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Python爬虫常用三大库及Requests简介

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简介：
本篇文章介绍了Python爬虫常用的三大库以及Requests库的基本用法和特点，帮助读者快速上手网络数据抓取。 原创文章 28 获赞 16 访问量 1920 关注 私信 展开阅读全文 作者：学Python的阿勇

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  • Python爬虫常用三大库及Requests简介
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    本篇文章介绍了Python爬虫常用的三大库以及Requests库的基本用法和特点，帮助读者快速上手网络数据抓取。 原创文章 28 获赞 16 访问量 1920 关注 私信 展开阅读全文 作者：学Python的阿勇
     
  • Python常用爬虫库简介及说明
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    本文将介绍几种常用的Python爬虫库及其特点和应用场景，帮助读者快速上手并选择合适的工具进行网页数据抓取。 本段落介绍了多种常用的Python爬虫库，包括Python网络库、Python网络爬虫框架、Python HTML解析工具、Python文本处理库以及Python自然语言处理库，并提到了用于浏览器模拟的常用库。
     
  • Python Requests爬虫示例
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    本教程提供使用PythonRequests库进行网页数据抓取的基本示例和指导，帮助初学者掌握HTTP请求、解析HTML等网络爬虫技术。 Python requests 是一个常用的 HTTP 请求库，可以方便地向网站发送请求并获取响应结果。这里提供一个 Python requests 爬虫的实例。 requests 库在进行网络爬虫开发中非常实用，能够帮助开发者简化与网页交互的过程。以下是一个简单的使用示例： ```python import requests url = http://example.com # 示例网址，请根据实际需求替换为具体的目标 URL。 response = requests.get(url) # 检查请求是否成功 if response.status_code == 200: print(获取数据成功:, response.text) else: print(f失败，状态码: {response.status_code}) ``` 以上代码展示了如何使用 Python 的 requests 库来发送 HTTP GET 请求，并处理返回的数据。
     
  • Python爬虫实践（Requests+BeautifulSoup版）
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    本书专注于使用Python进行网络数据抓取的技术细节与实战应用，通过结合Requests和BeautifulSoup库讲解如何高效地获取并解析网页信息。适合初学者快速掌握爬虫开发技能。 本课程是一个Python爬虫实战课程，主要使用Requests+BeautifulSoup实现爬虫功能。课程分为五个部分： 第一部分：CSS选择器，涵盖类选择器、ID选择器、标签选择器以及伪类和伪元素的讲解，并介绍组合选择器等。 第二部分：Python正则表达式，解释了Python对正则表达式的支持，包括匹配单字符、多字符的方法，如何处理开头结尾匹配及分组。同时介绍了search、findall、sub 和 split 等方法以及贪婪和非贪婪匹配的概念。 第三部分：Requests框架的使用介绍，涵盖了发送请求的方式、获取响应结果的过程，并讲解了Cookie、Session 的管理以及超时设置与代理处理的方法。 第四部分：BeautifulSoup框架的应用，着重于遍历文档结构、搜索节点内容及修改文档等技能的学习和实践。 第五部分：项目实战，在这个阶段学员将通过爬取博客园的博客文章来综合运用前面几课所学的知识。
     
  • Python爬虫Requests模块详解
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    本教程深入解析Python爬虫开发中的Requests模块，涵盖其核心功能、常用方法及应用场景，帮助初学者掌握高效网络数据抓取技巧。 相比urllib，第三方库requests更加简单人性化，在爬虫工作中常用。 安装requests模块： 在Windows系统下，请打开cmd并输入`pip install requests`。 在mac系统中，请打开终端，并输入`pip3 install requests`。 使用requests的基本方法如下： ```python import requests url = https://example.com # 示例网址，实际操作请替换为具体目标地址 response = requests.get(url) # 返回unicode格式的数据(str) print(response.text) ``` 注意：上述示例代码中URL部分已用通用占位符代替，请根据实际情况填写需要访问的具体网站链接。
     
  • Python爬虫库BeautifulSoup应用示例（三）
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    本篇文章是关于Python爬虫库BeautifulSoup的应用系列教程第三部分，深入讲解了如何利用该库进行网页数据抓取与解析。 本段落详细介绍了如何使用Python中的爬虫库BeautifulSoup构建一个抓取糗事百科网站上用户发表的段子的程序。过程中涉及到了网络请求、HTML解析、正则表达式应用以及编码方式处理等多个方面的知识点。 首先，发送网络请求是所有爬虫工作的基础环节之一。通过利用Python的urllib或urllib2库，可以模拟浏览器访问网页，并获取到相应的源代码信息。在本实例中作者选择了使用了urllib2库来构建一个Request对象并设置合适的HTTP头部信息（headers），以模仿真实用户的行为，从而避免被网站反爬虫机制拦截。 一旦成功发送网络请求后，接下来的任务就是解析和提取有用的数据。在这里，文章提到的初始方法是通过正则表达式来进行匹配和抽取网页中的特定内容。具体而言，在使用re.S标志的情况下（即 re.DOTALL），点号可以匹配包括换行符在内的任何字符，这使得作者能够忽略HTML代码中可能存在的各种格式问题，并且直接定位到目标字符串。 不过，尽管文中提到的实例采用的是正则表达式来处理这些数据，但在实际应用中，使用BeautifulSoup库进行HTML文档解析会更加常见和高效。它通过将复杂的HTML结构转换为易于操作的数据模型，使得提取信息变得更加直观简单。此外，在后续步骤里还需要利用Python自带的print语句把匹配到的内容展示出来；而在更复杂的应用场景下，则可能需要考虑数据持久化的问题。 为了确保爬虫程序能够稳定运行并处理可能出现的各种异常情况（如HTTPError或URLError），作者在代码中添加了相应的try...except结构来捕获这些错误。这种做法有助于提高整体的健壮性和容错能力，使得即使遇到网络问题或者服务器返回的状态码不正常时也能妥善应对。 最后，在整个爬虫开发过程中还需要特别关注字符编码的问题，因为不同网站上的文本可能会采用不同的编码格式（比如UTF-8、GBK等）。如果不正确处理这些差异，则可能导致乱码现象。因此在实例中作者采用了decode(utf-8)的方式来确保读取的内容能够被正确解析。 综上所述，本段落通过一个具体的爬虫案例介绍了Python编程语言在网络数据抓取领域内的多种实用技巧和技术细节，包括但不限于网络请求的发送、HTML文档的解析与遍历、正则表达式的应用以及异常处理和编码方式的选择。这些都是构建功能强大且可靠的网页爬虫所必不可少的基础知识。
     
