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1.scrapyԴ?源码?????鼮
2.python爬虫资源汇总:书单、网站博客、解析框架、书籍工具、源码项目（附资源）
3.第二章：URL、解析HTML、书籍jvm源码对象创建XPath和JSON简介
4.Python爬虫入门教程 36-100 酷安网全站应用爬虫 scrapy
5.Python爬虫入门：Scrapy框架—Spider类介绍

scrapyԴ?源码?????鼮

       scapy安装的错误有几种类型。

       因为网络限制，解析你无法自动下载依赖的书籍库

       因为版本冲突问题，导致你安装scapy时无法完成安装，源码或者是解析安装无法正确使用

       因为编译的位数不同位和位不同，导致的书籍问题

       解决办法：

       简单的解决办法。如果scrapy对你很重要。源码重新安装一套python2.7然后从头安装scrapy，解析可以从pypi网站上下载。书籍也可以从unofficial来源，一口气安装好的包。

       耐心的解决办法。把scrapy的源码拿过来，执行python setup.py install，遇到哪个包不好用，就替换掉。办法是将那个包的源代码拿过来，先删除site-packages里的相应包，再手工执行python setup.py install。要有心理准备，很可能需要vc++ 的编译器。

       最简单的办法，使用pip install scrapy。 如果你是在ubuntu下面apt-get install python-scrapy就搞定了。

       关于爬虫框架，你可以看下这本书，咔咔直播源码里面很详细的讲解到了这块的东西，希望能够解决你在学习Python的过程中遇到的问题

python爬虫资源汇总:书单、网站博客、框架、工具、项目（附资源）

       爬虫技术因其快速且高效的数据抓取能力，在互联网时代逐渐受到广泛关注，对于职场人而言，掌握爬虫技能无疑是提升竞争力的有效手段。随着爬虫技术的普及，网络资源日益丰富，但初学者往往难以筛选优质资源，容易走弯路。为此，我们精心整理了一份针对零基础同学的python爬虫资源汇总，旨在帮助大家系统学习爬虫知识，快速上手。

