本文目录一览：
- 1、用python怎么爬取B站每一个分区的总播放量？
- 2、如何用 Python 爬取需要登录的网站
- 3、使用python bs4爬b站番剧索引无法爬取所有内容？
- 4、Python爬虫：如何在一个月内学会爬取大规模数
- 5、python爬虫在爬B站网页时出现403错误，已经添加了ua还是出错怎么办？
- 6、python怎样爬取整站
用python怎么爬取B站每一个分区的总播放量？
如果你要的数据量很小的话，python2自带的urllib2写爬虫就可以，如果你要的数据量比较大，就需要专门的爬虫框架scrapy了。
一个爬虫，你首先要分析你要爬取的网页的页面结构，也就是你需要知道在DOM树种你要的元素在哪，然后用能操作DOM的包，比如beautifulsoup或者xpath等，解析DOM，获取你想要的值，然后保存起来
如何用 Python 爬取需要登录的网站
最近我必须执行一项从一个需要登录的网站上爬取一些网页的操作。它没有我想象中那么简单，因此我决定为它写一个辅助教程。
在本教程中，我们将从我们的bitbucket账户中爬取一个项目列表。
教程中的代码可以从我的 Github 中找到。
我们将会按照以下步骤进行：
提取登录需要的详细信息
执行站点登录
爬取所需要的数据
在本教程中，我使用了以下包（可以在 requirements.txt 中找到）：
Python
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requests
lxml
步骤一：研究该网站
打开登录页面
进入以下页面 “bitbucket.org/account/signin”。你会看到如下图所示的页面（执行注销，以防你已经登录）
仔细研究那些我们需要提取的详细信息，以供登录之用
在这一部分，我们会创建一个字典来保存执行登录的详细信息：
1. 右击 “Username or email” 字段，选择“查看元素”。我们将使用 “name” 属性为 “username” 的输入框的值。“username”将会是 key 值，我们的用户名/电子邮箱就是对应的 value 值（在其他的网站上这些 key 值可能是 “email”，“ user_name”，“ login”，等等）。
2. 右击 “Password” 字段，选择“查看元素”。在脚本中我们需要使用 “name” 属性为 “password” 的输入框的值。“password” 将是字典的 key 值，我们输入的密码将是对应的 value 值（在其他网站key值可能是 “userpassword”，“loginpassword”，“pwd”，等等）。
3. 在源代码页面中，查找一个名为 “csrfmiddlewaretoken” 的隐藏输入标签。“csrfmiddlewaretoken” 将是 key 值，而对应的 value 值将是这个隐藏的输入值（在其他网站上这个 value 值可能是一个名为 “csrftoken”，“ authenticationtoken” 的隐藏输入值）。列如：“Vy00PE3Ra6aISwKBrPn72SFml00IcUV8”。
最后我们将会得到一个类似这样的字典：
Python
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payload = {
"username": "lt;USER NAMEgt;",
"password": "lt;PASSWORDgt;",
"csrfmiddlewaretoken": "lt;CSRF_TOKENgt;"
}
请记住，这是这个网站的一个具体案例。虽然这个登录表单很简单，但其他网站可能需要我们检查浏览器的请求日志，并找到登录步骤中应该使用的相关的 key 值和 value 值。
步骤2：执行登录网站
对于这个脚本，我们只需要导入如下内容：
Python
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import requests
from lxml import html
首先，我们要创建 session 对象。这个对象会允许我们保存所有的登录会话请求。
Python
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session_requests = requests.session()
第二，我们要从该网页上提取在登录时所使用的 csrf 标记。在这个例子中，我们使用的是 lxml 和 xpath 来提取，我们也可以使用正则表达式或者其他的一些方法来提取这些数据。
Python
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login_url = "n/?next=/"
result = session_requests.get(login_url)
tree = html.fromstring(result.text)
authenticity_token = list(set(tree.xpath("//input[@name='csrfmiddlewaretoken']/@value")))[0]
**更多关于xpath 和lxml的信息可以在这里找到。
接下来，我们要执行登录阶段。在这一阶段，我们发送一个 POST 请求给登录的 url。我们使用前面步骤中创建的 payload 作为 data 。也可以为该请求使用一个标题并在该标题中给这个相同的 url 添加一个参照键。
Python
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result = session_requests.post(
login_url,
data = payload,
headers = dict(referer=login_url)
)
步骤三：爬取内容
现在，我们已经登录成功了，我们将从 bitbucket dashboard 页面上执行真正的爬取操作。
Python
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url = '/overview'
result = session_requests.get(
url,
headers = dict(referer = url)
)
为了测试以上内容，我们从 bitbucket dashboard 页面上爬取了项目列表。我们将再次使用 xpath 来查找目标元素，清除新行中的文本和空格并打印出结果。如果一切都运行 OK，输出结果应该是你 bitbucket 账户中的 buckets / project 列表。
Python
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tree = html.fromstring(result.content)
bucket_elems = tree.findall(".//span[@class='repo-name']/")
bucket_names = [bucket.text_content.replace("n", "").strip() for bucket in bucket_elems]
print bucket_names
你也可以通过检查从每个请求返回的状态代码来验证这些请求结果。它不会总是能让你知道登录阶段是否是成功的，但是可以用来作为一个验证指标。
例如：
Python
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result.ok # 会告诉我们最后一次请求是否成功
result.status_code # 会返回给我们最后一次请求的状态
使用python bs4爬b站番剧索引无法爬取所有内容？
这些内容是通过异步接口返回的，前端页面上当然没有，你需要去请求后端对应的接口。
Python爬虫：如何在一个月内学会爬取大规模数
爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。
掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。
对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……
但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。
在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。
1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
2.了解非结构化数据的存储
3.学习scrapy，搭建工程化爬虫
4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取
5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率
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学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
大部分Python爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。
Python爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。
当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。
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了解非结构化数据的存储
爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。
开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。
当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。
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学习 scrapy，搭建工程化的爬虫
掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。
scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。
学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。
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学习数据库基础，应对大规模数据存储
爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。
因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。
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掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。
遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。
往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了。
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分布式Python爬虫，实现大规模并发采集
爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。
分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。
Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的
python爬虫在爬B站网页时出现403错误，已经添加了ua还是出错怎么办？
403是禁止访问，就是服务器不让你访问他的网站。
爬B站需要添加虚拟的浏览器信息，让服务器以为你是真人而不是解析器。
python怎样爬取整站
如果是python2.7,利用urllib和urllib2进行爬取，对于要爬取的网站，需要做一些分析，比如要爬取的内容是登录后才看得到的，那就先要实现模拟登陆，再进行爬取。爬取时一般是发起get请求，携带的参数可以通过浏览器的开发者模式分析网页请求来查看。如果是python3,原理也差不多，用的模块稍微不一样一些