A. 如何利用Python爬蟲從網頁上批量獲取想要的信息
稍微說一下背景，當時我想研究蛋白質與小分子的復合物在空間三維結構上的一些規律，首先得有數據啊，數據從哪裡來？就是從一個涵蓋所有已經解析三維結構的蛋白質-小分子復合物的資料庫裡面下載。這時候，手動一個個去下顯然是不可取的，我們需要寫個腳本，能從特定的網站選擇性得批量下載需要的信息。python是不錯的選擇。
import urllib #python中用於獲取網站的模塊
import urllib2, cookielib
有些網站訪問時需要cookie的，python處理cookie代碼如下：
cj = cookielib.CookieJar ( )
opener = urllib2.build_opener( urllib2.HttpCookieProcessor(cj) )
urllib2.install_opener （opener）
通常我們需要在網站中搜索得到我們需要的信息，這里分為二種情況：
1. 第一種，直接改變網址就可以得到你想要搜索的頁面：
def GetWebPage( x ): #我們定義一個獲取頁面的函數，x 是用於呈遞你在頁面中搜索的內容的參數
url = 'http://xxxxx/xxx.cgi?&' + 『你想要搜索的參數』 # 結合自己頁面情況適當修改
page = urllib2.urlopen(url)
pageContent = page.read( )
return pageContent #返回的是HTML格式的頁面信息
2.第二種，你需要用到post方法，將你搜索的內容放在postdata裡面，然後返回你需要的頁面
def GetWebPage( x ): #我們定義一個獲取頁面的函數，x 是用於呈遞你在頁面中搜索的內容的參數
url = 'http://xxxxx/xxx' #這個網址是你進入搜索界面的網址
postData = urllib.urlencode( { 各種『post』參數輸入 } ) #這裡面的post參數輸入需要自己去查
req= urllib2.Request (url, postData)
pageContent = urllib2.urlopen (req). read( )
return pageContent #返回的是HTML格式的頁面信息
在獲取了我們需要的網頁信息之後，我們需要從獲得的網頁中進一步獲取我們需要的信息，這里我推薦使用 BeautifulSoup 這個模塊， python自帶的沒有，可以自行網路谷歌下載安裝。 BeautifulSoup 翻譯就是『美味的湯』，你需要做的是從一鍋湯裡面找到你喜歡吃的東西。
import re # 正則表達式，用於匹配字元
from bs4 import BeautifulSoup # 導入BeautifulSoup 模塊
soup = BeautifulSoup（pageContent） #pageContent就是上面我們搜索得到的頁面
soup就是 HTML 中所有的標簽（tag）BeautifulSoup處理格式化後的字元串，一個標準的tag形式為：
hwkobe24
通過一些過濾方法，我們可以從soup中獲取我們需要的信息：
（1） find_all ( name , attrs , recursive , text , **kwargs)
這裡面，我們通過添加對標簽的約束來獲取需要的標簽列表， 比如 soup.find_all ('p') 就是尋找名字為『p』的 標簽，而soup.find_all (class = "tittle") 就是找到所有class屬性為"tittle" 的標簽，以及soup.find_all ( class = re.compile('lass')) 表示 class屬性中包含『lass』的所有標簽，這里用到了正則表達式（可以自己學習一下，非常有用滴）
當我們獲取了所有想要標簽的列表之後，遍歷這個列表，再獲取標簽中你需要的內容，通常我們需要標簽中的文字部分，也就是網頁中顯示出來的文字，代碼如下：
tagList = soup.find_all (class="tittle") #如果標簽比較復雜，可以用多個過濾條件使過濾更加嚴格
for tag in tagList:
print tag.text
f.write ( str(tag.text) ) #將這些信息寫入本地文件中以後使用
（2）find( name , attrs , recursive , text , **kwargs )
它與 find_all( ) 方法唯一的區別是 find_all() 方法的返回結果是值包含一個元素的列表,而 find() 方法直接返回結果
（3）find_parents( ) find_parent( )
find_all() 和 find() 只搜索當前節點的所有子節點,孫子節點等. find_parents() 和 find_parent() 用來搜索當前節點的父輩節點,搜索方法與普通tag的搜索方法相同,搜索文檔搜索文檔包含的內容
（4）find_next_siblings() find_next_sibling()
這2個方法通過 .next_siblings 屬性對當 tag 的所有後面解析的兄弟 tag 節點進代, find_next_siblings() 方法返回所有符合條件的後面的兄弟節點,find_next_sibling() 只返回符合條件的後面的第一個tag節點
（5）find_previous_siblings() find_previous_sibling()
這2個方法通過 .previous_siblings 屬性對當前 tag 的前面解析的兄弟 tag 節點進行迭代, find_previous_siblings()方法返回所有符合條件的前面的兄弟節點, find_previous_sibling() 方法返回第一個符合條件的前面的兄弟節點
（6）find_all_next() find_next()
這2個方法通過 .next_elements 屬性對當前 tag 的之後的 tag 和字元串進行迭代, find_all_next() 方法返回所有符合條件的節點, find_next() 方法返回第一個符合條件的節點
（7）find_all_previous() 和 find_previous()
這2個方法通過 .previous_elements 屬性對當前節點前面的 tag 和字元串進行迭代, find_all_previous() 方法返回所有符合條件的節點, find_previous()方法返回第一個符合條件的節點
具體的使用方法還有很多，用到這里你應該可以解決大部分問題了，如果要更深入了解可以參考官方的使用說明哈！
B. 如何用python實現在爬取到某網頁搜索框中，並輸入文字後，自動搜索信息並抓取
網路爬蟲只能根據你指定的url爬取網頁的html代碼，至於你想要包含指定內容的網頁的話，只能先爬取下來網頁，然後在對頁面內容進行匹配(正則，也有開源工具)找到你想要的內容就可以了!順便說一句網路爬蟲不能根據關鍵字來爬取網頁!
