简介：今天，首席执行官指出，要与您分享Python需要爬网的数据。如果您可以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
方法/步骤
在攀登数据之前，您需要下载并安装两件事，一件是Urllib，另一个是Python-Docx。
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然后在Python的编辑中输入导入选项以提供这两个库的服务
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Urllib主要负责网页的数据。实际上，只需抓住网页数据就非常简单。输入图中所示的命令，并有一个链接。
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捕获它，不计算，您必须阅读它，否则它将无效。
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下一步是获取代码。如果您不转移它，那么您也不会完成它。读取函数读取。标记一个，例如xa。
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最后，输入三个句子。第一个句子意味着创建一个新的空白文档文档。
第二个句子意味着将文本段落添加到文档中，以及变量XA的东西抓住它。
第三个句子意味着保存文档docx，名称在括号中。
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这是爬下来的源代码。如果您仍然需要筛选，则需要自己添加各种正则表达式。
当用Python爬行许多网页以获取所需的数据时，最重要的问题是爬网中断的问题。Python的脚本语言，一种中断
该过程将退出，以及如何在中断之后继续进行最后的爬行任务。在这里，我们专注于分析这个中断问题。
第一个问题：可以解决简单的动态代理池。当爬行大量数据时，为了速度，建议使用一些缓慢的
沉积的中间件将有效连接IP并定期更新。我在此处推荐此仓库
，它将进行IP有效性验证并将IP放入Redis，但太复杂了
我还使用了DB，我个人认为最好自己修改它。困难是它将使用其他请求来判断当前的IP是否存在
这是一个爬行者。当我们专注于爬行者的请求并忽略其他请求时，我们可能会被服务器判断为爬网，然后将其判断为此IP
它将包含在黑名单中，您会像更改IP一样被卡在这里
去攀登，但是速度太慢了。让我们自己分析它，而且不会太复杂。
第二个问题：网络连接超时是一个高概率问题。爬行时本地网络可能会波动，或者可能正在爬行
服务器已限制IP。攀登一定级别时，请执行一些延迟操作，以便一些通用的HTTP库加班
（urllib）。但是，如果服务器的手动通常不太高，我们只需要手动设置一个更高的
超时可以（30秒）。最好在爬行开始时使用我们需要使用的攀登库。
移动。
第三个问题：分析大量静态页面时，某些静态页面的某些分析规则是不同的，因此我们必须做得很好
推荐的准备工作（PS：如果简单忽略错误可能会导致大量数据丢失，这是不明智的）。
有一个解决方案的解决方案的解决方案，即生产者和消费者的分离。生产商将生产爬行者来攀登URL。消费者正在爬行
最终数据爬行动物。最终分析数据是消费者爬网。它们是通过消息中间件连接的，生产者将其发送到消息中间件。
爬行的目标信息，消费者可以从内部获取，并间接实施分布式爬行功能。
ACK机制，一种消费者爬网的链接故障将导致新闻消费失败，这将分配给其他消费者。因此，信息丢失了
概率非常低。但是，这里还有一个提示。消费者的消费时间不长，这将导致消息及时发布。
中价数据的数据耐用，否则消息过多，消耗不会及时破坏机器内存。
第四个问题：这种情况只能尝试，除了捕获外，解决并不容易解决。如果单独分析，将需要一些时间。
大多数数据（99％）是正常的，只是放弃了这种异常放弃。实际上，有解决第三个问题的解决方案。
有时中断问题更加方便。
希望帮助您。
一个借口数万个数据，但只有十片Data_n 10,000爬行动物练习的食谱数据
2020-12-03 06:37:24
Weixin_39990029
代码年龄5岁
专注于
BE22F93FC7BBC7CBDD62166579A1FD22.PNG
XX线代码爬行10,000种食谱数据用于爬行动物练习
什么是爬行者
Care：也称为网络蜘蛛，它是一个程序，可以自动捕获Internet信息以获取对我们从Internet有价值的信息。
单击此处了解有关Python爬行动物简介
如何合法爬行
不允许一些网站限制攀登的内容，或者可以通过访问网站上的robots.txt文件获得网站上的爬行动物协议。
以Douban.com为例
访问此URL（），您可以了解到Dielan的爬行动物协议如下
1FE03008A45085DC6DA4978543E75C.PNG
可以看出，Douban对不同访客有不同的访问限制。其中，Douban不允许访问Wandoujia Spider的用户名。
我使用的食谱网站是无限的爬网，因此爬网是合法的。
E4025D9F5D8B96388EFA942E02555D1F9.PNG
特征
不断10,000个网页
介绍第三方库
导入请求#send请求
导入RE #Re #Remular表达式，用于提取网页数据
导入获胜#Reminder程序运行结束
