1.Python爬虫如何写？
2.一篇文章告诉你python爬虫原理，爬虫爬虫知其然更知其所以然，项目项目从此爬虫无忧
3.利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，源码超详细教程
4.Python3爬虫教程-Scapy详解
5.Python爬虫腾讯视频m3u8格式分析爬取（附源码，代码高清无水印）
6.如何利用python写爬虫程序

Python爬虫如何写？

       Python的爬虫库其实很多，像常见的urllib，requests，bs4，lxml等，初始入门爬虫的话，可以学习一下requests和bs4(BeautifulSoup)这2个库，比较简单，也易学习，requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面，下面我以这2个库为基础，简单介绍一下Python如何爬取网页静态数据和网页动态数据，实验环境win+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

       Python爬取网页静态数据

       è¿™ä¸ªå°±å¾ˆç®€å•ï¼Œç›´æŽ¥æ ¹æ®ç½‘址请求页面就行，这里以爬取糗事百科上的内容为例：

       1.这里假设我们要爬取的文本内容如下，主要包括昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段：

       æ‰“开网页源码，对应网页结构如下，很简单，所有字段内容都可以直接找到：

       2.针对以上网页结构，我们就可以编写相关代码来爬取网页数据了，很简单，先根据url地址，利用requests请求页面，然后再利用BeautifulSoup解析数据（根据标签和属性定位）就行，如下：

       ç¨‹åºè¿è¡Œæˆªå›¾å¦‚下，已经成功爬取到数据：

       Python爬取网页动态数据

       å¾ˆå¤šç§æƒ…况下，网页数据都是动态加载的，直接爬取网页是提取不到任何数据的，这时就需要抓包分析，找到动态加载的数据，一般情况下就是一个json文件（当然，也可能是其他类型的文件，像xml等），然后请求解析这个json文件，就能获取到我们需要的数据，这里以爬取人人贷上面的散标数据为例：

       1.这里假设我们爬取的数据如下，主要包括年利率，借款标题，期限，金额，进度这5个字段：

       2.按F调出开发者工具，依次点击“Network”->“XHR”，F5刷新页面，就可以找到动态加载的json文件，具体信息如下：

       3.接着，针对以上抓包分析，我们就可以编写相关代码来爬取数据了，基本思路和上面的静态网页差不多，先利用requests请求json，然后再利用python自带的json包解析数据就行，如下：

       ç¨‹åºè¿è¡Œæˆªå›¾å¦‚下，已经成功获取到数据：

       è‡³æ­¤ï¼Œæˆ‘们就完成了利用python来爬取网页数据。总的来说，整个过程很简单，requests和BeautifulSoup对于初学者来说，非常容易学习，也易掌握，可以学习使用一下，后期熟悉后，可以学习一下scrapy爬虫框架，可以明显提高开发效率，非常不错，当然，网页中要是有加密、验证码等，这个就需要自己好好琢磨，研究对策了，网上也有相关教程和资料，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你上有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。

一篇文章告诉你python爬虫原理，爬虫爬虫知其然更知其所以然，项目项目股票指标红色源码从此爬虫无忧

       Python，源码一种面向对象、代码直译式电脑编程语言，爬虫爬虫功能强大且通用性强，项目项目已有近二十年的源码发展历史，其标准库完善且易懂，代码能轻松完成多种任务。爬虫爬虫Python支持多种编程范式，项目项目如命令式、源码面向对象、函数式、面向切面、泛型编程，并具有垃圾回收功能，自动管理存储器使用。它常用于处理系统管理和网络编程，也可执行复杂任务。Python虚拟机几乎能在所有作业系统中运行，通过工具如py2exe、PyPy、PyInstaller可将Python源代码转换为可独立运行的程序。

       爬虫教程通常会从页面提取数据、介绍HTTP协议、讲解模拟登录和反爬虫策略，最后提供简单Scrapy教程。这些教程往往忽略了爬虫的核心逻辑抽象，即如何遍历网页。实际上，检测源码工具只需要使用两个队列和一个集合，即可实现基础通用爬虫。

       互联网由页面构成，页面间由链接连接，形成有向图结构。可以使用广度优先或深度优先算法遍历此图。虽然图巨大，但我们仅关注感兴趣的节点，如某个域名下的网页。广度优先和深度优先可用递归或队列实现。但使用Python写爬虫时，不能使用递归，因为调用栈深度限制，可能导致异常。因此，推荐使用队列实现网页遍历。

