1.一篇文章教会你利用Python网络爬虫获取Mikan动漫资源
2.Python爬虫如何写？
3.spider的源码用法
4.使用Python爬取起点小说网全部文章

一篇文章教会你利用Python网络爬虫获取Mikan动漫资源

       获取Mikan动漫资源的Python爬虫实战

       本文将指导你如何利用Python编写网络爬虫，从新一代动漫下载站Mikan Project获取最新动漫资源。分析目标是源码通过Python库requests和lxml，配合fake_useragent，分析实现获取并保存种子链接。源码

       首先，分析django 源码安装项目的源码关键在于模拟浏览器行为，处理下一页请求。分析通过分析网页结构，源码观察到每增加一页，分析链接中会包含一个动态变量。源码使用for循环构建多个请求网址，分析进行逐一抓取。源码

       在抓取过程中，分析注意反爬策略，源码java免费开源码如设置常规的。不断实践和学习，才能真正理解和掌握这些技能。期待你在动漫资源的世界里畅游，分享给更多人。

Python爬虫如何写？

       Python的爬虫库其实很多，像常见的urllib，requests，bs4，lxml等，初始入门爬虫的话，可以学习一下requests和bs4(BeautifulSoup)这2个库，比较简单，也易学习，requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面，下面我以这2个库为基础，简单介绍一下Python如何爬取网页静态数据和网页动态数据，实验环境win+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

       Python爬取网页静态数据

       è¿™ä¸ªå°±å¾ˆç®€å•ï¼Œç›´æŽ¥æ ¹æ®ç½‘址请求页面就行，这里以爬取糗事百科上的内容为例：

       1.这里假设我们要爬取的文本内容如下，主要包括昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段：

       æ‰“开网页源码，对应网页结构如下，很简单，所有字段内容都可以直接找到：

       2.针对以上网页结构，我们就可以编写相关代码来爬取网页数据了，很简单，先根据url地址，利用requests请求页面，然后再利用BeautifulSoup解析数据（根据标签和属性定位）就行，如下：

       ç¨‹åºè¿è¡Œæˆªå›¾å¦‚下，已经成功爬取到数据：

       Python爬取网页动态数据

       å¾ˆå¤šç§æƒ…况下，网页数据都是动态加载的，直接爬取网页是提取不到任何数据的，这时就需要抓包分析，找到动态加载的数据，一般情况下就是一个json文件（当然，也可能是其他类型的文件，像xml等），然后请求解析这个json文件，就能获取到我们需要的数据，这里以爬取人人贷上面的散标数据为例：

       1.这里假设我们爬取的数据如下，主要包括年利率，借款标题，期限，金额，进度这5个字段：

       2.按F调出开发者工具，依次点击“Network”->“XHR”，F5刷新页面，就可以找到动态加载的json文件，具体信息如下：

       3.接着，针对以上抓包分析，我们就可以编写相关代码来爬取数据了，基本思路和上面的静态网页差不多，先利用requests请求json，然后再利用python自带的json包解析数据就行，如下：

       ç¨‹åºè¿è¡Œæˆªå›¾å¦‚下，已经成功获取到数据：

       è‡³æ­¤ï¼Œæˆ‘们就完成了利用python来爬取网页数据。总的来说，整个过程很简单，requests和BeautifulSoup对于初学者来说，非常容易学习，也易掌握，可以学习使用一下，后期熟悉后，可以学习一下scrapy爬虫框架，可以明显提高开发效率，非常不错，当然，网页中要是有加密、验证码等，这个就需要自己好好琢磨，研究对策了，网上也有相关教程和资料，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你上有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。

spider的用法

       python爬虫之spider用法

       Spider类定义了如何爬取某个网站, 包括爬取的动作以及如何从网页内容中提取结构化的数据, 总的来说spider就是定义爬取的动作以及分析某个网页.

        

       工作流程分析 :

       1. 以初始的URLRequest, 并设置回调函数, 当该requeset下载完毕并返回时, 将生成response, 并作为参数传递给回调函数. spider中初始的request是通过start_requests()来获取的. start_requests()获取start_urls中的URL, 并以parse以回调函数生成Request

       2. 在回调函数内分析返回的网页内容, 可以返回item对象, 或者Dict,或者Request, 以及是一个包含三者的可迭代的容器, 返回的Request对象之后会经过Scrapy处理, 下载相应的内容, 并调用设置的callback函数.

