『壹』 如何爬取網站上的某一信息
你可以使用爬蟲spider，也可以自己用python或者golang寫一個抓取腳本，之後加入定時任務，設置每30分鍾執行一次即可。對一個頁面的數據抓取，並進行解析，還是非常簡單的。
『貳』 python網路爬蟲可以幹啥
《Python3爬蟲入門到精通課程視頻【附軟體與資料】【34課時】--崔慶才》網路網盤資源免費下載
鏈接:https://pan..com/s/1PM2MA-3Ba03Lcs2N_Xa1Rw
Python3爬蟲入門到精通課程視頻【附軟體與資料】【34課時】--崔慶才|章節5： 分布式篇|章節4： 框架篇|章節3： 實戰篇|章節2： 基礎篇|章節1： 環境配置|Python3爬蟲課程資料代碼.zip|2018-Python3網路爬蟲開發實戰-崔慶才.pdf|課時06：Python爬蟲常用庫的安裝.zip|課時05：Python多版本共存配置.zip|課時04：MySQL的安裝.zip|課時03：Redis環境配置.zip|課時02：MongoDB環境配置.zip|課時01：Python3+Pip環境配置.zip|課時13：Selenium詳解.zip
『叄』 Python爬蟲可以爬取什麼
Python爬蟲可以爬取的東西有很多，Python爬蟲怎麼學？簡單的分析下：
如果你仔細觀察，就不難發現，懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多，一方面，互聯網可以獲取的數據越來越多，另一方面，像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優秀工具，讓爬蟲變得簡單、容易上手。
利用爬蟲我們可以獲取大量的價值數據，從而獲得感性認識中不能得到的信息，比如：
知乎：爬取優質答案，為你篩選出各話題下最優質的內容。
淘寶、京東：抓取商品、評論及銷量數據，對各種商品及用戶的消費場景進行分析。
安居客、鏈家：抓取房產買賣及租售信息，分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。
拉勾網、智聯：爬取各類職位信息，分析各行業人才需求情況及薪資水平。
雪球網：抓取雪球高回報用戶的行為，對股票市場進行分析和預測。
爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。Python有很多應用的方向，比如後台開發、web開發、科學計算等等，但爬蟲對於初學者而言更友好，原理簡單，幾行代碼就能實現基本的爬蟲，學習的過程更加平滑，你能體會更大的成就感。
掌握基本的爬蟲後，你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習，都會更得心應手。因為這個過程中，Python基本語法、庫的使用，以及如何查找文檔你都非常熟悉了。
對於小白來說，爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。比如有人認為學爬蟲必須精通 Python，然後哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點，很久之後發現仍然爬不了數據；有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂開始 HTMLCSS，結果入了前端的坑，瘁……
但掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據，其實非常容易實現，但建議你從一開始就要有一個具體的目標。
在目標的驅動下，你的學習才會更加精準和高效。那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成目標的過程中學到的。這里給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。
1.學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程
2.了解非結構化數據的存儲
3.學習scrapy，搭建工程化爬蟲
4.學習資料庫知識，應對大規模數據存儲與提取
5.掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施
6.分布式爬蟲，實現大規模並發採集，提升效率
一
學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程
大部分爬蟲都是按「發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取並儲存內容」這樣的流程來進行，這其實也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網頁信息的過程。
Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建議從requests+Xpath 開始，requests 負責連接網站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。
如果你用過 BeautifulSoup，會發現 Xpath 要省事不少，一層一層檢查元素代碼的工作，全都省略了。這樣下來基本套路都差不多，一般的靜態網站根本不在話下，豆瓣、糗事網路、騰訊新聞等基本上都可以上手了。
當然如果你需要爬取非同步載入的網站，可以學習瀏覽器抓包分析真實請求或者學習Selenium來實現自動化，這樣，知乎、時光網、貓途鷹這些動態的網站也可以迎刃而解。
二
了解非結構化數據的存儲
爬回來的數據可以直接用文檔形式存在本地，也可以存入資料庫中。
開始數據量不大的時候，你可以直接通過 Python 的語法或 pandas 的方法將數據存為csv這樣的文件。
