网页爬虫代码（网页爬虫python）

本文目录一览：

• 1、如何用用网络爬虫代码爬取任意网站的任意一段文字？
• 2、用爬虫抓取网页得到的源代码和浏览器中看到的不一样运用了什么技术？
• 3、Java网络爬虫怎么实现？
• 4、如何用Python爬虫抓取网页内容?

如何用用网络爬虫代码爬取任意网站的任意一段文字？

网络爬虫是一种自动化的程序，可以自动地访问网站并抓取网页内容。要用网络爬虫代码爬取任意网站的任意一段文字，可以按照如下步骤进行：

准备工作：需要了解目标网站的结构，以及想要爬取的文字所在的网页的URL。此外，还需要选择一种编程语言，如Python、Java、C++等，一般建议用PYTHON，因为有完善的工具库，并准备好相应的编程环境。

确定目标：通过研究目标网站的结构，确定想要爬取的文字所在的网页的URL。

获取网页源代码：使用编程语言的相应库（如Python的urllib库），访问目标网页的URL，获取网页的源代码。

解析网页源代码：使用编程语言的相应库（如Python的BeautifulSoup库），解析网页源代码，找到想要爬取的文字所在的HTML标签。

提取文字：获取HTML标签的文本内容，即为所要爬取的文字。

保存结果：将爬取的文字保存到文件中或数据库中，以便后续使用。

用爬虫抓取网页得到的源代码和浏览器中看到的不一样运用了什么技术？

有可能是因为网页采用了动态网页技术，如AJAX、JavaScript等，导致浏览器中看到的网页内容与通过爬虫抓取的网页源代码不同。

动态网页技术可以使网页在加载后通过JavaScript代码动态地修改或添加页面内容，而这些修改和添加的内容是在浏览器中执行的，而不是在服务器端。因此，如果使用传统的爬虫工具，只能获取到最初加载的网页源代码，而无法获取动态生成的内容。

解决这个问题的方法是使用支持JavaScript渲染的爬虫工具，例如Selenium和Puppeteer。这些工具可以模拟浏览器行为，实现动态网页的加载和渲染，从而获取完整的网页内容。

另外，有些网站也可能采用反爬虫技术，例如IP封禁、验证码、限制访问频率等，这些技术也可能导致爬虫抓取的网页源代码与浏览器中看到的不一样。针对这些反爬虫技术，需要使用相应的反反爬虫策略。

