IT数码 购物 网址 头条 软件 日历 阅读 图书馆
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁
 
   -> Python知识库 -> Python网络爬虫(二. 获取爬虫所需数据从而进行代码编写) -> 正文阅读

[Python知识库]Python网络爬虫(二. 获取爬虫所需数据从而进行代码编写)

在Python网络爬虫中,获取一定的网页数据是必要的

(如: url, headers 等)

因为Google Chrome (点击进入官方下载地址) 浏览器的兼容性更高,所以这里推荐使用该浏览器进行网页浏览

这里以 百度网页 为例:

1. 在浏览器上方地址框输入 www.baidu.com, 并进入该网页

在这里插入图片描述

2. 打开开发者页面

在页面空白处右键 选择 检查(Inspect) 或 键盘键入F12 , 打开开发者模式
在这里插入图片描述

3. 点击刷新网页,或在开发者模式键入 CTRL+R 通过浏览器获取响应

找到document类型文件,并单击

在这里插入图片描述

4.单击进入,可看到 Request URL,即为请求的网址

在这里插入图片描述

5. 向下滑动页面, 即可得到后续所需的User_Agent以及Cookie等数据

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

获取以上数据即可编写一个简单的网络爬虫代码


import requests

url = 'https://www.baidu.com/'

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.71 Safari/537.36'
}

response = requests.get(url, headers = headers)

print(response.text)



# 另外  拓展一下,
# 运行结束后,在同一文件夹下会自动生成一个名为’1.txt‘的文件,并存入了源码数据
with open("1.txt", "wb")as f:
    f.write(response.content)

  Python知识库 最新文章
Python中String模块
【Python】 14-CVS文件操作
python的panda库读写文件
使用Nordic的nrf52840实现蓝牙DFU过程
【Python学习记录】numpy数组用法整理
Python学习笔记
python字符串和列表
python如何从txt文件中解析出有效的数据
Python编程从入门到实践自学/3.1-3.2
python变量
上一篇文章      下一篇文章      查看所有文章
加:2021-10-17 11:57:20  更:2021-10-17 11:58:12 
 
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁

360图书馆 购物 三丰科技 阅读网 日历 万年历 2024年12日历 -2024/12/29 10:24:48-

图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
  网站联系: qq:121756557 email:121756557@qq.com  IT数码
数据统计