python
[求助]python如何爬取网页上调用JS函数打开的视频链接？
一、[求助]python如何爬取网页上调用JS函数打开的视频链接？
selenium + phantomjs 模拟点击按钮，或者另写代码实现js函数openVideo()；
顺着第一步再去解析新页面，看看能否找到视频的原始地址；
假设视频的原始地址第二步找到了，在通过视频的原始地址下载视频就OK啦。
二、Python可以爬取网易云VIP音乐吗？
最近一个朋友和我聊天的时候说想听一首歌，可是要会员，问我要怎么才能下载下来。。因为前几天群里一个朋友刚发了一个python爬取图片的爬虫，于是我打开了他写的代码，仔细研究了一下后，我根据他写的代码，进行了一系列的改造，最终完成了这个python爬取音乐的爬虫~~
python爬虫下载会员音乐
安装python环境
第一步肯定是安装一个python环境啦。。因为网上教程很多，就不多说了，可以自行搜索安装方法的。
其次就是安装IDE啦。推荐：pycharm，如果你想用txt文本写也可以。
开始写代码啦
引入需要的包
import requests
from lxml import etree进入正题了
定义两个变量用来保存url
#网易云音乐的网址
url = "https://music.163.com/discover/toplist?id=3778678"
#下载歌曲的网址，可以用第三方工具获取
url_base = "http://music.163.com/song/media/outer/url?id="利用requests库向网站发起请求
response = requests.get(url=url)
#将获取到的HTML代码进行数据解析
html = etree.HTML(response.text)
#获取id列表
id_list = html.xpath("//a[contains(@href,'song?')]")接下来就要遍历获取到的url列表，下载服务器上的歌曲了
for data in id_list:
#获取歌曲的链接
href = data.xpath("./@href")[0]
#把链接进行分隔
music_id = href.split("=")[1]
#获取歌曲名称
music_name = data.xpath("./text()")[0]
#拼接下载地址
music_url = url_base + music_id
#请求歌曲下载地址
music = requests.get(url=music_url)
with open("./music/%s.mp3" % music_name, "wb") as file:
file.write(music.content)
print("<%s>下载成功。。。" % music_name)那就开始正式下载网易云音乐吧~~~
下面就把完整代码贴出来吧~
import requests
from lxml import etree
#网易云音乐的网址
url = "https://music.163.com/discover/toplist?id=3778678"
#下载歌曲的网址，可以用第三方工具获取
url_base = "http://music.163.com/song/media/outer/url?id="
#向网址发起请求
response = requests.get(url=url)
#将获取到的HTML代码进行数据解析
html = etree.HTML(response.text)
#获取id列表
id_list = html.xpath("//a[contains(@href,'song?')]")
for data in id_list:
href = data.xpath("./@href")[0]
music_id = href.split("=")[1]
music_name = data.xpath("./text()")[0]
#拼接下载地址
music_url = url_base + music_id
music = requests.get(url=music_url)
with open("./music/%s.mp3" % music_name, "wb") as file:
file.write(music.content)
print("<%s>下载成功。。。" % music_name)