Java网络爬虫怎么实现？

网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。\x0d\x0a传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足系统的一定停止条件。对于垂直搜索来说，聚焦爬虫，即有针对性地爬取特定主题网页的爬虫，更为适合。\x0d\x0a\x0d\x0a以下是一个使用java实现的简单爬虫核心代码：\x0d\x0apublic void crawl() throws Throwable { \x0d\x0a while (continueCrawling()) { \x0d\x0a CrawlerUrl url = getNextUrl(); //获取待爬取队列中的下一个URL \x0d\x0a if (url != null) { \x0d\x0a printCrawlInfo(); \x0d\x0a String content = getContent(url); //获取URL的文本信息 \x0d\x0a \x0d\x0a //聚焦爬虫只爬取与主题内容相关的网页，这里采用正则匹配简单处理 \x0d\x0a if (isContentRelevant(content, this.regexpSearchPattern)) { \x0d\x0a saveContent(url, content); //保存网页至本地 \x0d\x0a \x0d\x0a //获取网页内容中的链接，并放入待爬取队列中 \x0d\x0a Collection urlStrings = extractUrls(content, url); \x0d\x0a addUrlsToUrlQueue(url, urlStrings); \x0d\x0a } else { \x0d\x0a System.out.println(url + " is not relevant ignoring ..."); \x0d\x0a } \x0d\x0a \x0d\x0a //延时防止被对方屏蔽 \x0d\x0a Thread.sleep(this.delayBetweenUrls); \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a closeOutputStream(); \x0d\x0a}\x0d\x0aprivate CrawlerUrl getNextUrl() throws Throwable { \x0d\x0a CrawlerUrl nextUrl = null; \x0d\x0a while ((nextUrl == null) (!urlQueue.isEmpty())) { \x0d\x0a CrawlerUrl crawlerUrl = this.urlQueue.remove(); \x0d\x0a //doWeHavePermissionToVisit：是否有权限访问该URL，友好的爬虫会根据网站提供的"Robot.txt"中配置的规则进行爬取 \x0d\x0a //isUrlAlreadyVisited：URL是否访问过，大型的搜索引擎往往采用BloomFilter进行排重，这里简单使用HashMap \x0d\x0a //isDepthAcceptable：是否达到指定的深度上限。爬虫一般采取广度优先的方式。一些网站会构建爬虫陷阱（自动生成一些无效链接使爬虫陷入死循环），采用深度限制加以避免 \x0d\x0a if (doWeHavePermissionToVisit(crawlerUrl) \x0d\x0a (!isUrlAlreadyVisited(crawlerUrl)) \x0d\x0a isDepthAcceptable(crawlerUrl)) { \x0d\x0a nextUrl = crawlerUrl; \x0d\x0a // System.out.println("Next url to be visited is " + nextUrl); \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a return nextUrl; \x0d\x0a}\x0d\x0aprivate String getContent(CrawlerUrl url) throws Throwable { \x0d\x0a //HttpClient4.1的调用与之前的方式不同 \x0d\x0a HttpClient client = new DefaultHttpClient(); \x0d\x0a HttpGet httpGet = new HttpGet(url.getUrlString()); \x0d\x0a StringBuffer strBuf = new StringBuffer(); \x0d\x0a HttpResponse response = client.execute(httpGet); \x0d\x0a if (HttpStatus.SC_OK == response.getStatusLine().getStatusCode()) { \x0d\x0a HttpEntity entity = response.getEntity(); \x0d\x0a if (entity != null) { \x0d\x0a BufferedReader reader = new BufferedReader( \x0d\x0a new InputStreamReader(entity.getContent(), "UTF-8")); \x0d\x0a String line = null; \x0d\x0a if (entity.getContentLength() 0) { \x0d\x0a strBuf = new StringBuffer((int) entity.getContentLength()); \x0d\x0a while ((line = reader.readLine()) != null) { \x0d\x0a strBuf.append(line); \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a if (entity != null) { \x0d\x0a nsumeContent(); \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a //将url标记为已访问 \x0d\x0a markUrlAsVisited(url); \x0d\x0a return strBuf.toString(); \x0d\x0a}\x0d\x0apublic static boolean isContentRelevant(String content, \x0d\x0aPattern regexpPattern) { \x0d\x0a boolean retValue = false; \x0d\x0a if (content != null) { \x0d\x0a //是否符合正则表达式的条件 \x0d\x0a Matcher m = regexpPattern.matcher(content.toLowerCase()); \x0d\x0a retValue = m.find(); \x0d\x0a } \x0d\x0a return retValue; \x0d\x0a}\x0d\x0apublic List extractUrls(String text, CrawlerUrl crawlerUrl) { \x0d\x0a Map urlMap = new HashMap(); \x0d\x0a extractHttpUrls(urlMap, text); \x0d\x0a extractRelativeUrls(urlMap, text, crawlerUrl); \x0d\x0a return new ArrayList(urlMap.keySet()); \x0d\x0a} \x0d\x0aprivate void extractHttpUrls(Map urlMap, String text) { \x0d\x0a Matcher m = (text); \x0d\x0a while (m.find()) { \x0d\x0a String url = m.group(); \x0d\x0a String[] terms = url.split("a href=\""); \x0d\x0a for (String term : terms) { \x0d\x0a // System.out.println("Term = " + term); \x0d\x0a if (term.startsWith("http")) { \x0d\x0a int index = term.indexOf("\""); \x0d\x0a if (index 0) { \x0d\x0a term = term.substring(0, index); \x0d\x0a } \x0d\x0a urlMap.put(term, term); \x0d\x0a System.out.println("Hyperlink: " + term); \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a} \x0d\x0aprivate void extractRelativeUrls(Map urlMap, String text, \x0d\x0a CrawlerUrl crawlerUrl) { \x0d\x0a Matcher m = relativeRegexp.matcher(text); \x0d\x0a URL textURL = crawlerUrl.getURL(); \x0d\x0a String host = textURL.getHost(); \x0d\x0a while (m.find()) { \x0d\x0a String url = m.group(); \x0d\x0a String[] terms = url.split("a href=\""); \x0d\x0a for (String term : terms) { \x0d\x0a if (term.startsWith("/")) { \x0d\x0a int index = term.indexOf("\""); \x0d\x0a if (index 0) { \x0d\x0a term = term.substring(0, index); \x0d\x0a } \x0d\x0a String s = //" + host + term; \x0d\x0a urlMap.put(s, s); \x0d\x0a System.out.println("Relative url: " + s); \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a } \x0d\x0a \x0d\x0a}\x0d\x0apublic static void main(String[] args) { \x0d\x0a try { \x0d\x0a String url = ""; \x0d\x0a Queue urlQueue = new LinkedList(); \x0d\x0a String regexp = "java"; \x0d\x0a urlQueue.add(new CrawlerUrl(url, 0)); \x0d\x0a NaiveCrawler crawler = new NaiveCrawler(urlQueue, 100, 5, 1000L, \x0d\x0a regexp); \x0d\x0a // boolean allowCrawl = crawler.areWeAllowedToVisit(url); \x0d\x0a // System.out.println("Allowed to crawl: " + url + " " + \x0d\x0a // allowCrawl); \x0d\x0a crawler.crawl(); \x0d\x0a } catch (Throwable t) { \x0d\x0a System.out.println(t.toString()); \x0d\x0a t.printStackTrace(); \x0d\x0a } \x0d\x0a}

如何用Python爬虫抓取网页内容?

爬虫流程

其实把网络爬虫抽象开来看，它无外乎包含如下几个步骤

模拟请求网页。模拟浏览器，打开目标网站。

获取数据。打开网站之后，就可以自动化的获取我们所需要的网站数据。

保存数据。拿到数据之后，需要持久化到本地文件或者数据库等存储设备中。

那么我们该如何使用 Python 来编写自己的爬虫程序呢，在这里我要重点介绍一个 Python 库：Requests。

Requests 使用

Requests 库是 Python 中发起 HTTP 请求的库，使用非常方便简单。

模拟发送 HTTP 请求

发送 GET 请求

当我们用浏览器打开豆瓣首页时，其实发送的最原始的请求就是 GET 请求

import requests

res = requests.get('')

print(res)

print(type(res))

Response [200]

class 'requests.models.Response'