如何用python爬取网页数据,python爬取网页详细教程
Posted aifans_bert
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了如何用python爬取网页数据,python爬取网页详细教程相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
大家好，本文将围绕python怎么爬取网站所有网页展开说明，如何用python爬取网页数据是一个很多人都想弄明白的事情，想搞清楚python如何爬取网页数据需要先了解以下几个事情。
1、如何用Python爬虫抓取网页内容?
爬虫流程
其实把网络爬虫抽象开来看，它无外乎包含如下几个步骤
模拟请求网页。模拟浏览器，打开目标网站。
获取数据。打开网站之后，就可以自动化的获取我们所需要的网站数据。
保存数据。拿到数据之后，需要持久化到本地文件或者数据库等存储设备中。
那么我们该如何使用 Python 来编写自己的爬虫程序呢，在这里我要重点介绍一个 Python 库：Requests。
Requests 使用
Requests 库是 Python 中发起 HTTP 请求的库，使用非常方便简单。
模拟发送 HTTP 请求
发送 GET 请求
当我们用浏览器打开豆瓣首页时，其实发送的最原始的请求就是 GET 请求
import requests
res = requests.get('')
print(res)
print(type(res))
>>>
<Response [200]>
<class 'requests.models.Response'>
2、怎样用python爬取网页
# coding=utf-8 import urllib import re # 百度贴吧网址:https://tieba.baidu.com/index.html # 根据URL获取网页HTML内容 def getHtmlContent(url): page = urllib.urlopen(url) return page.read() # 从HTML中解析出所有jpg的图片的URL # 从HTML中jpg格式为<img ... src = "xxx.jpg" width='''> def getJPGs(html): # 解析jpg图片URL的正则表达式 jpgReg = re.compile(r'<img.+?src="(.+?\\.jpg)"') # 解析出jpg的URL列表 jpgs = re.findall(jpgReg, html) return jpgs # 用图片url下载图片 并保存成制定文件名 def downloadJPG(imgUrl, fileName): urllib.urlretrieve(imgUrl, fileName) # 批量下载图片,默认保存到当前目录下 def batchDownloadJPGs(imgUrls, path='../'): # path='./' # 给图片重命名 count = 1 for url in imgUrls: downloadJPG(url, ''.join([path, '0.jpg'.format(count)])) print "下载图片第:", count, "张" count += 1 # 封装:从百度贴吧网页下载图片 def download(url): html = getHtmlContent(url) jpgs = getJPGs(html) batchDownloadJPGs(jpgs) def main(): url = "http://www.xiaofamao.com/dongman/" download(url) if __name__ == '__main__': main()
3、如何用 Python 爬取需要登录的网站
最近我必须执行一项从一个需要登录的网站上爬取一些网页的操作。它没有我想象中那么简单，因此我决定为它写一个辅助教程。
在本教程中，python数据处理，我们将从我们的bitbucket账户中爬取一个项目列表。
教程中的代码可以从我的 Github 中找到。
我们将会按照以下步骤进行：
在本教程中，我使用了以下包（可以在 requirements.txt 中找到）：
Python
1
2
requests
lxml
步骤一：研究该网站
打开登录页面
进入以下页面 “bitbucket.org/account/signin”。你会看到如下图所示的页面（执行注销，以防你已经登录）
仔细研究那些我们需要提取的详细信息，以供登录之用
在这一部分，我们会创建一个字典来保存执行登录的详细信息：
1. 右击 “Username or email” 字段，选择“查看元素”。我们将使用 “name” 属性为 “username” 的输入框的值。“username”将会是 key 值，我们的用户名/电子邮箱就是对应的 value 值（在其他的网站上这些 key 值可能是 “email”，“ user_name”，“ login”，等等）。
2. 右击 “Password” 字段，选择“查看元素”。在脚本中我们需要使用 “name” 属性为 “password” 的输入框的值。“password” 将是字典的 key 值，我们输入的密码将是对应的 value 值（在其他网站key值可能是 “userpassword”，“loginpassword”，“pwd”，等等）。
