1.Python爬虫如何写？
2.Python3爬虫教程-Scapy详解
3.用python爬取B站视频（含源码）-----最适合小白的爬爬虫教程
4.pycharm社区版可以写爬虫吗?
5.爬虫基础、工具准备与代码框架

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。

Python3爬虫教程-Scapy详解

       安装Scapy

       可以通过命令行或在PyCharm中进行安装。虫源在命令行中输入`pip install scapy`完成安装；在PyCharm中，源码选择`File->Setting->Python Interpreter`，爬爬虫然后在弹出的虫源窗口中输入`pip install scapy`并执行。

       创建爬虫工程

       创建工程后，源码买卖量能自用指标公式源码根目录下将自动生成`helloworld`文件夹。爬爬虫进入该文件夹。虫源

       编写Item类

       Item用于存储爬取的源码数据，如爬取**资源时，爬爬虫需要包含**名称、虫源年代、源码评分等信息。爬爬虫

       设计Pipeline

       Pipeline用于清理HTML数据，虫源将所需信息存储至数据库、源码文件等介质，爬虫执行完毕后自动调用`process_item`方法。

       配置Pipeline

       可重写四个方法，实现特定功能。可根据需求定义多个Pipeline，并在`setting.py`中配置，权重越小的Pipeline优先级越高。

       设置`setting.py`参数

       解释几个重要参数，algotrader 源码如是否启用本地缓存，是否启用随机User-Agent，配置User-Agent等。

       下载器中间件

       使用下载器中间件时需在`settings.py`中设置`DOWNLOADER_MIDDLEWARES`字典，并设置数字优先级，数字越小的中间件优先级越高。

       自定义中间件

       自定义中间件需实现`process_request`、`process_response`和`process_exception`三个重要函数。

       创建爬虫

       使用命令`cd`进入项目目录，然后使用`scrapy`命令创建爬虫文件。`spiders`目录将生成新的爬虫文件。

       配置爬虫类`scrapy.Spider`

       必须定义爬虫名称、允许爬取的域名列表以及开始爬取的URL列表。自定义回调函数以处理返回的数据，还需设置日志处理和资源释放函数。

       爬虫相关命令

       爬虫教程至此结束，后续将详细讲解实例操作。敬请期待！

用python爬取B站视频（含源码）-----最适合小白的教程

       在 B 站看视频已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。很多时候我们在观看视频时，想要获取视频的相关信息，比如视频的猎鹰源码标题、发布者、播放量等等。但是由于 B 站页面上的信息有限，很多时候需要通过爬虫来获取更全面的信息。本篇文章就将介绍如何使用 Python 爬取 B 站视频的相关信息。

       要实现爬取 B 站视频信息的功能，我们需要进行以下准备工作：

       1. 开发环境：我这里使用的是环境如下仅供参考：开发工具：pycharm python环境：python-3.9

       2. 安装必要的 Python 库

       为了爬取 B 站视频信息，我们需要使用到一些Python库，包括requests、Beautiful Soup等，用于发送HTTP请求和解析HTML或JSON数据。

       接下来，我们来详细讲解如何进行爬取操作：

       首先，我们需要获取视频的URL地址，可以使用requests库发送请求获取网页内容，通过解析内容获取到URL地址。

       然后，我们需要在爬虫中设置合适的headers，模拟浏览器行为，以避免被服务器识别为爬虫并屏蔽或限制访问。具体实现时，我们可以在请求头中添加User-Agent字段，icescrum 源码模拟不同浏览器的请求头信息。同时，我们还可以模拟cookie、referer、accept等字段，进一步伪装成浏览器发出的请求。

       在获取到视频内容后，我们可以使用Python的json库将获取的字符串类型数据解析为字典类型，方便进行取值操作。例如，我们可以从json数据中提取出视频的标题、发布者、播放量等关键信息。

       接下来，我们需要将获取的音频和视频文件保存到本地，并对它们进行二进制数据的读取和存储。在Python中，我们可以使用open()函数打开文件并使用write()函数写入数据。此外，为了确保文件路径的正确性，我们可以使用os模块中的os.path.join()函数来拼接文件名和目录路径。

