Python爬取币圈网 python挖比特币

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Python网页解析库：用requests-html爬取网页

Python 中可以进行网页解析的库有很多，常见的有 BeautifulSoup 和 lxml 等。在网上玩爬虫的文章通常都是介绍 BeautifulSoup 这个库，我平常也是常用这个库，最近用 Xpath 用得比较多，使用 BeautifulSoup 就不大习惯，很久之前就知道 Reitz 大神出了一个叫 Requests-HTML 的库，一直没有兴趣看，这回可算歹着机会用一下了。

使用 pip install requests-html 安装，上手和 Reitz 的其他库一样，轻松简单：

这个库是在 requests 库上实现的，r 得到的结果是 Response 对象下面的一个子类，多个一个 html 的属性。所以 requests 库的响应对象可以进行什么操作，这个 r 也都可以。如果需要解析网页，直接获取响应对象的 html 属性：

不得不膜拜 Reitz 大神太会组装技术了。实际上 HTMLSession 是继承自 requests.Session 这个核心类，然后将 requests.Session 类里的 requests 方法改写，返回自己的一个 HTMLResponse 对象，这个类又是继承自 requests.Response,只是多加了一个 _from_response 的方法来构造实例：

之后在 HTMLResponse 里定义属性方法 html，就可以通过 html 属性访问了,实现也就是组装 PyQuery 来干。核心的解析类也大多是使用 PyQuery 和 lxml 来做解析，简化了名称，挺讨巧的。

元素定位可以选择两种方式：

方法名非常简单，符合 Python 优雅的风格，这里不妨对这两种方式简单的说明：

定位到元素以后势必要获取元素里面的内容和属性相关数据，获取文本：

获取元素的属性：

还可以通过模式来匹配对应的内容：

这个功能看起来比较鸡肋，可以深入研究优化一下，说不定能在 github 上混个提交。

除了一些基础操作，这个库还提供了一些人性化的操作。比如一键获取网页的所有超链接，这对于整站爬虫应该是个福音，URL 管理比较方便：

内容页面通常都是分页的，一次抓取不了太多，这个库可以获取分页信息：

结果如下：

通过迭代器实现了智能发现分页，这个迭代器里面会用一个叫 _next 的方法，贴一段源码感受下：

通过查找 a 标签里面是否含有指定的文本来判断是不是有下一页，通常我们的下一页都会通过 下一页 或者 加载更多 来引导，他就是利用这个标志来进行判断。默认的以列表形式存在全局： [‘next’,’more’,’older’] 。我个人认为这种方式非常不灵活，几乎没有扩展性。 感兴趣的可以往 github 上提交代码优化。

也许是考虑到了现在 js 的一些异步加载，这个库支持 js 运行时，官方说明如下：

使用非常简单，直接调用以下方法：

第一次使用的时候会下载 Chromium，不过国内你懂的，自己想办法去下吧，就不要等它自己下载了。render 函数可以使用 js 脚本来操作页面，滚动操作单独做了参数。这对于上拉加载等新式页面是非常友好的。

如何用 Python 爬取需要登录的网站

可以尝试添加相关cookie来试着去访问。自己先本地登录一下，然后抓取页面cookie，然后构造相应Python爬取币圈网的请求，让Python爬取币圈网他看起来像是登录过的，如果网站验证的不是特别严的话，是可以成功的。

还有一种方法，就是用Selenium框架，他会打开一个浏览器，然后访问指定url。但是还是免不了需要登录一次，但是登录过程，输入账号密码和点击登录按钮都是Python爬取币圈网你可以模拟的。具体Python爬取币圈网你可以参照官方文档。

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)

python爬取网页内容数据需要打开网页吗

Python爬取网页内容需要打开网页，因为打开网页的时候才可以打开相对于的内容，因此需要爬取对应的数据需要进行内容的爬取网页的打开才可以

python爬取二手房数据的困难与解决办法

1、首先链家网二手房主页最多只显示100页Python爬取币圈网的房源数据Python爬取币圈网，所以在收集二手房房源信息页面URL地址时会收集不全，导致最后只能采集到部分数据Python爬取币圈网；解决方法是解决措施Python爬取币圈网：将所有二手房数据分区域地进行爬取，100页最多能够显示3000套房，该区域房源少于3000套时可以直接爬取，如果该区域房源超过3000套可以再分成更小的区域。

2、其次爬虫程序如果运行过快，会在采集到两、三千条数据时触发链家网的反爬虫机制，所有的请求会被重定向到链家的人机鉴定页面，从而会导致后面的爬取失败Python爬取币圈网；解决方法是为程序中每次http请求构造header并且每次变换http请求header信息头中USER_AGENTS数据项的值，让请求信息看起来像是从不同浏览器发出的访问请求；爬虫程序每处理完一次http请求和响应后，随机睡眠1-3秒，每请求2500次后，程序睡眠20分钟，控制程序的请求速度。

python怎么爬取除了入口url以外的网页内容

设置将GPIO针Python爬取币圈网的命名方式。naming_system可用的取值有 RPi.GPIO.BCM 和 RPi.GPIO.BOARDPython爬取币圈网，分别代表boardcom命名系统和树莓派板子上的命名系统。

而因为使用BCM 的时候（据说）不同的版本BVM针脚定义不一样Python爬取币圈网，所以同一套程序在多个树莓派系统上使用的时候建议用BOARD。

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