3. 在源代码页面中，查找一个名为 “csrfmiddlewaretoken” 的隐藏输入标签。“csrfmiddlewaretoken” 将是 key 值，而对应的 value 值将是这个隐藏的输入值（在其他网站上这个 value 值可能是一个名为 “csrftoken”，“ authenticationtoken” 的隐藏输入值）。列如：“Vy00PE3Ra6aISwKBrPn72SFml00IcUV8”。
最后我们将会得到一个类似这样的字典：
Python
1
2
3
4
5
payload =
"username": "<USER NAME>",
"password": "<PASSWORD>",
"csrfmiddlewaretoken": "<CSRF_TOKEN>"
请记住，这是这个网站的一个具体案例。虽然这个登录表单很简单，但其他网站可能需要我们检查浏览器的请求日志，并找到登录步骤中应该使用的相关的 key 值和 value 值。
步骤2：执行登录网站
对于这个脚本，我们只需要导入如下内容：
Python
1
2
import requests
from lxml import html
首先，我们要创建 session 对象。这个对象会允许我们保存所有的登录会话请求。
Python
1
session_requests = requests.session()
第二，我们要从该网页上提取在登录时所使用的 csrf 标记。在这个例子中，我们使用的是 lxml 和 xpath 来提取，我们也可以使用正则表达式或者其他的一些方法来提取这些数据。
Python
1
2
3
4
5
login_url = "n/?next=/"
result = session_requests.get(login_url)
tree = html.fromstring(result.text)
authenticity_token = list(set(tree.xpath("//input[@name='csrfmiddlewaretoken']/@value")))[0]
**更多关于xpath 和lxml的信息可以在这里找到。
接下来，我们要执行登录阶段。在这一阶段，我们发送一个 POST 请求给登录的 url。我们使用前面步骤中创建的 payload 作为 data 。也可以为该请求使用一个标题并在该标题中给这个相同的 url 添加一个参照键。
Python
1
2
3
4
5
result = session_requests.post(
login_url,
data = payload,
headers = dict(referer=login_url)
)
步骤三：爬取内容
现在，我们已经登录成功了，我们将从 bitbucket dashboard 页面上执行真正的爬取操作。
Python
1
2
3
4
5
url = '/overview'
result = session_requests.get(
url,
headers = dict(referer = url)
)
为了测试以上内容，我们从 bitbucket dashboard 页面上爬取了项目列表。我们将再次使用 xpath 来查找目标元素，清除新行中的文本和空格并打印出结果。如果一切都运行 OK，输出结果应该是你 bitbucket 账户中的 buckets / project 列表。
Python
1
2
3
4
5
tree = html.fromstring(result.content)
bucket_elems = tree.findall(".//span[@class='repo-name']/")
bucket_names = [bucket.text_content.replace("n", "").strip() for bucket in bucket_elems]
print bucket_names
你也可以通过检查从每个请求返回的状态代码来验证这些请求结果。它不会总是能让你知道登录阶段是否是成功的，但是可以用来作为一个验证指标。
例如：
Python
1
2
result.ok # 会告诉我们最后一次请求是否成功
result.status_code # 会返回给我们最后一次请求的状态
-
提取登录需要的详细信息
-
执行站点登录
-
爬取所需要的数据
4、python爬虫什么教程最好
可以看这个教程：网页链接
此教程 通过三个爬虫案例来使学员认识Scrapy框架、了解Scrapy的架构、熟悉Scrapy各模块。
此教程的大致内容：
1、Scrapy的简介。
主要知识点：Scrapy的架构和运作流程。
2、搭建开发环境：
主要知识点：Windows及Linux环境下Scrapy的安装。
3、Scrapy Shell以及Scrapy Selectors的使用。
4、使用Scrapy完成网站信息的爬取。
主要知识点：创建Scrapy项目(scrapy startproject)、定义提取的结构化数据(Item)、编写爬取网站的 Spider 并提取出结构化数据(Item)、编写 Item Pipelines 来存储提取到的Item(即结构化数据)。
5、如何入门 Python 爬虫
现在之所以有这么多的小伙伴热衷于爬虫技术，无外乎是因为爬虫可以帮我们做很多事情，比如搜索引擎、采集数据、广告过滤等，以Python为例，Python爬虫可以用于数据分析，在数据抓取方面发挥巨大的作用。
但是这并不意味着单纯掌握一门Python语言，就对爬虫技术触类旁通，要学习的知识和规范还有喜很多，包括但不仅限于HTML 知识、HTTP/HTTPS 协议的基本知识、正则表达式、数据库知识，常用抓包工具的使用、爬虫框架的使用等。而且涉及到大规模爬虫，还需要了解分布式的概念、消息队列、常用的数据结构和算法、缓存，甚至还包括机器学习的应用，大规模的系统背后都是靠很多技术来支撑的。
