爬虫怎么获取网站信息

① 如何爬虫网页数据

爬取网页数据原理如下：
如果把互联网比作蜘蛛网，爬虫就是蜘蛛网上爬行的蜘蛛，网络节点则代表网页。当通过客户端发出任务需求命令时，ip将通过互联网到达终端服务器，找到客户端交代的任务。一个节点是一个网页。蜘蛛通过一个节点后，可以沿着几点连线继续爬行到达下一个节点。
简而言之，爬虫首先需要获得终端服务器的网页，从那里获得网页的源代码，若是源代码中有有用的信息，就在源代码中提取任务所需的信息。然后ip就会将获得的有用信息送回客户端存储，然后再返回，反复频繁访问网页获取信息，直到任务完成。

② 从网站抓取数据的3种最佳方法

1.使用网站API

许多大型社交媒体网站，例如Facebook，Twitter，Instagram，StackOverflow，都提供API供用户访问其数据。有时，您可以选择官方API来获取结构化数据。如下面的Facebook Graph API所示，您需要选择进行查询的字段，然后订购数据，执行URL查找，发出请求等。

2.建立自己的搜寻器

但是，并非所有网站都为用户提供API。某些网站由于技术限制或其他原因拒绝提供任何公共API。有人可能会提出RSS提要，但是由于限制了它们的使用，因此我不会对此提出建议或发表评论。在这种情况下，我想讨论的是我们可以自行构建爬虫来处理这种情况。

3.利用现成的爬虫工具

但是，通过编程自行爬网网站可能很耗时。对于没有任何编码技能的人来说，这将是一项艰巨的任务。因此，我想介绍一些搜寻器工具。

Octoparse是一个功能强大的基于Visual Windows的Web数据搜寻器。用户使用其简单友好的用户界面即可轻松掌握此工具。要使用它，您需要在本地桌面上下载此应用程序。

http://Import.io也称为Web搜寻器，涵盖所有不同级别的搜寻需求。它提供了一个魔术工具，可以将站点转换为表格，而无需任何培训。如果需要抓取更复杂的网站，建议用户下载其桌面应用程序。构建完API后，它们会提供许多简单的集成选项，例如Google Sheets，http://Plot.ly，Excel以及GET和POST请求。当您认为所有这些都带有终身免费价格标签和强大的支持团队时，http://import.io无疑是那些寻求结构化数据的人的首要选择。它们还为寻求更大规模或更复杂数据提取的公司提供了企业级付费选项。

关于从网站抓取数据的3种最佳方法，该如何下手的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

③ 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('http://www.douban.com')
print(res)
print(type(res))
>>>
<Response [200]>
<class 'requests.models.Response'>

④ 爬虫抓取究竟是什么

就是从网页中，提取出结构化数据。另外的特点，就是自动化，节省人力。通过访问网站 然后获取到你想要的信息。

简要地说爬虫抓取的是数据或信息。根据不同的行业及应用，爬虫所抓取的数据各有不同的偏重，一般来说是业务需要那些数据，那抓取对应的数据回来，再经过清洗、转化等步骤促进业务增长与辅助决策。

抓取目标分类

抓取目标的描述和定义是决定网页分析算法与URL搜索策略如何制订的基础。而网页分析算法和候选URL排序算法是决定搜索引擎所提供的服务形式和爬虫网页抓取行为的关键所在。这两个部分的算法又是紧密相关的。

现有聚焦爬虫对抓取目标的描述可分为基于目标网页特征、基于目标数据模式和基于领域概念3种。

1、基于目标网页特征

基于目标网页特征的爬虫所抓取、存储并索引的对象一般为网站或网页。根据种子样本获取方式可分为：

（1）预先给定的初始抓取种子样本。

（2）预先给定的网页分类目录和与分类目录对应的种子样本，如Yahoo!分类结构等。

（3）通过用户行为确定的抓取目标样例，分为：用户浏览过程中显示标注的抓取样本；通过用户日志挖掘得到访问模式及相关样本。

其中，网页特征可以是网页的内容特征，也可以是网页的链接结构特征，等等。

2、基于目标数据模式

基于目标数据模式的爬虫针对的是网页上的数据，所抓取的数据一般要符合一定的模式，或者可以转化或映射为目标数据模式。

3、基于领域概念

另一种描述方式是建立目标领域的本体或词典，用于从语义角度分析不同特征在某一主题中的重要程度。

⑤ 百度等蜘蛛爬虫是如何发现而且抓取网站目录等文件

爬虫是跟着链接抓取的 所以网站内部结构要合理精剪 减少爬虫抓取的路径
可以把a目录去掉 有利于爬虫抓取
最重要的是网站内容要好 权重高 质量好 爬虫自然来的频率也高 那收录也会好

⑥ 如何利用python爬取网页内容

利用python爬取网页内容需要用scrapy（爬虫框架），但是很简单，就三步

1. 定义item类
   

2. 开发spider类

3. 开发pipeline

想学习更深的爬虫，可以用《疯狂python讲义》

⑦ 如何用爬虫爬取知乎专栏信息

访问上面的URI，浏览器地址栏里直接粘贴也行，得到的返回JSON数据就包含了专栏关注数。
不管AngularJS还是其它架构，都是服务端的东西，再天花乱坠的服务端架构，到了客户端终究逃不脱HTTP协议，至少目前来说还是如此。
顺便分享一些关于爬知乎的东西。
目前来说还没有官方API的支持，可能最有用的也就是用户的“个性网址”（好别扭，下称UID）了，譬如黄继新老师的UID: jixin，不过可以由用户本人修改，但每个用户一定唯一。
以{{%UID}}代替相应的UID。
1. 获得用户专栏入口：

