1.如何用Python编写一个简单的爬虫
2.Python爬虫腾讯视频m3u8格式分析爬取（附源码，虫源虫高清无水印）
3.如何利用python写爬虫程序
4.Python 爬虫文本信息提取小案例-正则+暴力提取（附代码）
5.python爬虫所用到的码爬码技术有哪些?

如何用Python编写一个简单的爬虫

       ä»¥ä¸‹ä»£ç è¿è¡Œé€šè¿‡ï¼š

import re

       import requests

       def ShowCity():

           html = requests.get("/weather/province.aspx?id=")

           citys = re.findall('<td style="height: px" align="center"><a href="/lucia_gagaga/blog/(.*?)">', html.text, re.S)

           for city in citys:

               print(city)

       ShowCity()

       è¿è¡Œæ•ˆæžœï¼š

Python爬虫腾讯视频m3u8格式分析爬取（附源码，高清无水印）

       为了解析并爬取腾讯视频的虫源虫m3u8格式内容，我们首先需要使用Python开发环境，码爬码并通过开发者工具定位到m3u8文件的虫源虫地址。在开发者工具中搜索m3u8，码爬码Memcache 源码剖析通常会发现包含多个ts文件的虫源虫链接，这些ts文件是码爬码视频的片段。

       复制这些ts文件的虫源虫URL，然后在新的码爬码浏览器页面打开URL链接，下载ts文件。虫源虫一旦下载完成，码爬码打开文件，虫源虫会发现它实际上是码爬码一个十几秒的视频片段。这意味着，虫源虫m3u8格式的文件结构为我们提供了直接获取视频片段的途径。

       要成功爬取，我们需要找到m3u8文件的URL来源。一旦确定了URL，由于通常涉及POST请求，我们需要获取并解析对应的pdflib 源码表单参数。接下来，我们将开始编写Python代码。

       首先，导入必要的Python库，如requests用于数据请求。接着，编写代码逻辑以请求目标URL并提取所需数据。遍历获取到的数据，将每个ts文件的URL保存或下载。最后，qsplitter源码执行完整的爬虫代码，完成视频片段的爬取。

如何利用python写爬虫程序

       åˆ©ç”¨python写爬虫程序的方法：

       1、先分析网站内容，红色部分即是网站文章内容div。

       2、随便打开一个div来看，可以看到，蓝色部分除了一个文章标题以外没有什么有用的信息，而注意红色部分我勾画出的地方，可以知道，它是指向文章的地址的超链接，那么爬虫只要捕捉到这个地址就可以了。

       3、接下来在一个问题就是翻页问题，可以看到，这和大多数网站不同，底部没有页数标签，而是查看更多。

       4、不过在查看源文件时有一个超链接，经测试它指向下一页，那么通过改变其最后的数值，就可以定位到相应的页数上。

       ä»£ç å¦‚下：

Python 爬虫文本信息提取小案例-正则+暴力提取（附代码）

       假设我们从某城市获取到房屋交易价格信息，保存在txt文件中。

       文本内容包含多行数据，每行代表一条记录，记录以换行符结束。

       使用暴力遍历方法清理数据，逐行处理，提取每行中的hubilder源码数字信息，无需明确定位。

       关键代码片段如下：遍历完成每行数据后立即输出结果。

       清理结果与方法一致，如下所示：

       采用正则表达式方法进行数据提取，通过匹配特定模式快速定位所需信息，避免使用索引。

       正则表达式示例：r"([\d.\.]+).万/平"，用于匹配数字信息。

       使用此正则表达式处理数据，结果与暴力方法完全一致。包孕源码

       总结：两种方法均可高效提取文本数据中的数字信息，正则表达式法更具灵活性与效率。

python爬虫所用到的技术有哪些?

