编程代码网1.爬虫是什么,Python开发简单爬虫教程
Python简单易学、免费开源、高层语言、可移植性超强、可扩展性、面向对象、可嵌入型、丰富的库、规范的代码等。Python除了极少的涉及不到的开发之外，其他基本上可以说全能：系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎、爬虫编写、机器学习、人工智能等等。Python的应用特别广，中国现在的人才缺口超过100万。
如果你想要专业的学习Python开发，更多需要的是付出时间和精力，一般在2w左右。应该根据自己的实际需求去实地看一下，先好好试听之后，再选择适合自己的。只要努力学到真东西，前途自然不会差。
2.求用Python编写的一个简单的网络爬虫,跪求!!!!
#爬虫的需求：爬取github上有关python的优质项目#coding=utf-8import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupdef get_effect_data(data): results = list() soup = BeautifulSoup(data, 'html.parser') # print soup projects = soup.find_all('div', class_='repo-list-item d-flex flex-justify-start py-4 public source') for project in projects: # print project,'----' try: writer_project = project.find('a', attrs={'class': 'v-align-middle'})['href'].strip() project_language = project.find('div', attrs={'class': 'd-table-cell col-2 text-gray pt-2'}).get_text().strip() project_starts = project.find('a', attrs={'class': 'muted-link'}).get_text().strip() update_desc = project.find('p', attrs={'class': 'f6 text-gray mr-3 mb-0 mt-2'}).get_text().strip() # update_desc=None result = (writer_project.split('/')[1], writer_project.split('/')[2], project_language, project_starts, update_desc) results.append(result) except Exception,e: pass # print results return resultsdef get_response_data(page): request_url = '.parser')
# print soup
projects = soup.find_all('div', class_='repo-list-item d-flex flex-justify-start py-4 public source')
for project in projects:
# print project,'----'
try:
writer_project = project.find('a', attrs={'class': 'v-align-middle'})['href'].strip()
project_language = project.find('div', attrs={'class': 'd-table-cell col-2 text-gray pt-2'}).get_text().strip()
project_starts = project.find('a', attrs={'class': 'muted-link'}).get_text().strip()
update_desc = project.find('p', attrs={'class': 'f6 text-gray mr-3 mb-0 mt-2'}).get_text().strip()
# update_desc=None
result = (writer_project.split('/')[1], writer_project.split('/')[2], project_language, project_starts, update_desc)
results.append(result)
except Exception,e:
pass
# print results
return results
def get_response_data(page):
request_url = '.parser")
"""
demo 表示被解析的html格式的内容
html.parser表示解析用的解析器
"""
# 输出响应的html对象
ab = list()
with open("D:\\temp\\mii.txt","w+",encoding="utf-8") as xxx:
for mi in soup.find_all('a'):
# ab.append(mi.prettify（)） # 使用prettify（)格式化显示输出
xxx.writelines(str(mi))
xxx.write("\n")
xxx.close()
执行完毕 D盘下 temp 目录的 mii.txt文件会得到爬取到的所有链接。
5.如何入门 Python 爬虫
从爬虫必要的几个基本需求来讲：
1.抓取
py的urllib不一定去用，但是要学，如果还没用过的话。
比较好的替代品有requests等第三方更人性化、成熟的库，如果pyer不了解各种库，那就白学了。
抓取最基本就是拉网页回来。
如果深入做下去，会发现要面对不同的网页要求，比如有认证的，不同文件格式、编码处理，各种奇怪的url合规化处理、重复抓取问题、cookies跟随问题、多线程多进程抓取、多节点抓取、抓取调度、资源压缩等一系列问题。
所以第一步就是拉网页回来，慢慢会发现各种问题待优化。
2.存储
抓回来一般会用一定策略存下来，而不是直接分析，个人觉得更好的架构应该是把分析和抓取分离，更加松散，每个环节出了问题能够隔离另外一个环节可能出现的问题，好排查也好更新发布。
那么存文件系统、SQLorNOSQL数据库、内存数据库，如何去存就是这个环节的重点。
可以选择存文件系统开始，然后以一定规则命名。
3.分析
对网页进行文本分析，提取链接也好，提取正文也好，总之看的需求，但是一定要做的就是分析链接了。
可以用认为最快最优的办法，比如正则表达式。
然后将分析后的结果应用与其他环节：）
4.展示
要是做了一堆事情，一点展示输出都没有，如何展现价值。
所以找到好的展示组件，去show出肌肉也是关键。
如果为了做个站去写爬虫，抑或要分析某个东西的数据，都不要忘了这个环节，更好地把结果展示出来给别人感受。
6.如何入门 Python 爬虫
可以先从简单的开始，在熟悉了Python语法后，学习用 urllib 和 urllib2 爬虫，使用 BeautifulSoup 分析结果。进一步学习多线程抓取。
如果要学习一个框架，可以学 Scrapy，并学习将XPath得到的结果存入到SQL或Redis等数据集中以便方便索引查找。
简单的学会后，再开始练习登录界面（带Cookie），再进一步使用无图形界面的js处理工具，用来处理JS界面的网页。
当然，这些抓取数据只是数据处理的第一步，难点还是在处理这些数据结果。不过已经不是爬虫的范围了。
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