python访问抓取网页常用命令总结

python访问抓取网页常用命令

简单的抓取网页:

import urllib.request
url="http://google.cn/"
response=urllib.request.urlopen(url)  #返回文件对象
page=response.read()

直接将URL保存为本地文件:

import urllib.request
url="http://google.cn/"
response=urllib.request.urlopen(url)  #返回文件对象
page=response.read() 

POST方式:

import urllib.parse
import urllib.request 

url="http://liuxin-blog.appspot.com/messageboard/add" 

values={"content":"命令行发出网页请求测试"}
data=urllib.parse.urlencode(values) 

#创建请求对象
req=urllib.request.Request(url,data)
#获得服务器返回的数据
response=urllib.request.urlopen(req)
#处理数据
page=response.read()

GET方式:

import urllib.parse
import urllib.request 

url="http://www.google.cn/webhp" 

values={"rls":"ig"}
data=urllib.parse.urlencode(values) 

theurl=url+"?"+data
#创建请求对象
req=urllib.request.Request(theurl)
#获得服务器返回的数据
response=urllib.request.urlopen(req)
#处理数据
page=response.read()

有2个常用的方法,geturl(),info()

geturl()的设置是为了辨别是否有服务器端的网址重定向,而info()则包含了一系列的信息。

中文问题的处理,会用到 encode()编码 dencode()解码:

感谢阅读,希望能帮助到大家,谢谢大家对本站的支持!

(0)

相关推荐

  • python实现多线程的方式及多条命令并发执行

    一.概念介绍 Thread 是threading模块中最重要的类之一,可以使用它来创建线程.有两种方式来创建线程:一种是通过继承Thread类,重写它的run方法:另一种是创建一个threading.Thread对象,在它的初始化函数(__init__)中将可调用对象作为参数传入. Thread模块是比较底层的模块,Threading模块是对Thread做了一些包装的,可以更加方便的被使用. 另外在工作时,有时需要让多条命令并发的执行, 而不是顺序执行. 二.代码样例 #!/usr/bin/py

  • Python实现多并发访问网站功能示例

    本文实例讲述了Python实现多并发访问网站功能.分享给大家供大家参考,具体如下: # Filename:visitweb_threads.py # Description:python visit web, get startTime, endTime, everytimes spentTime,threading import threading import urllib import time import datetime print 'num web SpentTime' def P

  • 浅析Python中的多进程与多线程的使用

    在批评Python的讨论中,常常说起Python多线程是多么的难用.还有人对 global interpreter lock(也被亲切的称为"GIL")指指点点,说它阻碍了Python的多线程程序同时运行.因此,如果你是从其他语言(比如C++或Java)转过来的话,Python线程模块并不会像你想象的那样去运行.必须要说明的是,我们还是可以用Python写出能并发或并行的代码,并且能带来性能的显著提升,只要你能顾及到一些事情.如果你还没看过的话,我建议你看看Eqbal Quran的文章

  • 基python实现多线程网页爬虫

    一般来说,使用线程有两种模式, 一种是创建线程要执行的函数, 把这个函数传递进Thread对象里,让它来执行. 另一种是直接从Thread继承,创建一个新的class,把线程执行的代码放到这个新的class里. 实现多线程网页爬虫,采用了多线程和锁机制,实现了广度优先算法的网页爬虫. 先给大家简单介绍下我的实现思路: 对于一个网络爬虫,如果要按广度遍历的方式下载,它是这样的: 1.从给定的入口网址把第一个网页下载下来 2.从第一个网页中提取出所有新的网页地址,放入下载列表中 3.按下载列表中的地

  • 详解Python中的多线程编程

    一.简介 多线程编程技术可以实现代码并行性,优化处理能力,同时功能的更小划分可以使代码的可重用性更好.Python中threading和Queue模块可以用来实现多线程编程. 二.详解 1.线程和进程        进程(有时被称为重量级进程)是程序的一次执行.每个进程都有自己的地址空间.内存.数据栈以及其它记录其运行轨迹的辅助数据.操作系统管理在其上运行的所有进程,并为这些进程公平地分配时间.进程也可以通过fork和spawn操作来完成其它的任务,不过各个进程有自己的内存空间.数据栈等,所以只

  • Python控制多进程与多线程并发数总结

    一.前言 本来写了脚本用于暴力破解密码,可是1秒钟尝试一个密码2220000个密码我的天,想用多线程可是只会一个for全开,难道开2220000个线程吗?只好学习控制线程数了,官方文档不好看,觉得结构不够清晰,网上找很多文章也都不很清晰,只有for全开线程,没有控制线程数的具体说明,最终终于根据多篇文章和官方文档算是搞明白基础的多线程怎么实现法了,怕长时间不用又忘记,找着麻烦就贴这了,跟我一样新手也可以参照参照. 先说进程和线程的区别: 地址空间:进程内的一个执行单元;进程至少有一个线程;它们共

  • python并发编程之多进程、多线程、异步和协程详解

    最近学习python并发,于是对多进程.多线程.异步和协程做了个总结. 一.多线程 多线程就是允许一个进程内存在多个控制权,以便让多个函数同时处于激活状态,从而让多个函数的操作同时运行.即使是单CPU的计算机,也可以通过不停地在不同线程的指令间切换,从而造成多线程同时运行的效果. 多线程相当于一个并发(concunrrency)系统.并发系统一般同时执行多个任务.如果多个任务可以共享资源,特别是同时写入某个变量的时候,就需要解决同步的问题,比如多线程火车售票系统:两个指令,一个指令检查票是否卖完

  • python多线程threading.Lock锁用法实例

    本文实例讲述了python多线程threading.Lock锁的用法实例,分享给大家供大家参考.具体分析如下: python的锁可以独立提取出来 复制代码 代码如下: mutex = threading.Lock() #锁的使用 #创建锁 mutex = threading.Lock() #锁定 mutex.acquire([timeout]) #释放 mutex.release() 锁定方法acquire可以有一个超时时间的可选参数timeout.如果设定了timeout,则在超时后通过返回值

  • python实现用于测试网站访问速率的方法

    这是python编写的用于测试网站访问速率的代码片段,可以输出打开某url的时间,访问100次的平均时间,最大时间和最小时间等等 import urllib2 from datetime import * import time def Process(url,n): minSpan = 10.0 maxSpan = 0.0 sumSpan= 0.0 over1s = 0 for i in range(n): startTime = datetime.now() try: res = urlli

  • Python的Django应用程序解决AJAX跨域访问问题的方法

    引子 使用Django在服务器端写了一个API,返回一个JSON数据.使用Ajax调用该API: <!DOCTYPE HTML> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta name="viewport" content="maximum-scale=1.0,minimum-scale=1.0,user-scalable=0,width=device-width

  • Python threading多线程编程实例

    Python 的多线程有两种实现方法: 函数,线程类 1.函数 调用 thread 模块中的 start_new_thread() 函数来创建线程,以线程函数的形式告诉线程该做什么 复制代码 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import thread def f(name):   #定义线程函数   print "this is " + name   if __name__ == '__main__':   thread.start_new_thread(f

随机推荐