       以下是我们精选的python爬虫学习资源，包括书单、网站博客、框架、工具以及实战项目：

       必读书单

       学习python爬虫，以下8本书将是你的理想指南：

       《Python编程：从入门到实践》：豆瓣评分9.1，本书适合所有层次的读者，既介绍基础知识，又通过三个项目实践提升技能。

       《Python编程快速上手》：豆瓣评分9.0，面向实践的指南，不仅讲解语言基础，还通过项目教会读者应用知识。

       《像计算机科学家一样思考Python》：豆瓣评分8.7，apicloud生鲜配送源码旨在培养读者以计算机科学家的角度理解Python编程。

       《“笨方法”学Python》：豆瓣评分7.9，适合通过核心概念学习Python的初学者。

       《Python Cookbook 中文版》：豆瓣评分9.2，覆盖常见问题的解决方案，包含大量实用代码示例。

       《流畅的python》：豆瓣评分9.4，深入解析语言设计细节，教你写出地道的Python代码。

       《深入浅出python》：豆瓣评分8.5，适合不想看枯燥教程的读者，内容轻松易懂。

       《python3 网络爬虫开发实战》：豆瓣评分9.0，全面介绍使用Python3进行网络爬虫开发的知识，从基础到实战。

       网站博客

       以下网站提供爬虫案例、技巧和最新资讯，是学习爬虫的宝贵资源：

       awesome-python-login-model：收集各大网站的登陆方式和爬虫程序，研究模拟登陆方式和爬虫技巧。

       《Python3网络爬虫与开发实战》作者博客：分享作者的爬虫案例和心得，内容丰富。

       Scraping.pro：专业的采集软件测评网站，提供国内外顶尖采集软件的测评文章。

       Kdnuggets：涵盖商业分析、大数据、数据挖掘、数据科学等，内容丰富多元。

       Octoparse：功能强大的免费采集软件博客，提供浅显易懂的采集教程。

       Big Data News：专注于大数据行业，php分销网站源码包含网站采集的子栏目。

       Analytics Vidhya：专业数据采集网站，内容涵盖数据科学、机器学习、网站采集等。

       爬虫框架

       掌握以下爬虫框架，能够高效完成爬取任务：

       Scrapy：应用广泛，用于数据挖掘、信息处理或存储历史数据。

       pyspider：功能强大的网络爬虫系统，支持浏览器界面脚本编写。

       Crawley：高速爬取网站内容，支持关系和非关系数据库。

       Portia：可视化爬虫工具，无需编程知识即可爬取网站。

       Newspaper：用于提取新闻、文章和内容分析，支持多线程和多种语言。

       Beautiful Soup：从HTML或XML文件中提取数据的Python库。

       Grab：构建复杂网页抓取工具的Python框架。

       Cola：分布式爬虫框架，易于使用。

       工具

       以下是爬虫过程中常用的工具，帮助你提高工作效率：

       HTTP代理工具集合：Fiddler、Charles、AnyProxy、mitmproxy等。

       Python爬虫工具汇总：在线资源提供广泛工具。

       blogs爬虫：爬取博客列表页。

       慕课网爬虫：爬取慕课网视频。

       知道创宇爬虫：特定题目爬取。量推源码修改

       爬虫：爱丝APP爬取。

       新浪爬虫：动态IP解决反爬虫，快速抓取内容。

       csdn爬虫：爬取CSDN博客文章。

       proxy爬虫：爬取代理IP并验证。

       乌云爬虫：公开漏洞、知识库爬虫和搜索。

       这份资源汇总将帮助你系统学习python爬虫，从基础知识到实战项目，全面提升你的爬虫技能。记得在微信公众号DC黑板报后台回复“爬虫书单”获取完整资源包。祝你学习进步，掌握python爬虫技术！

第二章：URL、HTML、XPath和JSON简介

       Scrapy是一个用于网络信息请求与提取的强大工具，要熟练使用Scrapy，了解网页的结构和如何有效提取信息是基本前提。

       一、URL简介

       URL（Uniform Resource Locator），统一资源定位符，是互联网上的标准资源地址表示。每一项互联网资源都对应一个唯一的URL，URL分为两部分，首部解析定位目标主机，第二部明确请求主机的资源，如HTML文档、或音乐。

       二、HTML文档

       在浏览器请求页面后，服务器响应的HTML文档是解析页面排版的基础。解析过程实现页面元素的加载、排序，最终在浏览器展示。如百度首页，通过查看网页源代码，能深入HTML文档结构。

       三、XPath语言

       用于在XML文档中定位信息，XPath基于XML树结构，支持元素、属性和文本节点的查找。通过XPath，能便捷地从HTML文档中抽取所需数据，解决正则表达式复杂性。

       四、XPath应用示例

       以获取今日头条的小时热闻为例，利用XPath表达式实现精准元素匹配。

       五、浏览器中的XPath使用与浏览器插件

       Chrome浏览器支持XPath的开发者工具，通过控制台输入XPath表达式即可定位元素。Xpath Helper插件简化了此过程，生成默认的XPath表达式，用户需要进一步优化。

       六、json介绍与应用

       json，轻量级数据交换格式，基于ECMAScript子集，提供简洁高效的数据存储与传输方式。Json类似Python字典，由键值对组成。用于从API接口获取信息，无需浏览网页。

