urllib英文读音

网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。注意：另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。

世界上80%的爬虫是基于Python开发的，学好爬虫技能，可为后续的大数据分析、挖掘、机器学习等提供重要的数据源。什么是爬虫？网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。其实通俗的讲就是通过程序去获取web页面上自己想要的数据，也就是自动抓取数据爬虫可以做什么？你可以用爬虫爬图片，爬取视频等等你想要爬取的数据，只要你能通过浏览器访问的数据都可以通过爬虫获取。爬虫的本质是什么？模拟浏览器打开网页，获取网页中我们想要的那部分数据浏览器打开网页的过程：当你在浏览器中输入地址后，经过DNS服务器找到服务器主机，向服务器发送一个请求，服务器经过解析后发送给用户浏览器结果，包括html,js,css等文件内容，浏览器解析出来最后呈现给用户在浏览器上看到的结果所以用户看到的浏览器的结果就是由HTML代码构成的，我们爬虫就是为了获取这些内容，通过分析和过滤html代码，从中获取我们想要资源。

python是一种计算机的编程语言，是这么多计算机编程语言中比较容易学的一种，而且应用也广，这python爬虫是什么意思呢？和IPIDEA全球http去了解一下python爬虫的一些基础知识。 一、python爬虫是什么意思 爬虫：是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。 即：打开一个网页，有个工具，可以把网页上的内容获取下来，存到你想要的地方，这个工具就是爬虫。 Python爬虫架构组成： 1.网页解析器，将一个网页字符串进行解析，可以按照我们的要求来提取出我们有用的信息，也可以根据DOM树的解析方式来解析。 2.URL管理器：包括待爬取的URL地址和已爬取的URL地址，防止重复抓取URL和循环抓取URL，实现URL管理器主要用三种方式，通过内存、数据库、缓存数据库来实现。 3.网页下载器：通过传入一个URL地址来下载网页，将网页转换成一个字符串，网页下载器有urllib2（Python官方基础模块）包括需要登录、代理、和cookie，requests(第三方包) 4.调度器：相当于一台电脑的CPU，主要负责调度URL管理器、下载器、解析器之间的协调工作。 5.应用程序：就是从网页中提取的有用数据组成的一个应用。 二、爬虫怎么抓取数据 1.抓取网页 抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。这是我们需要模拟user agent的行为构造合适的请求，比如模拟用户登陆、模拟session/cookie的存储和设置。 2.抓取后处理 抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。 其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。上文介绍了python爬虫的一些基础知识，相信大家对于“python爬虫是什么意思”与“爬虫怎么抓取数据”有一定的的认识了。现在大数据时代，很多学python的时候都是以爬虫入手，学习网络爬虫的人越来越多。通常使用爬虫抓取数据都会遇到IP限制问题，使用高匿代理，可以突破IP限制，帮助爬虫突破网站限制次数。

为自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页。

网络爬虫为一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。

将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索。

扩展资料：

网络爬虫的相关要求规定：

1、由Python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等额外的功能。

2、按照网页内容目录层次深浅来爬行页面，处于较浅目录层次的页面首先被爬行。 当同一层次中的页面爬行完毕后，爬虫再深入下一层继续爬行。

3、文本处理，包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持，二进制数据处理等功能。

参考资料来源：百度百科-网络爬虫

最近遇到这样一个需求：当用户输入一个词语时，返回这个词语的解释我的第一个想法是做一个数据库，把常用的词语和词语的解释放到数据库里面，当用户查询时直接读取数据库结果但是自己又没有心思做这样一个数据库，于是就想到了百度百科这么一个现成的 “数据库”下面我们就通过 urllib 和 xpath 来获取百度百科的内容1、爬取百度百科百度百科是一个静态网页，爬取起来很简单，而且请求参数可以直接放在 URL 里面，例如：可以说是十分方便，也不多说，直接放代码，有不明白的地方可以看看注释：如果对于 urllib 的使用不太清楚，可以参考 爬虫系列(三) urllib的基本使用如果对于 xpath 的使用不太清楚，可以参考 爬虫系列(九) xpath的基本使用import urllib.requestimport urllib.parsefrom lxml import etreedef query(content):# 请求地址url = 'https://baike.baidu.com/item/' + urllib.parse.quote(content)# 请求头部headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'}# 利用请求地址和请求头部构造请求对象req = urllib.request.Request(url=url, headers=headers, method='GET')# 发送请求，获得响应response = urllib.request.urlopen(req)# 读取响应，获得文本text = response.read().decode('utf-8')# 构造 _Element 对象html = etree.HTML(text)# 使用 xpath 匹配数据，得到匹配字符串列表sen_list = html.xpath('//div[contains(@class,"lemma-summary") or contains(@class,"lemmaWgt-lemmaSummary")]//text()')# 过滤数据，去掉空白sen_list_after_filter = [item.strip(' ') for item in sen_list]# 将字符串列表连成字符串并返回return ''.join(sen_list_after_filter)if __name__ == '__main__':while (True):content = input('查询词语：')result = query(content)print("查询结果：%s" % result)效果演示：2、爬取维基百科上面的确是可以解决一些问题，但是如果用户查询为英文怎么办？我们知道，百度百科一般极少收录英文词条类似的，很容易想到爬取维基百科，思路也和爬取百度百科一样，只需处理一下请求地址和返回结果就好下面也是直接放上代码，有不明白的地方可以看看注释：from lxml import etreeimport urllib.requestimport urllib.parsedef query(content):# 请求地址url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/' + content# 请求头部headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'}# 利用请求地址和请求头部构造请求对象req = urllib.request.Request(url=url, headers=headers, method='GET')# 发送请求，获得响应response = urllib.request.urlopen(req)# 读取响应，获得文本text = response.read().decode('utf-8')# 构造 _Element 对象html = etree.HTML(text)# 使用 xpath 匹配数据，得到 下所有的子节点对象obj_list = html.xpath('//div[@class="mw-parser-output"]/*')# 在所有的子节点对象中获取有用的 节点对象for i in range(0,len(obj_list)):if 'p' == obj_list[i].tag:start = ibreakfor i in range(start,len(obj_list)):if 'p' != obj_list[i].tag:end = ibreakp_list = obj_list[start:end]# 使用 xpath 匹配数据，得到 下所有的文本节点对象sen_list_list = [obj.xpath('.//text()') for obj in p_list]# 将文本节点对象转化为字符串列表sen_list = [sen.encode('utf-8').decode() for sen_list in sen_list_list for sen in sen_list]# 过滤数据，去掉空白sen_list_after_filter = [item.strip(' ') for item in sen_list]# 将字符串列表连成字符串并返回return ''.join(sen_list_after_filter)if __name__ == '__main__':while (True):content = input('Word: ')result = query(content)print("Result: %s" % result)