python爬虫函数 python 爬虫函数

python多线程爬虫爬取顶点小说内容（BeautifulSoup+urllib）

之前写过python爬取起点中文网小说python爬虫函数，多线程则是先把爬取python爬虫函数的章节链接存到一个列表里，然后写一个函数get_text每次调用这个函数就传一个章节链接，那么就需要调用n次该函数来获取n章python爬虫函数的内容，所以可以用for循环创建n个线程，线程的target就是get_text，参数就是章节的url。

随便点开的，辣眼睛哈哈哈

个人感觉用了多线程之后速度并没有很大的提升，速度大致是20个txt文件/分钟，是否有单个机器上继续提升爬取速度的方法？

下一步打算搞点能被封ip的爬取行为，然后学学分布式爬虫。加油~

相关问答

Q1: python里的爬虫如何使用xpath 提取script里的元素？

xpath也许只能提取html元素？

建议你先把content保存到本地文件，看看需要的内容有没有下载下来。

你这个属于script内容，看看直接正则能获得吗？

Q2: Python编程基础之（五）Scrapy爬虫框架

经过前面四章python爬虫函数的学习，python爬虫函数我们已经可以使用Requests库、Beautiful Soup库和Re库，编写基本的Python爬虫程序了。那么这一章就来学习一个专业的网络爬虫框架--Scrapy。没错，是框架，而不是像前面介绍的函数功能库。

Scrapy是一个快速、功能强大的网络爬虫框架。

可能大家还不太了解什么是框架，爬虫框架其实是实现爬虫功能的一个软件结构和功能组件的集合。

简而言之， Scrapy就是一个爬虫程序的半成品，可以帮助用户实现专业的网络爬虫。

使用Scrapy框架，不需要你编写大量的代码，Scrapy已经把大部分工作都做好了，允许你调用几句代码便自动生成爬虫程序，可以节省大量的时间。

当然，框架所生成的代码基本是一致的，如果遇到一些特定的爬虫任务时，就不如自己使用Requests库搭建来的方便了。

PyCharm安装

测试安装：

出现框架版本说明安装成功。

掌握Scrapy爬虫框架的结构是使用好Scrapy的重中之重python爬虫函数！

先上图：

整个结构可以简单地概括为： “5+2”结构和3条数据流

5个主要模块（及功能）：

（1）控制所有模块之间的数据流。

（2）可以根据条件触发事件。

（1）根据请求下载网页。

（1）对所有爬取请求进行调度管理。

（1）解析DOWNLOADER返回的响应--response。

（2）产生爬取项--scraped item。

（3）产生额外的爬取请求--request。

（1）以流水线方式处理SPIDER产生的爬取项。

（2）由一组操作顺序组成，类似流水线，每个操作是一个ITEM PIPELINES类型。

（3）清理、检查和查重爬取项中的HTML数据并将数据存储到数据库中。

2个中间键：

（1）对Engine、Scheduler、Downloader之间进行用户可配置的控制。

（2）修改、丢弃、新增请求或响应。

（1）对请求和爬取项进行再处理。

（2）修改、丢弃、新增请求或爬取项。

3条数据流：

（1）：图中数字 1-2

1：Engine从Spider处获得爬取请求--request。

2：Engine将爬取请求转发给Scheduler，用于调度。

（2）：图中数字 3-4-5-6

3：Engine从Scheduler处获得下一个要爬取的请求。

4：Engine将爬取请求通过中间件发送给Downloader。

5：爬取网页后，Downloader形成响应--response，通过中间件发送给Engine。

6：Engine将收到的响应通过中间件发送给Spider处理。

（3）：图中数字 7-8-9

7：Spider处理响应后产生爬取项--scraped item。

8：Engine将爬取项发送给Item Pipelines。

9：Engine将爬取请求发送给Scheduler。

任务处理流程：从Spider的初始爬取请求开始爬取，Engine控制各模块数据流，不间断从Scheduler处获得爬取请求，直至请求为空，最后到Item Pipelines存储数据结束。

作为用户，只需配置好Scrapy框架的Spider和Item Pipelines，也就是数据流的入口与出口，便可完成一个爬虫程序的搭建。Scrapy提供了简单的爬虫命令语句，帮助用户一键配置剩余文件，那我们便来看看有哪些好用的命令吧。