导入时间#calculing程序运行时间
如果未安装这些第三方库，则可以在命令提示符下输入以下代码以下载
PIP安装请求，RE，WINSOUND，时间
爬行者的三个步骤
获取所有网页的网站爬网
在Web内容中提取有用的信息
信息导出
每个步骤都对应一个函数
步骤_1获取所有网页的网站要爬行
首先，我们打开URL并检查其源代码
00EB8B89C9BF17460BCA4D47F017BAB.PNG
365621D25C80F9283485350C083A545.PNG
Web源代码
观察发现与每道菜相对应的网站在此目录中
9D729B843DF3A746D70EA7AF31A1D962.PNG
获取带有正则表达式的URL，在列表中写入
由于每个网页只有十种菜肴，因此单击下一页
D342D8422E16C48C9600A45A6D1C9.PNG
您最多可以看到1000页，这意味着10,000盘
fb279b42fcdd3cecf7cda79ba4a8ae53.png
使用周期将与菜肴的每一页相对应的网络写入列表。每次写作时，都会写一行列表。多次之后，您形成了两个维度列表。中间显示如下：
31E3755DC8B45EC6F4DAC3C3C05F261539.PNG
代码显示如下
all_url = []＃创建一个存储网页地址的数组
def get_all_url（n）：＃这个功能用于获取网页上的所有菜肴网站
如果（n == 1）：
url =“”
别的：
url =''％n＃％s等于c语言中的％s，这意味着格式化对象为字符，而％d代表将对象格式化为整数
标题= {“用户代理”：“ Mozilla/5.0（Windows NT 10.0; Win64; X64）
AppleWebkit/537.36（Khtml，像Gecko）Chrome/80.0.3987.122 Safari/537.36“}”}
响应= requests.get（url，标题=标题）＃网
wendmes.encoding =“ utf-8”＃设置接收编码格式
模式= re.compile（r'a target =“ _ blank” href =“ https://www.shouxicto.com/article/article//za-z--z>：//.re.s）
#xtract网页中的URL，re.s表示整个文本是匹配的。如果您不添加RE.S，它将仅在一行中匹配
结果=模式.findall（wendys.text）获得的网页结果存储在结果中
all_url.append（结果[0:10]）＃由于每个页面只有十道菜，只有前十种与菜肴的网站相对应，因此我们只添加前十个。
返回all_url＃as返回值返回此列表
标题的说明
当使用Python爬网爬网数据时，通常会在网站上遇到一些反爬行者，通常是针对标题中的用户代理。如果标题上没有设置，则用户代理会声明他是一个python脚本，Andif网站具有反crawler的想法，它将不可避免地拒绝此连接。修改标头可以将您的reptile插入到正常的访问中要浏览器以避免此问题。在这里单击以了解详细信息
编码格式UTF-8的说明
UTF-8可以编码中文，大多数Python编译器是UTF-8的默认编码方法，请单击此处以了解详细信息
步骤_2在网页中提取有用的信息
打开菜的网站，检查源代码，查找我们需要的信息，然后使用正则表达式获得。该过程与以前的函数相同，获得了URL
主要补充信息在这里
C0DDFD3110775BB8B71759F6927F26D4.PNG
这里的功能信息（包括练习和口味）
38C99C1A51137DEBCAFE38AE3122E19A.PNG
def get_info（resp，输出）：
name_pattern = re.com（r'h1（。*）/h1'）＃正则表达式获取菜肴名称信息
food_pattern = re.compile（r的class =“ t”（。*）/spanspan class =“ a”（。*）/span/div'）＃正则表达式
fixing_pattern = re.com（r'div class =“ c_mtr_li” span class =“ t1”（。*）/spanspan class =“ a”（。
fearture1_pattern = re.com（r'div class =“ cpargs cpargs2” div class =“ i”/div（。）/div'）＃＃
fearture2_pattern = re.com（r'div class =“ cpargs cpargs3” div class =“ i”/div（。*）/div'）＃正则表达式
name = name_pattern.findall（resp.text）＃提取菜肴名称信息
food = food_pattern.findall（resp.text）＃提取主要成分信息
fixing = fixing_pattern.findall（resp.text）#stract无访问信息
fearture1 = fearture1_pattern.findall（resp.text）#tract feature_1
fearture2 = fearture2_pattern.findall（resp.text）#tract feature_2