       七、json的浏览器显示与工具

       遇到json格式的数据时，直接在浏览器查看往往不够直观。安装JSON Viewer插件可改进此问题，使json内容的查看和理解更加清晰。

       八、小结

       理解并熟练运用URL、HTML、XPath和json，不仅能够帮助我们高效地从网络上获取和分析所需数据，也能够优化数据处理过程，提升工作效率。

Python爬虫入门教程 - 酷安网全站应用爬虫 scrapy

       年即将结束，仅剩四天，即将开始撰写年的教程。对于这一年的结束，没有太多的感慨，时间就这样流逝了。今天，我们要爬取的网站是酷安，一个应用商店。大家可以尝试从手机APP进行爬取，但关于APP博客的爬取，我计划在篇博客后进行介绍，所以现在暂时先放一放。

       酷安网站首页是一个广告页面，点击头部“应用”即可进入。

       页面分析部分，我们找到了分页地址，可以构建全部页面信息。同时，我们找到了需要保存的数据，用于后续的数据分析。

       上述信息都是我们需要的信息，接下来，只需要进行爬取。本文使用的依然是scrapy，所有的代码都会在文章中展示，阅读全文后，你将拥有完整的代码。

       在代码讲解部分，首先出现了custom_settings，目的是为了修改默认setting.py文件中的配置。

       parse_url函数用于解析内页，该函数中又出现了三个辅助函数：self.getinfo(response)、self.gettags(response)和self.getappinfo(response)。此外，response.css().re支持正则表达式匹配，可以匹配文字内部内容。

       以下是三个辅助方法的介绍：

       数据保存部分，数据传输的item在此处不提供，需要从我的代码中推断。

       欢迎关注她的公众号“非本科程序员”。

       在得到数据后，调整一下爬取速度和并发数。

       代码走起，经过一系列努力，成功获取数据！

       抽空写一篇关于酷安的数据分析，如有需要源码的读者，请自行从头到尾跟着编写一遍即可。

Python爬虫入门：Scrapy框架—Spider类介绍

       Spider是什么？它是一个Scrapy框架提供的基本类，其他类如CrawlSpider等都需要从Spider类中继承。Spider主要用于定义如何抓取某个网站，包括执行抓取操作和从网页中提取结构化数据。Scrapy爬取数据的过程大致包括以下步骤：Spider入口方法（start_requests()）请求start_urls列表中的url，返回Request对象（默认回调为parse方法）。下载器获取Response后，回调函数解析Response，返回字典、Item或Request对象，可能还包括新的Request回调。解析数据可以使用Scrapy自带的Selector工具或第三方库如lxml、BeautifulSoup等。最后，数据（字典、Item）被保存。

       Scrapy.Spider类包含以下常用属性：name（字符串，标识每个Spider的唯一名称），start_url（包含初始请求页面url的列表），custom_settings（字典，用于覆盖全局配置），allowed_domains（允许爬取的网站域名列表），crawler（访问Scrapy组件的Crawler对象），settings（包含Spider运行配置的Settings对象），logger（记录事件日志的Logger对象）。

       Spider类的常用方法有：start_requests（入口方法，请求start_url列表中的url），parse（默认回调，处理下载响应，解析网页数据生成item或新的请求）。对于自定义的Spider，start_requests和parse方法需要重写以实现特定抓取逻辑。

       以《披荆斩棘的哥哥》评论爬取为例，通过分析网页源代码，发现评论数据通过异步加载，需要抓取特定请求网址（如comment.mgtv.com/v4/com...）以获取评论信息。在创建项目、生成爬虫类（如MgtvCrawlSpider）后，需要重写start_requests和parse方法，解析JSON数据并保存为Item，进一步处理数据入库。

       在Scrapy项目中，设置相关配置项（如启用爬虫）后，通过命令行或IDE（如PyCharm）运行爬虫程序。最终，爬取结果会以JSON形式保存或存储至数据库中。

       为帮助初学者和Python爱好者，推荐一系列Python爬虫教程视频，覆盖从入门到进阶的各个阶段。学习后，不仅能够掌握爬虫技术，还能在实践中提升解决问题的能力，实现个人项目或职业发展的目标。

       祝大家在学习Python爬虫的过程中取得显著进步，祝你学习顺利，好运连连！