       3. 在回调函数, 可以通过lxml, bs4, xpath, css等方法获取我们想要的内容生成item

       4. 最后将item传送给pipeline处理

       源码分析 :

       在spiders下写爬虫的时候, 并没有写start_request来处理start_urls处理start_urls中的url, 这是因为在继承的scrapy.Spider中已经写过了

       在上述源码中可以看出在父类里实现了start_requests方法, 通过make_requests_from_url做了Request请求

       上图中, parse回调函数中的response就是父类中start_requests方法调用make_requests_from_url返回的结果, 并且在parse回调函数中可以继续返回Request, 就像代码中yield request()并设置回调函数.

       spider内的一些常用属性 :

       所有自己写的爬虫都是继承于spider.Spider这个类

       name:

       定义爬虫名字, 通过命令启动的额时候用的就是这个名字, 这个名字必须唯一

       allowed_domains:

       包含了spider允许爬取的域名列表. 当offsiteMiddleware启用时, 域名不在列表中URL不会被访问, 所以在爬虫文件中, 每次生成Request请求时都会进行和这里的域名进行判断.

       start_urls:

       其实的URL列表

       这里会通过spider.Spider方法调用start_request循环请求这个列表中的每个地址

       custom_settings:

       自定义配置, 可以覆盖settings的配置, 主要用于当我们队怕重有特定需求设置的时候

       设置的以字典的方式设置: custom_settings = { }

       from_crawler:

       一个类方法, 可以通过crawler.settings.get()这种方式获取settings配置文件中的信息. 同时这个也可以在pipeline中使用

       start_requests():

       此方法必须返回一个可迭代对象, 该对象包含了spider用于爬取的第一个Request请求

       此方法是在被继承的父类中spider.Spider中写的, 默认是通过get请求, 如果需要修改最开始的这个请求, 可以重写这个方法, 如想通过post请求

       make_requests_from_url(url):

       此房也是在父类中start_requests调用的, 可以重写

       parse(response):

       默认的回调函数

       负责处理response并返回处理的数据以及跟进的url

       该方法以及其他的Request回调函数必须返回一个而包含Request或者item的可迭代对象.

使用Python爬取起点小说网全部文章

       在数字化信息的浪潮中，网络文学以其独特的导航源码在哪里魅力在互联网世界中崭露头角，迎合了现代人快节奏生活中的阅读需求，成为了一个庞大的市场。想要深入探索这个宝藏，Python爬虫技术扮演了关键角色，尤其是挑战如起点小说网这类大型文学平台的丰富内容。然而，面对强大的硬盘销售系统源码反爬虫机制，我们不得不灵活应对，其中数字乱码问题尤为棘手。

       Scrapy和lxml，两大强大的Python爬虫框架，联手出击，为我们提供了突破点。起点网的shop外贸商城源码反爬策略虽算不上专业，但数字乱码无疑是它设置的一道难题。为解决这一问题，我们首先需要获取特定字体文件，这些文件隐藏着字符映射的线索。通过细致的编码分析，我们可以建立起字体文件与乱码字符之间的映射关系，进而实现准确的数据提取。

       在实际操作中，我们先从一二级分类入手，原链接格式为/all?page=1&...，这里的page参数是关键。然而，网络波动和代码的不稳定性曾阻碍了我们爬取的步伐，只抓取到了大约万部小说（这仅是起点全站的冰山一角，总计万部作品）。要启动这个探索之旅，只需在命令行中输入scrapy crawl qidian，等待数据的滚滚而来。

       如果你对这个过程感兴趣，源码的详细步骤和GitHub地址都已整理在开源项目中，等待你的查阅和学习。在这里，每行代码都是一次与知识的亲密对话，每一步解析都是通往网络文学世界的一把钥匙。让我们一起探索Python爬虫如何在起点小说网的海洋中披荆斩棘，挖掘出那一部部精彩纷呈的故事吧！