#学习加喂：lbt13732741834此代码仅供学习使用，请勿用于商业用途
学习加喂：lbt13732741834
我很刑 | 用python爬了一万首会员歌曲三、python爬取app数据库
使用Python爬取APP数据库的方法
在当今的移动应用市场中，大量的数据隐藏在各种APP的数据库中。为了获取这些有价值的数据并进行进一步的分析，使用Python编写爬虫是一种高效且便捷的方法。
1. 安装必要的库
在开始之前，我们需要先安装一些Python库，用于爬取APP数据库。其中最重要的是以下两个库：
- Beautiful Soup: 用于解析和XML文档，是爬虫中常用的库。
- Requests: 用于发送HTTP请求，获取APP数据库相关的响应。
我们可以使用pip来安装这些库：
pip install beautifulsoup4
pip install requests
2. 分析APP的网络请求
在爬取APP数据库之前，我们需要分析APP的网络请求，以便确定如何获取数据。通常，APP会通过发送HTTP请求与服务器进行通信，并从服务器获取所需的数据。
可以使用开发者工具（如Chrome开发者工具）来监视APP的网络请求。通过查看请求和响应的详细信息，我们可以了解APP与服务器之间的通信。
3. 发送HTTP请求
在Python中，我们可以使用Requests库来发送HTTP请求，并获取APP数据库相关的响应。以下是一个示例代码：
import requests
url = 'e.com/api/database'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
database_content = response.text
# 对获取到的数据库内容进行处理
# ...
在上面的代码中，我们使用了Requests库发送了一个GET请求，并传递了一个headers参数，以模拟浏览器发送请求的行为。获取到的响应内容可以通过response.text来获取。
4. 解析数据库内容
使用Beautiful Soup库来解析获取到的数据库内容是非常方便的。我们可以使用这个库的各种功能来提取所需的数据，包括查找特定的标签、获取标签内的文本、提取属性等等。
以下是一个简单的示例代码，用于从获取到的数据库内容中提取出所有的用户名：
from bs4 import BeautifulSoup
# 假设获取到的数据库内容为database_content
soup = BeautifulSoup(database_content, 'html.parser')
usernames = []
user_elements = soup.find_all('span', class_='username')
for user_element in user_elements:
usernames.append(user_element.text)
在上述示例代码中，我们使用了Beautiful Soup的find_all方法来查找所有符合条件的标签，并通过text属性获取标签内的文本。
5. 数据存储和进一步处理
获取到所需的数据后，我们可以将其存储到文件或者进行进一步的处理和分析。Python提供了许多库和工具，用于数据存储和处理，如Pandas、NumPy等。
以下是一个示例代码，用于将获取到的用户名存储到CSV文件中：
import csv
# 假设获取到的用户名列表为usernames
data = [[user] for user in usernames]
with open('usernames.csv', 'w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerows(data)
在上述示例代码中，我们使用了CSV库来将数据存储到CSV文件中。你也可以根据需要选择其他格式的数据存储方式。
总结
使用Python编写爬虫来获取APP数据库是一种高效且便捷的方法。通过分析APP的网络请求，发送HTTP请求并使用Beautiful Soup库来解析数据库内容，我们可以轻松地提取所需的数据并进行进一步的处理和分析。
在进行APP数据库爬取时，需要注意遵守法律法规和相关隐私政策，确保数据获取的合法性。
四、python爬取图片的好处？
可以批量获取所需的图片，减少不必要的人工费时操作
五、python 爬取新笔趣阁小说有哪些推荐？
嗨嗨，我是小圆。
相信大家都会看小说，但是有些小说看几章就要付费，奈何自己又没有会员，只能用用python爬取一下了。
基本开发环境
Python 3.6Pycharm
相关模块的使用
requestsparsel
安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。
单章爬取
一、明确需求爬取小说内容保存到本地
- 小说名字
- 小说章节名字
- 小说内容
# 第一章小说url地址
url = 'http://www.biquges.com/52_52642/25585323.html'url = 'http://www.biquges.com/52_52642/25585323.html'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url=url, headers=headers)
print(response.text)
请求网页返回的数据中出现了乱码，这就需要我们转码了。
加一行代码自动转码。
response.encoding = response.apparent_encoding解析数据
根据css选择器可以直接提取小说标题以及小说内容。
def get_one_novel(html_url):
# 调用请求网页数据函数
response = get_response(html_url)
# 转行成selector解析对象
selector = parsel.Selector(response.text)
# 获取小说标题
title = selector.css('.bookname h1::text').get()
# 获取小说内容 返回的是list
content_list = selector.css('#content::text').getall()
# ''.join(列表) 把列表转换成字符串
content_str = ''.join(content_list)
print(title, content_str)
if __name__ == '__main__':
url = 'http://www.biquges.com/52_52642/25585323.html'
get_one_novel(url)保存数据（数据持久化）
使用常用的保存方式： with open
def save(title, content):
"""
保存小说
:param title: 小说章节标题
:param content: 小说内容
:return:
"""
# 路径
filename = f'{title}\\'
# os 内置模块，自动创建文件夹
if os.makedirs(filename):
os.mkdir()
# 一定要记得加后缀 .txt mode 保存方式 a 是追加保存 encoding 保存编码
with open(filename + title + '.txt', mode='a', encoding='utf-8') as f:
# 写入标题
f.write(title)
# 换行
f.write('\n')
# 写入小说内容
f.write(content)保存一章小说，就这样写完了，如果想要保存整本小说呢？
整本小说爬虫
