用知识。

       《像计算机科学家一样思考Python》：豆瓣评分8.7，电脑远程软件源码旨在培养读者以计算机科学家的角度理解Python编程。

       《“笨方法”学Python》：豆瓣评分7.9，适合通过核心概念学习Python的初学者。

       《Python Cookbook 中文版》：豆瓣评分9.2，覆盖常见问题的解决方案，包含大量实用代码示例。

       《流畅的python》：豆瓣评分9.4，深入解析语言设计细节，教你写出地道的Python代码。

       《深入浅出python》：豆瓣评分8.5，适合不想看枯燥教程的读者，内容轻松易懂。

       《python3 网络爬虫开发实战》：豆瓣评分9.0，全面介绍使用Python3进行网络爬虫开发的知识，从基础到实战。

       网站博客

       以下网站提供爬虫案例、技巧和最新资讯，是学习爬虫的宝贵资源：

       awesome-python-login-model：收集各大网站的登陆方式和爬虫程序，研究模拟登陆方式和爬虫技巧。

       《Python3网络爬虫与开发实战》作者博客：分享作者的爬虫案例和心得，内容丰富。

       Scraping.pro：专业的采集软件测评网站，提供国内外顶尖采集软件的测评文章。

       Kdnuggets：涵盖商业分析、大数据、数据挖掘、数据科学等，内容丰富多元。

       Octoparse：功能强大的免费采集软件博客，提供浅显易懂的采集教程。

       Big Data News：专注于大数据行业，as源码包导出包含网站采集的子栏目。

       Analytics Vidhya：专业数据采集网站，内容涵盖数据科学、机器学习、网站采集等。

       爬虫框架

       掌握以下爬虫框架，能够高效完成爬取任务：

       Scrapy：应用广泛，用于数据挖掘、信息处理或存储历史数据。

       pyspider：功能强大的网络爬虫系统，支持浏览器界面脚本编写。

       Crawley：高速爬取网站内容，支持关系和非关系数据库。

       Portia：可视化爬虫工具，无需编程知识即可爬取网站。

       Newspaper：用于提取新闻、文章和内容分析，支持多线程和多种语言。

       Beautiful Soup：从HTML或XML文件中提取数据的Python库。

       Grab：构建复杂网页抓取工具的Python框架。

       Cola：分布式爬虫框架，易于使用。

       工具

       以下是爬虫过程中常用的工具，帮助你提高工作效率：

       HTTP代理工具集合：Fiddler、Charles、AnyProxy、mitmproxy等。

       Python爬虫工具汇总：在线资源提供广泛工具。

       blogs爬虫：爬取博客列表页。

       慕课网爬虫：爬取慕课网视频。

       知道创宇爬虫：特定题目爬取。windows asp 论坛源码

       爬虫：爱丝APP爬取。

       新浪爬虫：动态IP解决反爬虫，快速抓取内容。

       csdn爬虫：爬取CSDN博客文章。

       proxy爬虫：爬取代理IP并验证。

       乌云爬虫：公开漏洞、知识库爬虫和搜索。

       这份资源汇总将帮助你系统学习python爬虫，从基础知识到实战项目，全面提升你的爬虫技能。记得在微信公众号DC黑板报后台回复“爬虫书单”获取完整资源包。祝你学习进步，掌握python爬虫技术！

第二章：URL、HTML、XPath和JSON简介

       Scrapy是一个用于网络信息请求与提取的强大工具，要熟练使用Scrapy，了解网页的结构和如何有效提取信息是基本前提。

       一、URL简介

       URL（Uniform Resource Locator），统一资源定位符，是互联网上的标准资源地址表示。每一项互联网资源都对应一个唯一的URL，URL分为两部分，首部解析定位目标主机，第二部明确请求主机的资源，如HTML文档、或音乐。

       二、HTML文档

       在浏览器请求页面后，服务器响应的HTML文档是解析页面排版的基础。解析过程实现页面元素的加载、排序，最终在浏览器展示。如百度首页，通过查看网页源代码，能深入HTML文档结构。

       三、XPath语言

       用于在XML文档中定位信息，XPath基于XML树结构，支持元素、属性和文本节点的查找。通过XPath，能便捷地从HTML文档中抽取所需数据，解决正则表达式复杂性。

       四、XPath应用示例

       以获取今日头条的小时热闻为例，利用XPath表达式实现精准元素匹配。

       五、浏览器中的XPath使用与浏览器插件

       Chrome浏览器支持XPath的开发者工具，通过控制台输入XPath表达式即可定位元素。Xpath Helper插件简化了此过程，生成默认的XPath表达式，用户需要进一步优化。