       理论知识后，以爬取煎蛋网的妹子图为例，说明如何获取上下页链接。需避免重复访问已访问页面，使用集合存储已访问页面。从页面中抽取所需数据，如，可以使用xpath表达式。将运行请求和运行项目放入不同线程，实现同时遍历网页和下载。

       最终实现煎蛋妹子图爬虫，所有爬虫框架本质上相似，Scrapy采用类似方式，但使用Lifo Queue实现深度优先遍历。通过配置文件，可实现爬取目标数据，简化代码修改。屏幕画笔 源码遇到封锁时，可采用灵活策略应对，如使用pipeline。

       Python适用于多个领域，如web开发、自动化运维、大数据分析、科学计算、机器学习和人工智能。从零基础到专业领域，Python均具有广泛应用。通过不同需求和专业背景，掌握Python可实现多种功能。

利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程

       项目内容

       案例选择商品类目：沙发；数量：共页个商品；筛选条件：天猫、销量从高到低、价格元以上。

       以下是分析，源码点击文末链接

       项目目的

       1. 对商品标题进行文本分析，词云可视化。

       2. 不同关键词word对应的sales统计分析。

       3. 商品的价格分布情况分析。

       4. 商品的销量分布情况分析。

       5. 不同价格区间的商品的平均销量分布。

       6. 商品价格对销量的影响分析。

       7. 商品价格对销售额的影响分析。

       8. 不同省份或城市的商品数量分布。

       9. 不同省份的商品平均销量分布。

       注：本项目仅以以上几项分析为例。

       项目步骤

       1. 数据采集：Python爬取淘宝网商品数据。

       2. 数据清洗和处理。

       3. 文本分析：jieba分词、wordcloud可视化。sharding jdbc源码

       4. 数据柱形图可视化barh。

       5. 数据直方图可视化hist。

       6. 数据散点图可视化scatter。

       7. 数据回归分析可视化regplot。

       工具&模块：

       工具：本案例代码编辑工具Anaconda的Spyder。

       模块：requests、retrying、missingno、jieba、matplotlib、wordcloud、imread、seaborn等。

       原代码和相关文档后台回复“淘宝”下载。

       一、爬取数据

       因淘宝网是反爬虫的，虽然使用多线程、修改headers参数，但仍然不能保证每次%爬取，所以，我增加了循环爬取，直至所有页爬取成功停止。

       说明：淘宝商品页为JSON格式，这里使用正则表达式进行解析。

       代码如下：

       二、数据清洗、处理：

       (此步骤也可以在Excel中完成，再读入数据)

       代码如下：

       说明：根据需求，本案例中只取了item_loc、raw_title、view_price、view_sales这4列数据，主要对标题、lua源码混淆区域、价格、销量进行分析。

       代码如下:

       三、数据挖掘与分析：

       1. 对raw_title列标题进行文本分析：

       使用结巴分词器，安装模块pip install jieba。

       对title_s（list of list格式）中的每个list的元素（str）进行过滤，剔除不需要的词语，即把停用词表stopwords中有的词语都剔除掉：

       为了准确性，这里对过滤后的数据title_clean中的每个list的元素进行去重，即每个标题被分割后的词语唯一。

       观察word_count表中的词语，发现jieba默认的词典无法满足需求。

       有的词语（如可拆洗、不可拆洗等）却被cut，这里根据需求对词典加入新词（也可以直接在词典dict.txt里面增删，然后载入修改过的dict.txt）。

       词云可视化：

       安装模块wordcloud。

       方法1：pip install wordcloud。

       方法2：下载Packages安装：pip install 软件包名称。

       软件包下载地址：lfd.uci.edu/~gohlke/pyt...

