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python爬虫常用

python爬虫常用 请求: 1. requests 这个爬虫最常用的一个 2....如果程序可以在等待的过程中做一些其他的事情,如进行请求的调度,响应的处理等,那么爬虫的效率就会比之前的那种方式有很大的提升。 而aiohttp就是这样一个提供异步web服务的。...解析: 1.lxml lxml是python的一个解析,这个支持HTML和xml的解析,支持XPath的解析方式,而且效率也是非常高的,深受广大程序员的热爱 2.Beautiful Soup Beautiful...Soup也是python里一个HTML或XMl的解析,它可以很方便的懂网页中提取数据,拥有强大的API和多种解析方式。...3.pyquery 同样是一个强大的网页解析工具,它提供了和 jQuery 类似的语法来解析HTML 文梢, 数据: 1.mysql 数据 2.MongoDB:是由 ++语言编写的非关系型数据

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爬虫笔记1:Python爬虫常用

请求: 1、urllib:urllibPython3自带的Python2有urllib和urllib2,到了Python3统一为urllib),这个爬虫里最简单的。...---- 存储: 1、PyMySQL:MySQL作为最常用的数据之一,PyMySQL也是爬虫后存储数据的非常好的选择,它可以实现对数据的创建表,增删查改等操作。...---- 图像识别: 1、tesserocr:tesserocr是Python使用OCR技术来识别图像,本质是对tesseract做一层API的封装,所以在安装tesserocr之前必须先安装tesseract...---- 爬虫框架 1、pyspider:pyspider 是由国人 binux 编写的强大的网络爬虫系统,它带有强大的 WebUI、脚本编辑器、任务监控器、项目管理以及结果处理器,它支持多种数据后端...依赖有PhantomJS。 2、Scrapy:功能极其强大,依赖较多。

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    Python爬虫存储安装

    存储的安装 上节中,我们介绍了几个数据的安装方式,但这仅仅是用来存储数据的数据,它们提供了存储服务,但如果想要和 Python 交互的话,还需要安装一些 Python 存储,如 MySQL 需要安装...本节中,我们来说明一下这些存储的安装方式。...PyMongo 的安装 在 Python 中,如果想要和 MongoDB 进行交互,就需要借助于 PyMongo ,这里就来了解一下它的安装方法。 1....验证安装 为了验证 PyMongo 是否已经安装成功,可以在命令行下测试一下: $ python3 >>> import pymongo >>> pymongo.version '3.4.0' >>>...验证安装 为了验证 redis-py 是否已经安装成功,可以在命令行下测试一下: $ python3 >>> import redis >>> redis.VERSION (2, 10, 5) >>>

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    Python爬虫(三):BeautifulSoup

    BeautifulSoup 是一个可以从 HTML 或 XML 文件中提取数据的 Python ,它能够将 HTML 或 XML 转化为可定位的树形结构,并提供了导航、查找、修改功能,它会自动将输入文档转换为...BeautifulSoup 支持 Python 标准中的 HTML 解析器和一些第三方的解析器,默认使用 Python 标准中的 HTML 解析器,默认解析器效率相对比较低,如果需要解析的数据量比较大或比较频繁...看一下主要解析器和它们的优缺点: 解析器 使用方法 优势 劣势 Python标准 BeautifulSoup(markup,"html.parser") Python的内置标准;执行速度适中;文档容错能力强...需要安装C语言。...需要安装C语言 html5lib BeautifulSoup(markup,"html5lib") 最好的容错性;以浏览器的方式解析文档;生成HTML5格式的文档。 速度慢;不依赖外部扩展。

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    Python爬虫Xpath详解

    前言 前面,我们实现了一个最基本的爬虫,但提取页面信息时使用的是正则表达式,这还是比较烦琐,而且万一有地方写错了,可能导致匹配失败,所以使用正则表达式提取页面信息多多少少还是有些不方便。...在 Python 中,怎样实现这个操作呢?不用担心,这种解析已经非常多,其中比较强大的有 lxml、Beautiful Soup、pyquery 等,本章就来介绍这 3 个解析的用法。...所以在做爬虫时,我们完全可以使用 XPath 来做相应的信息抽取。本节中,我们就来介绍 XPath 的基本用法。 1....后面会通过 Python 的 lxml ,利用 XPath 进行 HTML 的解析。 3. 准备工作 使用之前,首先要确保安装好 lxml ,若没有安装,可以参考第 1 章的安装过程。 4....如果想查询更多 Python lxml 的用法,可以查看 lxml - Processing XML and HTML with Python。 如果本文对你有帮助,不要忘记点赞,收藏+关注!