C. 網路爬蟲可以採用的搜索方法
1.人為給定一個URL作為入口網頁，數據的爬取從這里開始。
2.分別用抓取隊列和完成隊列來保存處於不同狀態的鏈接。
3.爬蟲程序從抓取隊列讀取隊首URL，如果存在，則繼續執行下去，否則停止爬取。
4.每處理完一個URL，將其放入完成隊列，防止網頁的重復訪問。
5.每次抓取網頁之後分析其中的URL，將經過過濾的合法鏈接寫入完成隊列，等待查詢。
6.重復步驟3-5直至滿足結束條件。
D. 怎麼利用爬蟲技術抓取淘寶搜索頁面的產品信息
可以通過requests庫re庫進行淘寶商品爬蟲爬取
import requests
import re
def getHTMLText(url):
try:
r= requests.get(url,timeout=30)
r.raise_for_status()
r.encoding = r.apparent_encoding
return r.text
except:
return ""
def parsePage(ilt,html):
try:
plt = re.findall(r'\"view_price\":\"[\d+\.]*\"',html)
tlt = re.findall(r'\"raw_title\"\:\".*?\"',html)
for i in range(len(plt)):
price = eval(plt[i].split(':')[1])
title = eval(tlt[i].split(':')[1])
ilt.append([price,title])
except:
print("F")
def printGoodsList(ilt):
tplt = "{:4}\t{:8}\t{:16}"
print(tplt.format("序號","價格","商品名稱"))
count = 0
for g in ilt:
count = count +1
print(tplt.format(count,g[0],g[1]))
def main():
goods = '書包'
depth = 2
start_url = "https://s.taobao.com/search?q="+ goods
infoList = []
for i in range(depth):
try:
url = start_url +'&s='+str(44*i)
html = getHTMLText(url)
parsePage(infoList,html)
except:
continue
printGoodsList(infoList)
main()
這段代碼在過去是可以爬取淘寶商品信息，但是因為淘寶的反扒技術升級，便不能讓你大搖大擺地進出自如了。
此外也可以藉助採集實現採集
E. 網站剛建好，沒有信息，聽說有個什麼爬蟲，可以自動抓取，怎麼用
網站爬蟲只是提取網站信息製作網站地圖，網站地圖是提交給網路的叫做sitemap.xml
網站剛建好，提幾點建議。
分析競爭對手
設立核心關鍵詞和長尾詞
制定優化策略
豐富內容，需要原創內容
外鏈發布，外鏈可以吸引網路蜘蛛抓取
友情鏈接交換
剛開始做好這幾步，網站很快上來的
F. java 網路爬蟲怎麼實現
網路爬蟲是一個自動提取網頁的程序，它為搜索引擎從萬維網上下載網頁，是搜索引擎的重要組成。
傳統爬蟲從一個或若干初始網頁的URL開始，獲得初始網頁上的URL，在抓取網頁的過程中，不斷從當前頁面上抽取新的URL放入隊列，直到滿足系統的一定停止條件。對於垂直搜索來說，聚焦爬蟲，即有針對性地爬取特定主題網頁的爬蟲，更為適合。
以下是一個使用java實現的簡單爬蟲核心代碼：
public void crawl() throws Throwable {
while (continueCrawling()) {
CrawlerUrl url = getNextUrl(); //獲取待爬取隊列中的下一個URL
if (url != null) {
printCrawlInfo();
String content = getContent(url); //獲取URL的文本信息
//聚焦爬蟲只爬取與主題內容相關的網頁，這里採用正則匹配簡單處理
if (isContentRelevant(content, this.regexpSearchPattern)) {
saveContent(url, content); //保存網頁至本地
//獲取網頁內容中的鏈接，並放入待爬取隊列中
Collection urlStrings = extractUrls(content, url);
addUrlsToUrlQueue(url, urlStrings);
} else {
System.out.println(url + " is not relevant ignoring ...");
}
//延時防止被對方屏蔽
Thread.sleep(this.delayBetweenUrls);
}
}
closeOutputStream();
}
private CrawlerUrl getNextUrl() throws Throwable {
CrawlerUrl nextUrl = null;
while ((nextUrl == null) && (!urlQueue.isEmpty())) {
CrawlerUrl crawlerUrl = this.urlQueue.remove();
//doWeHavePermissionToVisit：是否有許可權訪問該URL，友好的爬蟲會根據網站提供的"Robot.txt"中配置的規則進行爬取
