python获取网页数据(python怎么获取网页数据)

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python爬取网页数据,为啥保存到Excel里面没有东西?

如果您使用 Python 从网页中抓取数据并将其保存到 Excel 文件,但 Excel 文件不包含任何数据,则可能有多种原因。以下是一些可能的原因和解决方案:

您没有使用正确的方法将数据写入 Excel 文件。若要将数据保存到 Excel 文件,需要使用库,例如 或 。这些库提供可用于创建和写入 Excel 文件的函数和类。确保已导入正确的库,并使用正确的方法将数据写入文件。openpyxlxlsxwriter

将数据写入 Excel 文件后,您不会保存该文件。将数据写入 Excel 文件后,需要使用 or 方法保存对文件的更改。如果不保存文件,则不会保留写入文件的数据。save()save_as()

您没有在正确的模式下打开 Excel 文件。使用 Python 打开 Excel 文件时,需要指定是要读取文件还是写入文件。如果以只读模式打开文件,则无法向其写入数据。确保在写入模式下打开文件,在调用该方法时使用该选项。write_onlyopen()

您没有将数据写入 Excel 文件中的正确工作表。一个 Excel 文件可以包含多个工作表,您需要指定要将数据写入哪个工作表。请确保在调用 or 方法将数据写入 Excel 文件时使用正确的工作表名称。append()write()

回答不易望请采纳

Python网页解析库:用requests-html爬取网页

Python 中可以进行网页解析的库有很多,常见的有 BeautifulSoup 和 lxml 等。在网上玩爬虫的文章通常都是介绍 BeautifulSoup 这个库,我平常也是常用这个库,最近用 Xpath 用得比较多,使用 BeautifulSoup 就不大习惯,很久之前就知道 Reitz 大神出了一个叫 Requests-HTML 的库,一直没有兴趣看,这回可算歹着机会用一下了。

使用 pip install requests-html 安装,上手和 Reitz 的其他库一样,轻松简单:

这个库是在 requests 库上实现的,r 得到的结果是 Response 对象下面的一个子类,多个一个 html 的属性。所以 requests 库的响应对象可以进行什么操作,这个 r 也都可以。如果需要解析网页,直接获取响应对象的 html 属性:

不得不膜拜 Reitz 大神太会组装技术了。实际上 HTMLSession 是继承自 requests.Session 这个核心类,然后将 requests.Session 类里的 requests 方法改写,返回自己的一个 HTMLResponse 对象,这个类又是继承自 requests.Response,只是多加了一个 _from_response 的方法来构造实例:

之后在 HTMLResponse 里定义属性方法 html,就可以通过 html 属性访问了,实现也就是组装 PyQuery 来干。核心的解析类也大多是使用 PyQuery 和 lxml 来做解析,简化了名称,挺讨巧的。

元素定位可以选择两种方式:

方法名非常简单,符合 Python 优雅的风格,这里不妨对这两种方式简单的说明:

定位到元素以后势必要获取元素里面的内容和属性相关数据,获取文本:

获取元素的属性:

还可以通过模式来匹配对应的内容:

这个功能看起来比较鸡肋,可以深入研究优化一下,说不定能在 github 上混个提交。

除了一些基础操作,这个库还提供了一些人性化的操作。比如一键获取网页的所有超链接,这对于整站爬虫应该是个福音,URL 管理比较方便:

内容页面通常都是分页的,一次抓取不了太多,这个库可以获取分页信息:

结果如下:

通过迭代器实现了智能发现分页,这个迭代器里面会用一个叫 _next 的方法,贴一段源码感受下:

通过查找 a 标签里面是否含有指定的文本来判断是不是有下一页,通常我们的下一页都会通过 下一页 或者 加载更多 来引导,他就是利用这个标志来进行判断。默认的以列表形式存在全局: ['next','more','older'] 。我个人认为这种方式非常不灵活,几乎没有扩展性。 感兴趣的可以往 github 上提交代码优化。

也许是考虑到了现在 js 的一些异步加载,这个库支持 js 运行时,官方说明如下:

使用非常简单,直接调用以下方法:

第一次使用的时候会下载 Chromium,不过国内你懂的,自己想办法去下吧,就不要等它自己下载了。render 函数可以使用 js 脚本来操作页面,滚动操作单独做了参数。这对于上拉加载等新式页面是非常友好的。

python爬取大量数据(百万级)

