1. windows python网络下载文件存在哪里
这个下载会默认放置在与你当前脚本相同的目录下面的。比如你的脚本位置 ： d:/spider/a.py那么你下载的文件 ： d:/spider/**.* 要是没有的话，说明没有下载成功。
2. 请问怎么通过python爬虫获取网页中的pdf文件
首先把链接URL爬取出来，然后get流下载pdf文件，再用pdf模块来读取它。
3. python爬虫下载音乐
用request不就行了吗？import requestsfrom playsound import playsoundclass Music:def save(self,url):res=requests.get(url)with open('music.mp3','wb') as f:f.write(res.content)if __name__ == '__main__':url="https://music.163.com/song/media/outer/url?id=1456443773.mp3"music=Music().save(url)playsound("music.mp3")
4. 使用Python爬虫下载图片，得到的图片不显示
你需要检查一下你的结果，看看是否请求成功了。可能服务器返回的并不是一个图片，但是你强制给他写入到图片格式文件中了，所以没办法显示。你可以通过输出response或者使用抓包软件来检查。
5. Python爬虫是什么
网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。其实通俗的讲就是通过程序去获取web页面上自己想要的数据，也就是自动抓取数据。爬虫可以做什么？你可以用爬虫爬图片，爬取视频等等你想要爬取的数据，只要你能通过浏览器访问的数据都可以通过爬虫获取。爬虫的本质是什么？模拟浏览器打开网页，获取网页中我们想要的那部分数据浏览器打开网页的过程：当你在浏览器中输入地址后，经过DNS服务器找到服务器主机，向服务器发送一个请求，服务器经过解析后发送给用户浏览器结果，包括html,js,css等文件内容，浏览器解析出来最后呈现给用户在浏览器上看到的结果。所以用户看到的浏览器的结果就是由HTML代码构成的，我们爬虫就是为了获取这些内容，通过分析和过滤html代码，从中获取我们想要资源。
6. 如何用Python做爬虫
在我们日常上网浏览网页的时候，经常会看到一些好看的图片，我们就希望把这些图片保存下载，或者用户用来做桌面壁纸，或者用来做设计的素材。
我们最常规的做法就是通过鼠标右键，选择另存为。但有些图片鼠标右键的时候并没有另存为选项，还有办法就通过就是通过截图工具截取下来，但这样就降低图片的清晰度。好吧其实你很厉害的，右键查看页面源代码。
我们可以通过python来实现这样一个简单的爬虫功能，把我们想要的代码爬取到本地。下面就看看如何使用python来实现这样一个功能。
7. 如何利用Python爬虫从网页上批量获取想要的信息
稍微说一下背景，当时我想研究蛋白质与小分子的复合物在空间三维结构上的一些规律，首先得有数据啊，数据从哪里来？就是从一个涵盖所有已经解析三维结构的蛋白质-小分子复合物的数据库里面下载。这时候，手动一个个去下显然是不可取的，我们需要写个脚本，能从特定的网站选择性得批量下载需要的信息。python是不错的选择。 import urllib #python中用于获取网站的模块import urllib2, cookielib 有些网站访问时需要cookie的，python处理cookie代码如下：cj = cookielib.CookieJar ( )opener = urllib2.build_opener( urllib2.HttpCookieProcessor(cj) )urllib2.install_opener （opener） 通常我们需要在网站中搜索得到我们需要的信息，这里分为二种情况： 1. 第一种，直接改变网址就可以得到你想要搜索的页面： def GetWebPage( x ): #我们定义一个获取页面的函数，x 是用于呈递你在页面中搜索的内容的参数 url = 'http://xxxxx/xxx.cgi?&' + ‘你想要搜索的参数’ # 结合自己页面情况适当修改 page = urllib2.urlopen(url) pageContent = page.read( ) return pageContent #返回的是HTML格式的页面信息 2.第二种，你需要用到post方法，将你搜索的内容放在postdata里面，然后返回你需要的页面 def GetWebPage( x ): #我们定义一个获取页面的函数，x 是用于呈递你在页面中搜索的内容的参数 url = 'http://xxxxx/xxx' #这个网址是你进入搜索界面的网址 postData = urllib.urlencode( { 各种‘post’参数输入 } ) #这里面的post参数输入需要自己去查 req= urllib2.Request (url, postData) pageContent = urllib2.urlopen (req). read( ) return pageContent #返回的是HTML格式的页面信息在获取了我们需要的网页信息之后，我们需要从获得的网页中进一步获取我们需要的信息，这里我推荐使用 BeautifulSoup 这个模块， python自带的没有，可以自行网络谷歌下载安装。 BeautifulSoup 翻译就是‘美味的汤’，你需要做的是从一锅汤里面找到你喜欢吃的东西。 