Scrapy是一个常用的爬虫框架，可以提升爬虫的效率，从而更好的实现爬虫。Scrapy是一个为了抓取网页数据、提取结构性数据而编写的应用框架，该框架是封装的，包含request、下载器、解析器和twisted等。定义一个item容器，item容器是存储

代理池的构建:就是一个列表,列表中存储的是字典,每一个字典存储的键值{‘http‘:‘ip:port‘}

现就职于知名云服务提供商 DigitalOcean，曾是云计算平台 Heroku 的 Python 架构师，目前 Github 上 Python 排行榜第一的用户。不怪在社交媒体上被称为“程序员届的网红”。Requests 自我定义为HTTP for Hu

于是网上找来一软件为ReNamer Pro将中文排序改为了数字排序，用的是里面的名称替换。思路很简单，全部拖入后一换1....十、百、千替换成空，然后特殊的取消选中，重命名后特殊名称的分批替换。都重命名后排序效果如最上图，看着非常舒适。

关于一些python爬虫示例代码

要爬取这个页面里所有的电影信息，每个电影信息都在另一个html里，先在这里页面里把这些电影的url爬取出来

三、总结异常情况的原因多样，通用代码框架并不能包含全部异常，代码写正确才是王道

我一直想用 Python andSelenium创建一个网页爬虫，但从来没有实现它。几天前， 我决定尝试一下，这听起来可能是挺复杂的， 然而编写代码从Unsplash抓取一些美丽的图片还是挺容易的。跟着我们的代码，我将开始解释我们每一个爬虫原料的作用。Ge

if os.path.exists:###判断是文件夹否存在，否则有可能会报错。html.encoding="utf-8"###中文网址，换个字符集。soup=BeautifulSoup###美味的汤，就是正则表达式。print###各

kv = {‘user-agent‘ :‘Mozilla/5.0‘}. 实例三：百度360搜索关键词提交。#设置爬取图片的存储位置及名称，名称可以使用图片原有的名称也可以自定义。path = root + url.split(‘/‘)[-1]

requests模块：python中原生的一款基于网络请求的模块，功能非常强大，简单便捷，效率极高。其实，在上述流程中还需要较为重要的一步，就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析。因为大多数情况下的需求，我们都会指定去使用聚焦爬虫，也就是爬取页面中指定部

　　CrawlSpider其实是Spider的一个子类，除了继承到Spider的特性和功能外，还派生除了其自己独有的更加强大的特性和功能。一个Rule对象表示一种提取规则。　　　　c)规则解析器会根据指定解析规则将链接提取器中提取到的链接中的网页内容根据指

Requests 唯一的一个非转基因的 Python HTTP 库，人类可以安全享用。requests模块是python中原生的基于网络请求的模块，其主要作用是用来模拟浏览器发起请求。在爬虫领域中占据着半壁江山的地位。

link = info.find.find(‘a‘)[‘href‘]

　　cookie是指网站为了鉴别用户身份，进行会话跟踪而存储在客户端本地的数据。　　本来的含义是指有始有终的一些列动作，而在web中，session对象用来在服务器存储特定用户会话所需要的属性及信息。　　cookie和session他们不属于http协议范

Cookie，指某些网站为了辨别用户身份、进行session跟踪而储存在用户本地终端上的数据。比如说有些网站需要登录后才能访问某个页面，在登录之前，你想抓取某个页面内容，登陆前与登陆后是不同的，或者不允许的。另外如果你刚学不久。对这方面还不熟，建议先去小编

headers = {‘User-Agent‘:user_agent}#伪装浏览器。yun=yun.replace#去除无意义弹幕。# 结巴分词，生成字符串，wordcloud无法直接生成正确的中文词云。#设置字体，不然会出现口字乱码，文字的路径是电脑的字

简单的网页爬虫，获取豆瓣的最新电影信息。爬虫主要是获取页面，然后对页面进行解析，解析出自己所需要的信息进行进一步分析和挖掘。

本节我们再来了解下 Requests 的一些高级用法，如文件上传，代理设置，Cookies 设置等等。我们知道 Reqeuests 可以模拟提交一些数据，假如有的网站需要我们上传文件，我们同样可以利用它来上传，实现非常简单，实例如下：。在上面一节中我们下载

不知不觉，玩爬虫玩了一个多月了。它只是以一种自动化搜集数据的小工具，能够获取到想要的数据，就是它最大的价值。学习爬虫最重要的是，学习它的原理，万变不离其宗。爬虫说白了是为了解决需要，方便生活的。如果能够在日常生活中，想到并应用爬虫去解决实际的问题，那么爬虫