利用爬到的数据,基于Django搭建的一个最新电影信息网站: n1celll.xyz  (用的花生壳动态域名解析,服务器在自己的电脑上,纯属自娱自乐哈.) 今天想利用所学知识来爬取电影天堂所有最新电影信息,用到的模块: requests:用于获取网页信息 re:获取网页中具体想要的信息 Beautifulsoup:便于标签搜索,获取想要信息 threading:使用多线程大幅度缩短爬取时间 queue:使用线程队列来写入文件(实际上我是把数据全部存入了数据库) 大概差不多就这些模块. 欢迎各位大

网上开源的压力测试工具超级的多,但是总有一些功能不是很符合自己预期的,于是自己动手搭建了一个简单的http load的压测环境 1.首先从最简单的http环境着手,当你在浏览器上输入了http://www.google.com并且按下回车的时候其实已经发生了很多事情. 1.你的PC会去查找本地DNS缓存,查看是否存在www.google.com的IP,一般来说第一次访问是没有的. 2.于是,你的PC在本地DNS没有查找的IP的情况下,只能去求助于DNS server了(DNS server可以通

引入 有些时候,我们在使用爬虫程序去爬取一些用户相关信息的数据(爬取张三“人人网”个人主页数据)时,如果使用之前requests模块常规操作时,往往达不到我们想要的目的. 一.基于requests模块的cookie操作 - cookie概念:当用户通过浏览器首次访问一个域名时,访问的web服务器会给客户端发送数据,以保持web服务器与客户端之间的状态保持,这些数据就是cookie. 思路: 1.我们需要使用爬虫程序对人人网的登录时的请求进行一次抓取,获取请求中的cookie数据 2.在使用个人信

一.进程 1.进程间数据不共享,如下示例: import multiprocessing data_list = [] def task(arg): data_list.append(arg) print(data_list) # 每个进程都有自己的一个列表 def run(): for i in range(10): p = multiprocessing.Process(target=task,args=(i,)) p.start() if __name__ == '__main__': r

一.进程 1.进程间数据不共享 import multiprocessing data_list = [] def task(arg): data_list.append(arg) print(data_list) def run(): for i in range(10): m = multiprocessing.Process(target=task,args=(i,)) m.start() if __name__ == '__main__': run() # [0] #分别打印了一个列表

目录 爬虫介绍 requests模块 requests模块 1.requests模块的基本使用 2.get 请求携带参数,调用params参数,其本质上还是调用urlencode 3.携带headers,请求头是将自身伪装成浏览器的关键 4.带cookie 5.发送post请求(注册,登陆),携带数据(body) 6.session对象 7.响应对象 8.乱码问题 9.解析json 10.使用代理 11.异常处理 12.上传文件(爬虫用的比较少,一般用于后台写服务,将爬取下来的文件上传给其他服务

让我们从一些简单的示例开始吧. 发送请求¶ 使用 Requests 发送网络请求非常简单. 一开始要导入 Requests 模块: >>> import requests 然后,尝试获取某个网页.本例子中,我们来获取 Github 的公共时间线: >>> r = requests.get('https://github.com/timeline.json') 现在,我们有一个名为 r 的 Response 对象.我们可以从这个对象中获取所有我们想要的信息. Reques

发送请求 使用Requests发送网络请求非常简单. 一开始要导入Requests模块: >>> import requests 然后,尝试获取某个网页.本例子中,我们来获取Github的公共时间线 >>> r = requests.get('https://github.com/timeline.json') 现在,我们有一个名为 r 的 Response 对象.可以从这个对象中获取所有我们想要的信息. Requests简便的API意味着所有HTTP请求类型都是显而易

requests模块 在Python内置模块(urllib.urllib2.httplib)的基础上进行了高度的封装,从而使得Pythoner更好的进行http请求,使用Requests可以轻而易举的完成浏览器可有的任何操作.Requests 是使用 Apache2 Licensed 许可证的 基于Python开发的HTTP 库. requests使用 一.GET请求 向 https://github.com/timeline.json 发送一个GET请求,将请求和响应相关均封装在 ret 对象

目录 Requests模块说明 Requests模块安装 Requests模块简单入门 Requests示例 参考文档   1.Requests模块说明 Requests 是使用 Apache2 Licensed 许可证的 HTTP 库.用 Python 编写,真正的为人类着想. Python 标准库中的 urllib2 模块提供了你所需要的大多数 HTTP 功能,但是它的 API 太渣了.它是为另一个时代.另一个互联网所创建的.它需要巨量的工作,甚至包括各种方法覆盖,来完成最简单的任务. 在P

