python爬取函数 python爬取app数据

python爬虫---爬取LOL云顶之弈数据

本来是想爬取之后作最佳羁绊组合推算，但是遇到知识点无法消化（知识图谱），所以暂时先不组合了，实力有限

库的安装

1.requests  #爬取棋子数据

2.json  #棋子数据为js动态，需使用json解析

3.BeautifulSoup

实战前先新建个lol文件夹作为工作目录，并创建子目录data，用于存放数据。

1.爬取数据，新建个py文件，用于爬取云顶数据，命名为data.py

1.1定义个req函数，方便读取。//需设定编码格式，否则会出现乱码

def Re_data(url):

re = requests.get(url)

re.encoding = 'gbk'

data = json.loads(re.text)

return data['data']

1.2定义个Get函数，用于读取数据并使用保存函数进行保存数据，保存格式为json。

def Get_data():

# 获取数据并保存至data目录

base_url = ''

chess = Re_data(base_url + 'chess.js')

race = Re_data(base_url + 'race.js')

job = Re_data(base_url + 'job.js')

equip = Re_data(base_url + 'equip.js')

Save_data(chess,race,job,equip)

1.3定义save函数实现读取的数据进行文件保存，保存目录为工作目录下的data文件夹。

def Save_data(t_chess,t_race,t_job,t_equip):

with open('./data/chess.json','w') as f:

json.dump(t_chess,f,indent='\t')

with open('./data/race.json','w') as f:

json.dump(t_race,f,indent='\t')

with open('./data/job.json','w') as f:

json.dump(t_job,f,indent='\t')

with open('./data/equip.json','w') as f:

json.dump(t_equip,f,indent='\t')

1.4定义主函数main跑起来

if __name__ == '__main__':

start = time.time()

Get_data()

print('运行时间：' + str(time.time() - start) + '秒')

至此，数据爬取完成。

2.种族和职业进行组合。

2.1未完成 //未完成，使用穷举方法进行组合会出现内存不够导致组合失败（for循环嵌套导致数组内存超限）

//待学习，使用知识图谱建立组合优选，可参考：

期间遇到的问题：

1.爬取棋子数据时为动态js加载，需通过json模块的loads方法获取

2.3层for循环嵌套数据量大，导致计算失败，需优化计算方法。

相关问答

Q1: python可以爬取什么数据

一、爬取我们所需要的一线链接

channel_extract.py

这里的一线链接也就是我们所说的大类链接：

from bs4 import BeautifulSoupimport requests

start_url = ''host_url = ''def get_channel_urls(url):

wb_data = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(wb_data.text, 'lxml')

links = soup.select('.fenlei dt a') #print(links)

for link in links:

page_url = host_url + link.get('href')

print(page_url)#get_channel_urls(start_url)channel_urls = '''

'''123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536

那么拿我爬取的58同城为例就是爬取了二手市场所有品类的链接，也就是我说的大类链接；

找到这些链接的共同特征，用函数将其输出，并作为多行文本储存起来。

二、获取我们所需要的详情页面的链接和详情信息

page_parsing.py

1、说说我们的数据库：

先看代码：

#引入库文件from bs4 import BeautifulSoupimport requestsimport pymongo #python操作MongoDB的库import reimport time#链接和建立数据库client = pymongo.MongoClient('localhost', 27017)

ceshi = client['ceshi'] #建ceshi数据库ganji_url_list = ceshi['ganji_url_list'] #建立表文件ganji_url_info = ceshi['ganji_url_info']123456789101112

2、判断页面结构是否和我们想要的页面结构相匹配，比如有时候会有404页面；

3、从页面中提取我们想要的链接，也就是每个详情页面的链接；

这里我们要说的是一个方法就是:

item_link = link.get('href').split('?')[0]12

这里的这个link什么类型的，这个get方法又是什么鬼？

后来我发现了这个类型是

class 'bs4.element.Tab1

如果我们想要单独获取某个属性，可以这样，例如我们获取它的 class 叫什么

print soup.p['class']