//isUrlAlreadyVisited：URL是否訪問過，大型的搜索引擎往往採用BloomFilter進行排重，這里簡單使用HashMap
//isDepthAcceptable：是否達到指定的深度上限。爬蟲一般採取廣度優先的方式。一些網站會構建爬蟲陷阱（自動生成一些無效鏈接使爬蟲陷入死循環），採用深度限制加以避免
if (doWeHavePermissionToVisit(crawlerUrl)
&& (!isUrlAlreadyVisited(crawlerUrl))
&& isDepthAcceptable(crawlerUrl)) {
nextUrl = crawlerUrl;
// System.out.println("Next url to be visited is " + nextUrl);
}
}
return nextUrl;
}
private String getContent(CrawlerUrl url) throws Throwable {
//HttpClient4.1的調用與之前的方式不同
HttpClient client = new DefaultHttpClient();
HttpGet httpGet = new HttpGet(url.getUrlString());
StringBuffer strBuf = new StringBuffer();
HttpResponse response = client.execute(httpGet);
if (HttpStatus.SC_OK == response.getStatusLine().getStatusCode()) {
HttpEntity entity = response.getEntity();
if (entity != null) {
BufferedReader reader = new BufferedReader(
new InputStreamReader(entity.getContent(), "UTF-8"));
String line = null;
if (entity.getContentLength() > 0) {
strBuf = new StringBuffer((int) entity.getContentLength());
while ((line = reader.readLine()) != null) {
strBuf.append(line);
}
}
}
if (entity != null) {
nsumeContent();
}
}
//將url標記為已訪問
markUrlAsVisited(url);
return strBuf.toString();
}
public static boolean isContentRelevant(String content,
Pattern regexpPattern) {
boolean retValue = false;
if (content != null) {
//是否符合正則表達式的條件
Matcher m = regexpPattern.matcher(content.toLowerCase());
retValue = m.find();
}
return retValue;
}
public List extractUrls(String text, CrawlerUrl crawlerUrl) {
Map urlMap = new HashMap();
extractHttpUrls(urlMap, text);
extractRelativeUrls(urlMap, text, crawlerUrl);
return new ArrayList(urlMap.keySet());
}
private void extractHttpUrls(Map urlMap, String text) {
Matcher m = (text);
while (m.find()) {
String url = m.group();
String[] terms = url.split("a href=\"");
for (String term : terms) {
// System.out.println("Term = " + term);
if (term.startsWith("http")) {
int index = term.indexOf("\"");
if (index > 0) {
term = term.substring(0, index);
}
urlMap.put(term, term);
System.out.println("Hyperlink: " + term);
}
}
}
}
private void extractRelativeUrls(Map urlMap, String text,
CrawlerUrl crawlerUrl) {
Matcher m = relativeRegexp.matcher(text);
URL textURL = crawlerUrl.getURL();
String host = textURL.getHost();
while (m.find()) {
String url = m.group();
String[] terms = url.split("a href=\"");
for (String term : terms) {
if (term.startsWith("/")) {