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    Python爬虫解析安装

    验证安装 安装完成之后,可以在 Python 命令行下测试: $ python3 >>> import lxml 如果没有错误报出,则证明已经安装好了。...这是因为这个包源代码本身的文件夹名称就是 bs4,所以安装完成之后,这个文件夹就被移入到本机 Python3 的 lib 库里,所以识别到的文件名就叫作 bs4。...验证安装 安装完成之后,可以在 Python 命令行下测试: $ python3 >>> import pyquery 如果没有错误报出,则证明已经安装好了。...tesserocr 的安装 在爬虫过程中,难免会遇到各种各样的验证码,而大多数验证码还是图形验证码,这时候我们可以直接用 OCR 来识别。 1....例如,对于上图所示的验证码,我们可以使用 OCR 技术来将其转化为电子文本,然后爬虫将识别结果提交给服务器,便可以达到自动识别验证码的过程。

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    Python】【爬虫】Requests详解

    Requests是用Python语言编写的第三方,使用前需要另外安装。它基于urllib,采用Apache2 Licensed开源协议的HTTP。...如果你是学生,想快速获取自己研究方向的资料,你可以用Requests爬取所学领域的相关资料,进行数据提取分析。...如果你最近刚好想换电脑,不太确定想买哪一款,你可以用Requests爬取相关网站的评论,给自己的决定做个参考。 一、Requests的主要方法 Requests中有7个主要方法 ?...二、Requests的重要对象 Requests中有2个重要对象 ? 图2 Requests中的2个重要对象 其中Response对象包含服务器返回的所有信息,例如状态码、首部等。...本文是本人对Request的个人总结,如有问题,请指正。

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    技术学习:Python(14)|爬虫篇|爬虫requests

    1 前言 学习Python还是得跟着老师学习,请参考老师博文 1.1 简介 Python 内置了 requests 模块,该模块主要用来发 送 HTTP 请求,requests 模块比 urllib...requests是使用Apache2 licensed 许可证的HTTP。...在python内置模块的基础上进行了高度的封装,从而使得python进行网络请求时,变得人性化,使用Requests可以轻而易举的完成浏览器可有的任何操作。当然,requests模块国际化,友好。...上面写了一大堆,简单总结来说,如下: 简洁 支持HTTP连接和连接池,自动实现长连接 支持cookie 支持文件上传 支持响应内容的编码 支持国际化 1.2 安装 从以前学习的,可以知道这个很容易安装...62ebmN0nyfgetgvl2QP%2FN153uwXQAO3OlMRWkXOhpJKCGjt4Ug9FtOTOGzg' } 2.6 超时参数timeout 背景: 请求很久没有结果,网页一直在Loading,在爬虫

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    Python 爬虫解析的使用

    解析的使用--Beautiful Soup: BeautifulSoup是Python的一个HTML或XML解析,最主要的功能就是从网页爬取我们需要的数据。...BeautifulSoup 安装与使用: Beautiful Soup是一个依赖于lxml的解析,所以在安装之前要先确保lxml已安装:pip install lxml 安装 BeautifulSoup...BeautifulSoup/bs4/doc/ 中文文档:https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc.zh/ PyPI: https://pypi.python.org.../pypi/beautifulsoup4 主要的解析器,以及它们的优缺点: 解析器 使用方法 优势 劣势 Python标准 BeautifulSoup(markup, "html.parser") Python...的内置标准,执行速度适中,文档容错能力强 Python 2.7.3 or 3.2.2前的版本中文档容错能力差 lxml HTML 解析器 BeautifulSoup(markup, "lxml") 速度快

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    Python爬虫有用的:chardet

    一、前言 练习爬虫的许多小伙伴,在爬取网页时,肯定遇到过页面乱码的情况,其实是网页编码没有成功配对。 虽然在HTML页面中有charset标签,可以查看,或者一种一种编码地试,大概率也能不难地实现。...那如果有第三方,帮助我们检测网页编码,岂不美哉!...这里检测的结果返回的是字典,而我们需要的是encoding的内容,即 chardet.detect()['encoding'] 爬虫实例 获取百度翻译页面 ①、一般写法 import requests...requests.get(url=url, headers=headers) res.encoding = "utf-8" # 注意这行代码的比较 print(res.text) ②、使用chardet...chardet.detect(res.content)['encoding'] # 关键,获取检测结果的encoding的值 print(res.text) [在这里插入图片描述] 相比之下,使用chardet

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