如何让网页被爬虫抓取?

1. 如何让网页被爬虫抓取?

网站建设好了，当然是希望网页被搜索引擎收录的越多越好，但有时候我们也会碰到网站不需要被搜索引擎收录的情况。
比如，要启用一个新的域名做镜像网站，主要用于PPC 的推广，这个时候就要想办法屏蔽搜索引擎蜘蛛抓取和索引我们镜像网站的所有网页。因为如果镜像网站也被搜索引擎收录的话，很有可能会影响官网在搜索引擎的权重。
以下列举了屏蔽主流搜索引擎爬虫（蜘蛛）抓取/索引/收录网页的几种思路。注意：是整站屏蔽，而且是尽可能的屏蔽掉所有主流搜索引擎的爬虫（蜘蛛）。
1、通过 robots.txt 文件屏蔽
可以说 robots.txt 文件是最重要的一种渠道（能和搜索引擎建立直接对话），给出以下建议：
User-agent: Baiduspider
Disallow: /
User-agent: Googlebot
Disallow: /
User-agent: Googlebot-Mobile
Disallow: /
User-agent: Googlebot-Image
Disallow:/
User-agent: Mediapartners-Google
Disallow: /
User-agent: Adsbot-Google
Disallow: /
User-agent:Feedfetcher-Google
Disallow: /
User-agent: Yahoo! Slurp
Disallow: /
User-agent: Yahoo! Slurp China
Disallow: /
User-agent: Yahoo!-AdCrawler
Disallow: /
User-agent: YoudaoBot
Disallow: /
User-agent: Sosospider
Disallow: /
User-agent: Sogou spider
Disallow: /
User-agent: Sogou web spider
Disallow: /
User-agent: MSNBot
Disallow: /
User-agent: ia_archiver
Disallow: /
User-agent: Tomato Bot
Disallow: /
User-agent: *
Disallow: /
2、通过 meta tag 屏蔽
在所有的网页头部文件添加，添加如下语句：

3、通过服务器（如：Linux/nginx ）配置文件设置
直接过滤 spider/robots 的IP 段。
小注：第1招和第2招只对“君子”有效，防止“小人”要用到第3招（“君子”和“小人”分别泛指指遵守与不遵守 robots.txt 协议的 spider/robots），所以网站上线之后要不断跟踪分析日志，筛选出这些 badbot 的ip，然后屏蔽之。

2. python 怎样爬去网页的内容

用python爬取网页信息的话，需要学习几个模块，urllib，urllib2，urllib3，requests，httplib等等模块，还要学习re模块（也就是正则表达式）。根据不同的场景使用不同的模块来高效快速的解决问题。
最开始我建议你还是从最简单的urllib模块学起，比如爬新浪首页（声明：本代码只做学术研究，绝无攻击用意）：

这样就把新浪首页的源代码爬取到了，这是整个网页信息，如果你要提取你觉得有用的信息得学会使用字符串方法或者正则表达式了。
平时多看看网上的文章和教程，很快就能学会的。
补充一点：以上使用的环境是python2，在python3中，已经把urllib，urllib2，urllib3整合为一个包，而不再有这几个单词为名字的模块。

3. 如何利用Python爬虫从网页上批量获取想要的信息

python是一款应用非常广泛的脚本程序语言，谷歌公司的网页就是用python编写。python在生物信息、统计、网页制作、计算等多个领域都体现出了强大的功能。python和其他脚本语言如java、R、Perl 一样，都可以直接在命令行里运行脚本程序。工具/原料
python；CMD命令行；windows操作系统
方法/步骤
1、首先下载安装python，建议安装2.7版本以上，3.0版本以下，由于3.0版本以上不向下兼容，体验较差。

2、打开文本编辑器，推荐editplus，notepad等，将文件保存成 .py格式，editplus和notepad支持识别python语法。
脚本第一行一定要写上 #!usr/bin/python
表示该脚本文件是可执行python脚本
如果python目录不在usr/bin目录下，则替换成当前python执行程序的目录。
3、编写完脚本之后注意调试、可以直接用editplus调试。调试方法可自行百度。脚本写完之后，打开CMD命令行，前提是python 已经被加入到环境变量中，如果没有加入到环境变量，请百度

