python获取网页数据（python怎么获取网页数据）

本篇文章给大家谈谈python获取网页数据，以及python怎么获取网页数据对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、python爬取网页数据,为啥保存到Excel里面没有东西？
• 2、Python网页解析库：用requests-html爬取网页
• 3、python爬取大量数据(百万级)
• 4、从零开始学Python-使用Selenium抓取动态网页数据
• 5、如何用Python爬虫抓取网页内容?

python爬取网页数据,为啥保存到Excel里面没有东西？

如果您使用 Python 从网页中抓取数据并将其保存到 Excel 文件，但 Excel 文件不包含任何数据，则可能有多种原因。以下是一些可能的原因和解决方案：

您没有使用正确的方法将数据写入 Excel 文件。若要将数据保存到 Excel 文件，需要使用库，例如 或 。这些库提供可用于创建和写入 Excel 文件的函数和类。确保已导入正确的库，并使用正确的方法将数据写入文件。openpyxlxlsxwriter

将数据写入 Excel 文件后，您不会保存该文件。将数据写入 Excel 文件后，需要使用 or 方法保存对文件的更改。如果不保存文件，则不会保留写入文件的数据。save()save_as()

您没有在正确的模式下打开 Excel 文件。使用 Python 打开 Excel 文件时，需要指定是要读取文件还是写入文件。如果以只读模式打开文件，则无法向其写入数据。确保在写入模式下打开文件，在调用该方法时使用该选项。write_onlyopen()

您没有将数据写入 Excel 文件中的正确工作表。一个 Excel 文件可以包含多个工作表，您需要指定要将数据写入哪个工作表。请确保在调用 or 方法将数据写入 Excel 文件时使用正确的工作表名称。append()write()

回答不易望请采纳

Python网页解析库：用requests-html爬取网页

Python 中可以进行网页解析的库有很多，常见的有 BeautifulSoup 和 lxml 等。在网上玩爬虫的文章通常都是介绍 BeautifulSoup 这个库，我平常也是常用这个库，最近用 Xpath 用得比较多，使用 BeautifulSoup 就不大习惯，很久之前就知道 Reitz 大神出了一个叫 Requests-HTML 的库，一直没有兴趣看，这回可算歹着机会用一下了。

使用 pip install requests-html 安装，上手和 Reitz 的其他库一样，轻松简单：

这个库是在 requests 库上实现的，r 得到的结果是 Response 对象下面的一个子类，多个一个 html 的属性。所以 requests 库的响应对象可以进行什么操作，这个 r 也都可以。如果需要解析网页，直接获取响应对象的 html 属性：

不得不膜拜 Reitz 大神太会组装技术了。实际上 HTMLSession 是继承自 requests.Session 这个核心类，然后将 requests.Session 类里的 requests 方法改写，返回自己的一个 HTMLResponse 对象，这个类又是继承自 requests.Response,只是多加了一个 _from_response 的方法来构造实例：

之后在 HTMLResponse 里定义属性方法 html，就可以通过 html 属性访问了,实现也就是组装 PyQuery 来干。核心的解析类也大多是使用 PyQuery 和 lxml 来做解析，简化了名称，挺讨巧的。

元素定位可以选择两种方式：

方法名非常简单，符合 Python 优雅的风格，这里不妨对这两种方式简单的说明：

定位到元素以后势必要获取元素里面的内容和属性相关数据，获取文本：

获取元素的属性：

还可以通过模式来匹配对应的内容：

这个功能看起来比较鸡肋，可以深入研究优化一下，说不定能在 github 上混个提交。

除了一些基础操作，这个库还提供了一些人性化的操作。比如一键获取网页的所有超链接，这对于整站爬虫应该是个福音，URL 管理比较方便：

内容页面通常都是分页的，一次抓取不了太多，这个库可以获取分页信息：

结果如下：

通过迭代器实现了智能发现分页，这个迭代器里面会用一个叫 _next 的方法，贴一段源码感受下：

通过查找 a 标签里面是否含有指定的文本来判断是不是有下一页，通常我们的下一页都会通过 下一页 或者 加载更多 来引导，他就是利用这个标志来进行判断。默认的以列表形式存在全局： ['next','more','older'] 。我个人认为这种方式非常不灵活，几乎没有扩展性。 感兴趣的可以往 github 上提交代码优化。

也许是考虑到了现在 js 的一些异步加载，这个库支持 js 运行时，官方说明如下：

使用非常简单，直接调用以下方法：

第一次使用的时候会下载 Chromium，不过国内你懂的，自己想办法去下吧，就不要等它自己下载了。render 函数可以使用 js 脚本来操作页面，滚动操作单独做了参数。这对于上拉加载等新式页面是非常友好的。

python爬取大量数据(百万级)