int index = term.indexOf("\"");
if (index > 0) {
term = term.substring(0, index);
}
String s = //" + host + term;
urlMap.put(s, s);
System.out.println("Relative url: " + s);
}
}
}
}
public static void main(String[] args) {
try {
String url = "";
Queue urlQueue = new LinkedList();
String regexp = "java";
urlQueue.add(new CrawlerUrl(url, 0));
NaiveCrawler crawler = new NaiveCrawler(urlQueue, 100, 5, 1000L,
regexp);
// boolean allowCrawl = crawler.areWeAllowedToVisit(url);
// System.out.println("Allowed to crawl: " + url + " " +
// allowCrawl);
crawler.crawl();
} catch (Throwable t) {
System.out.println(t.toString());
t.printStackTrace();
}
}
G. 什麼是網路爬蟲以及怎麼做它
網路爬蟲：是一種按照一定的規則，自動的抓取萬維網信息的程序或者腳本。另外一些不常使用的名字還有螞蟻，自動索引，模擬程序或者蠕蟲。
做法：傳統爬蟲從一個或若干初始網頁的URL開始，獲得初始網頁上的URL，在抓取網頁的過程中，不斷從當前頁面上抽取新的URL放入隊列,直到滿足系統的一定停止條件。聚焦爬蟲的工作流程較為復雜，需要根據一定的網頁分析演算法過濾與主題無關的鏈接，保留有用的鏈接並將其放入等待抓取的URL隊列。然後，它將根據一定的搜索策略從隊列中選擇下一步要抓取的網頁URL，並重復上述過程，直到達到系統的某一條件時停止。另外，所有被爬蟲抓取的網頁將會被系統存貯，進行一定的分析、過濾，並建立索引，以便之後的查詢和檢索；對於聚焦爬蟲來說，這一過程所得到的分析結果還可能對以後的抓取過程給出反饋和指導。
H. 網路爬蟲的原理
網路爬蟲是一個自動提取網頁的程序，它為搜索引擎從萬維網上下載網頁，是搜索引擎的重要組成。傳統爬蟲從一個或若干初始網頁的URL開始，獲得初始網頁上的URL，在抓取網頁的過程中，不斷從當前頁面上抽取新的URL放入隊列,直到滿足系統的一定停止條件。聚焦爬蟲的工作流程較為復雜，需要根據一定的網頁分析演算法過濾與主題無關的鏈接，保留有用的鏈接並將其放入等待抓取的URL隊列。然後，它將根據一定的搜索策略從隊列中選擇下一步要抓取的網頁URL，並重復上述過程，直到達到系統的某一條件時停止。另外，所有被爬蟲抓取的網頁將會被系統存貯，進行一定的分析、過濾，並建立索引，以便之後的查詢和檢索；對於聚焦爬蟲來說，這一過程所得到的分析結果還可能對以後的抓取過程給出反饋和指導。
相對於通用網路爬蟲，聚焦爬蟲還需要解決三個主要問題：
(1) 對抓取目標的描述或定義；
(2) 對網頁或數據的分析與過濾；
(3) 對URL的搜索策略。
抓取目標的描述和定義是決定網頁分析演算法與URL搜索策略如何制訂的基礎。而網頁分析演算法和候選URL排序演算法是決定搜索引擎所提供的服務形式和爬蟲網頁抓取行為的關鍵所在。這兩個部分的演算法又是緊密相關的。
I. 網路爬蟲的基本原理以及作用
網路爬蟲（又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，在FOAF社區中間，更經常的稱為網頁追逐者），是一種按照一定的規則，自動的抓取萬維網信息的程序或者腳本。另外一些不常使用的名字還有螞蟻，自動索引，模擬程序或者蠕蟲.
網路爬蟲是一個自動提取網頁的程序，它為搜索引擎從萬維網上下載網頁，是搜索引擎的重要組成。傳統爬蟲從一個或若干初始網頁的URL開始，獲得初始網頁上的URL，在抓取網頁的過程中，不斷從當前頁面上抽取新的URL放入隊列,直到滿足系統的一定停止條件。聚焦爬蟲的工作流程較為復雜，需要根據一定的網頁分析演算法過濾與主題無關的鏈接，保留有用的鏈接並將其放入等待抓取的URL隊列。然後，它將根據一定的搜索策略從隊列中選擇下一步要抓取的網頁URL，並重復上述過程，直到達到系統的某一條件時停止。另外，所有被爬蟲抓取的網頁將會被系統存貯，進行一定的分析、過濾，並建立索引，以便之後的查詢和檢索；對於聚焦爬蟲來說，這一過程所得到的分析結果還可能對以後的抓取過程給出反饋和指導。 相對於通用網路爬蟲，聚焦爬蟲還需要解決三個主要問題： (1) 對抓取目標的描述或定義； (2) 對網頁或數據的分析與過濾； (3) 對URL的搜索策略。 抓取目標的描述和定義是決定網頁分析演算法與URL搜索策略如何制訂的基礎。而網頁分析演算法和候選URL排序演算法是決定搜索引擎所提供的服務形式和爬蟲網頁抓取行為的關鍵所在。這兩個部分的演算法又是緊密相關的。
J. 如何用python實現在某網頁搜索框中輸入欄位後自動搜索信息並抓取
用爬蟲跟蹤下一頁的方法是自己模擬點擊下一頁連接，然後發出新的請求；
參考例子如下：
item1 = Item()
yield item1
item2 = Item()
yield item2
req = Request(url='下一頁的鏈接', callback=self.parse)
yield req
注意：使用yield時不要用return語句。