  • 【Scrapy爬虫框架简介】——Scrapy爬虫框架介绍
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    简介：Scrapy是一款广泛应用的Python框架，专为Web抓取设计。它高效地处理数据抽取、存储与请求调度，适用于构建复杂的数据提取应用和网络爬虫项目。 Scrapy是一个功能强大且快速的网络爬虫框架，是基于Python实现的一种重要的技术路线，并作为优秀的第三方库被广泛应用。 安装Scrapy的过程中会遇到一些问题：直接使用pip install scrapy命令可能无法完成安装。这时需要先下载Twisted组件（一个依赖项），然后才能继续进行Scrapy的安装工作。具体操作是在命令提示符窗口执行相应的pip指令来完成所需组件的安装。
     
  • 使用BeautifulSoup和requests的Python爬虫功能实例
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    本教程通过实际案例展示如何利用Python的requests库获取网页内容，并使用BeautifulSoup解析HTML文档以抓取所需信息。适合初学者学习网站数据采集技术。 本段落主要介绍了使用Python的BeautifulSoup和requests库实现爬虫功能的方法，并通过实例详细分析了如何利用这些工具来抓取网站上的特定信息。对需要了解这方面内容的朋友来说，这是一篇很好的参考材料。
     
  • Python爬虫Requests库详解：两万字深度教程.pdf
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    本PDF详细解析了Python爬虫中的Requests库，包含超过两万字的内容，适合深入学习网络爬取技术。 【Python 爬虫 Requests 库详解】 Requests 是 Python 中广泛使用的 HTTP 客户端库，因其简洁易用而备受青睐。它专为人类设计，是 Python 软件包中最受欢迎的一个，每天的下载量超过 400,000 次。与标准库 urllib 相比，Requests 提供了更直观、人性化的接口，让开发者能更专注于爬虫逻辑，而不是库的使用细节。 ### 简介 安装 Requests 非常方便： ```bash pip install requests ``` 它支持各种 HTTP 请求方法，如 GET、POST、PUT 和 DELETE。其官方文档内容丰富，并提供英文和中文版本供不同语言背景的用户查阅。 ### 发起请求 爬虫的本质是模拟浏览器发送 HTTP 请求并获取响应。Requests 提供了简单的方法来实现这一过程： - **请求方法 method**：直接调用对应的函数即可，如 `requests.get(url)` 或 `requests.post(url, data=data)`。 - **URL url**：要请求的资源地址。 - **参数 params**：通常用于 URL 查询字符串，例如 `requests.get(http://example.com, params={key: value})`。 - **数据 data**：POST 请求时传递的数据，可以是字典或 bytes 类型。 - **JSON 数据 json**：如果需要发送 JSON 格式的数据，则可以通过提供一个可序列化的对象给 `json` 参数实现这一需求。 - **headers**：用于自定义 HTTP 头部信息。 - **cookies**：管理 Cookie 的获取和设置。 - **代理 proxies**：配置 HTTP 和 HTTPS 代理服务器的地址。 - **重定向 allow_redirects**：是否允许自动处理重定向。 - **证书验证 verify**：控制 SSL 证书验证，确保安全连接。 - **超时 timeout**：设定请求的超时时间。 ### 接收响应 发起请求后，Requests 返回一个 Response 对象： - **响应内容 content**：原始二进制数据。 - **字符编码 encoding**：用于解码响应内容的字符集信息。 - **JSON 数据 json()**：解析并返回 JSON 格式的响应体。 - **状态码 status_code**：HTTP 响应的状态代码，如 200 表示成功获取资源。 - **响应头 headers**：HTTP 报文中的头部字段集合。 - **cookies**：服务器端发送的 Cookie 数据。 - **实际 URL url**：请求后返回的实际 URL（可能因重定向而与原始不同）。 ### 实战项目 通过实践可以更好地理解和掌握 Requests 库的应用，例如： - 爬取百度贴吧指定搜索内容前5页 HTML 源代码。 - 使用 Session 维护人人网登录状态并执行相关操作。 这些实战案例能够帮助理解如何在实际场景中运用 Requests 库处理更复杂的情况，如保持会话状态和分页爬取等任务。 ### 小结 掌握 Requests 是 Python 爬虫学习的重要部分。了解其核心概念及使用方法有助于快速构建高效的网络请求程序。同时，具备基础的 Python 技能也是必要的，包括但不限于数据类型、文件操作以及异常处理等内容。通过实践可以更好地理解和应用 Requests 库，并为你的爬虫开发之路奠定坚实的基础。