当用python爬取大量网页获取想要的数据时，最重要的问题是爬虫中断问题，python这种脚本语言，一中断

进程就会退出，怎么在中断后继续上次爬取的任务就至关重要了。这里就重点剖析这个中断问题。

第一个问题: 简单点的用动态代理池就能解决，在爬取大量数据的时候，为了速度不受影响，建议使用一些缓

存的中间件将有效的代理 ip 缓存起来，并定时更新。这里推荐 github 这个仓库

， 它会做ip有效性验证并将 ip 放入 redis ，不过实现过于复杂

了，还用到了 db ，个人觉得最好自己修改一下。困难点的就是它会使用别的请求来进行判断当前的ip是否

是爬虫，当我们过于聚焦我们的爬虫请求而忽略了其他的请求时，可能就会被服务器判定为爬虫，进而这个ip

会被列入黑名单，而且你换了ip一样也会卡死在这里。这种方式呢，简单点就用 selenium + chrome 一个一个

去爬，不过速度太慢了。还是自己去分析吧，也不会过复杂的。

第二个问题： 网络连接超时是大概率会遇到的问题，有可能是在爬取的时候本地网络波动，也有可能是爬

取的服务端对ip做了限制，在爬取到了一定量级的时候做一些延迟的操作，使得一些通用的 http 库超时

（ urllib ）。不过如果是服务端动的手脚一般延迟不会太高，我们只需要人为的设置一个高一点的

timeout 即可（30 秒），最好在爬取开始的时候就对我们要用的爬取库进行一层封装，通用起来才好改

动。

第三个问题: 在解析大量静态页面的时候，有些静态页面的解析规则不一样，所以我们就必须得做好断点

续爬的准备了（ PS : 如果简单的忽略错误可能会导致大量数据的丢失，这就不明智了）。那么在调试的过

程中断点续爬有个解决方案，就是生产者和消费者分离，生产者就是产生待爬 url 的爬虫，消费者就是爬取

最终数据的爬虫。最终解析数据就是消费者爬虫了。他们通过消息中间件连接，生产者往消息中间件发送待

爬取的目标信息，消费者从里面取就行了，还间接的实现了个分布式爬取功能。由于现在的消费中间件都有

ack 机制，一个消费者爬取链接失败会导致消息消费失败，进而分配给其他消费者消费。所以消息丢失的

概率极低。不过这里还有个 tips ， 消费者的消费超时时间不能太长，会导致消息释放不及时。还有要开启

消息中间价的数据持久化功能，不然消息产生过多而消费不及时会撑爆机器内存。那样就得不偿失了。

第四个问题： 这种情况只能 try except catch 住了，不好解决，如果单独分析的话会耗费点时间。但在

大部分数据 （99%） 都正常的情况下就这条不正常抛弃就行了。主要有了第三个问题的解决方案再出现这

种偶尔中断的问就方便多了。

希望能帮到各位。

从零开始学Python-使用Selenium抓取动态网页数据

AJAX（Asynchronouse JavaScript And XML：异步JavaScript和XML）通过在后台与服务器进行少量数据交换，Ajax 可以使网页实现异步更新，这意味着可以在不重新加载整个网页的情况下，对网页的某部分进行局部更新。传统的网页（不使用Ajax）如果需要更新内容，必须重载整个网页页面。

因为传统的网页在传输数据格式方面，使用的是 XML 语法，因此叫做 AJAX ，其实现在数据交互基本上都是使用 JSON 。使用AJAX加载的数据，即使使用了JS将数据渲染到了浏览器中，在 右键-查看网页源代码 还是不能看到通过ajax加载的数据，只能看到使用这个url加载的html代码。

法1：直接分析ajax调用的接口。然后通过代码请求这个接口。

法2：使用Selenium+chromedriver模拟浏览器行为获取数据。

Selenium 相当于是一个机器人。可以模拟人类在浏览器上的一些行为，自动处理浏览器上的一些行为，比如点击，填充数据，删除cookie等。 chromedriver 是一个驱动 Chrome 浏览器的驱动程序，使用他才可以驱动浏览器。当然针对不同的浏览器有不同的driver。以下列出了不同浏览器及其对应的driver：

现在以一个简单的获取百度首页的例子来讲下 Selenium 和 chromedriver 如何快速入门：

参考：Selenium的使用

直接直接分析ajax调用的接口爬取

selenium结合lxml爬取

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'

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