       随着互联网的迅速发展，网络上积累了海量数据，我们需要从中提取有用的信息。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，被广泛应用于网络爬虫的开发。本文将详细讲解Python爬虫所需的技术及其原理，并提供相应的代码示例。

       在抓取网页数据之前，了解HTTP协议是至关重要的，因为这是Web数据交互的基础。HTTP请求与响应是爬虫工作的核心部分，我们需要了解其结构和交互方式。

       以下是一个HTTP请求示例：

       python

       import requests

       response = requests.get('')

       print(response.status_code)

       print(response.text)

       在Python中，可以使用requests库来发送HTTP请求。

       HTTP响应由三部分组成：响应行、响应头和响应体。以下是一个HTTP响应示例：

       python

       import requests

       response = requests.get('')

       print(response.headers)

       print(response.content)

       在Python中，可以使用requests库来获取HTTP响应。

       解析HTML是爬虫获取数据的关键步骤。以下几种技术可以帮助我们解析HTML数据：

       1. 正则表达式

       python

       import re

       html = 'Example'

       links = re.findall(r'<a href="(.*?)"', html)

       print(links)

       2. XPath

       python

       from lxml import html

       html = 'Example'

       tree = html.fromstring(html)

       links = tree.xpath('//a/@href')

       print(links)

       3. BeautifulSoup

       python

       from bs4 import BeautifulSoup

       html = 'Example'

       soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

       links = [link.get('href') for link in soup.find_all('a')]

       print(links)

       提取数据后，通常需要将其保存起来以便后续处理和分析。以下是一个使用csv库将提取的数据保存为CSV文件的示例代码：

       python

       import csv

       data = [('Title', 'Author', 'Link'),

        ('Example', 'User', '')]

       with open('jianshu_article_data.csv', 'w', newline='') as csvfile:

        writer = csv.writer(csvfile)

        writer.writerows(data)

       在实际的爬虫开发中，我们通常会使用一些爬虫框架，它们提供了更高级别的抽象和便捷的功能。以下是一些常用的Python爬虫框架：

       1. Scrapy

       python

       import scrapy

       class JianshuSpider(scrapy.Spider):

        name = 'jianshu'

        start_urls = ['/']

        def parse(self, response):

        for article in response.css('.note-list li'):

        title = article.css('h2 a::text').get()

        author = article.css('span:nth-child(2) a::text').get()

        link = article.css('h2 a::attr(href)').get()

        yield {

        'Title': title,

        'Author': author,

        'Link': link

        }

       2. BeautifulSoup + requests

       python

       import requests

       from bs4 import BeautifulSoup

       response = requests.get('/')

       soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

       articles = soup.find_all('li', class_='note-list')

       for article in articles:

        title = article.find('h2').find('a').text

        author = article.find('span', class_='name').text

        link = article.find('h2').find('a')['href']

        print(f'Title: { title}, Author: { author}, Link: { link}')

       3. Selenium

       python

       from selenium import webdriver

       driver = webdriver.Chrome()

       driver.get('/')

       articles = driver.find_elements_by_css_selector('.note-list li')

       for article in articles:

        title = article.find_element_by_css_selector('h2 a').text

        author = article.find_element_by_css_selector('span.name').text

        link = article.find_element_by_css_selector('h2 a')['href']

        print(f'Title: { title}, Author: { author}, Link: { link}')

       driver.quit()

       除了了解基本的爬虫工作原理，还需要掌握一些相关的技术，以便更好地应对各种复杂情况。以下是几个常用的技术要点：

       1. User-Agent伪装

       python

       headers = {

        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT .0; Win; x) AppleWebKit/. (KHTML, like Gecko) Chrome/.0.. Safari/.3'}

       response = requests.get('', headers=headers)

       2. 反爬虫策略与应对措施

       python

       def fetch_data(url):

        headers = {

        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT .0; Win; x) AppleWebKit/. (KHTML, like Gecko) Chrome/.0.. Safari/.3'}

        response = requests.get(url, headers=headers)

        # 处理验证码、动态加载等反爬虫策略

        return response.text

       在这个示例中，我们首先通过发送GET请求来获取简书网站的HTML内容，然后使用BeautifulSoup库来解析该内容。接下来，我们使用CSS选择器.note-list li来选取包含文章信息的所有元素，并通过CSS选择器和字典键值对提取每篇文章的标题、作者和链接信息。最后，我们将提取到的数据以CSV格式保存到名为jianshu_article_data.csv的文件中。

       本文详细介绍了Python爬虫所需的技术及其原理，包括HTTP请求与响应、网页解析技术和爬虫框架。通过掌握这些技术，我们可以有效地开发出强大且高效的Python爬虫。希望本文能对你理解和掌握Python爬虫有所帮助。