python抓取网页过程

网页抓取流程
本文介绍网页抓取的基本步骤,包括发送HTTP请求、处理GET和POST请求、设置Headers、使用PostData进行登录验证、处理Cookies等内容,并提及使用BeautifulSoup库解析HTML源码的方法。
准备过程

1.抓取网页的过程

准备好http请求(http request)->提交对应的请求->获得返回的响应(http response)->获得网页源码

2.GET还是POST

3.Headers(可选)

在某些情况下,直接抓取是被禁止的,此时需要提供一个Headers来告诉对方我不是机器人

例如:

1 def getHtml(url):
2     header={'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:14.0) Gecko/20100101 Firefox/14.0.1','Referer' : '******'}
3     request=urllib2.Request(url,None,header)
4     response=urllib2.urlopen(request)
5     text=response.read()
6     return text

4.Post Data(可选)

某些情况下是需要登录某网站的,此时需要提交帐号密码之类的,则需要使用Post Data

在IE中称为request body,chrome中成为Post Data

5.Cookie(可选)

一般来说,模拟登陆的时候往往会涉及到Cookie

6.其他(代理,最大超时时间timeout)

内容分析

1.对于html源码,调用BeautifulSoup

2.正则表达式

 

 

本文参考了http://www.crifan.com/summary_about_flow_process_of_fetch_webpage_simulate_login_website_and_some_notice/

可以说是一个简化版,想看的可以去看原文

PS:博主提供了很多计算机方面的资料,读后帮助很大,有兴趣的可以过去看看

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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