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爬取個人信息的腳本

發布時間: 2022-06-06 02:26:55

① 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

② 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。

③ 網路爬蟲抓取數據 有什麼好的應用

網路爬蟲可以根據你的不同需求,選擇爬取對象、爬取欄位進行爬取(必須是公開數據),好的應用比如:
電商客戶,我們採集的數據信息主要為商品信息數據、商品評論信息數據、區域庫存價格數據、電商輿情數據等。
金融行業客戶,採集主要的信息為公開的客戶信息、投融資信息、金融輿情信息、市場數據、公開的財務報表、股票、基金、利率等信息。
在網路輿情方面,採集主要信息為綜合論壇、新聞門戶、知識問答、自媒體網站、社交平台等網路媒體上的相關輿情信息。

④ 用什麼腳本程序或者語言適合批量爬取不同的網頁信息

很多語言都行,但不用編程,沒轍

⑤ python怎麼爬取某個人的微信朋友圈的信息

1、Python(KK 英語發音:/'paɪθɑn/, DJ 英語發音:/ˈpaiθən/)是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言,由Guido van Rossum於1989年底發明。第一個公開發行版發行於1991年。Python語法簡捷而清晰,具有豐富和強大的類庫。

2、它常被昵稱為膠水語言,它能夠很輕松的把用其他語言製作的各種模塊(尤其是C/C++)輕松地聯結在一起。常見的一種應用情形是,使用python快速生成程序的原型(有時甚至是程序的最終界面),然後對其中有特別要求的部分,用更合適的語言改寫。比如3D游戲中的圖形渲染模塊,速度要求非常高,就可以用C++重寫。

3、從UI獲取文本信息是最為簡單的方法,於是應該優先逆向UI代碼部分。逆向微信apk首先解包微信apk,用dex2jar反編譯classes.dex,然後用JD-GUI查看jar源碼。當然,能看到的源碼都是經過高度混淆的。但是,繼承自安卓重要組件(如Activity、Service等)的類名無法被混淆,於是還是能從中看到點東西。首先定位到微信APP packagecom.tencent.mm。在 com.tencent.mm中,我們找到一個 ui包,有點意思。展開 com.tencent.mm.ui,發現多個未被混淆的類,其中發現 MMBaseActivity直接繼承自 Activity, MMFragmentActivity繼承自 ActionBarActivity, MMActivity繼承自MMFragmentActivity,並且 MMActivity是微信中大多數Activity的父類。

4、現在需要找出朋友圈的Activity,為此要用Xposed hook MMActivity。創建一個Xposed模塊,參考[TUTORIAL]Xposed mole devlopment,創建一個Xposed項目。簡單Xposed模塊的基本思想是:hook某個APP中的某個方法,從而達到讀寫數據的目的。

5、在findAndHookMethod方法中,第一個參數為完整類名,第三個參數為需要hook的方法名,其後若干個參數分別對應該方法的各形參類型。在這里,Activity.setContentView(View view)方法只有一個類型為Vie的形參,因此傳入一個View.class。

6、結果是運行時可以從Log中讀取到每個Activity中的所有的TextView的顯示內容。但是,因為View中的數據並不一定在setContentView()時就載入完畢,因此小編的實驗結果是,log中啥都沒有。

⑥ 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!

⑦ python可以爬取個人信息嗎

只能爬取公示出來的信息,不能爬取未公示的信息

⑧ 如何用爬蟲爬取知乎專欄信息

推薦個很好用的軟體,我也是一直在用的,就是前嗅的ForeSpider軟體,
我是一直用過很多的採集軟體,最後選擇的前嗅的軟體,ForeSpider這款軟體是可視化的操作。簡單配置幾步就可以採集。如果網站比較復雜,這個軟體自帶爬蟲腳本語言,通過寫幾行腳本,就可以採集所有的公開數據。
軟體還自帶免費的資料庫,數據採集直接存入資料庫,也可以導出成excel文件。
如果自己不想配置,前嗅可以配置採集模板,我的模板就是從前嗅購買的。
另外他們公司不光是軟體好用,還有自己的數據分析系統,直接採集完數據後入庫,ForeSpider內部集成了數據挖掘的功能,可以快速進行聚類分類、統計分析等,採集結果入庫後就可以形成分析報表。
最主要的是他採集速度非常快,我之前用八爪魚的軟體,開伺服器采,用了一個月采了100萬條,後來我用ForeSpider。筆記本採的,一天就好幾百萬條。
這些都是我一直用前嗅的經驗心得,你不妨試試。

⑨ 請問什麼是網路爬蟲啊是干什麼的呢

網路爬蟲(Web crawler)是一種按照一定的規則,自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本。

網路爬蟲被廣泛用於互聯網搜索引擎或其他類似網站,可以自動採集所有其能夠訪問到的頁面內容,以獲取或更新這些網站的內容和檢索方式。

(9)爬取個人信息的腳本擴展閱讀:

許多網站針對爬蟲都設置了反爬蟲機制。常見的有:

1、登陸限制:通過模擬登陸可以解決

2、用戶代理檢測:通過設置User-Agent header

3、Referer檢測:通過設置Referer header

4、訪問頻率限制:如果是針對同一賬號的頻率限制,則可以使用多個賬號輪流發請求;如果針對IP,可通過IP代理;還可以為相鄰的兩個請求設置合適的時間間隔來,減小請求頻率,從而避免被服務端認定為爬蟲。

⑩ 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。

(10)爬取個人信息的腳本擴展閱讀:

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。