output.write（str（name））＃o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o。写功能不能写入int类型参数，因此请使用str（）进行转换
output.write（'t'）＃进入下一个单元格
output.write（str（fearture1））＃将功能_1放在输出文件
output.write（'t'）＃进入下一个单元格
output.write（str（fearture2））＃put feature_2写入输出文件
output.write（'t'）＃进入下一个单元格
对于我的范围（len（食物））：
对于J范围（len（食物[i]）:)：:)：
output.write（str（food [i] [j]）＃
output.write（'t'）
如果（Len（食物）11）：
output.write（'t'*2*（11-len（food））＃）＃每道菜的主要成分不同，代码可以对齐表内容
对于我的范围（len（fixing））：
对于J范围（len（fix fix [i]）:)：:)：
output.write（str（修复[i] [j]）＃
output.write（'t'）
output.write（'n'）＃
步骤_3信息导出
Def Spider（）：
output = open（'e：programingpython sucai_2.xls'，'w'，encoding ='utf-8'）＃创建一个excel文件，编码格式为utf-8
output.write（'名称t方法t特别t o'）＃写入标题栏
output.write（'t'*22）＃对齐内容
output.write
对于我的范围（len（all_url））：
对于J中的J（len（all_url [i]））：
url2 = all_url [i] [j]
响应= requests.get（url2）＃逐个访问网页以获取数据
wendmes.encoding =“ utf-8”＃设置接收编码格式
get_info（响应，输出）＃处理数据，提取信息
output.close（）#close文件
主功能
time_start = time.time（time（）#record程序开始时间
对于我的范围（1,2）：＃f f f f f f f f f f f f f
get_all_url（i）
Spider（）#for提取和导出
持续时间= 1000＃及时声音持续时间，1000毫秒= 1秒
freq = 440 #prompt音频
time_end = time.time（Time（）#record程序结束时间
打印（'完全成本'，time_end time_start）#print程序运行时间
winsound.beep（freq，持续时间*10）#w w提示程序结束
实验后，爬网大约需要3453秒
E8B6C8637980D2AEF9587711C7084A5F.png
最后一个数据如下
97A8662CF048844850658AEF841E04C3.PNG
写在后面
我是C语言的80岁的小白色。我依靠一定程度和一首歌来争取该节目。在代码风格和写作方面，有不可避免的地方。与我交流并批评我很多。
1.爬上我们需要的前线链接
channel_extract.py
前线链接这里是我们所说的大类别链接：
从BS4导入美丽的群岛请求
start_url =''host_url =''def get_channels（url）：
wb_data = requests.get（url）
汤= beautifutsoup（wb_data.text，'lxml'）
links = soup.select（'。feenlei dt a'）#print（链接）
对于链接中的链接：
pay_url = host_url + link.get（'href'）
print（page_url）#get_channel_urls（start_url）channel_urls =''''
''''12345678911111313141516171819202222227272727272727272727272727272729333333333666666
然后以我爬行的58个城市为例，以抓住第二类市场的所有类别的链接，这是我说的大型类别链接。
找到这些链接的共同特征，使用功能输出它，然后将其存储为多行文本。
2.获取我们需要的页面所需的详细信息的链接和详细信息
page_parsing.py
1.谈论我们的数据库：
首先查看代码：
＃件来自bs4 intimport offiment requestsimport pymongo #python操作mongodb的库导入重新竞争时间＃并建立数据库客户端= pymongoclient（'localhost'，277，27
ceshi = client ['ceshi'] #c ceshi数据库ganji_url_list = ceshi ['ganji_url_list'] #create a表文件ganji_url_info = ceshi_url_url_info']
2.确定页面结构是否与我们想要的页面结构匹配，例如有时404页；
3.从页面上提取我们想要的链接，即每个详细信息页面的链接；
我们想在这里说的是：
item_link = link.get（'href'）。拆分（'？'）[0] 12