4、在CMD命令行中，输入 “python” + “空格”，即 ”python “；将已经写好的脚本文件拖拽到当前光标位置，然后敲回车运行即可。

4. 如何用最简单的Python爬虫采集整个网站

您好，python爬虫一般需要用到大量短效动态IP，一般采用API端口提取，单次提取200.间隔1S，整理好的视频教程，里面有详细的讲解。
点击下载链接: https://pan.baidu.com/s/1TXjBVcnaC31CV4tVVvG8Fg 提取码: twn3

5. 如何用 Python 实现 Web 抓取

Web 抓取的定义
Web 抓取是抽取网络数据的过程。只要借助合适的工具，任何你能看到的数据都可以进行抽取。在本文中，我们将重点介绍自动化抽取过程的程序，帮助你在较短时间内收集大量数据。除了笔者前文提到的用例，抓取技术的用途还包括：SEO 追踪、工作追踪、新闻分析以及笔者的最爱——社交媒体的情感分析！
一点提醒
在开启 Web 抓取的探险之前，请确保自己了解相关的法律问题。许多网站在其服务条款中明确禁止对其内容进行抓取。例如，Medium 网站就写道：“遵照网站 robots.txt 文件中的规定进行的爬取操作(Crawling)是可接受的，但是我们禁止抓取(Scraping)操作。”对不允许抓取的网站进行抓取可能会使你进入他们的黑名单！与任何工具一样，Web 抓取也可能用于复制网站内容之类的不良目的。此外，由 Web 抓取引起的法律诉讼也不在少数。
设置代码
在充分了解小心行事的必要之后，让我们开始学习 Web 抓取。其实，Web 抓取可以通过任何编程语言实现，在不久之前，我们使用 Node 实现过。在本文中，考虑到其简洁性与丰富的包支持，我们将使用 Python 实现抓取程序。
Web 抓取的基本过程
当你打开网络中的某个站点时，就会下载其 HTML 代码，由你的 web 浏览器对其进行分析与展示。该 HTML 代码包含了你所看到的所有信息。因此，通过分析 HTML 代码就能得到所需信息（比如价格）。你可以使用正则表达式在数据海洋中搜索你需要的信息，也可以使用函数库来解释 HTML，同样也能得到需要数据。
在 Python 中，我们将使用一个名为靓汤（Beautiful Soup）的模块对 HTML 数据进行分析。你可以借助 pip 之类的安装程序安装之，运行如下代码即可：
pip install beautifulsoup4


或者，你也可以根据源码进行构建。在该模块的文档说明页，可以看到详细的安装步骤。
安装完成之后，我们大致会遵循以下步骤实现 web 抓取：
向 URL 发送请求
接收响应
分析响应以寻找所需数据
作为演示，我们将使用笔者的博客 http://dada.theblogbowl.in/. 作为目标 URL。
前两个步骤相对简单，可以这样完成：
from urllib import urlopen#Sending the http requestwebpage = urlopen('http://my_website.com/').read()


接下来，将响应传给之前安装的模块：
from bs4 import BeautifulSoup#making the soup! yummy ;)soup = BeautifulSoup(webpage, "html5lib")


请注意，此处我们选择了 html5lib 作为解析器。根据 BeautifulSoup 的文档，你也可以为其选择不同的解析器。
解析 HTML
在将 HTML 传给 BeautifulSoup 之后，我们可以尝试一些指令。譬如，检查 HTML 标记代码是否正确，可以验证该页面的标题（在 Python 解释器中）：
>>> soup.titleTranscendental  Tech Talk>>> soup.title.text
u'Transcendental  Tech Talk'
>>>


接下来，开始抽取页面中的特定元素。譬如，我想抽取博客中文章标题的列表。为此，我需要分析 HTML 的结构，这一点可以借助 Chrome 检查器完成。其他浏览器也提供了类似的工具。
 
