一点号编程派4小时前
本文梳理了网页解析、抓包、爬虫基本流程等基础知识。全文约 6250 字,读完可能需要 9 分钟。
作者:voidking
原文:
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 :python 2. x 和 python 3. x 有很大不同,本文只讨论 python 3. 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。
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:
importurllib.request
response=urllib.request.urlopen('http://www.baidu.com')
buff=response.read
html=buff.decode("utf8")
print(html)
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:
importurllib.request
request=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 baidu 2. py ,内容如下:
importurllib.request
importurllib.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=urldata=dataheaders=headersmethod='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 baidu 2. 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 :。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!!!
://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 :://www.baidu.com/,请求也成功了!神奇!!!添加处理器importurllib.request
import.cookiejar
# 创建cookie容器
cj=.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。
BeautifulSoup1、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
importbs4
frombs4importBeautifulSoup
# 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>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
<p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p>
<p class="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
print(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forlinkinsoup.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。
题图:pexels,CC0 授权。