当用python爬取大量网页获取想要的数据时,最重要的问题是爬虫中断问题,python这种脚本语言,一中断

进程就会退出,怎么在中断后继续上次爬取的任务就至关重要了。这里就重点剖析这个中断问题。

第一个问题: 简单点的用动态代理池就能解决,在爬取大量数据的时候,为了速度不受影响,建议使用一些缓

存的中间件将有效的代理 ip 缓存起来,并定时更新。这里推荐 github 这个仓库

, 它会做ip有效性验证并将 ip 放入 redis ,不过实现过于复杂

了,还用到了 db ,个人觉得最好自己修改一下。困难点的就是它会使用别的请求来进行判断当前的ip是否

是爬虫,当我们过于聚焦我们的爬虫请求而忽略了其他的请求时,可能就会被服务器判定为爬虫,进而这个ip

会被列入黑名单,而且你换了ip一样也会卡死在这里。这种方式呢,简单点就用 selenium + chrome 一个一个

去爬,不过速度太慢了。还是自己去分析吧,也不会过复杂的。

第二个问题: 网络连接超时是大概率会遇到的问题,有可能是在爬取的时候本地网络波动,也有可能是爬

取的服务端对ip做了限制,在爬取到了一定量级的时候做一些延迟的操作,使得一些通用的 http 库超时

( urllib )。不过如果是服务端动的手脚一般延迟不会太高,我们只需要人为的设置一个高一点的

timeout 即可(30 秒),最好在爬取开始的时候就对我们要用的爬取库进行一层封装,通用起来才好改

动。

第三个问题: 在解析大量静态页面的时候,有些静态页面的解析规则不一样,所以我们就必须得做好断点

续爬的准备了( PS : 如果简单的忽略错误可能会导致大量数据的丢失,这就不明智了)。那么在调试的过

程中断点续爬有个解决方案,就是生产者和消费者分离,生产者就是产生待爬 url 的爬虫,消费者就是爬取

最终数据的爬虫。最终解析数据就是消费者爬虫了。他们通过消息中间件连接,生产者往消息中间件发送待

爬取的目标信息,消费者从里面取就行了,还间接的实现了个分布式爬取功能。由于现在的消费中间件都有

ack 机制,一个消费者爬取链接失败会导致消息消费失败,进而分配给其他消费者消费。所以消息丢失的

概率极低。不过这里还有个 tips , 消费者的消费超时时间不能太长,会导致消息释放不及时。还有要开启

消息中间价的数据持久化功能,不然消息产生过多而消费不及时会撑爆机器内存。那样就得不偿失了。

第四个问题: 这种情况只能 try except catch 住了,不好解决,如果单独分析的话会耗费点时间。但在

大部分数据 (99%) 都正常的情况下就这条不正常抛弃就行了。主要有了第三个问题的解决方案再出现这

种偶尔中断的问就方便多了。

希望能帮到各位。

从零开始学Python-使用Selenium抓取动态网页数据

AJAX(Asynchronouse JavaScript And XML:异步JavaScript和XML)通过在后台与服务器进行少量数据交换,Ajax 可以使网页实现异步更新,这意味着可以在不重新加载整个网页的情况下,对网页的某部分进行局部更新。传统的网页(不使用Ajax)如果需要更新内容,必须重载整个网页页面。

因为传统的网页在传输数据格式方面,使用的是 XML 语法,因此叫做 AJAX ,其实现在数据交互基本上都是使用 JSON 。使用AJAX加载的数据,即使使用了JS将数据渲染到了浏览器中,在 右键-查看网页源代码 还是不能看到通过ajax加载的数据,只能看到使用这个url加载的html代码。

法1:直接分析ajax调用的接口。然后通过代码请求这个接口。

法2:使用Selenium+chromedriver模拟浏览器行为获取数据。

Selenium 相当于是一个机器人。可以模拟人类在浏览器上的一些行为,自动处理浏览器上的一些行为,比如点击,填充数据,删除cookie等。 chromedriver 是一个驱动 Chrome 浏览器的驱动程序,使用他才可以驱动浏览器。当然针对不同的浏览器有不同的driver。以下列出了不同浏览器及其对应的driver:

现在以一个简单的获取百度首页的例子来讲下 Selenium 和 chromedriver 如何快速入门:

参考:Selenium的使用

直接直接分析ajax调用的接口爬取

selenium结合lxml爬取

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'

关于python获取网页数据和python怎么获取网页数据的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?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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