Python爬虫:实现爬取、下载网站数据的几种方法

简介: Python爬虫:实现爬取、下载网站数据的几种方法

使用脚本进行下载的需求很常见,可以是常规文件、web页面、Amazon S3和其他资源。Python 提供了很多模块从 web 下载文件。下面介绍

一、使用 requests

requests 模块是模仿网页请求的形式从一个URL下载文件

示例代码:

import requests

url = 'xxxxxxxx'  # 目标下载链接
r = requests.get(url)  # 发送请求
# 保存
with open ('r.txt', 'rb') as f:
    f.write(r.content)
    f.close

二、使用 wget

安装 wget 库

pip install wget

示例代码

import wget

url = 'https://pic.cnblogs.com/avatar/1197773/20170712160655.png'  # 目标路由,下载的资源是图片
path = 'D:/x.png'  # 保存的路径
wget.download(url, path)  # 下载

三、下载重定向资源

有些 URL 会被重定向到另一个 URL,后者是真正的下载链接。很多软件的下载其实都是这样的形式。URL看起来如下

https://readthedocs.org/projects/python-guide/downloads/pdf/latest

重定向的 URL 也可以用 requests 库进行下载,只需加一个参数就可以

import requests

url = 'https://readthedocs.org/projects/python-guide/downloads/pdf/latest'

# allow_redirect参数True表示允许重定向
r = requests.get(url, allow_redirect=True)
with open('r.txt', 'wb') as f:
    f.write(r)
    f.close()

四、大文件分块下载

有些文件非常的大,如果我们直接下载,可能会因为事件原因或者网络原因造成下载失败,这时候我可以使用分块下载的形式进行下载。

requests 支持分块下载,只需要将 stream 设为True 即可

import requests

url = 'https://readthedocs.org/projects/python-guide/downloads/pdf/latest'

# stream参数True表示分块下载
r = requests.get(url, stream=True)
with open('r.txt', 'wb') as f:
    for ch in r:
        f.write(r)
    f.close()

五、并行下载

多线程、多进程并发下载,大大提高下载速度

import requests
from multiprocessing.poll import Pool

# 定义下载函数
def url_response(url):
    path, url = url
    r = requests.get(url, stream=True)
    with open(path, 'wb') as f:
        for ch in r:
            f.write(ch)
        f.close()

urls = ['aaa', 'bbb', 'ccc']  # 假设有好多个下载链接

# 排队下载的方式
for x in urls:
    url_response(x)

# 并行下载的方式
ThreadPool(3).imap_unordered(url_response, urls)

六、下载中加入进度条

使用进度条更直观的查看下载进度,这里使用 clint 模块实现进度条功能

pip install clint

下载

import requests
from clint.textui import progess

url = 'xxxxxxxxxxx'
r = requests.get(url, stream=True)
with open('x.txt', 'wb') as f
    total_length = int(r.headers.get('content-length'))
    for ch in progress.bar(r.iter_content(chunk_size=2391975, expected)size=(total_length/1024)+1)):
        if ch:
            f.write(ch)
    f.close()

七、使用 urllib 模块下载

urllib库是Python的标准库,因此不需要安装它。

下载代码

urllib.request.urlretrieve(URL, PATH)

八、通过代理下载

因为一些众所周知的原因我们下载国外的资源会非常的慢,这时候可以使用代理的方式进行下载

requests 模块使用代理

import requests

# 定义代理,假设本机上有个梯子的服务,代理端口是2258
proxy = {
   'http': 'http://127.0.0.1:2258'} 

url = 'xxxxxx'
r = requests.get(url, proxies=proxy )
.......

urllib 模块使用代理

import urllib.request
#Python小白学习交流群:153708845
url = 'xxxxxxxxxx'
proxy = urllib.request.ProxyHandler({
   'http': '127.0.0.1'})
open_proxy = urllib.request.build_opener(proxy )  # 打开代理
urllib.request.urlretrieve(url)