零基础如何学爬虫技术？对于迷茫的初学者来说，爬虫技术起步学习阶段，最重要的就是明确学习路径，找准学习方法，唯有如此，在良好的学习习惯督促下，后期的系统学习才会事半功倍，游刃有余。
用Python写爬虫，首先需要会Python，把基础语法搞懂，知道怎么使用函数、类和常用的数据结构如list、dict中的常用方法就算基本入门。作为入门爬虫来说，需要了解 HTTP协议的基本原理，虽然 HTTP 规范用一本书都写不完，但深入的内容可以放以后慢慢去看，理论与实践相结合后期学习才会越来越轻松。关于爬虫学习的具体步骤，我大概罗列了以下几大部分，大家可以参考：
网络爬虫基础知识:
爬虫的定义
爬虫的作用
Http协议
基本抓包工具(Fiddler)使用
Python模块实现爬虫：
urllib3、requests、lxml、bs4 模块大体作用讲解
使用requests模块 get 方式获取静态页面数据
使用requests模块 post 方式获取静态页面数据
使用requests模块获取 ajax 动态页面数据
使用requests模块模拟登录网站
使用Tesseract进行验证码识别
Scrapy框架与Scrapy-Redis：
Scrapy 爬虫框架大体说明
Scrapy spider 类
Scrapy item 及 pipeline
Scrapy CrawlSpider 类
通过Scrapy-Redis 实现分布式爬虫
借助自动化测试工具和浏览器爬取数据：
Selenium + PhantomJS 说明及简单实例
Selenium + PhantomJS 实现网站登录
Selenium + PhantomJS 实现动态页面数据爬取
爬虫项目实战：
分布式爬虫+ Elasticsearch 打造搜索引擎
6、如何入门 Python 爬虫
个人觉得：
新手学习python爬取网页先用下面4个库就够了：（第4个是实在搞不定用的，当然某些特殊情况它也可能搞不定）
1. 打开网页，下载文件：urllib
2. 解析网页：BeautifulSoup，熟悉JQuery的可以用Pyquery
3. 使用Requests来提交各种类型的请求，支持重定向，cookies等。
4. 使用Selenium，模拟浏览器提交类似用户的操作，处理js动态产生的网页
这几个库有它们各自的功能。配合起来就可以完成爬取各种网页并分析的功能。具体的用法可以查他们的官网手册(上面有链接)。
做事情是要有驱动的，如果你没什么特别想抓取的，新手学习可以从这个闯关网站开始
，目前更新到第五关，闯过前四关，你应该就掌握了这些库的基本操作。
实在闯不过去，再到这里看题解吧，第四关会用到并行编程。（串行编程完成第四关会很费时间哦），第四，五关只出了题，还没发布题解。。。
学完这些基础，再去学习scrapy这个强大的爬虫框架会更顺些。这里有它的中文介绍。
这是我在知乎的回答，直接转过来有些链接没有生效，可以到这里看原版，
7、python爬取网页内容数据需要打开网页吗
Python爬取网页内容需要打开网页，因为打开网页的时候才可以打开相对于的内容，因此需要爬取对应的数据需要进行内容的爬取网页的打开才可以
8、如何用Python做爬虫
1）首先你要明白爬虫怎样工作。
想象你是一只蜘蛛，现在你被放到了互联“网”上。那么，你需要把所有的网页都看一遍。怎么办呢？没问题呀，你就随便从某个地方开始，比如说人民日报的首页，这个叫initial pages，用$表示吧。
在人民日报的首页，你看到那个页面引向的各种链接。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。太好了，这样你就已经爬完了俩页面（首页和国内新闻）！暂且不用管爬下来的页面怎么处理的，你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。
突然你发现， 在国内新闻这个页面上，有一个链接链回“首页”。作为一只聪明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因为你已经看过了啊。所以，你需要用你的脑子，存下你已经看过的页面地址。这样，每次看到一个可能需要爬的新链接，你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。如果去过，那就别去了。
好的，理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话，那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。
那么在python里怎么实现呢？
很简单
import Queue
initial_page = "初始化页"
url_queue = Queue.Queue()
seen = set()
seen.insert(initial_page)
url_queue.put(initial_page)
while(True): #一直进行直到海枯石烂
if url_queue.size()>0:
current_url = url_queue.get() #拿出队例中第一个的url
store(current_url) #把这个url代表的网页存储好
for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的url