URI: http://www.知乎.com/people/{{%UID}}/posts GET/HTTP 1.1
XPATH: //div[@id='zh-profile-list-container']

解析上述内容，可获得该用户所有的专栏入口地址。
2. 获得专栏文章信息：

URI: http://zhuanlan.知乎.com/api/columns/{{%UID}}/posts?limit={{%LIMIT}}&offset={{%OFFSET}} GET/HTTP 1.1

{{%LIMIT}}: 表示该次GET请求获取数据项的数量，即专栏文章信息数量。我没有具体测试过最大值为多少，但是可以设置为比默认值大。默认值为10。
{{%OFFSET}}: 表示该次GET请求获取数据项的起始偏移。
解析上述内容，可以获得每篇专栏文章的信息，比如标题、题图、专栏文章摘要、发布时间、赞同数等。该请求返回JSON数据。
注意：解析该信息时，可以获得该篇专栏文章的链接信息。
3. 获得专栏文章：

URI: http://zhuanlan.知乎.com/api/columns/{{%UID}}/posts/{{%SLUG}} GET/HTTP 1.1

{{%SLUG}}: 即为2中获得的文章链接信息，目前为8位数字。
解析上述内容，可以获得专栏文章的内容，以及一些文章的相关信息。该请求返回JSON数据。
上述这些应该足够满足题主的要求了。最重要的还是要善用Chrome调试工具，此乃神器！
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以下是一些零散的更新，用于记录知乎爬虫的想法。当然，相关实现还是要尊重ROBOTS协议，可以通过http://www.知乎.com/robots.txt查看相关参数。
UID是对应该用户所有信息的入口。
虽然用户信息有修改间隔限制（通常为若干月不等），但考虑到即使是修改用户名的操作也会使得UID变更，进而令先前的存储失效。当然这也是可以突破的：用户hash。这个hash值为32位字符串，对每个账号是唯一且不变的。
通过UID获得hash：

URI: http://www.知乎.com/people/%{{UID}} GET/HTTP 1.1
XPATH: //body/div[@class='zg-wrap zu-main']//div[@class='zm-profile-header-op-btns clearfix']/button/@data-id

解析上述内容，可获得UID对应的hash值。（没错，这个值就是存在“关注/取消关注”这个按钮里的。）这样即可唯一标识用户。
目前还没有找到方法通过hash_id获得UID，但是有间接方法可以参考：通过关注列表定期检查用户信息是否变更，当然关注/取消关注操作也可以自动化：

关注操作
URI: http://www.知乎.com/node/MemberFollowBaseV2 POST/HTTP 1.1
Form Data
method: follow_member
params: {"hash_id": ""}
_xsrf: <xsrf>

取消关注操作
URI: http://www.知乎.com/node/MemberFollowBaseV2 POST/HTTP 1.1
Form Data
method: unfollow_member
params: {"hash_id": ""}
_xsrf: <xsrf>

知乎爬虫需要一份UID列表才能正常运转，如何获得这份列表是一个需要考虑的问题。目前一个可行的想法是选定若干大V用户，批量爬取其被关注列表。举例来说，张公子目前被关注数达到58W+，通过：
URI: http://www.知乎.com/node/ProfileFollowersListV2 POST/HTTP 1.1
Form Data
method: next
params: {"offset": {{%OFFSET}}, "order_by": "hash_id", "hash_id": "{{%HASHID}}"}
_xsrf: <xsrf>

每次可以获得20条关注者的用户信息。这些信息中包含hash_id、用户名、UID、关注/被关注数、、提问数、回答数等。

⑧ Python爬虫怎么获取下一页的URL和网页内容

用浏览器调试工具，如firebug，查看点击下一页时的http请求，再用python模拟就行了。

⑨ 如何用爬虫爬取网页上的数据

用爬虫框架Scrapy， 三步
定义item类
开发spider类
开发pipeline
如果你想要更透的信息，你可以参考《疯狂python讲义》

⑩ python爬虫登录知乎后怎样爬取数据

模拟登录
很多网站，比如知乎、微博、豆瓣，都需要登录之后，才能浏览某些内容。所以想要爬取这类网站，必须先模拟登录。比较简单的方式是利用这个网站的 cookie。cookie 相当于是一个密码箱，里面储存了用户在该网站的基本信息。在一次登录之后，网站会记住你的信息，把它放到cookie里，方便下次自动登录。所以，要爬取这类网站的策略是：先进行一次手动登录，获取cookie，然后再次登录时，调用上一次登录得到的cookie，实现自动登录。
动态爬取
在爬取知乎某个问题的时候，需要将滑动鼠标滚轮到底部，以显示新的回答。静态的爬取方法无法做到这一点，可以引入selenium库来解决这一问题。selenium库模拟人浏览网站、进行操作，简单易懂。