Python爬虫基础

发表时间:2018-02-28

前言

Python非常适合用来开发网页爬虫,理由如下:

1、抓取网页本身的接口

相比与其他静态编程语言,如java,c#,c++,python抓取网页文档的接口更简洁;相比其他动态脚本语言,如perl,shell,python的urllib包提供了较为完整的访问网页文档的API。(当然ruby也是很好的选择)

此外,抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为,很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。这是我们需要模拟user agent的行为构造合适的请求,譬如模拟用户登陆、模拟session/cookie的存储和设置。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定,如Requests,mechanize

2、网页抓取后的处理

抓取的网页通常需要处理,比如过滤html标签,提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能,能用极短的代码完成大部分文档的处理。

其实以上功能很多语言和工具都能做,但是用python能够干得最快,最干净。

Life is short, you need python.

PS:python2.x和python3.x有很大不同,本文只讨论python3.x的爬虫实现方法。

爬虫架构架构组成

URL管理器:管理待爬取的url集合和已爬取的url集合,传送待爬取的url给网页下载器。

网页下载器(urllib):爬取url对应的网页,存储成字符串,传送给网页解析器。

网页解析器(BeautifulSoup):解析出有价值的数据,存储下来,同时补充url到URL管理器。

运行流程

URL管理器基本功能

•添加新的url到待爬取url集合中。

•判断待添加的url是否在容器中(包括待爬取url集合和已爬取url集合)。

•获取待爬取的url。

•判断是否有待爬取的url。

•将爬取完成的url从待爬取url集合移动到已爬取url集合。

存储方式

1、内存(python内存)

待爬取url集合:set()

已爬取url集合:set()

2、关系数据库(mysql)

urls(url, is_crawled)

3、缓存(redis)

待爬取url集合:set

已爬取url集合:set

大型互联网公司,由于缓存数据库的高性能,一般把url存储在缓存数据库中。小型公司,一般把url存储在内存中,如果想要永久存储,则存储到关系数据库中。

网页下载器(urllib)

将url对应的网页下载到本地,存储成一个文件或字符串。

基本方法

新建baidu.py,内容如下:

import urllib. requestresponse= urllib. request.urlopen( 'http://www.baidu.com')buff = response.read() html = buff.decode( "utf8") print(html)

命令行中执行python baidu.py,则可以打印出获取到的页面。

构造Request

上面的代码,可以修改为:

import urllib. requestrequest= urllib. request. Request( 'http://www.baidu.com')response= urllib. request.urlopen( request) buff = response.read() html = buff.decode( "utf8") print(html)携带参数

新建baidu2.py,内容如下:

import urllib.request import urllib.parse url = 'http://www.baidu.com'values = {'name': 'voidking','language': 'Python'}data = urllib.parse.urlencode(values).encode(encoding= 'utf-8',errors= 'ignore') headers = { 'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; rv:50.0) Gecko/20100101 Firefox/50.0' }request = urllib.request.Request(url=url, data=data,headers=headers, method='GET') response= urllib.request.urlopen(request)buff= response.read()html= buff.decode("utf8")print(html)使用Fiddler监听数据

我们想要查看一下,我们的请求是否真的携带了参数,所以需要使用fiddler。

打开fiddler之后,却意外发现,上面的代码会报错504,无论是baidu.py还是baidu2.py。

虽然python有报错,但是在fiddler中,我们可以看到请求信息,确实携带了参数。

经过查找资料,发现python以前版本的Request都不支持代理环境下访问https。但是,最近的版本应该支持了才对。那么,最简单的办法,就是换一个使用http协议的url来爬取,比如,换成http://www.csdn.net。结果,依然报错,只不过变成了400错误。

然而,然而,然而。。。神转折出现了!!!

当我把url换成http://www.csdn.net/后,请求成功!没错,就是在网址后面多加了一个斜杠/。同理,把http://www.baidu.com改成http://www.baidu.com/,请求也成功了!神奇!!!

添加处理器

import urllib. requestimport http.cookiejar # 创建cookie容器 cj = http.cookiejar.CookieJar() # 创建opener opener = urllib. request.build_opener(urllib. request.HTTPCookieProcessor(cj)) # 给urllib. request安装opener urllib. request.install_opener(opener) # 请求 request= urllib. request. Request( 'http://www.baidu.com/')response= urllib. request.urlopen( request) buff = response.read() html = buff.decode( "utf8") print(html) print(cj)网页解析器(BeautifulSoup)

从网页中提取出有价值的数据和新的url列表。

解析器选择

为了实现解析器,可以选择使用正则表达式、html.parser、BeautifulSoup、lxml等,这里我们选择BeautifulSoup。

其中,正则表达式基于模糊匹配,而另外三种则是基于DOM结构化解析。

BeautifulSoup安装测试

1、安装,在命令行下执行pip install beautifulsoup4。

2、测试

importbs4 print(bs4)使用说明

基本用法

1、创建BeautifulSoup对象

import bs4 from bs4 import BeautifulSoup # 根据html网页字符串创建BeautifulSoup对象 html_doc = """ <html><head><title>The Dormouse's story </title></head><body><pclass="title"><b>The Dormouse's story </b></p><pclass="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were <ahref="http://example.com/elsie"class="sister"id="link1">Elsie </a>, <ahref="http://example.com/lacie"class="sister"id="link2">Lacie </a>and <ahref="http://example.com/tillie"class="sister"id="link3">Tillie </a>; and they lived at the bottom of a well. </p><pclass="story">... </p>""" soup = BeautifulSoup(html_doc) print(soup.prettify())

2、访问节点

print(soup.title) print(soup.title.name) print(soup.title. string) print(soup.title. parent.name) print(soup.p) print(soup.p[ 'class'])

3、指定tag、class或id

rint(soup.find_all('a'))print(soup.find('a'))print(soup.find(class_='title'))print(soup.find(id="link3"))print(soup.find('p',class_='title'))

4、从文档中找到所有<a>标签的链接

forlinkin soup.find_all( 'a'): print( link.get( 'href'))

出现了警告,根据提示,我们在创建BeautifulSoup对象时,指定解析器即可。

soup = BeautifulSoup(html_doc,'html.parser')

5、从文档中获取所有文字内容

print(soup.get_text())

6、正则匹配

link_node = soup.find( 'a',href=re.compile( r"til")) print(link_node)后记

python爬虫基础知识,至此足够,接下来,在实战中学习更高级的知识。

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