1.Requests模块说明 Requests 是使用 Apache2 Licensed 许可证的 HTTP 库.用 Python 编写,真正的为人类着想. Python 标准库中的 urllib2 模块提供了你所需要的大多数 HTTP 功能,但是它的 API 太渣了.它是为另一个时代.另一个互联网所创建的.它需要巨量的工作,甚至包括各种方法覆盖,来完成最简单的任务. 在Python的世界里,事情不应该这么麻烦. Requests 使用的是 urllib3,因此继承了它的所有特性.Request

import requests 下面就可以使用神奇的requests模块了! 1.向网页发送数据 >>> payload = {'key1': 'value1', 'key2': ['value2', 'value3']} >>> r = requests.get('http://httpbin.org/get', params=payload) >>> print(r.url) http://httpbin.org/get?key1=value1&a

使用requests模块构造的下载器,首先安装第三方库requests pip install requests 1 class StrongDownload(object): def __init__(self): #拿到代理iplist self.iplist = ['自己想办法搞'] # self.UserAgent = ['自己想办法搞'] def get(self,url,timeout,proxy=False,num_retries=3): '''url timeout,proxy,

虽然干技术多年了,但从没有写过博客,想来甚是惭愧,本篇作为我博客的第一篇,也是测试篇.不为写的好,只为博诸君一眸而已. 使用python爬虫,有几个比较常用的,获取html_content的模块urllib,urllib2以及requests.相对于前两个模块来说,requests模块较为容易使用,本篇就通过一个小例子来说明如何使用它来成功爬取我们要使用的数据 目标网址:http://neihanshequ.com/ 目标数据:爬取内涵段子网首页的"段子" 爬取方式:requests

本文摘要: 1.安装pip 2.安装requests模块 3.安装beautifulsoup4 4.requests模块浅析 + 发送请求 + 传递URL参数 + 响应内容 + 获取网页编码 + 获取响应状态码 5.案例演示 后记 1.安装pip 我的个人桌面系统用的linuxmint,系统默认没有安装pip,考虑到后面安装requests模块使用pip,所以我这里第一步先安装pip. $ sudo apt install python-pip 安装成功,查看PIP版本: $ pip -V 2.

介绍 #介绍:使用requests可以模拟浏览器的请求,比起之前用到的urllib,requests模块的api更加便捷(本质就是封装了urllib3) #注意:requests库发送请求将网页内容下载下来以后,并不会执行js代码,这需要我们自己分析目标站点然后发起新的request请求 #安装:pip3 install requests #各种请求方式:常用的就是requests.get()和requests.post() >>> import requests >>>

使用requests模块访问HTTPS网站报错: SNIMissingWarning: An HTTPS request has been made, but the SNI (Subject Name Indication) extension to TLS is not available on this platform. This may cause the server to present an incorrect TLS certificate, which can cause v

requests模块可用来编写请求脚本. 比如,使用requests的post函数可以模拟post请求: resp = requests.post(url, data = content) url即为我们要发送请求的url,data是要提交的数据,一般是json格式的. resp是服务器处理请求之后的返回内容,通过如下方式可以看到它的内容: print resp.text 当传输的内容是json格式的话,通过json.loads(resp.text)可以得到Python中的字典格式. 通过res

urllib模块设置代理 如果我们频繁用一个IP去爬取同一个网站的内容,很可能会被网站封杀IP.其中一种比较常见的方式就是设置代理IP from urllib import request proxy = 'http://39.134.93.12:80' proxy_support = request.ProxyHandler({'http': proxy}) opener = request.build_opener(proxy_support) request.install_opener(

Python原生库urllib库不太方便使用,本着"人生苦短, 我用Python"的珍惜生命精神, 基于urllib, 开发了一个对人类来说, 更好使用的一个库——requests requests模块的使用方法基本上是requests.方法(method,url,**kwargs),括号中传递各种参数的形式来实现不同的应用场景. 各种请求方法: request(method,url,**kwargs) get(url, params=None, **kwargs) post(url,

requests模块的其他用法 #通常我们在发送请求时都需要带上请求头,请求头是将自身伪装成浏览器的关键,常见的有用的请求头如下 Host Referer #大型网站通常都会根据该参数判断请求的来源 User-Agent #客户端 Cookie #Cookie信息虽然包含在请求头里,但requests模块有单独的参数来处理他,headers={}内就不要放它了 cookies import requests respone=requests.get('http://www.jianshu.com