使用 Chrome 检查器检查某个页面的 HTML 结构
如你所见，所有文章标题都带有 h3 标签与两个类属性：post-title 与 entry-title 类。因此，用 post-title类搜索所有 h3 元素就能得到该页的文章标题列表。在此例中，我们使用 BeautifulSoup 提供的 find_all 函数，并通过 class_ 参数确定所需的类：
>>> titles = soup.find_all('h3', class_ = 'post-title') #Getting all titles>>> titles[0].textu'\nKolkata #BergerXP IndiBlogger meet, Marketing Insights, and some Blogging Tips\n'>>>


只通过 post-title 类进行条目搜索应该可以得到相同的结果：
>>> titles = soup.find_all(class_ = 'post-title') #Getting all items with class post-title>>> titles[0].textu'\nKolkata #BergerXP
   IndiBlogger meet, Marketing Insights, and some Blogging Tips\n'>>>

6. python网页爬虫教程

现行环境下，大数据与人工智能的重要依托还是庞大的数据和分析采集，类似于淘宝 京东 百度 腾讯级别的企业 能够通过数据可观的用户群体获取需要的数据，而一般企业可能就没有这种通过产品获取数据的能力和条件，想从事这方面的工作，需掌握以下知识：
1. 学习Python基础知识并实现基本的爬虫过程
一般获取数据的过程都是按照 发送请求-获得页面反馈-解析并且存储数据 这三个流程来实现的。这个过程其实就是模拟了一个人工浏览网页的过程。
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，我们可以按照requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
2.了解非结构化数据的存储
爬虫抓取的数据结构复杂 传统的结构化数据库可能并不是特别适合我们使用。我们前期推荐使用MongoDB 就可以。
3. 掌握一些常用的反爬虫技巧
使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等处理方式即可以解决大部分网站的反爬虫策略。
4.了解分布式存储
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 这三种工具就可以了。

7. Python爬虫可以爬取什么

Python爬虫可以爬取的东西有很多，Python爬虫怎么学？简单的分析下：
如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。
利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息，比如：
知乎：爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。
淘宝、京东：抓取商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。
安居客、链家：抓取房产买卖及租售信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。
拉勾网、智联：爬取各类职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。
雪球网：抓取雪球高回报用户的行为，对股票市场进行分析和预测。
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
一
学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
大部分爬虫都是按“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中爬虫相关的包很多：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。
二
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。
三
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。
四
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。
五
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.
六
分布式爬虫，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，用于做基本的页面爬取，MongoDB 用于存储爬取的数据，Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务队列。
所以有些东西看起来很吓人，但其实分解开来，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现一些更加自动化的数据获取。
你看，这一条学习路径下来，你已然可以成为老司机了，非常的顺畅。所以在一开始的时候，尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际的项目（开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手），直接开始就好。
因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多么高深的数据库技术，高效的姿势就是从实际的项目中去学习这些零散的知识点，你能保证每次学到的都是最需要的那部分。
当然唯一麻烦的是，在具体的问题中，如何找到具体需要的那部分学习资源、如何筛选和甄别，是很多初学者面临的一个大问题。
以上就是我的回答，希望对你有所帮助，望采纳。

8. 如何用python写爬虫来获取网页中所有的文章以及关键词

所谓网页抓取，就是把URL地址中指定的网络资源从网络流中读取出来，保存到本地。 类似于使用程序模拟IE浏览器的功能，把URL作为HTTP请求的内容发送到服务器端， 然后读取服务器端的响应资源。
在Python中，我们使用urllib2这个组件来抓取网页。urllib2是Python的一个获取URLs(Uniform Resource Locators)的组件。
它以urlopen函数的形式提供了一个非常简单的接口。
最简单的urllib2的应用代码只需要四行。
我们新建一个文件urllib2_test01.py来感受一下urllib2的作用：
import urllib2response = urllib2.urlopen('http://www.baidu.com/')html = response.read()print html
按下F5可以看到运行的结果：

