大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python 网络爬虫的问题，于是小编就整理了3个相关介绍python 网络爬虫的解答，让我们一起看看吧。
python爬虫怎么做？
入门爬虫，肯定先要对爬虫有个明确的认识。
网络爬虫：又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。
其实简单说，爬虫就是爬取知识，爬取内容。就像一只蜘蛛，不断的在爬取网路上的内容！互联网上的内容都是人写出来的，有规律，大部分爬虫是从发送请求——获得页面——解析页面——下载内容——储存内容这样的流程来进行。
其它关于网络爬虫的教程：
网络爬虫-利用python实现爬取网页神技1
网络爬虫-利用python实现爬取网页神技2
Python之爬虫开发帝王
Python 爬虫架构主要由五个部分组成，分别是调度器、URL管理器、网页下载器、网页解析器、应用程序(爬取的有价值数据)。
调度器：相当于一台电脑的CPU，主要负责调度URL管理器、下载器、解析器之间的协调工作。
URL管理器：包括待爬取的URL地址和已爬取的URL地址，防止重复抓取URL和循环抓取URL，实现URL管理器主要用三种方式，通过内存、数据库、缓存数据库来实现。
网页下载器：通过传入一个URL地址来下载网页，将网页转换成一个字符串，网页下载器有urllib2(Python官方基础模块)包括需要登录、代理、和cookie，requests(第三方包)
网页解析器：将一个网页字符串进行解析，可以按照我们的要求来提取出我们有用的信息，也可以根据DOM树的解析方式来解析。网页解析器有正则表达式(直观，将网页转成字符串通过模糊匹配的方式来提取有价值的信息，当文档比较复杂的时候，该方法提取数据的时候就会非常的困难)、html.parser(Python自带的)、beautifulsoup(第三方插件，可以使用Python自带的html.parser进行解析，也可以使用lxml进行解析，相对于其他几种来说要强大一些)、lxml(第三方插件，可以解析 xml 和 HTML)，html.parser 和 beautifulsoup 以及 lxml 都是以 DOM 树的方式进行解析的。
应用程序：就是从网页中提取的有用数据组成的一个应用。
用一个图来解释一下调度器是如何协调工作的:
大到各类搜索引擎，小到日常数据***集，都离不开网络爬虫。爬虫的基本原理很简单，遍历网络中网页，抓取感兴趣的数据内容。这篇文章会从零开始介绍如何编写一个网络爬虫抓取数据，然后会一步步逐渐完善爬虫的抓取功能。
我们需要安装python，python的requests和BeautifulSoup库。我们用Requests库用抓取网页的内容，使用BeautifulSoup库来从网页中提取数据。
安装python
运行pip install requests
运行pip install BeautifulSoup
抓取网页
完成必要工具安装后，我们正式开始编写我们的爬虫。我们的第一个任务是要抓取所有豆瓣上的图书信息。我们以***s://book.douban***/subject/26986954/为例，首先看看开如何抓取网页的内容。
使用python的requests提供的get()方法我们可以非常简单的获取的指定网页的内容, 代码如下：
答案：很明显，用手和大脑做。[狗头]
上面抖了个机灵，下面会详细回答，告诉你当前主流python爬虫应该怎么做。
先给不懂的小朋友简单科普下，爬虫是啥，毕竟看到这个问题的小伙伴不一定懂什么是爬虫。
爬虫本身其实很复杂，高端的有百度的“蜘蛛”，需要非常恐怖的代码量，算法。低端的只要几行代码就能够搞定。
这边举一个不是很严谨的例子，不过应该能够帮助各位小伙伴了解什么是爬虫。
举个例子：
批量下载！我们平时网上看到一张好看的图，我们会右键点击保存下来，如果看到非常多好看的图，我们需要经过大量重复操作。
但是使用爬虫，就很方便，定义好规则，就能够批量给你下载下来。
最关键的是，很多不允许你保存和下载的图片，爬虫也能够抓取，下载下来，这就是爬虫厉害的地方。