if next_url not in seen:
seen.put(next_url)
url_queue.put(next_url)
else:
break
写得已经很伪代码了。
所有的爬虫的backbone都在这里，下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发。
2）效率
如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。
问题出在哪呢？需要爬的网页实在太多太多了，而上面的代码太慢太慢了。设想全网有N个网站，那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N)，因为所有网页要遍历一次，而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK，OK，我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。
通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法，但是它的特点是，它可以使用固定的内存（不随url的数量而增长）以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐，它的唯一问题在于，如果这个url不在set中，BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中，它会告诉你：这个url应该已经出现过，不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候，可以变得很小很少。一个简单的教程:Bloom Filters by Example
注意到这个特点，url如果被看过，那么可能以小概率重复看一看（没关系，多看看不会累死）。但是如果没被看过，一定会被看一下（这个很重要，不然我们就要漏掉一些网页了！）。 [IMPORTANT: 此段有问题，请暂时略过]
好，现在已经接近处理判重最快的方法了。另外一个瓶颈——你只有一台机器。不管你的带宽有多大，只要你的机器下载网页的速度是瓶颈的话，那么你只有加快这个速度。用一台机子不够的话——用很多台吧！当然，我们假设每台机子都已经进了最大的效率——使用多线程（python的话，多进程吧）。
3）集群化抓取
爬取豆瓣的时候，我总共用了100多台机器昼夜不停地运行了一个月。想象如果只用一台机子你就得运行100个月了...
那么，假设你现在有100台机器可以用，怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢？
我们把这100台中的99台运算能力较小的机器叫作slave，另外一台较大的机器叫作master，那么回顾上面代码中的url_queue，如果我们能把这个queue放到这台master机器上，所有的slave都可以通过网络跟master联通，每当一个slave完成下载一个网页，就向master请求一个新的网页来抓取。而每次slave新抓到一个网页，就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。同样，bloom filter也放到master上，但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave。Bloom Filter放到master的内存里，而被访问过的url放到运行在master上的Redis里，这样保证所有操作都是O(1)。（至少平摊是O(1)，Redis的访问效率见:LINSERT – Redis)
考虑如何用python实现：
在各台slave上装好scrapy，那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。
代码于是写成
#slave.py
current_url = request_from_master()
to_send = []
for next_url in extract_urls(current_url):
to_send.append(next_url)
store(current_url);
send_to_master(to_send)
#master.py
distributed_queue = DistributedQueue()
bf = BloomFilter()
initial_pages = ""
while(True):
if request == 'GET':
if distributed_queue.size()>0:
send(distributed_queue.get())
else:
break
elif request == 'POST':
bf.put(request.url)
好的，其实你能想到，有人已经给你写好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub
4）展望及后处理
虽然上面用很多“简单”，但是真正要实现一个商业规模可用的爬虫并不是一件容易的事。上面的代码用来爬一个整体的网站几乎没有太大的问题。
但是如果附加上你需要这些后续处理，比如
有效地存储（数据库应该怎样安排）
有效地判重（这里指网页判重，咱可不想把人民日报和抄袭它的大民日报都爬一遍）
有效地信息抽取（比如怎么样抽取出网页上所有的地址抽取出来，“朝阳区奋进路中华道”），搜索引擎通常不需要存储所有的信息，比如图片我存来干嘛...