Scrapy采用命令行创建和运行爬虫

PyCharm打开Terminal，启动Scrapy：

Scrapy基本命令行格式：

具体常用命令如下：

下面用一个例子来学习一下命令的使用：

1.建立一个Scrapy爬虫工程，在已启动的Scrapy中继续输入：

执行该命令，系统会在PyCharm的工程文件中自动创建一个工程，命名为pythonDemo。

2.产生一个Scrapy爬虫，以教育部网站为例：

命令生成了一个名为demo的spider，并在Spiders目录下生成文件demo.py。

命令仅用于生成demo.py文件，该文件也可以手动生成。

观察一下demo.py文件：

3.配置产生的spider爬虫，也就是demo.py文件：

4.运行爬虫，爬取网页：

如果爬取成功，会发现在pythonDemo下多了一个t20210816_551472.html的文件，我们所爬取的网页内容都已经写入该文件了。

以上就是Scrapy框架的简单使用了。

Request对象表示一个HTTP请求，由Spider生成，由Downloader执行。

Response对象表示一个HTTP响应，由Downloader生成，有Spider处理。

Item对象表示一个从HTML页面中提取的信息内容，由Spider生成，由Item Pipelines处理。Item类似于字典类型，可以按照字典类型来操作。

Q3: Python中的爬虫框架有哪些呢？

实现爬虫技术的编程环境有很多种python爬虫函数，Java、Python、C++等都可以用来爬虫。但很多人选择Python来写爬虫python爬虫函数，为什么呢python爬虫函数？因为Python确实很适合做爬虫，丰富的第三方库十分强大，简单几行代码便可实现你想要的功能。更重要的，Python也是数据挖掘和分析的好能手。那么，Python爬虫一般用什么框架比较好？

一般来讲，只有在遇到比较大型的需求时，才会使用Python爬虫框架。这样的做的主要目的，是为了方便管理以及扩展。本文我将向大家推荐十个Python爬虫框架。

1、Scrapy：Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。它是很强大的爬虫框架，可以满足简单的页面爬取，比如可以明确获知url pattern的情况。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。但是对于稍微复杂一点的页面，如weibo的页面信息，这个框架就满足不了需求了。它的特性有：HTML, XML源数据 选择及提取 的内置支持；提供了一系列在spider之间共享的可复用的过滤器(即 Item Loaders)，对智能处理爬取数据提供了内置支持。

2、Crawley：高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等。

3、Portia：是一个开源可视化爬虫工具，可让使用者在不需要任何编程知识的情况下爬取网站python爬虫函数！简单地注释自己感兴趣的页面，Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。简单来讲，它是基于scrapy内核；可视化爬取内容，不需要任何开发专业知识；动态匹配相同模板的内容。

4、newspaper：可以用来提取新闻、文章和内容分析。使用多线程，支持10多种语言等。作者从requests库的简洁与强大得到灵感，使用Python开发的可用于提取文章内容的程序。支持10多种语言并且所有的都是unicode编码。

5、Python-goose：Java写的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括：文章主体内容、文章主要图片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo视频、元描述、元标签。

6、Beautiful Soup：名气大，整合了一些常用爬虫需求。它是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。Beautiful Soup的缺点是不能加载JS。

7、mechanize：它的优点是可以加载JS。当然它也有缺点，比如文档严重缺失。不过通过官方的example以及人肉尝试的方法，还是勉强能用的。

8、selenium：这是一个调用浏览器的driver，通过这个库你可以直接调用浏览器完成某些操作，比如输入验证码。Selenium是自动化测试工具，它支持各种浏览器，包括 Chrome，Safari，Firefox等主流界面式浏览器，如果在这些浏览器里面安装一个 Selenium 的插件，可以方便地实现Web界面的测试. Selenium支持浏览器驱动。Selenium支持多种语言开发，比如 Java，C，Ruby等等，PhantomJS 用来渲染解析JS，Selenium 用来驱动以及与Python的对接，Python进行后期的处理。

9、cola：是一个分布式的爬虫框架，对于用户来说，只需编写几个特定的函数，而无需关注分布式运行的细节。任务会自动分配到多台机器上，整个过程对用户是透明的。项目整体设计有点糟，模块间耦合度较高。

10、PySpider：一个国人编写的强大的网络爬虫系统并带有强大的WebUI。采用Python语言编写，分布式架构，支持多种数据库后端，强大的WebUI支持脚本编辑器，任务监视器，项目管理器以及结果查看器。Python脚本控制，可以用任何你喜欢的html解析包。

Q4: python爬虫提取数据怎么去掉代码

python爬虫教程 Python在终端中怎么清除不要的代码？

已解决

最佳答案 2022-02-11

Python在终端中怎么清除不要的代码？

1. 我相信这个快捷键可以在很多切换场景中退出切换模式。

2. Quit（）或exit（），在许多切换模式下，通过Quit命令退出。在Python切换模式下，所有命令都是函数，不能忽略以下（）命令。

3. 输入exit（）运行，或按Ctrl D，然后在python shell中输入“exit（）”退出python交互界面。10 ctrl-c将执行或quit（）将提示。

4. 使用quit（）、exit（）或ctrl-d退出命令行python2.7.7（默认值，jun32014，01:46:20）[GCC 4.9.020140521（prerelease）]onlinux 2

5。键入“help”、“copyright”、“credits”或“license”以获取更多信息。gtgtgtgtgtgtgt；quit usequit（）或ctrl-d（即eof）toexit

非最大抑制（NMS）可以理解为局部最大搜索，即搜索邻域中的最大值。在行人检测的后期，要对检测到的窗口进行非最大化抑制融合，滤除一些内部窗口，达到窗口融合的效果，使检测精度更高！

python爬虫教程 python为什么叫爬虫 python是什么

Q5: 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

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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，是一段自动抓取互联网信息的程序，从互联网上抓取对于我们有价值的信息。

点击这里了解Python爬虫介绍

如何合法地爬虫

有些网站不允许网络爬虫，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。

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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

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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

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可以看到最多有1000页，也就是有10000道菜

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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

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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。

关于python爬虫函数和python 爬虫函数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。