专业的事情，交给专业的人，同样，爬取，抓取这种事情，就交给爬虫去做。
1、发送请求
2、接受响应
3、解析响应
4、数据存储
上面的怎么理解呢？我们以浏览器的工作过程作个大概的说明。比如，我们准备在百度上查个问题。
首先，我们需要在浏览器地址栏输入 ***://***.baidu*** ，然后回车。其实这就是在发送请求，当然浏览器为我们隐藏了很多细节。简单粗暴的理解，浏览器会将地址以及本身的一些信息打包成一个 *** 包（计算机里就叫做请求），然后发给目标地址。
其次，远程服务器在收到请求后，知道了浏览器想访问 ***.baidu*** ，于是也打了一个包（计算机里就叫做响应）然后返回，浏览器从而接受到了响应。
然后，浏览器收到响应后，会看看响应的一些信息，比如返回的内容的类型，比如这里是 HTML ，于是浏览器调用相应的引擎渲染，最后百度页面就展示出来了。
最后呢，如果浏览器开着缓存的话，会将访问过的 HTML 文本缓存过来，也就是数据存储了。
爬虫是什么？为什么Python使用的比较多？
网络爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取互联网信息的程序或者脚本。
1.相比与其他静态编程语言，python抓取网页文档的接口更简洁；python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。
2.抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于爬虫抓取都是封杀的。需要模拟user agent的行为构造合适的请求，譬如模拟用户登陆、模拟session/cookie的存储和[_a***_]。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize。
3.抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap等提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。
爬虫是一种自动化程序，通过模拟人类浏览器的行为，自动访问网站并获取网页内容的技术。这玩意说白了就是通过***协议向目标网站发送请求，获取网页内容，然后解析网页内容，提取所需信息。用任何一门计算机语言都可以实现。
所以爬虫更多的是IO密集型的操作，非计算密集型的，速度的要求不高，更多的是要求实现简单，不要自己去造轮子，写一个爬虫程序，用python一天搞定，用c++一个星期才搞定，是你的话你会用那个语言呢？
python的生态非常的丰富，各种各样的库都有。Python有许多优秀的爬虫框架和库，如Scrapy、BeautifulSoup、Requests等，可以方便地实现爬虫功能。
不信的话，我举一个非常简单的爬虫的例子来说明看看。
这是一个非常非常简单爬虫例子，首先，我们使用requests库向知乎热门问题页面发送请求，并设置请求头部信息。然后，使用BeautifulSoup库解析网页内容，提取问题标题和对应的回答信息。最后，将提取的信息打印出来。
需要注意的是，为了避免被知乎网站屏蔽，我们设置了User-Agent头部信息，模拟浏览器访问网站。同时，我们使用了find_all方法来查找所有符合条件的问题信息。
当然，使用其他编程语言也可以实现爬虫功能，如C语言、C++、C#或者J***a等。但是相对于Python，这些语言的开发效率没有python高，需要编写更多的代码来实现同样的功能。此外，Python在处理文本和数据方面也更加方便，因此在爬虫领域得到了广泛应用。
还是那句话，各个语言就像各种各样的刀，每种刀都有自己适用的领域，你切菜的话肯定不会用斧头来切吧！
python是一个编程风格简洁的语言，这就注定在使用时，更加容易上手，目前来看，python在几个高级语言中，是最容易学习的，因此使用的人多！因此爱好者们做了很多开源类库，比如我们讨论的爬虫，就有很多框架可以使用。这些框架简单的学习一下，就可以作为专业的爬虫工具使用。并且任然在全球不断很新，而其他语言，比如j***a也可以做爬虫开发，但是显然没有很多专业的类库和框架支撑。再加上使用人的广告效果，使得一说爬虫大家就认为是python写的。更加突出了他再爬虫方面的声望！