九、使用 urllib3

urllib3 是 urllib 模块的改进版本。使用pip下载并安装

pip install urllib3
相关文章
|
23小时前
|
数据采集 Web App开发 监控
Python爬虫:爱奇艺榜单数据的实时监控
Python爬虫:爱奇艺榜单数据的实时监控
|
9天前
|
数据采集 JSON API
如何利用Python爬虫淘宝商品详情高级版(item_get_pro)API接口及返回值解析说明
本文介绍了如何利用Python爬虫技术调用淘宝商品详情高级版API接口(item_get_pro),获取商品的详细信息,包括标题、价格、销量等。文章涵盖了环境准备、API权限申请、请求构建和返回值解析等内容,强调了数据获取的合规性和安全性。
|
10天前
|
数据采集 安全 定位技术
使用代理IP爬虫时数据不完整的原因探讨
在信息化时代,互联网成为生活的重要部分。使用HTTP代理爬取数据时,可能会遇到失败情况,如代理IP失效、速度慢、目标网站策略、请求频率过高、地理位置不当、网络连接问题、代理配置错误和目标网站内容变化等。解决方法包括更换代理IP、调整请求频率、检查配置及目标网站变化。
43 11
|
17天前
|
安全
Python-打印99乘法表的两种方法
本文详细介绍了两种实现99乘法表的方法:使用`while`循环和`for`循环。每种方法都包括了步骤解析、代码演示及优缺点分析。文章旨在帮助编程初学者理解和掌握循环结构的应用,内容通俗易懂,适合编程新手阅读。博主表示欢迎读者反馈,共同进步。
|
14天前
|
数据采集 存储 API
利用Python爬虫获取1688关键词接口全攻略
本文介绍如何使用Python爬虫技术合法合规地获取1688关键词接口数据,包括环境准备、注册1688开发者账号、获取Access Token、构建请求URL、发送API请求、解析HTML及数据处理存储等步骤,强调遵守法律法规和合理使用爬虫技术的重要性。
|
22天前
|
数据采集 JSON 开发者
Python爬虫京东商品详情数据接口
京东商品详情数据接口(JD.item_get)提供商品标题、价格、品牌、规格、图片等详细信息,适用于电商数据分析、竞品分析等。开发者需先注册账号、创建应用并申请接口权限,使用时需遵循相关规则,注意数据更新频率和错误处理。示例代码展示了如何通过 Python 调用此接口并处理返回的 JSON 数据。
|
1月前
|
数据采集 存储 JSON
Python网络爬虫:Scrapy框架的实战应用与技巧分享
【10月更文挑战第27天】本文介绍了Python网络爬虫Scrapy框架的实战应用与技巧。首先讲解了如何创建Scrapy项目、定义爬虫、处理JSON响应、设置User-Agent和代理,以及存储爬取的数据。通过具体示例,帮助读者掌握Scrapy的核心功能和使用方法,提升数据采集效率。
114 6
|
1月前
|
数据采集 前端开发 中间件
Python网络爬虫:Scrapy框架的实战应用与技巧分享
【10月更文挑战第26天】Python是一种强大的编程语言,在数据抓取和网络爬虫领域应用广泛。Scrapy作为高效灵活的爬虫框架,为开发者提供了强大的工具集。本文通过实战案例,详细解析Scrapy框架的应用与技巧,并附上示例代码。文章介绍了Scrapy的基本概念、创建项目、编写简单爬虫、高级特性和技巧等内容。
90 4
|
4月前
|
数据采集 存储 中间件
Python进行网络爬虫:Scrapy框架的实践
【8月更文挑战第17天】网络爬虫是自动化程序,用于从互联网收集信息。Python凭借其丰富的库和框架成为构建爬虫的首选语言。Scrapy作为一款流行的开源框架,简化了爬虫开发过程。本文介绍如何使用Python和Scrapy构建简单爬虫:首先安装Scrapy,接着创建新项目并定义爬虫,指定起始URL和解析逻辑。运行爬虫可将数据保存为JSON文件或存储到数据库。此外,Scrapy支持高级功能如中间件定制、分布式爬取、动态页面渲染等。在实践中需遵循最佳规范,如尊重robots.txt协议、合理设置爬取速度等。通过本文,读者将掌握Scrapy基础并了解如何高效地进行网络数据采集。
254 6
|
4月前
|
数据采集 存储 JSON
Python爬虫开发:BeautifulSoup、Scrapy入门
在现代网络开发中,网络爬虫是一个非常重要的工具。它可以自动化地从网页中提取数据,并且可以用于各种用途,如数据收集、信息聚合和内容监控等。在Python中,有多个库可以用于爬虫开发,其中BeautifulSoup和Scrapy是两个非常流行的选择。本篇文章将详细介绍这两个库,并提供一个综合详细的例子,展示如何使用它们来进行网页数据爬取。