#['title']12

还可以这样，利用get方法，传入属性的名称，二者是等价的

print soup.p.get('class')#['title']12

下面我来贴上代码：

#爬取所有商品的详情页面链接：def get_type_links(channel, num):

list_view = '{0}o{1}/'.format(channel, str(num)) #print(list_view)

wb_data = requests.get(list_view)

soup = BeautifulSoup(wb_data.text, 'lxml')

linkOn = soup.select('.pageBox') #判断是否为我们所需页面的标志；

#如果爬下来的select链接为这样：div.pageBox ul li:nth-child(1) a span 这里的:nth-child(1)要删掉

#print(linkOn)

if linkOn:

link = soup.select('.zz .zz-til a')

link_2 = soup.select('.js-item a')

link = link + link_2 #print(len(link))

for linkc in link:

linkc = linkc.get('href')

ganji_url_list.insert_one({'url': linkc})

print(linkc) else: pass1234567891011121314151617181920

4、爬取详情页中我们所需要的信息

我来贴一段代码：

#爬取赶集网详情页链接：def get_url_info_ganji(url):

time.sleep(1)

wb_data = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(wb_data.text, 'lxml') try:

title = soup.select('head title')[0].text

timec = soup.select('.pr-5')[0].text.strip()

type = soup.select('.det-infor li span a')[0].text

price = soup.select('.det-infor li i')[0].text

place = soup.select('.det-infor li a')[1:]

placeb = [] for placec in place:

placeb.append(placec.text)

tag = soup.select('.second-dt-bewrite ul li')[0].text

tag = ''.join(tag.split()) #print(time.split())

data = { 'url' : url, 'title' : title, 'time' : timec.split(), 'type' : type, 'price' : price, 'place' : placeb, 'new' : tag

}

ganji_url_info.insert_one(data) #向数据库中插入一条数据；

print(data) except IndexError: pass123456789101112131415161718192021222324252627282930

四、我们的主函数怎么写？

main.py

看代码：

#先从别的文件中引入函数和数据：from multiprocessing import Poolfrom page_parsing import get_type_links,get_url_info_ganji,ganji_url_listfrom channel_extract import channel_urls#爬取所有链接的函数：def get_all_links_from(channel):

for i in range(1,100):

get_type_links(channel,i)#后执行这个函数用来爬取所有详情页的文件：if __name__ == '__main__':# pool = Pool()# # pool = Pool()# pool.map(get_url_info_ganji, [url['url'] for url in ganji_url_list.find()])# pool.close()# pool.join()#先执行下面的这个函数，用来爬取所有的链接：if __name__ == '__main__':

pool = Pool()

pool = Pool()

pool.map(get_all_links_from,channel_urls.split())

pool.close()

pool.join()1234567891011121314151617181920212223242526

五、计数程序

count.py

用来显示爬取数据的数目；

import timefrom page_parsing import ganji_url_list,ganji_url_infowhile True: # print(ganji_url_list.find().count())

# time.sleep(5)

print(ganji_url_info.find().count())

time.sleep(5)

