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最热门的网络爬取相关问题

用Python进行网络爬以的最佳框架是什么?

Scrapy

Scrapy框架是一个强大而完整的网络爬取工具,可以让你。

  • 从一个单一的URL探索整个网站(抓取)。
  • 限制探索的速度以避免被禁止
  • 生成CSV、JSON和XML格式的数据输出
  • 将数据存储在S3、数据库等中
  • cookies和会话处理
  • HTTP功能,如压缩、认证、缓存
  • 用户代理欺骗
  • robots.txt
  • 爬行深度限制
  • 以及更多

然而,这个框架可能有点难用,特别是对于初学者。如果你只需要爬取一些简单的网页,我们建议你使用一个标准的Python HTTP客户端和BeautifoulSoup。


Python和JavaScript哪个更适合网络爬取?

当然是Python!

如果你要用一个简单的HTTP请求来爬取简单的网站。Python是你最好的选择。

requestHTTPX这样的库使得爬取不需要JavaScript就能正常工作的网站变得非常容易。Python提供了很多简单易用的HTTP客户端。

而一旦你得到响应,用BeautifulSoup来解析HTML也是非常容易的,例如,下面是一个非常快速的例子,说明爬取一个网站并提取其标题是多么简单。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

response = requests.get("https://news.ycombinator.com/")
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

# The title tag of the page
print(soup.title)
>

# The title of the page as string
print(soup.title.string)
> Hacker News
[代码源自:ScrapingBee]

如果你想爬取那些需要大量JavaScript才能正常工作的网站,你可以使用JavaScript来进行网络爬取。

要爬取这类网站,你需要使用所谓的 “无头浏览器”,也就是说,一个真正的网络浏览器将为你获取并渲染网站。做到这一点的最简单和最流行的库是Puppeteer,一个JavaScript库。


Scrapy和BeautifulSoup哪个更好?

Scrapy更好

Scrapy是一个更加强大、功能完整、可扩展性更强、维护性更强的网络爬取工具。

Scrapy允许你抓取、提取和存储一个完整的网站。另一端的BeautilfulSoup只允许你解析HTML并提取你要找的信息。

然而,Scrapy更难使用,如果你不需要使用Scrapy的高级功能,如多线程或速率限制,你可以同时使用BeautifulSoup和Python HTTP客户端 。


学习使用Python网络爬取需要多长时间?

取决于你的Python知识,以及你分配多少时间来学习这项技能,可能需要两天,也可能是两年。

一般来说,学习Python的基础知识大约需要一到六个月的时间,这意味着能够使用变量、对象和数据结构、流程控制(条件和循环)、文件I/O、函数、类和基本的网络刮削工具,如请求库。

在学习了Python的基础知识后,你现在可以继续学习更高级的网络刮削工具,如BeautifulSoup、Scrapy和Selenium。这些技术不需要很长时间来学习,因为它们很容易使用,所以你可以在一周内通过实际项目的工作来完成它们的基础知识。


如何用Selenium python从网站上提取数据?

你可以使用Selenium从一个网页的特定元素中提取数据。我们使用了这个Python代码(与Selenium一起),通过增加一些等待时间来等待内容的加载。

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
import time

options = Options()
options.headless = True

driver = webdriver.Chrome(options=options, executable_path="PATH_TO_CHROMEDRIVER") # Setting up the Chrome driver
driver.get("https://demo.scrapingbee.com/content_loads_after_5s.html")
time.sleep(6) # Sleep for 6 seconds
print(driver.page_source)
driver.quit()
[代码源自:ScrapingBee]

所以我们有了这个结果:

现在,我们可以进一步改进我们的代码,提取内容本身,而不必加载整个HTML代码。要做到这一点,我们可以运行这段代码。

 from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from selenium.webdriver.common.by import By
import time

options = Options()
options.headless = True

driver = webdriver.Chrome(options=options, executable_path="PATH_TO_CHROMEDRIVER") # Setting up the Chrome driver
driver.get("https://demo.scrapingbee.com/content_loads_after_5s.html")
time.sleep(6) # Sleep for 6 seconds
element = driver.find_element(By.ID, 'content')
print(element.text)
driver.quit()
[代码源自:ScrapingBee]

而结果将是:This is content,而不是页面的HTML代码。


如何用python selenium进行网络爬取?

使用Python和Requests库可以帮助你从静态网站上爬取数据,这意味着网站的内容在服务器的原始HTML响应中。然而,你将无法从动态加载信息的网站中获取数据,即使用在服务器初始响应后执行的JavaScript。为此,我们将不得不使用允许我们模仿典型用户行为的工具,如Selenium。

Selenium是一套用于浏览器自动化的不同开源项目。它支持所有主要编程语言的绑定,包括Python。Selenium API使用WebDriver协议来控制一个网络浏览器,如Chrome、Firefox或Safari。

因此,Selnium不仅可以让我们控制一个普通的网络浏览器来获取动态加载的数据,而且还可以让我们做出普通用户可以做出的动作,比如说。

  • 点击按钮
  • 填写表格
  • 滚动
  • 执行自定义JS代码
  • 等…

让我们举一个简单的例子!这个网页将在5秒后加载一个文本(这是内容)。

在Python中用Requets进行爬取,只会得到一个空的div元素。

然而,使用Python与Selenium爬取网页,同时增加一些等待时间。

 from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
import time

options = Options()
options.headless = True

driver = webdriver.Chrome(options=options, executable_path="PATH_TO_CHROMEDRIVER") # Setting up the Chrome driver
driver.get("https://demo.scrapingbee.com/content_loads_after_5s.html")
time.sleep(6) # Sleep for 6 seconds
print(driver.page_source)
driver.quit()
[代码源自:ScrapingBee]

将产生我们要找的页面。


Python适合于网络爬取吗?