       注意：要把下载的软件包放在Python安装路径下。

       代码如下：

       分析

       1. 组合、整装商品占比很高；

       2. 从沙发材质看：布艺沙发占比很高，比皮艺沙发多；

       3. 从沙发风格看：简约风格最多，北欧风次之，其他风格排名依次是美式、中式、日式、法式等；

       4. 从户型看：小户型占比最高、大小户型次之，大户型最少。

       2. 不同关键词word对应的sales之和的统计分析：

       （说明：例如词语‘简约’，则统计商品标题中含有‘简约’一词的商品的销量之和，即求出具有‘简约’风格的商品销量之和）

       代码如下：

       对表df_word_sum中的word和w_s_sum两列数据进行可视化。

       （本例中取销量排名前的词语进行绘图）

       由图表可知：

       1. 组合商品销量最高；

       2. 从品类看：布艺沙发销量很高，远超过皮艺沙发；

       3. 从户型看：小户型沙发销量最高，大小户型次之，大户型销量最少；

       4. 从风格看：简约风销量最高，北欧风次之，其他依次是中式、美式、日式等；

       5. 可拆洗、转角类沙发销量可观，也是颇受消费者青睐的。

       3. 商品的价格分布情况分析：

       分析发现，有一些值太大，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于的商品。

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 商品数量随着价格总体呈现下降阶梯形势，价格越高，在售的商品越少；

       2. 低价位商品居多，价格在-之间的商品最多，-之间的次之，价格1万以上的商品较少；

       3. 价格1万元以上的商品，在售商品数量差异不大。

       4. 商品的销量分布情况分析：

       同样，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择销量大于的商品。

       代码如下：

       由图表及数据可知：

       1. 销量以上的商品仅占3.4%，其中销量-之间的商品最多，-之间的次之；

       2. 销量-之间，商品的数量随着销量呈现下降趋势，且趋势陡峭，低销量商品居多；

       3. 销量以上的商品很少。

       5. 不同价格区间的商品的平均销量分布：

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 价格在-之间的商品平均销量最高，-之间的次之，元以上的最低；

       2. 总体呈现先增后减的趋势，但最高峰处于相对低价位阶段；

       3. 说明广大消费者对购买沙发的需求更多处于低价位阶段，在元以上价位越高平均销量基本是越少。

       6. 商品价格对销量的影响分析：

       同上，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于的商品。

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 总体趋势：随着商品价格增多其销量减少，商品价格对其销量影响很大；

       2. 价格-之间的少数商品销量冲的很高，价格-之间的商品多数销量偏低，少数相对较高，但价格以上的商品销量均很低，没有销量突出的商品。

       7. 商品价格对销售额的影响分析：

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 总体趋势：由线性回归拟合线可以看出，商品销售额随着价格增长呈现上升趋势；

       2. 多数商品的价格偏低，销售额也偏低；

       3. 价格在0-的商品只有少数销售额较高，价格2万-6万的商品只有3个销售额较高，价格6-万的商品有1个销售额很高，而且是最大值。

       8. 不同省份的商品数量分布：

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 广东的最多，上海次之，江苏第三，尤其是广东的数量远超过江苏、浙江、上海等地，说明在沙发这个子类目，广东的店铺占主导地位；

       2. 江浙沪等地的数量差异不大，基本相当。

       9. 不同省份的商品平均销量分布：

       代码如下：

       热力型地图

       源码：Python爬取淘宝商品数据挖掘分析实战

Python3爬虫教程-Scapy详解

       安装Scapy

       可以通过命令行或在PyCharm中进行安装。在命令行中输入`pip install scapy`完成安装；在PyCharm中，选择`File->Setting->Python Interpreter`，然后在弹出的窗口中输入`pip install scapy`并执行。

       创建爬虫工程

       创建工程后，根目录下将自动生成`helloworld`文件夹。进入该文件夹。

       编写Item类

       Item用于存储爬取的数据，如爬取**资源时，需要包含**名称、年代、评分等信息。

       设计Pipeline

       Pipeline用于清理HTML数据，将所需信息存储至数据库、文件等介质，爬虫执行完毕后自动调用`process_item`方法。

       配置Pipeline

       可重写四个方法，实现特定功能。可根据需求定义多个Pipeline，并在`setting.py`中配置，权重越小的Pipeline优先级越高。

       设置`setting.py`参数

       解释几个重要参数，如是否启用本地缓存，是否启用随机User-Agent，配置User-Agent等。

       下载器中间件

       使用下载器中间件时需在`settings.py`中设置`DOWNLOADER_MIDDLEWARES`字典，并设置数字优先级，数字越小的中间件优先级越高。

       自定义中间件

       自定义中间件需实现`process_request`、`process_response`和`process_exception`三个重要函数。

       创建爬虫

       使用命令`cd`进入项目目录，然后使用`scrapy`命令创建爬虫文件。`spiders`目录将生成新的爬虫文件。

       配置爬虫类`scrapy.Spider`

       必须定义爬虫名称、允许爬取的域名列表以及开始爬取的URL列表。自定义回调函数以处理返回的数据，还需设置日志处理和资源释放函数。

       爬虫相关命令

       爬虫教程至此结束，后续将详细讲解实例操作。敬请期待！

Python爬虫腾讯视频m3u8格式分析爬取（附源码，高清无水印）

       为了解析并爬取腾讯视频的m3u8格式内容，我们首先需要使用Python开发环境，并通过开发者工具定位到m3u8文件的地址。在开发者工具中搜索m3u8，通常会发现包含多个ts文件的链接，这些ts文件是视频的片段。