Q2: python爬虫爬取只显示10个

一个借口几万条数据但是只返回十条_爬虫实践之爬取10000条菜谱数据

2020-12-03 06:37:24

weixin_39990029

码龄5年

关注

be22f93fc7bbc7cbdd62166579a1fd22.png

爬虫实践之XX行代码爬取10000菜谱数据

什么是爬虫

爬虫：又叫做 网络蜘蛛python爬取函数，是一段自动抓取互联网信息的程序python爬取函数，从互联网上抓取对于我们有价值的信息。

点击这里python爬取函数了解Python爬虫介绍

如何合法地爬虫

有些网站不允许网络爬虫python爬取函数，或是对可爬取的内容做了限制，一个网站的爬虫协议可通过访问该网站的robots.txt文件获得

以豆瓣网为例

访问该网址()，可了解到豆瓣的爬虫协议如下

1fe03008a450885dc6da49785543e75c.png

可以看到，豆瓣对于不同的访问者有不同的访问限制，其中对于用户名为 Wandoujia Spider的访问者，豆瓣不允许访问。

我用到的菜谱网站对爬虫无限制，所以爬虫是合法的。

e4025d9f5d8b96388efa942e0255d1f9.png

本篇特色

连续爬取10000个网页

引入第三方库

import requests #发送请求

import re #正则表达式，用于提取网页数据

import winsound #提醒程序运行结束

import time #计算程序运行时间

如果没有安装这些第三方库，可以在命令提示符中输入如下代码，进行下载

pip install requests,re,winsound,time

爬虫的三个步骤

获取要爬取的所有网页的网址

提取网页内容中的有用信息

信息导出

每个步骤对应一个函数

Step_1 获取要爬取的所有网页的网址

首先我们打开该网址，查看它的源代码

0f0eb8b89c9bf17460bca4d47f017bab.png

365621d25c80f92834853350c083a545.png

网页源代码

观察发现每道菜对应的网址在这个目录下

9d729b843df3a746d70ea7af31a1d962.png

用正则表达式获得该网址，写入列表中

由于每一个网页只有十道菜，点击下一页后发现网页的变化规律为换页时网址只有数字改变

d342d8422e16c48c9600a47a45a6d1c9.png

可以看到最多有1000页，也就是有10000道菜

fb279b42fcdd3cecf7cda79ba4a8ae53.png

使用循环，将每一页的菜对应的网址都写入列表，每一次写入时写入一行列表，多次写入后，形成一个二维的列表，前两页的菜谱网址在二维列表中显示如下：

31e3755dc8b45ec6f4dac3c05f261539.png

代码如下

all_url = [] #创建一个数组用于存储网页地址

def get_all_url(n): #这个函数用于获得网页中的菜的全部网址

if(n==1):

url = ""

else:

url=''%n #%s相当于C语言中的%s，表示格式化一个对象为字符，同理%d表示格式化一个对象为整数

headers = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)

AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.122 Safari/537.36" }

response = requests.get(url,headers=headers) #访问网页

response.encoding = "utf-8" #设置接收编码格式

pattern = re.compile(r'a target="_blank" href="([a-zA-z]+://[^s]*)"', re.S)

#正则表达式提取网页中的网址，re.S表示在整个文本中进行匹配，如果不加re.S，将只在一行进行匹配

result = pattern.findall(response.text) #获取的网页结果存储到result里

all_url.append(result[0:10])#由于每页只有十道菜，result中只有前十条对应的是菜的网址，故我们只添加前十条

return all_url #作为返回值返回这个列表

关于headers的说明

在使用python爬虫爬取数据的时候，经常会遇到一些网站的反爬虫措施，一般就是针对于headers中的User-Agent，如果没有对headers进行设置，User-Agent会声明自己是python脚本,而如果网站有反爬虫的想法的话，必然会拒绝这样的连接。而修改headers可以将自己的爬虫脚本伪装成浏览器的正常访问，来避免这一问题。 点击这里了解详情

关于编码格式utf-8 的说明

utf-8，可以编码中文，大部分python编译器都默认编码方式为utf-8 点击这里了解详情

Step_2 提取网页中的有用信息

打开一道菜的网址，查看源代码，寻找我们需要的信息在哪里，然后用正则表达式获取，流程与上个函数获取网址相同

主辅料信息在这里

c0ddfd3110775bb8b71759f6927f26d4.png

特征信息在这里（包括做法和口味）

38c99c1a51137debcafe38ae3122e19a.png

def get_info(resp,output):

name_pattern = re.compile(r'h1(.*)/h1')# 正则表达式获取菜名信息

food_pattern = re.compile(r'span class="t"(.*)/spanspan class="a"(.*)/span/a/div')# 正则表达式获得主料信息

fixing_pattern = re.compile(r'div class="c_mtr_li"span class="t1"(.*)/spanspan class="a"(.*)/span/div') # 正则表达式获得辅料信息

fearture1_pattern = re.compile(r'div class="cpargs cpargs2"div class="i"/div(.)/div')# 正则表达式获得特征_1

fearture2_pattern = re.compile(r'div class="cpargs cpargs3"div class="i"/div(.*)/div')# 正则表达式获得特征_2