       完成音频和视频文件的ardupilot 源码保存后，我们需要使用ffmpeg工具将它们合成一个完整的视频文件。ffmpeg是一款功能强大的音频和视频处理工具，它可以帮助我们将音频和视频流合并为一个视频文件。在使用ffmpeg之前，我们首先需要下载并安装它，并将ffmpeg的安装路径添加到系统环境变量中，以便在Python脚本中调用。

       以下是一个完整的Python爬取B站视频信息的示例代码，包括了获取视频URL、解析页面内容、提取关键信息、保存音频和视频文件以及使用ffmpeg合成视频文件的步骤。注意，为了遵守法律法规和B站的相关规定，爬取行为需要谨慎进行，避免对服务器造成过大的压力，并确保不侵犯他人的知识产权。

       总结，通过使用Python和一些第三方库，我们可以轻松地爬取B站视频信息，获取到更多有价值的数据。然而，在进行爬取操作时，我们应当遵守法律法规和道德准则，合理使用资源，尊重原创内容，不进行非法下载或侵犯他人权益的行为。让我们在学习和应用爬虫技术的同时，也保持对知识版权的尊重和对互联网伦理的遵守。

pycharm社区版可以写爬虫吗?

       在使用PyCharm社区版进行爬虫编写时，首先需要了解的是，社区版同样支持爬虫项目。尽管它不具备专业版中提供的JS文件断点调试等高级功能，但基本的爬虫功能完全能满足需求。

       在进行爬虫学习时，应着重关注基础内容。网络上%的资源集中在基础爬虫技巧，包括一些视频教程，多为初级水平，难以提供更深入的指导。知乎等平台上的答案同样以基础内容为主，大多数回答者自身可能并未深入实践过更高级的爬虫技术。因此，对于基础内容，建议通过网络资源自学，B站等视频平台提供了大量资源，内容虽有差异，但基本涵盖常见技巧。

       对于进阶学习，特别是逆向技术，市面上的教程相对较少，且鲜有人专门讲解。逆向技术是爬虫发展的关键，其复杂性和深度远远超过基础爬虫技术。推荐的书籍，如《逆向工程实战指南》、《JavaScript逆向分析技术》等，被认为是入门级和进阶学习的必读书籍。

       对于视频学习，推荐关注逆向技术相关的进阶内容。在免费资源方面，可以浏览各大论坛，获取相关知识和实践经验。付费资源则需谨慎选择，确保其质量与适用性。

       在工具选择上，推荐使用spidertools进行爬虫工作。代理服务方面，可以选择国内的快代理或海外的bright data等提供商，以保证数据请求的稳定性和安全性。

       最后，值得注意的是，对于爬虫工程师而言，深入逆向安全领域的学习是其未来发展的重要方向。这不仅能够提升技术水平，还有助于构建更安全、更可靠的爬虫系统。

爬虫基础、工具准备与代码框架

       深入探讨爬虫基础、工具准备与代码框架，为您揭秘高效网络数据抓取之旅。

       工具准备是爬虫开发的基石。首先，您需要掌握谷歌浏览器FQ工具包，它能协助您快速定位和解析网页元素。其次，Anaconda与PyCharm作为开发环境，能提供便利的包管理与集成开发功能，提升代码编写效率。最后，Python 3作为基础语言，其丰富的库资源和简洁语法，让爬虫开发如虎添翼。

       步入代码框架的旅程，从基础做起。第零步，导入必要的库，如BeautifulSoup和Requests，它们是解析HTML和发起HTTP请求的关键。第一步，获取与解析数据，利用BeautifulSoup解析HTML结构，提取所需信息。第二步，深入HTML代码，识别并定位目标元素，实现精准抓取。

       完整代码示例展示了如何输入**名获取下载链接。通过解析和筛选，代码轻松实现目标。请注意，已知Bug：若**名输入不准确，可能导致获取链接失败。不过，这正是学习与实践的过程，通过不断调试与优化，提升代码性能与稳定性。

       参考文章，深入了解爬虫进阶技巧与最佳实践，从理论到实战，一步步提升您的数据抓取技能。学习过程中，不断积累经验，优化代码逻辑，确保数据获取的准确性和效率。