       复制这些ts文件的URL，然后在新的浏览器页面打开URL链接，下载ts文件。一旦下载完成，打开文件，会发现它实际上是一个十几秒的视频片段。这意味着，m3u8格式的文件结构为我们提供了直接获取视频片段的途径。

       要成功爬取，我们需要找到m3u8文件的URL来源。一旦确定了URL，由于通常涉及POST请求，我们需要获取并解析对应的表单参数。接下来，我们将开始编写Python代码。

       首先，导入必要的Python库，如requests用于数据请求。接着，编写代码逻辑以请求目标URL并提取所需数据。遍历获取到的数据，将每个ts文件的URL保存或下载。最后，执行完整的爬虫代码，完成视频片段的爬取。

如何利用python写爬虫程序

       åˆ©ç”¨python写爬虫程序的方法：

       1、先分析网站内容，红色部分即是网站文章内容div。

       2、随便打开一个div来看，可以看到，蓝色部分除了一个文章标题以外没有什么有用的信息，而注意红色部分我勾画出的地方，可以知道，它是指向文章的地址的超链接，那么爬虫只要捕捉到这个地址就可以了。

       3、接下来在一个问题就是翻页问题，可以看到，这和大多数网站不同，底部没有页数标签，而是查看更多。

       4、不过在查看源文件时有一个超链接，经测试它指向下一页，那么通过改变其最后的数值，就可以定位到相应的页数上。

       ä»£ç å¦‚下：

python爬虫入门，分钟就够了，这可能是我见过最简单的基础教学

       1.1什么是爬虫

       爬虫(spider，又网络爬虫)，是指向网站/网络发起请求，获取资源后分析并提取有用数据的程序。

       从技术层面来说就是通过程序模拟浏览器请求站点的行为，把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据（、视频）爬到本地，进而提取自己需要的数据，存放起来使用。

       1.2爬虫基本流程

       用户获取网络数据的方式有：浏览器提交请求--->下载网页代码--->解析成页面；或模拟浏览器发送请求(获取网页代码)->提取有用的数据->存放于数据库或文件中。

       爬虫要做的就是后者。

       1.3发起请求

       使用/simple_json...

       2.6threading

       使用threading模块创建线程，直接从threading.Thread继承，然后重写__init__方法和run方法。

       方法实例

       3.1get方法实例

       demo_get.py

       3.2post方法实例

       demo_post.py

       3.3添加代理

       demo_proxies.py

       3.4获取ajax类数据实例

       demo_ajax.py

       3.5使用多线程实例

       demo_thread.py

       爬虫框架

       4.1Srcapy框架

       4.2Scrapy架构图

       4.3Scrapy主要组件

       4.4Scrapy的运作流程

       4.5制作Scrapy爬虫4步曲

       1新建爬虫项目scrapy startproject mySpider2明确目标 （编写items.py）打开mySpider目录下的items.py3制作爬虫 （spiders/xxspider.py）scrapy genspider gushi " gushi.com"4存储内容 （pipelines.py）设计管道存储爬取内容

       常用工具

       5.1fidder

       fidder是一款抓包工具，主要用于手机抓包。

       5.2XPath Helper

       xpath helper插件是一款免费的chrome爬虫网页解析工具。可以帮助用户解决在获取xpath路径时无法正常定位等问题。谷歌浏览器插件xpath helper 的安装和使用：jingyan.baidu.com/artic...

       分布式爬虫

       6.1scrapy-redis

       Scrapy-redis是为了更方便地实现Scrapy分布式爬取，而提供了一些以redis为基础的组件（pip install scrapy-redis）

       6.2分布式策略

       经验0基础，怎样学技术赚钱？

       对于过年消费太多，想年后用Python开副业多赚点钱，但缺乏兼职经验，也不熟悉爬虫与反爬虫技术的朋友。

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