及时更新（预测这个网页多久会更新一次）
如你所想，这里每一个点都可以供很多研究者十数年的研究。虽然如此，
“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索”。
所以，不要问怎么入门，直接上路就好了：）
如何用python爬取豆瓣读书的数据
这两天爬了豆瓣读书的十万条左右的书目信息，用时将近一天，现在趁着这个空闲把代码总结一下，还是菜鸟，都是用的最简单最笨的方法，还请路过的大神不吝赐教。
第一步，先看一下我们需要的库：
import requests #用来请求网页
from bs4 import BeautifulSoup #解析网页
import time #设置延时时间，防止爬取过于频繁被封IP号
import re #正则表达式库
import pymysql #由于爬取的数据太多，我们要把他存入MySQL数据库中，这个库用于连接数据库
import random #这个库里用到了产生随机数的randint函数，和上面的time搭配，使爬取间隔时间随机
这个是豆瓣的网址：x-sorttags-all
我们要从这里获取所有分类的标签链接，进一步去爬取里面的信息，代码先贴上来：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup #导入库
url="httom/tag/?icn=index-nav"
wb_data=requests.get(url) #请求网址
soup=BeautifulSoup(wb_data.text,"lxml") #解析网页信息
tags=soup.select("#content > div > div.article > div > div > table > tbody > tr > td > a")
#根据CSS路径查找标签信息，CSS路径获取方法，右键-检查-copy selector，tags返回的是一个列表
for tag in tags:
tag=tag.get_text() #将列表中的每一个标签信息提取出来
helf="hom/tag/"
#观察一下豆瓣的网址，基本都是这部分加上标签信息，所以我们要组装网址，用于爬取标签详情页
url=helf+str(tag)
print(url) #网址组装完毕，输出
以上我们便爬取了所有标签下的网址，我们将这个文件命名为channel,并在channel中创建一个channel字符串，放上我们所有爬取的网址信息，等下爬取详情页的时候直接从这里提取链接就好了，如下：
channel='''
tag/程序
'''
现在，我们开始第二个程序。
QQ图片20160915233329.png
标签页下每一个图片的信息基本都是这样的，我们可以直接从这里提取到标题，作者，出版社，出版时间，价格，评价人数，以及评分等信息（有些外国作品还会有译者信息），提取方法与提取标签类似，也是根据CSS路径提取。
我们先用一个网址来实验爬取：
url="htt/tag/科技"
wb_data = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(wb_data.text.encode("utf-8"), "lxml")
tag=url.split("?")[0].split("/")[-1] #从链接里面提取标签信息，方便存储
detils=soup.select("#subject_list > ul > li > div.info > div.pub") #抓取作者，出版社信息，稍后我们用spite()函数再将他们分离出来
scors=soup.select("#subject_list > ul > li > div.info > div.star.clearfix > span.rating_nums") #抓取评分信息
persons=soup.select("#subject_list > ul > li > div.info > div.star.clearfix > span.pl") #评价人数
titles=soup.select("#subject_list > ul > li > div.info > h2 > a") #书名
#以上抓取的都是我们需要的html语言标签信息，我们还需要将他们一一分离出来
for detil,scor,person,title in zip(detils,scors,persons,titles):
#用一个zip()函数实现一次遍历
#因为一些标签中有译者信息，一些标签中没有，为避免错误，所以我们要用一个try来把他们分开执行
try:
author=detil.get_text().split("/",4)[0].split()[0] #这是含有译者信息的提取办法，根据“/” 把标签分为五部分，然后依次提取出来
yizhe= detil.get_text().split("/", 4)[1]
publish=detil.get_text().split("/", 4)[2]
time=detil.get_text().split("/", 4)[3].split()[0].split("-")[0] #时间我们只提取了出版年份
price=ceshi_priceone(detil) #因为价格的单位不统一，我们用一个函数把他们换算为“元”
scoe=scor.get_text() if True else "" #有些书目是没有评分的，为避免错误，我们把没有评分的信息设置为空
person=ceshi_person(person) #有些书目的评价人数显示少于十人，爬取过程中会出现错误，用一个函数来处理
title=title.get_text().split()[0]
#当没有译者信息时，会显示IndexError，我们分开处理
except IndexError:
try:
author=detil.get_text().split("/", 3)[0].split()[0]
yizhe="" #将detil信息划分为4部分提取，译者信息直接设置为空，其他与上面一样
publish=detil.get_text().split("/", 3)[1]
time=detil.get_text().split("/", 3)[2].split()[0].split("-")[0]
price=ceshi_pricetwo(detil)
scoe=scor.get_text() if True else ""
person=ceshi_person(person)
title=title.get_text().split()[0]
except (IndexError,TypeError):
continue
#出现其他错误信息，忽略，继续执行（有些书目信息下会没有出版社或者出版年份，但是数量很少，不影响我们大规模爬取，所以直接忽略）