import re # 正则表达式，用于匹配字符from bs4 import BeautifulSoup # 导入BeautifulSoup 模块 soup = BeautifulSoup（pageContent） #pageContent就是上面我们搜索得到的页面 soup就是 HTML 中所有的标签（tag）BeautifulSoup处理格式化后的字符串，一个标准的tag形式为： hwkobe24 通过一些过滤方法，我们可以从soup中获取我们需要的信息： （1） find_all ( name , attrs , recursive , text , **kwargs) 这里面，我们通过添加对标签的约束来获取需要的标签列表， 比如 soup.find_all ('p') 就是寻找名字为‘p’的 标签，而soup.find_all (class = "tittle") 就是找到所有class属性为"tittle" 的标签，以及soup.find_all ( class = re.compile('lass')) 表示 class属性中包含‘lass’的所有标签，这里用到了正则表达式（可以自己学习一下，非常有用滴） 当我们获取了所有想要标签的列表之后，遍历这个列表，再获取标签中你需要的内容，通常我们需要标签中的文字部分，也就是网页中显示出来的文字，代码如下： tagList = soup.find_all (class="tittle") #如果标签比较复杂，可以用多个过滤条件使过滤更加严格 for tag in tagList: print tag.text f.write ( str(tag.text) ) #将这些信息写入本地文件中以后使用 （2）find( name , attrs , recursive , text , **kwargs ) 它与 find_all( ) 方法唯一的区别是 find_all() 方法的返回结果是值包含一个元素的列表,而 find() 方法直接返回结果 （3）find_parents( ) find_parent( ) find_all() 和 find() 只搜索当前节点的所有子节点,孙子节点等. find_parents() 和 find_parent() 用来搜索当前节点的父辈节点,搜索方法与普通tag的搜索方法相同,搜索文档搜索文档包含的内容 （4）find_next_siblings() find_next_sibling() 这2个方法通过 .next_siblings 属性对当 tag 的所有后面解析的兄弟 tag 节点进代, find_next_siblings() 方法返回所有符合条件的后面的兄弟节点,find_next_sibling() 只返回符合条件的后面的第一个tag节点 （5）find_previous_siblings() find_previous_sibling() 这2个方法通过 .previous_siblings 属性对当前 tag 的前面解析的兄弟 tag 节点进行迭代, find_previous_siblings()方法返回所有符合条件的前面的兄弟节点, find_previous_sibling() 方法返回第一个符合条件的前面的兄弟节点 （6）find_all_next() find_next() 这2个方法通过 .next_elements 属性对当前 tag 的之后的 tag 和字符串进行迭代, find_all_next() 方法返回所有符合条件的节点, find_next() 方法返回第一个符合条件的节点 （7）find_all_previous() 和 find_previous() 这2个方法通过 .previous_elements 属性对当前节点前面的 tag 和字符串进行迭代, find_all_previous() 方法返回所有符合条件的节点, find_previous()方法返回第一个符合条件的节点 具体的使用方法还有很多，用到这里你应该可以解决大部分问题了，如果要更深入了解可以参考官方的使用说明哈！
8. python 下载文件到文件夹下的问题
open文件的时候就可以设置文件的路径，比如，这里改成open(r'd:\download\google.gif', 'wb').write(rs)就保存到那个文件夹下了。
9. 如何用Python做爬虫
1）首先你要明白爬虫怎样工作。想象你是一只蜘蛛，现在你被放到了互联“网”上。那么，你需要把所有的网页都看一遍。怎么办呢？没问题呀，你就随便从某个地方开始，比如说人民日报的首页，这个叫initial pages，用$表示吧。在人民日报的首页，你看到那个页面引向的各种链接。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。太好了，这样你就已经爬完了俩页面（首页和国内新闻）！暂且不用管爬下来的页面怎么处理的，你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。突然你发现， 在国内新闻这个页面上，有一个链接链回“首页”。作为一只聪明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因为你已经看过了啊。所以，你需要用你的脑子，存下你已经看过的页面地址。这样，每次看到一个可能需要爬的新链接，你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。如果去过，那就别去了。好的，理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话，那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。那么在python里怎么实现呢？很简单import Queueinitial_page = "初始化页"url_queue = Queue.Queue()seen = set()seen.insert(initial_page)url_queue.put(initial_page)while(True): #一直进行直到海枯石烂 if url_queue.size()>0: current_url = url_queue.get() #拿出队例中第一个的url store(current_url) #把这个url代表的网页存储好 for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的url if next_url not in seen: seen.put(next_url) url_queue.put(next_url) else: break写得已经很伪代码了。