當然你可能發現爬回來的數據並不是干凈的，可能會有缺失、錯誤等等，你還需要對數據進行清洗，可以學習 pandas 包的基本用法來做數據的預處理，得到更干凈的數據。
三
學習 scrapy，搭建工程化的爬蟲
掌握前面的技術一般量級的數據和代碼基本沒有問題了，但是在遇到非常復雜的情況，可能仍然會力不從心，這個時候，強大的 scrapy 框架就非常有用了。
scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲框架，它不僅能便捷地構建request，還有強大的 selector 能夠方便地解析 response，然而它最讓人驚喜的還是它超高的性能，讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。
學會 scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲框架，你就基本具備爬蟲工程師的思維了。
四
學習資料庫基礎，應對大規模數據存儲
爬回來的數據量小的時候，你可以用文檔的形式來存儲，一旦數據量大了，這就有點行不通了。所以掌握一種資料庫是必須的，學習目前比較主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以方便你去存儲一些非結構化的數據，比如各種評論的文本，圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。
因為這里要用到的資料庫知識其實非常簡單，主要是數據如何入庫、如何進行提取，在需要的時候再學習就行。
五
掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施
當然，爬蟲過程中也會經歷一些絕望啊，比如被網站封IP、比如各種奇怪的驗證碼、userAgent訪問限制、各種動態載入等等。
遇到這些反爬蟲的手段，當然還需要一些高級的技巧來應對，常規的比如訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等等。
往往網站在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者，這也為爬蟲提供了空間，掌握這些應對反爬蟲的技巧，絕大部分的網站已經難不到你了.
六
分布式爬蟲，實現大規模並發採集
爬取基本數據已經不是問題了，你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。這個時候，相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字：分布式爬蟲。
分布式這個東西，聽起來很恐怖，但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具。
Scrapy 前面我們說過了，用於做基本的頁面爬取，MongoDB 用於存儲爬取的數據，Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列，也就是任務隊列。
所以有些東西看起來很嚇人，但其實分解開來，也不過如此。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候，那麼你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構了，實現一些更加自動化的數據獲取。
你看，這一條學習路徑下來，你已然可以成為老司機了，非常的順暢。所以在一開始的時候，盡量不要系統地去啃一些東西，找一個實際的項目（開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手），直接開始就好。
因為爬蟲這種技術，既不需要你系統地精通一門語言，也不需要多麼高深的資料庫技術，高效的姿勢就是從實際的項目中去學習這些零散的知識點，你能保證每次學到的都是最需要的那部分。
當然唯一麻煩的是，在具體的問題中，如何找到具體需要的那部分學習資源、如何篩選和甄別，是很多初學者面臨的一個大問題。
以上就是我的回答，希望對你有所幫助，望採納。
『肆』 如何用 Python 爬取需要登錄的網站
最近我必須執行一項從一個需要登錄的網站上爬取一些網頁的操作。它沒有我想像中那麼簡單，因此我決定為它寫一個輔助教程。
在本教程中，我們將從我們的bitbucket賬戶中爬取一個項目列表。
教程中的代碼可以從我的Github中找到。
我們將會按照以下步驟進行：
提取登錄需要的詳細信息
執行站點登錄
爬取所需要的數據
在本教程中，我使用了以下包（可以在requirements.txt中找到）：
Python
1
2
requests
lxml
步驟一：研究該網站
打開登錄頁面
進入以下頁面 「bitbucket.org/account/signin」。你會看到如下圖所示的頁面（執行注銷，以防你已經登錄）
仔細研究那些我們需要提取的詳細信息，以供登錄之用
在這一部分，我們會創建一個字典來保存執行登錄的詳細信息：
1. 右擊 「Username or email」 欄位，選擇「查看元素」。我們將使用 「name」 屬性為 「username」 的輸入框的值。「username」將會是 key 值，我們的用戶名/電子郵箱就是對應的 value 值（在其他的網站上這些 key 值可能是 「email」，「 user_name」，「 login」，等等）。
2. 右擊 「Password」 欄位，選擇「查看元素」。在腳本中我們需要使用 「name」 屬性為 「password」的輸入框的值。「password」 將是字典的 key 值，我們輸入的密碼將是對應的 value 值（在其他網站key值可能是 「userpassword」，「loginpassword」，「pwd」，等等）。