name = name_pattern.findall(resp.text) # 提取菜名信息

food = food_pattern.findall(resp.text)# 提取主料信息

fixing = fixing_pattern.findall(resp.text)#提取辅料信息

fearture1 = fearture1_pattern.findall(resp.text) #提取特征_1

fearture2 = fearture2_pattern.findall(resp.text)#提取特征_2

output.write(str(name))#将菜名写入output文件，write函数不能写int类型的参数，所以使用str()转化

output.write('t')#进入下一个单元格

output.write(str(fearture1))#将特征_1写入output文件

output.write('t')#进入下一个单元格

output.write(str(fearture2))#将特征_2写入output文件

output.write('t')#进入下一个单元格

for i in range(len(food)):

for j in range(len(food[i])):

output.write(str(food[i][j])) #写入主料

output.write('t')

if(len(food)11):

output.write('t'*2*(11-len(food))) #每道菜的主料数目不同，该行代码可使表格内容对齐

for i in range(len(fixing)):

for j in range(len(fixing[i])):

output.write(str(fixing[i][j])) #写入辅料

output.write('t')

output.write('n') #换行

Step_3 信息导出

def spider():

output = open('E:programingpython苏菜_2.xls','w',encoding='utf-8')#创建一个excel文件，编码格式为utf-8

output.write('名称t做法t特色t主料')#写入标题栏

output.write('t'*22)#使内容对齐

output.write('辅料n')#写入标题栏

for i in range(len(all_url)):

for j in range(len(all_url[i])):

url2=all_url[i][j]

response = requests.get(url2)#逐个访问网页，获得数据

response.encoding = "utf-8" #设置接收编码格式

get_info(response,output)#处理数据，提取信息

output.close()#关闭文件

主函数

time_start = time.time()#记录程序开始时间

for i in range(1,2):#逐页获取菜谱网页信息

get_all_url(i)

spider()#进行提取处理并导出

duration = 1000#提示音时长，1000毫秒 = 1秒

freq = 440 #提示音频率

time_end=time.time()#记录程序结束时间

print('totally cost',time_end-time_start)#打印程序运行时间

winsound.Beep(freq,duration*10) #响铃提示程序结束

经实验，爬取10000条代码需要用时3453秒左右

e8b6c8637980d2aef9587711c7084a5f.png

最后获得的数据如下

97a8662cf048844850658aef841e04c3.png

写在后面

我是一个C语言上不了80的小白，全靠某度和某歌东拼西凑我的这个程序，在代码风格与写作等方面存在不可避免地会有一些错误和不足的地方，希望大家多多与我交流，多多批评指教我。

Q3: Python爬取表单数据

我们在一些没有反爬虫机制的生物网站上，可以利用Python做一些“省力”的事情，比方说ID的转换

我们以uniprot为例，进入它的转换页面 传送门 ，页面：

这里介绍下 urllib 这个Python库，该库功能非常强大，可以爬取动态网页

根据这个思路，我们看看该网站的网页结构：

url 为ID转换的网址，params是你要爬取的内容，存储为字典形式，那么字典的键值代表HTML表单（form）里面 name 的内容：

比方说 from：

字典的键值与form的name标签的内容对应

to也是一样的：

至于 "format": "tab" 是指我们把爬下来的网页转换为 tab 格式

当然，这招适用于表单提交的爬虫，如果爬取的内容过多，不妨写个函数：

参考： 传送门

Q4: Python爬取知乎与我所理解的爬虫与反爬虫

关于知乎验证码登陆的问题，用到了Python上一个重要的图片处理库PIL,如果不行，就把图片存到本地，手动输入。

通过对知乎登陆是的抓包，可以发现登陆知乎，需要post三个参数，一个是账号，一个是密码，一个是xrsf。

这个xrsf隐藏在表单里面，每次登陆的时候，应该是服务器随机产生一个字符串。所有，要模拟登陆的时候，必须要拿到xrsf。

用chrome （或者火狐 httpfox 抓包分析）的结果：

所以，必须要拿到xsrf的数值，注意这是一个动态变化的参数，每次都不一样。

拿到xsrf，下面就可以模拟登陆了。

使用requests库的session对象，建立一个会话的好处是，可以把同一个用户的不同请求联系起来，直到会话结束都会自动处理cookies。

注意：cookies 是当前目录的一个文件，这个文件保存了知乎的cookie，如果是第一个登陆，那么当然是没有这个文件的，不能通过cookie文件来登陆。必须要输入密码。