这里是什么类型的链接，这是什么获取方法？
后来我发现这种类型是
'bs4.element.tab1类
如果我们想单独获得某个属性，则可以使用它，例如，我们获得了什么类名称
打印汤。P['class']
＃['title'] 12
也可以使用GET方法传递属性的名称，两者是等效的
打印汤。get（'class'）＃['title'] 12
让我发布代码：
＃所有产品页面链接的疯狂详细信息：def get_type_links（频道，num）：
list_view ='{0} o {1}/'。格式（频道，str（num））#print（list_view）
wb_data = requests.get（list_view）
汤= beautifutsoup（wb_data.text，'lxml'）
linkon = soup.select（'。pagebox'）#determine是否是我们所需页面的标志；
＃如果选择攀爬的选择链接为：div.pagebox ul li：nth-child（1）跨度：nth-child（1）删除它
#print（linkon）
如果Linkon：
link = soup.select（'。zz.zz-til a'）
link_2 = soup.select（'。js-item a'）
链接=链接 +链接_2 #print（len（link））
对于链接中的链接：
linkc = linkc.get（'href'）
ganji_url_list.insrt_one（{'url'：linkc}）
print（linkc）else：Pass12345678911111313151617181920
4.我们在详细信息页面中需要的信息
让我发布一件代码：
#Crazy Jiji详细信息页面链接：def get_url_info_ganji（url）：
时间。
wb_data = requests.get（url）
汤= beautifutsoup（wb_data.text，'lxml'）尝试：
title = soup.select（'头标题'）[0] .TEXT
timec = sound.select（'。pr-5'）[0] .text.strip（）
type = soup.selet（'。dest-infor li span a''）[0] .TEXT
价格=汤。选择（'。det-infor li i'）[0] .Text
place = soup.select（'。det-infor li a'）[1：]
placec = []适当的位置：
placeb.append（placec.text）
tag = soup.select（'。二-dt-bewrite ul li'）[0] .TEXT
tag =''.join（tag.split（））#print（time.split（））
data = {'url'：url，'title'：title，'time'：timec.split（），'type'：type'：type，'price'：price'：price，'plote'：placeb，'place'：placeb，'new'：tag'：标签'：tag'：tag'：tag'：tag'：标签
}
ganji_url_info.insert_one（数据）＃insert数据库中的一块数据；
印刷（数据）除indexError：pass1234567891111113131417181920222222222227282930
4.如何编写我们的主要功能？
main.py
查看代码：
对于我的范围（1,100）：
get_type_links（channel，i）＃执行此功能后爬网所有详细信息页面的所有详细信息：如果__name __ =='__ main __'：＃pool = pool = pool = pool（）## pool（）＃pool.map（get_url_info_info_ganji）[[[[get_url_info_ganji，[[[[[[url [url'url'] for url in ganji_url_list.find（）]＃pool.close（）＃pool.join（）＃pirst clirst执行以下函数来抓取所有链接。'：
pool = pool（）
pool = pool（）
pool.map（get_all_links_from，channel_urls.split（））
pool.close（）
pool.join（）12345678911111131314151618192022222242666
五，计数程序
count.py
用于显示爬行数据的数量；
导入到page_parsing导入import ganji_url_list，ganji_url_infowhile true：＃print（ganji_url_list.find（）。count（）））
＃time.sleep（5）
打印（ganji_url_info.find（）。count（））
时间。
结论：以上是首席执行官的全部内容指出，Python需要爬行。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。有关Python需要爬网的数据的更多信息，不要忘记在此站点上找到它。