既然爬取单章小说知道怎么爬取了，那么只需要获取小说所有单章小说的url地址，就可以爬取全部小说内容了。
所有的单章的url地址都在 dd 标签当中，但是这个url地址是不完整的，所以爬取下来的时候，要拼接url地址。
def get_all_url(html_url):
# 调用请求网页数据函数
response = get_response(html_url)
# 转行成selector解析对象
selector = parsel.Selector(response.text)
# 所有的url地址都在 a 标签里面的 href 属性中
dds = selector.css('#list dd a::attr(href)').getall()
for dd in dds:
novel_url = 'http://www.biquges.com' + dd
print(novel_url)
if __name__ == '__main__':
url = 'http://www.biquges.com/52_52642/index.html'
get_all_url(url)这样就获取了所有的小说章节url地址了。
爬取全本完整代码
import requests
import parsel
from tqdm import tqdm
def get_response(html_url):
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url=html_url, headers=headers)
response.encoding = response.apparent_encoding
return response
def save(novel_name, title, content):
"""
保存小说
:param title: 小说章节标题
:param content: 小说内容
:return:
"""
filename = f'{novel_name}' + '.txt'
# 一定要记得加后缀 .txt mode 保存方式 a 是追加保存 encoding 保存编码
with open(filename, mode='a', encoding='utf-8') as f:
# 写入标题
f.write(title)
# 换行
f.write('\n')
# 写入小说内容
f.write(content)
def get_one_novel(name, novel_url):
# 调用请求网页数据函数
response = get_response(novel_url)
# 转行成selector解析对象
selector = parsel.Selector(response.text)
# 获取小说标题
title = selector.css('.bookname h1::text').get()
# 获取小说内容 返回的是list
content_list = selector.css('#content::text').getall()
# ''.join(列表) 把列表转换成字符串
content_str = ''.join(content_list)
save(name, title, content_str)
def get_all_url(html_url):
# 调用请求网页数据函数
response = get_response(html_url)
# 转行成selector解析对象
selector = parsel.Selector(response.text)
# 所有的url地址都在 a 标签里面的 href 属性中
dds = selector.css('#list dd a::attr(href)').getall()
# 小说名字
novel_name = selector.css('#info h1::text').get()
for dd in tqdm(dds):
novel_url = 'http://www.biquges.com' + dd
get_one_novel(novel_name, novel_url)
if __name__ == '__main__':
novel_id = input('输入书名ID：')
url = f'http://www.biquges.com/{novel_id}/index.html'
get_all_url(url)好了，分享到这里就结束了，感兴趣的朋友赶紧去试试吧！
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六、python怎么爬取rar文件？
由于rar通常为window下使用，须要额外的Python包rarfile。
七、python爬虫如何翻页爬取？
一般而言，Python爬虫翻页爬取的过程分为以下步骤：
分析网页：分析要爬取的网站的URL规律，了解其翻页方式，找出每一页的URL。
获取HTML：使用Python中的网络库（如requests）获取每一页的HTML源码。
解析HTML：使用HTML解析库（如BeautifulSoup）解析每一页的HTML源码，提取所需数据。
存储数据：将提取到的数据存储到本地文件或数据库中。
翻页：按照网站的翻页规则，构造下一页的URL，返回第1步重复以上步骤，直至翻完所有页。
具体实现方法可以根据不同网站的翻页规律进行相应的调整。
八、如何用python爬取数据？
使用Python爬取数据需要掌握以下几个步骤：
1. 确定目标网站：确定要爬取的数据来源，可以通过搜索引擎、网络信息抓取工具等途径找到目标网站。
2. 获取网页内容：使用Python中的requests库发送HTTP请求，获取目标网站的网页内容。
3. 解析网页内容：使用Python中的BeautifulSoup库解析网页内容，提取需要的数据。
4. 保存数据：将提取到的数据保存到本地文件中，可以使用Python中的csv、excel等库将数据保存为文件格式。
下面是一个简单的示例代码，演示如何使用Python爬取一个网站的数据：
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 发送HTTP请求获取网页内容
url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)
# 使用BeautifulSoup解析网页内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 提取需要的数据并保存到本地文件中
with open('data.csv', 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(soup.prettify())
```
上述代码中，首先使用requests库发送HTTP请求获取网页内容，然后使用BeautifulSoup库解析网页内容，提取需要的数据并保存到本地文件中。具体来说，代码中使用了BeautifulSoup的prettify()方法将网页内容打印到本地文件中。需要注意的是，上述代码中使用了utf-8编码保存文件，确保能够正确保存网页内容。
需要注意的是，爬取数据时需要遵守网站的使用规则和法律法规，避免侵犯他人的合法权益和版权问题。同时，对于一些敏感或禁止爬取的数据，需要谨慎处理，避免触犯相关法律法规。
九、python爬虫如何设置爬取页数？
用浏览器调试工具，如firebug 查看点击下一页时的http请求，再用python模拟就行了。
十、收费课程Python都能爬取吗？
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