Quantcast
Channel: CodeSection,代码区,Python开发技术文章_教程 - CodeSec
Viewing all articles
Browse latest Browse all 9596

经验 | Python爬虫基础

$
0
0
经验 | python爬虫基础

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
php?url=0Fie3pfYqZ" alt="经验 | Python爬虫基础" />
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
经验 | Python爬虫基础
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 。


经验 | Python爬虫基础

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。


经验 | Python爬虫基础
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。
经验 | Python爬虫基础

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
经验 | Python爬虫基础

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
经验 | Python爬虫基础
经验 | Python爬虫基础
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'))


经验 | Python爬虫基础

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。


Viewing all articles
Browse latest Browse all 9596

Latest Images

Trending Articles