这是登陆的函数，通过login函数来登陆，post 自己的账号，密码和xrsf 到知乎登陆认证的页面上去，然后得到cookie，将cookie保存到当前目录下的文件里面。下次登陆的时候，直接读取这个cookie文件。

这是cookie文件的内容

以下是源码：

运行结果：

反爬虫最基本的策略：

爬虫策略：

这两个都是在http协议的报文段的检查，同样爬虫端可以很方便的设置这些字段的值，来欺骗服务器。

反爬虫进阶策略：

1.像知乎一样，在登录的表单里面放入一个隐藏字段，里面会有一个随机数，每次都不一样，这样除非你的爬虫脚本能够解析这个随机数，否则下次爬的时候就不行了。

2.记录访问的ip，统计访问次数，如果次数太高，可以认为这个ip有问题。

爬虫进阶策略：

1.像这篇文章提到的，爬虫也可以先解析一下隐藏字段的值，然后再进行模拟登录。

2.爬虫可以使用ip代理池的方式，来避免被发现。同时，也可以爬一会休息一会的方式来降低频率。另外，服务器根据ip访问次数来进行反爬，再ipv6没有全面普及的时代，这个策略会很容易造成误伤。（这个是我个人的理解）。

通过Cookie限制进行反爬虫：

和Headers校验的反爬虫机制类似，当用户向目标网站发送请求时，会再请求数据中携带Cookie，网站通过校验请求信息是否存在Cookie，以及校验Cookie的值来判定发起访问请求的到底是真实的用户还是爬虫，第一次打开网页会生成一个随机cookie，如果再次打开网页这个Cookie不存在，那么再次设置，第三次打开仍然不存在，这就非常有可能是爬虫在工作了。

反爬虫进进阶策略：

1.数据投毒，服务器在自己的页面上放置很多隐藏的url，这些url存在于html文件文件里面，但是通过css或者js使他们不会被显示在用户看到的页面上面。（确保用户点击不到）。那么，爬虫在爬取网页的时候，很用可能取访问这个url，服务器可以100%的认为这是爬虫干的，然后可以返回给他一些错误的数据，或者是拒绝响应。

爬虫进进阶策略：

1.各个网站虽然需要反爬虫，但是不能够把百度，谷歌这样的搜索引擎的爬虫给干了（干了的话，你的网站在百度都说搜不到！）。这样爬虫应该就可以冒充是百度的爬虫去爬。（但是ip也许可能被识破，因为你的ip并不是百度的ip）

反爬虫进进进阶策略：

给个验证码，让你输入以后才能登录，登录之后，才能访问。

爬虫进进进阶策略：

图像识别，机器学习，识别验证码。不过这个应该比较难，或者说成本比较高。

参考资料：

廖雪峰的python教程

静觅的python教程

requests库官方文档

segmentfault上面有一个人的关于知乎爬虫的博客，找不到链接了

Q5: 如何用Python爬取数据？

方法/步骤

在做爬取数据之前，你需要下载安装两个东西，一个是urllib,另外一个是python-docx。

请点击输入图片描述

然后在python的编辑器中输入import选项，提供这两个库的服务

请点击输入图片描述

urllib主要负责抓取网页的数据，单纯的抓取网页数据其实很简单，输入如图所示的命令，后面带链接即可。

请点击输入图片描述

抓取下来了，还不算，必须要进行读取，否则无效。

请点击输入图片描述

5

接下来就是抓码了，不转码是完成不了保存的，将读取的函数read转码。再随便标记一个比如XA。

请点击输入图片描述

6

最后再输入三句，第一句的意思是新建一个空白的word文档。

第二句的意思是在文档中添加正文段落，将变量XA抓取下来的东西导进去。

第三句的意思是保存文档docx，名字在括号里面。

请点击输入图片描述

7

这个爬下来的是源代码，如果还需要筛选的话需要自己去添加各种正则表达式。

关于python爬取函数和python爬取app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。