是的Python适合!

Python是世界上最流行的编程语言之一,这要归功于它的易用性和学习性,它的大型社区和它的可移植性。这种语言也主导了所有现代数据相关领域,包括数据分析、机器学习和网络刮削。

用Python写一个Hello World程序要比其他大多数编程语言容易得多,特别是C-Like语言,下面是你如何做到这一点。

print("Hello World")​​​​​​​
[代码源自:ScrapingBee]

就这样吧!

要在Python中爬取网页,我们可以使用一个神奇的库,叫做request,它是Python中最流行的爬取网站的工具,而且它也非常容易使用。

下面是一个关于如何使用request爬取ScrapingBee博客的例子。

# To install requests, you can use this command in your terminal: pip install requests
import requests
url = 'https://scrapingbee.com/blog'
r = requests.get(url)
print(r.content)

而结果将是ScrapingBee的HTML源代码。

b'<!DOCTYPE html>\n<html lang="en">\n <head>\n <title>ScrapingBee&#39;s Blog | ScrapingBee </title>\n <meta charset="utf-8" />\n <meta name="description" content="We help you get better at web-scraping: detailed tutorials, case studies and writings by industry experts." />\n <meta name="viewport" content="width=device-width" initial-scale="1" maximum-scale="1" />\n \n <meta property="og:type" content="article" />\n <meta property="og:title" content="ScrapingBee&#39;s Blog" />\n <meta property="og:description" content="We help you get better at web-scraping: detailed tutorials, case studies and writings by industry experts." />\n <meta property="og:type" content="website" />\n <meta property="og:image" content="https://www.scrapingbee.com/blog/cover.png" />\n <meta property="og:url" content="https://www.scrapingbee.com/blog/" />....'
[代码源自:ScrapingBee]

然后,你可以使用像BeautifulSoup这样的工具来解析这些HTML代码,提取你可以阅读和使用的相关信息。


网络爬取好学吗?

好学!

在这个每秒钟都在运作和产生数据的世界里,网络刮削是一项非常有用的技能。数据无处不在,获得从在线资源中轻松提取数据的能力非常重要。

如果没有网络刮削知识,就很难积累大量的数据,用于分析、可视化和预测。
例如,如果没有像Requests和BeautifulSoup这样的工具,就很难爬取维基百科的S&P500历史数据。我们将不得不手动复制和粘贴每个页面的每个数据点,这是非常乏味的。

然而,多亏了这些工具,我们可以使用这段代码在几毫秒内轻松地爬取历史数据。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup as bs
url = "https://en.wikipedia.org/wiki/S%26P_500"
r = requests.get(url)
soup = bs(r.content, "html.parser")
for tr in soup.find("table", {"class": "wikitable"}).find_all("tr"):
    print(" ".join([td.text for td in tr.find_all('td')]))
[代码源自:ScrapingBee]

因此,我们将得到标普500指数的历史数据。


Beautifulsoup在Python中起到什么作用?

BeautifulSoup解析HTML,使你能够从中提取信息。

在进行网络刮削时,你通常不会对页面上的HTML感兴趣,而是对底层数据感兴趣。这就是BeautifulSoup发挥作用的地方。

BeautifulSoup会把这些HTML转化为你感兴趣的数据。下面是一个关于如何提取网页标题的快速例子。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

response = requests.get("https://news.ycombinator.com/")
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

# The title tag of the page
print(soup.title)
>

# The title of the page as string
print(soup.title.string)
> Hacker News
[代码源自:ScrapingBee]

哪些Python库可用于网络爬取?

1. Requests:

Requests是一个易于使用的HTTP库,它将提出HTTP/1.1请求的复杂性抽象在一个简单的API后面,这样你就可以专注于爬取网页,而不是请求本身。 所以这个工具将允许你获取任何页面的HTML/JSON内容。

下面是一个关于如何获得ScrapingBee博客的HTML代码的例子。

>>> import requests
>>> r = requests.get('https://scrapingbee.com/blog')
>>> r.status_code
200
>>> r.headers['content-type']
'text/html; charset=utf-8'
>>> r.encoding
'utf-8'
>>> r.content
b'<!DOCTYPE html>\n<html lang="en">\n...'
[代码源自:ScrapingBee]

2.Scrapy

Scrapy是一个快速的高级网络爬行和刮擦框架,有助于从网页中提取数据,并存储完整的网站,但它是一个更难使用的工具。

3. BeautifulSoup4

Beautiful Soup是一个库,它使得从网页上爬取信息变得容易。它解析任何HTML或XML文档,并与HTTP python库(如request)协调工作,创建一个可以轻松迭代、搜索和修改的解析树。

这里有一个简单的例子。

>>> from bs4 import BeautifulSoup
>>> soup = BeautifulSoup("

Some HTML Code

“) >>> soup.p # Searching for the element

<p>Some HTML Code</p>

[代码源自:ScrapingBee]

 

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Written by 砖家

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