       六、json介绍与应用

       json，轻量级数据交换格式，基于ECMAScript子集，提供简洁高效的数据存储与传输方式。Json类似Python字典，由键值对组成。用于从API接口获取信息，无需浏览网页。

       七、json的浏览器显示与工具

       遇到json格式的数据时，直接在浏览器查看往往不够直观。安装JSON Viewer插件可改进此问题，使json内容的查看和理解更加清晰。

       八、小结

       理解并熟练运用URL、HTML、XPath和json，不仅能够帮助我们高效地从网络上获取和分析所需数据，也能够优化数据处理过程，提升工作效率。

Python爬虫入门教程 - 酷安网全站应用爬虫 scrapy

       年即将结束，仅剩四天，即将开始撰写年的教程。对于这一年的结束，没有太多的感慨，时间就这样流逝了。今天，我们要爬取的网站是酷安，一个应用商店。大家可以尝试从手机APP进行爬取，但关于APP博客的爬取，我计划在篇博客后进行介绍，所以现在暂时先放一放。

       酷安网站首页是一个广告页面，点击头部“应用”即可进入。

       页面分析部分，我们找到了分页地址，可以构建全部页面信息。同时，我们找到了需要保存的数据，用于后续的数据分析。

       上述信息都是我们需要的信息，接下来，只需要进行爬取。本文使用的依然是scrapy，所有的代码都会在文章中展示，阅读全文后，你将拥有完整的代码。

       在代码讲解部分，首先出现了custom_settings，目的是为了修改默认setting.py文件中的配置。

       parse_url函数用于解析内页，该函数中又出现了三个辅助函数：self.getinfo(response)、self.gettags(response)和self.getappinfo(response)。此外，response.css().re支持正则表达式匹配，可以匹配文字内部内容。

       以下是三个辅助方法的介绍：

       数据保存部分，数据传输的item在此处不提供，需要从我的代码中推断。

       欢迎关注她的公众号“非本科程序员”。

       在得到数据后，调整一下爬取速度和并发数。

       代码走起，经过一系列努力，成功获取数据！

       抽空写一篇关于酷安的数据分析，如有需要源码的读者，请自行从头到尾跟着编写一遍即可。

Python爬虫入门：Scrapy框架—Spider类介绍

       Spider是什么？它是一个Scrapy框架提供的基本类，其他类如CrawlSpider等都需要从Spider类中继承。Spider主要用于定义如何抓取某个网站，包括执行抓取操作和从网页中提取结构化数据。Scrapy爬取数据的过程大致包括以下步骤：Spider入口方法（start_requests()）请求start_urls列表中的url，返回Request对象（默认回调为parse方法）。下载器获取Response后，回调函数解析Response，返回字典、Item或Request对象，可能还包括新的Request回调。解析数据可以使用Scrapy自带的Selector工具或第三方库如lxml、BeautifulSoup等。最后，数据（字典、Item）被保存。

       Scrapy.Spider类包含以下常用属性：name（字符串，标识每个Spider的唯一名称），start_url（包含初始请求页面url的列表），custom_settings（字典，用于覆盖全局配置），allowed_domains（允许爬取的网站域名列表），crawler（访问Scrapy组件的Crawler对象），settings（包含Spider运行配置的Settings对象），logger（记录事件日志的Logger对象）。

       Spider类的常用方法有：start_requests（入口方法，请求start_url列表中的url），parse（默认回调，处理下载响应，解析网页数据生成item或新的请求）。对于自定义的Spider，start_requests和parse方法需要重写以实现特定抓取逻辑。

       以《披荆斩棘的哥哥》评论爬取为例，通过分析网页源代码，发现评论数据通过异步加载，需要抓取特定请求网址（如comment.mgtv.com/v4/com...）以获取评论信息。在创建项目、生成爬虫类（如MgtvCrawlSpider）后，需要重写start_requests和parse方法，解析JSON数据并保存为Item，进一步处理数据入库。

       在Scrapy项目中，设置相关配置项（如启用爬虫）后，通过命令行或IDE（如PyCharm）运行爬虫程序。最终，爬取结果会以JSON形式保存或存储至数据库中。

       为帮助初学者和Python爱好者，推荐一系列Python爬虫教程视频，覆盖从入门到进阶的各个阶段。学习后，不仅能够掌握爬虫技术，还能在实践中提升解决问题的能力，实现个人项目或职业发展的目标。

       祝大家在学习Python爬虫的过程中取得显著进步，祝你学习顺利，好运连连！