所有的爬虫的backbone都在这里，下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发。2）效率如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。问题出在哪呢？需要爬的网页实在太多太多了，而上面的代码太慢太慢了。设想全网有N个网站，那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N)，因为所有网页要遍历一次，而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK，OK，我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法，但是它的特点是，它可以使用固定的内存（不随url的数量而增长）以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐，它的唯一问题在于，如果这个url不在set中，BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中，它会告诉你：这个url应该已经出现过，不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候，可以变得很小很少。一个简单的教程:Bloom Filters by Example注意到这个特点，url如果被看过，那么可能以小概率重复看一看（没关系，多看看不会累死）。但是如果没被看过，一定会被看一下（这个很重要，不然我们就要漏掉一些网页了！）。 [IMPORTANT: 此段有问题，请暂时略过]好，现在已经接近处理判重最快的方法了。另外一个瓶颈——你只有一台机器。不管你的带宽有多大，只要你的机器下载网页的速度是瓶颈的话，那么你只有加快这个速度。用一台机子不够的话——用很多台吧！当然，我们假设每台机子都已经进了最大的效率——使用多线程（python的话，多进程吧）。3）集群化抓取爬取豆瓣的时候，我总共用了100多台机器昼夜不停地运行了一个月。想象如果只用一台机子你就得运行100个月了…那么，假设你现在有100台机器可以用，怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢？我们把这100台中的99台运算能力较小的机器叫作slave，另外一台较大的机器叫作master，那么回顾上面代码中的url_queue，如果我们能把这个queue放到这台master机器上，所有的slave都可以通过网络跟master联通，每当一个slave完成下载一个网页，就向master请求一个新的网页来抓取。而每次slave新抓到一个网页，就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。同样，bloom filter也放到master上，但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave。Bloom Filter放到master的内存里，而被访问过的url放到运行在master上的Redis里，这样保证所有操作都是O(1)。（至少平摊是O(1)，Redis的访问效率见:LINSERT – Redis)考虑如何用python实现：在各台slave上装好scrapy，那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。代码于是写成#slave.pycurrent_url = request_from_master()to_send = []for next_url in extract_urls(current_url): to_send.append(next_url)store(current_url);send_to_master(to_send)#master.pydistributed_queue = DistributedQueue()bf = BloomFilter()initial_pages = "www.renmingribao.com"while(True): if request == 'GET': if distributed_queue.size()>0: send(distributed_queue.get()) else: break elif request == 'POST': bf.put(request.url)好的，其实你能想到，有人已经给你写好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub4）展望及后处理虽然上面用很多“简单”，但是真正要实现一个商业规模可用的爬虫并不是一件容易的事。上面的代码用来爬一个整体的网站几乎没有太大的问题。但是如果附加上你需要这些后续处理，比如有效地存储（数据库应该怎样安排）有效地判重（这里指网页判重，咱可不想把人民日报和抄袭它的大民日报都爬一遍）有效地信息抽取（比如怎么样抽取出网页上所有的地址抽取出来，“朝阳区奋进路中华道”），搜索引擎通常不需要存储所有的信息，比如图片我存来干嘛…及时更新（预测这个网页多久会更新一次）如你所想，这里每一个点都可以供很多研究者十数年的研究。虽然如此，“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索”。所以，不要问怎么入门，直接上路就好了：）
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