我们可以打开百度主页，右击，选择查看源代码（火狐OR谷歌浏览器均可），会发现也是完全一样的内容。
也就是说，上面这四行代码将我们访问百度时浏览器收到的代码们全部打印了出来。
这就是一个最简单的urllib2的例子。
除了"http:"，URL同样可以使用"ftp:"，"file:"等等来替代。
HTTP是基于请求和应答机制的：
客户端提出请求，服务端提供应答。
urllib2用一个Request对象来映射你提出的HTTP请求。
在它最简单的使用形式中你将用你要请求的地址创建一个Request对象，
通过调用urlopen并传入Request对象，将返回一个相关请求response对象，
这个应答对象如同一个文件对象，所以你可以在Response中调用.read()。
我们新建一个文件urllib2_test02.py来感受一下：
import urllib2  req = urllib2.Request('http://www.baidu.com')  response = urllib2.urlopen(req)  the_page = response.read()  print the_page
可以看到输出的内容和test01是一样的。
urllib2使用相同的接口处理所有的URL头。例如你可以像下面那样创建一个ftp请求。
req = urllib2.Request('ftp://example.com/')
在HTTP请求时，允许你做额外的两件事。
1.发送data表单数据
这个内容相信做过Web端的都不会陌生，
有时候你希望发送一些数据到URL(通常URL与CGI[通用网关接口]脚本，或其他WEB应用程序挂接)。
在HTTP中,这个经常使用熟知的POST请求发送。
这个通常在你提交一个HTML表单时由你的浏览器来做。
并不是所有的POSTs都来源于表单，你能够使用POST提交任意的数据到你自己的程序。
一般的HTML表单，data需要编码成标准形式。然后做为data参数传到Request对象。
编码工作使用urllib的函数而非urllib2。
我们新建一个文件urllib2_test03.py来感受一下：
import urllib  import urllib2  url = 'http://www.someserver.com/register.cgi'  values = {'name' : 'WHY',            'location' : 'SDU',            'language' : 'Python' }  data = urllib.urlencode(values) # 编码工作req = urllib2.Request(url, data)  # 发送请求同时传data表单response = urllib2.urlopen(req)  #接受反馈的信息the_page = response.read()  #读取反馈的内容
如果没有传送data参数，urllib2使用GET方式的请求。
GET和POST请求的不同之处是POST请求通常有"副作用"，
它们会由于某种途径改变系统状态(例如提交成堆垃圾到你的门口)。
Data同样可以通过在Get请求的URL本身上面编码来传送。
import urllib2  import urllibdata = {}data['name'] = 'WHY'  data['location'] = 'SDU'  data['language'] = 'Python'url_values = urllib.urlencode(data)  print url_valuesname=Somebody+Here&language=Python&location=Northampton  url = 'http://www.example.com/example.cgi'  full_url = url + '?' + url_valuesdata = urllib2.open(full_url)
这样就实现了Data数据的Get传送。
2.设置Headers到http请求
有一些站点不喜欢被程序（非人为访问）访问，或者发送不同版本的内容到不同的浏览器。
默认的urllib2把自己作为“Python-urllib/x.y”(x和y是Python主版本和次版本号,例如Python-urllib/2.7)，这个身份可能会让站点迷惑，或者干脆不工作。
浏览器确认自己身份是通过User-Agent头，当你创建了一个请求对象，你可以给他一个包含头数据的字典。
下面的例子发送跟上面一样的内容，但把自身模拟成Internet Explorer。
（多谢大家的提醒，现在这个Demo已经不可用了，不过原理还是那样的）。
import urllib  import urllib2  url = 'http://www.someserver.com/cgi-bin/register.cgi'user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)'  values = {'name' : 'WHY',            'location' : 'SDU',            'language' : 'Python' }  headers = { 'User-Agent' : user_agent }  data = urllib.urlencode(values)  req = urllib2.Request(url, data, headers)  response = urllib2.urlopen(req)  the_page = response.read() 
以上就是python利用urllib2通过指定的URL抓取网页内容的全部内容，非常简单吧，希望对大家能有所帮助。