3. 在源代碼頁面中，查找一個名為 「csrfmiddlewaretoken」 的隱藏輸入標簽。「csrfmiddlewaretoken」 將是 key 值，而對應的 value 值將是這個隱藏的輸入值（在其他網站上這個 value 值可能是一個名為 「csrftoken」，「authenticationtoken」的隱藏輸入值）。列如：「」。
最後我們將會得到一個類似這樣的字典：
Python
1
2
3
4
5
payload = {
"username": "<USER NAME>",
"password": "<PASSWORD>",
"csrfmiddlewaretoken": "<CSRF_TOKEN>"
}
請記住，這是這個網站的一個具體案例。雖然這個登錄表單很簡單，但其他網站可能需要我們檢查瀏覽器的請求日誌，並找到登錄步驟中應該使用的相關的 key 值和 value 值。
步驟2：執行登錄網站
對於這個腳本，我們只需要導入如下內容：
Python
1
2
import requests
from lxml import html
首先，我們要創建session對象。這個對象會允許我們保存所有的登錄會話請求。
Python
1
session_requests = requests.session()
第二，我們要從該網頁上提取在登錄時所使用的 csrf 標記。在這個例子中，我們使用的是 lxml 和 xpath 來提取，我們也可以使用正則表達式或者其他的一些方法來提取這些數據。
Python
1
2
3
4
5
login_url = "n/?next=/"
result = session_requests.get(login_url)
tree = html.fromstring(result.text)
authenticity_token = list(set(tree.xpath("//input[@name='csrfmiddlewaretoken']/@value")))[0]
**更多關於xpath 和lxml的信息可以在這里找到。
接下來，我們要執行登錄階段。在這一階段，我們發送一個 POST 請求給登錄的 url。我們使用前面步驟中創建的 payload 作為 data 。也可以為該請求使用一個標題並在該標題中給這個相同的 url添加一個參照鍵。
Python
1
2
3
4
5
result = session_requests.post(
login_url,
data = payload,
headers = dict(referer=login_url)
)
步驟三：爬取內容
現在，我們已經登錄成功了，我們將從bitbucket dashboard頁面上執行真正的爬取操作。
Python
1
2
3
4
5
url = '/overview'
result = session_requests.get(
url,
headers = dict(referer = url)
)
為了測試以上內容，我們從 bitbucket dashboard 頁面上爬取了項目列表。我們將再次使用 xpath 來查找目標元素，清除新行中的文本和空格並列印出結果。如果一切都運行 OK，輸出結果應該是你 bitbucket 賬戶中的 buckets / project 列表。
Python
1
2
3
4
5
tree = html.fromstring(result.content)
bucket_elems = tree.findall(".//span[@class='repo-name']/")
bucket_names = [bucket.text_content.replace("n", "").strip() for bucket in bucket_elems]
print bucket_names
你也可以通過檢查從每個請求返回的狀態代碼來驗證這些請求結果。它不會總是能讓你知道登錄階段是否是成功的，但是可以用來作為一個驗證指標。
例如：
Python
1
2
result.ok # 會告訴我們最後一次請求是否成功
result.status_code # 會返回給我們最後一次請求的狀態
『伍』 用python腳本爬取和解析指定頁面的數據
給你貼一下我前一段時間回答的類似問題，用的soup，還有一個用的正則就不貼了，手機不太方便，如下。
import beautifulsoup
import urllib2
def main():
userMainUrl = "你要抓取的地址"
req = urllib2.Request(userMainUrl)
resp = urllib2.urlopen(req)
respHtml = resp.read()
foundLabel = respHtml.findAll("label")
finalL =foundLabel.string
print "biaoti=",finalL
if __name__=="__main__":
main();
PS：如果不會改的話追問一下，回頭我用電腦給你寫一份
『陸』 Python爬蟲是什麼
為自動提取網頁的程序，它為搜索引擎從萬維網上下載網頁。
網路爬蟲為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。
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。
(6)腳本爬取視頻擴展閱讀：
網路爬蟲的相關要求規定：
1、由Python標准庫提供了系統管理、網路通信、文本處理、資料庫介面、圖形系統、XML處理等額外的功能。
2、按照網頁內容目錄層次深淺來爬行頁面，處於較淺目錄層次的頁面首先被爬行。 當同一層次中的頁面爬行完畢後，爬蟲再深入下一層繼續爬行。
3、文本處理，包含文本格式化、正則表達式匹配、文本差異計算與合並、Unicode支持，二進制數據處理等功能。