except TypeError:
continue
#提取评价人数的函数，如果评价人数少于十人，按十人处理
def ceshi_person(person):
try:
person = int(person.get_text().split()[0][1:len(person.get_text().split()[0]) - 4])
except ValueError:
person = int(10)
return person
#分情况提取价格的函数，用正则表达式找到含有特殊字符的信息，并换算为“元”
def ceshi_priceone(price):
price = detil.get_text().split("/", 4)[4].split()
if re.match("USD", price[0]):
price = float(price[1]) * 6
elif re.match("CNY", price[0]):
price = price[1]
elif re.match("\\A$", price[0]):
price = float(price[1:len(price)]) * 6
else:
price = price[0]
return price
def ceshi_pricetwo(price):
price = detil.get_text().split("/", 3)[3].split()
if re.match("USD", price[0]):
price = float(price[1]) * 6
elif re.match("CNY", price[0]):
price = price[1]
elif re.match("\\A$", price[0]):
price = float(price[1:len(price)]) * 6
else:
price = price[0]
return price
实验成功后，我们就可以爬取数据并导入到数据库中了，以下为全部源码，特殊情况会用注释一一说明。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
import re
import pymysql
from channel import channel #这是我们第一个程序爬取的链接信息
import random
def ceshi_person(person):
try:
person = int(person.get_text().split()[0][1:len(person.get_text().split()[0]) - 4])
except ValueError:
person = int(10)
return person
def ceshi_priceone(price):
price = detil.get_text().split("/", 4)[4].split()
if re.match("USD", price[0]):
price = float(price[1]) * 6
elif re.match("CNY", price[0]):
price = price[1]
elif re.match("\\A$", price[0]):
price = float(price[1:len(price)]) * 6
else:
price = price[0]
return price
def ceshi_pricetwo(price):
price = detil.get_text().split("/", 3)[3].split()
if re.match("USD", price[0]):
price = float(price[1]) * 6
elif re.match("CNY", price[0]):
price = price[1]
elif re.match("\\A$", price[0]):
price = float(price[1:len(price)]) * 6
else:
price = price[0]
return price
#这是上面的那个测试函数，我们把它放在主函数中
def mains(url):
wb_data = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(wb_data.text.encode("utf-8"), "lxml")
tag=url.split("?")[0].split("/")[-1]
detils=soup.select("#subject_list > ul > li > div.info > div.pub")
scors=soup.select("#subject_list > ul > li > div.info > div.star.clearfix > span.rating_nums")
persons=soup.select("#subject_list > ul > li > div.info > div.star.clearfix > span.pl")
titles=soup.select("#subject_list > ul > li > div.info > h2 > a")
for detil,scor,person,title in zip(detils,scors,persons,titles):
l = [] #建一个列表，用于存放数据
try:
author=detil.get_text().split("/",4)[0].split()[0]
yizhe= detil.get_text().split("/", 4)[1]
publish=detil.get_text().split("/", 4)[2]
time=detil.get_text().split("/", 4)[3].split()[0].split("-")[0]
price=ceshi_priceone(detil)
scoe=scor.get_text() if True else ""
person=ceshi_person(person)
title=title.get_text().split()[0]
except IndexError:
try:
author=detil.get_text().split("/", 3)[0].split()[0]
yizhe=""
publish=detil.get_text().split("/", 3)[1]
time=detil.get_text().split("/", 3)[2].split()[0].split("-")[0]
price=ceshi_pricetwo(detil)