首先您应该明确，不止 Python 这一种语言可以做爬虫，诸如 PHP、J***a、C/C++ 都可以用来写爬虫程序，但是相比较而言 Python 做爬虫是最简单的。下面对它们的优劣势做简单对比：
- PHP：对多线程、异步支持不是很好，并发处理能力较弱；
- J***a 也经常用来写爬虫程序，但是 J***a 语言本身很笨重，代码量很大，因此它对于初学者而言，入门的门槛较高；
- C/C++ 运行效率虽然很高，但是学习和开发成本高。写一个小型的爬虫程序就可能花费很长的时间。
而 Python 语言，其语法优美、代码简洁、开发效率高、支持多个爬虫模块，比如 urllib、requests、Bs4 等。Python 的请求模块和解析模块丰富成熟，并且还提供了强大的 Scrapy 框架，让编写爬虫程序变得更为简单。因此使用 Python 编写爬虫程序是个非常不错的选择。
编写爬虫的流程
爬虫程序与其他程序不同，它的的思维逻辑一般都是相似的， 所以无需我们在逻辑方面花费大量的时间。下面对 Python 编写爬虫程序的流程做简单地说明：
- 先由 urllib 模块的 request 方法打开 URL 得到网页 HTML 对象。
- 使用浏览器打开网页源代码分析网页结构以及元素节点。
- 通过 Beautiful Soup 或则正则表达式提取数据。
- 存储数据到本地磁盘或数据库。
当然也不局限于上述一种流程。编写爬虫程序，需要您具备较好的 Python 编程功底，这样在编写的过程中您才会得心应手。爬虫程序需要尽量伪装成人访问网站的样子，而非机器访问，否则就会被网站的反爬策略限制，甚至直接封杀 IP，相关知识会在后续内容介绍。
python网络爬虫可以干什么？
Python网络爬虫可以用于从网页上获取数据、信息和***，如新闻、图片、***等，解析和提取相关内容，并进行数据分析、挖掘和展示。
它可以用于监测竞争对手的动态、市场行情的变化，帮助企业做市场调研和商业决策；也可以用于搜集特定领域的知识和信息，帮助研究人员进行学术研究和科研分析。
此外，网络爬虫还可以用于自动化填写表单、提交信息，实现自动化测试和页面监控等功能。总之，Python网络爬虫在信息搜集、数据分析和自动化操作等方面有着广泛的应用价值。
python网络爬虫可以用于爬取各类网站上的数据，包括但不限于新闻、文章、图片、***、商品信息等。通过编写Python程序，可以自动化地访问网页并提取所需的数据，从而节省人力成本和时间。
网络爬虫也可以用于搜索引擎优化、市场竞争分析、舆情监控等商业用途。同时，也可以用于学术研究、新闻搜集、大数据分析等领域。然而，需要注意的是，在进行网络爬虫时需遵守相关的法律法规和网站的使用协议，以确保合法合规。
Python网络爬虫可以用于以下几种用途：
数据收集：网络爬虫可以快速抓取网站上的数据，例如收集新闻、论坛、博客等网站上的文章、评论、图片等信息。这些数据可以用于进一步的数据分析和处理，例如情感分析、主题分析等。
舆情分析：网络爬虫可以抓取社交媒体上的言论和行为，例如微博、抖音、Twitter等平台上的用户评论、转发、点赞等行为。通过对这些数据的分析，可以了解公众对某一事件或话题的态度和情绪，从而帮助企业或***做出更好的决策。
竞争情报：网络爬虫可以抓取竞争对手的网站信息，例如产品信息、价格策略、促销活动等。这些信息可以用于制定更好的商业策略，帮助企业更好地了解市场和竞争对手。
自动化处理：网络爬虫可以自动化处理一些重复性的任务，例如定期更新网站内容、管理论坛帖子等。通过自动化处理，可以提高工作效率和质量。
安全性分析：网络爬虫可以用于安全性分析，例如检测网站是否存在漏洞、是否存在恶意攻击等。通过安全性分析，可以帮助企业或***及时发现并解决安全问题。
需要注意的是，网络爬虫在抓取网站数据时需要遵守一定的规则和协议，例如Robots协议等。同时，在使用网络爬虫时也需要考虑技术实现、数据隐私和法律风险等问题。
到此，以上就是小编对于python 网络爬虫的问题就介绍到这了，希望介绍关于python 网络爬虫的3点解答对大家有用。
