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1.python网页爬虫教程

在当前环境下，大数据和人工智能的重要支撑仍然是庞大的数据和分析集合。类似淘宝、JD.COM、百度、腾讯这样的企业，可以通过一个拥有可观数据的用户群体来获取所需的数据，而一般企业可能没有能力和条件通过产品获取数据。如果你想从事这项工作，你需要掌握以下知识：

1.学习Python基础知识，实现基本的爬虫流程。

获取数据的过程一般如下：发送请求、获取页面反馈、解析、存储数据。

实现了这三个过程。这个过程实际上模拟了一个手动浏览网页的过程。

Python中有很多爬虫相关的包：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider等。我们可以负责连接网站，根据请求返回网页，Xpath用于解析网页，方便提取数据。

2.了解非结构化数据的存储

爬虫爬出来的数据结构比较复杂，传统的结构化数据库不一定特别适合我们使用。前期推荐MongoDB。

3.

掌握一些常见的反爬虫技巧。

使用池、数据包捕获、验证码OCR处理等处理方法，可以解决大部分网站的反爬虫策略。

4.了解分布式存储

这个分布式的东西听起来很可怕，但实际上是利用了多线程的原理，让多个爬虫同时工作。你需要掌握Scrapy MongoDB Redis。

三种工具都可以。

2.如何使用 Python 抓取雪球网页

要抓一个网页，首先自然是要“研究”这个网页。通常我会用两种方式：

一个是　Chrome　的　Developer　Tools。通过它里面的　Network　功能可以看到页面发出的所有网络请求，而大多数数据请求都会在　XHR　标签下。点击某一个请求，可以看到其具体信息，以及服务器的返回结果。很多网站在对于某些数据会有专门的请求接口，返回一组　json　或者　XML　格式的数据，供前台处理后显示。

Step.2 获取页面

分析完毕，开抓。

直接 urllib.urlopen 向目标网页发送请求，读出网页。结果，失败了……

看了下返回结果：

403 Forbidden

You dont have permission to access the URL on this server. Sorry for the inconvenience.

被拒了，所以这种赤裸裸地请求是不行的。没关系，那就稍微包装一下：

send_headers = {

User-Agent:Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X

10_10_2) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/43.0.2357.81 Safari/537.36,

Accept:text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8,

Connection:keep-alive,

Host:xueqiu.com,

Cookie:rxxxxxx,

}

req = urllib2.Request(url, headers=send_headers)

resp = urllib2.urlopen(req)

html = resp.read()

header 数据都可以从 Developer Tools 里拿到。这次顺利抓到页面内容。

一般网站或多或少都会对请求来源做一些阻拦，通过加 header 可以搞定大部分情况。

Step.3 提取数据

因为这个数据比较明显，直接用通过一些字符串查找和截取操作就可以取出来。

pos_start = html.find(SNB.cubeInfo = ) + len(SNB.cubeInfo = )

pos_end = html.find(SNB.cubePieData)

data = html[pos_start:pos_end]

dic = json.loads(data)

dic

就是一个包含数据的字典对象。之后想干什么就随便你了。

对于复杂一点的情况，可以通过 BeautifulSoup 来定位 html 标签。再不好办的，就用正则表达式，基本都可以解决掉。

以上就是关于「python如何抓取网页」的全部内容，本文讲解到这里啦，希望对大家有所帮助。如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站~

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