爬虫爬取网址超链接（爬虫获取网站内容）

今天给各位分享爬虫爬取网址超链接的知识，其中也会对爬虫获取网站内容进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

1、Python网页解析库：用requests-html爬取网页
2、爬虫爬HTTPS站点怎么处理的
3、java爬虫抓取指定数据

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。

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