scoe=scor.get_text() if True else ""
person=ceshi_person(person)
title=title.get_text().split()[0]
except (IndexError,TypeError):
continue
except TypeError:
continue
l.append([title,scoe,author,price,time,publish,person,yizhe,tag])
#将爬取的数据依次填入列表中
sql="INSERT INTO allbooks values(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)" #这是一条sql插入语句
cur.executemany(sql,l) #执行sql语句，并用executemary()函数批量插入数据库中
conn.commit()
#主函数到此结束
# 将Python连接到MySQL中的python数据库中
conn = pymysql.connect( user="root",password="123123",database="python",charset='utf8')
cur = conn.cursor()
cur.execute('DROP TABLE IF EXISTS allbooks') #如果数据库中有allbooks的数据库则删除
sql = """CREATE TABLE allbooks(
title CHAR(255) NOT NULL,
scor CHAR(255),
author CHAR(255),
price CHAR(255),
time CHAR(255),
publish CHAR(255),
person CHAR(255),
yizhe CHAR(255),
tag CHAR(255)
)"""
cur.execute(sql) #执行sql语句，新建一个allbooks的数据库
start = time.clock() #设置一个时钟，这样我们就能知道我们爬取了多长时间了
for urls in channel.split():
urlss=[urls+"?start=&type=T".format(str(i)) for i in range(0,980,20)] #从channel中提取url信息，并组装成每一页的链接
for url in urlss:
mains(url) #执行主函数，开始爬取
print(url) #输出要爬取的链接，这样我们就能知道爬到哪了，发生错误也好处理
time.sleep(int(format(random.randint(0,9)))) #设置一个随机数时间，每爬一个网页可以随机的停一段时间，防止IP被封
end = time.clock()
print('Time Usage:', end - start) #爬取结束，输出爬取时间
count = cur.execute('select * from allbooks')
print('has %s record' % count) #输出爬取的总数目条数
# 释放数据连接
if cur:
cur.close()
if conn:
conn.close()
这样，一个程序就算完成了，豆瓣的书目信息就一条条地写进了我们的数据库中，当然，在爬取的过程中，也遇到了很多问题，比如标题返回的信息拆分后中会有空格，写入数据库中会出现错误，所以只截取了标题的第一部分，因而导致数据库中的一些书名不完整，过往的大神如果有什么办法，还请指教一二。
等待爬取的过程是漫长而又欣喜的，看着电脑上一条条信息被刷出来，成就感就不知不觉涌上心头；然而如果你吃饭时它在爬，你上厕所时它在爬，你都已经爬了个山回来了它还在爬时，便会有点崩溃了，担心电脑随时都会坏掉（还是穷学生换不起啊啊啊啊~）
所以，还是要好好学学设置断点，多线程，以及正则，路漫漫其修远兮，吾将上下而求索~共勉~
# 解析单个tag页面下单页的信息
def parse_tag_page(html):
try:
soup = BeautifulSoup(html,"lxml")
tag_name = soup.select('title')[0].get_text().strip()
list_soup = soup.find('ul', 'class': 'subject-list')
if list_soup == None:
print('获取信息列表失败')
else:
for book_info in list_soup.findAll('div', 'class': 'info'):
# 书名
title = book_info.find('a').get('title').strip()
# 评价人数
people_num = book_info.find('span', 'class': 'pl').get_text().strip()
# 出版信息,作者
pub = book_info.find('div', 'class': 'pub').get_text().strip()
pub_list = pub.split('/')
try:
author_info = '作者/译者： ' + '/'.join(pub_list[0:-3])
except:
author_info = '作者/译者： 暂无'
try:
pub_info = '出版信息： ' + '/'.join(pub_list[-3:-1])
except:
pub_info = '出版信息： 暂无'
try:
price_info = '价格： ' + '/'.join(pub_list[-1:])
except:
price_info = '价格： 暂无'
try:
rating_num= book_info.find('span', 'class': 'rating_nums').get_text().strip()
except:
rating_num = '0.0'
book_data =
'title': title,
'people_num': people_num,
'author_info': author_info,
'pub_info': pub_info,
'price_info': price_info,
'rating_num': rating_num
# return book_data
if book_data:
save_to_mongo(book_data,tag_name)
except:
print('解析错误')
return None
以上是关于如何用python爬取网页数据,python爬取网页详细教程的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章