Python爬虫:数据获取requests

网络爬虫基础——【requests】模块详解 requests是一种Python的HTTP模块,requests模块可以处理URL编码,会话cookie和HTTP基本身份验证等功能。与urllib库相比,requests提供了简便易用的API,使用更加方便。同时requests是一种流行的Python网络请求库,它不仅易于使用,而且功能还十分强大,由于requests模块易于使用,因此很适合初学者入手学习网络爬早。 阅读详情

1. 基本用法

1.1. 安装requests库

pip3 install requests

1.2. 发送HTTP请求

requests.request(method, url, **kwargs)

1.3. 发送GET请求

requests.get(url, params=None, **kwargs)

1.4. 发送POST请求

requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs)

1.5. 发送PUT请求

requests.put(url, data=None, **kwargs)

1.6. 发送DELETE请求

requests.delete(url, **kwargs)

1.7. 发送HEAD请求

requests.head(url, **kwargs)

1.8. 创建一个会话对象

requests.session()

1.9. 获取重定向目标

requests.get_redirect_target(response)

1.10. 发送PATCH请求

requests.patch(url, data=None, **kwargs)

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1.11. response返回

通过response对象的各种属性和方法来查看响应的各项信息

  1. .status_code:返回响应状态码,例如200表示请求成功,404表示请求的资源不存在等;
  2. .headers:返回响应头信息,是一个字典类型;
  3. .text:返回响应的内容,是一个字符串类型;
  4. .content:返回响应的二进制内容,是一个bytes类型;
  5. .cookies:返回响应的cookie信息,是一个字典类型;
  6. .json():返回响应的json格式数据,如果响应内容不是json格式,则会抛出异常;
  7. .encoding:返回响应内容的编码格式;
  8. .url:返回响应的URL地址;
  9. .history:返回请求历史,是一个列表类型,其中每个元素都是一个response对象。

2. GET与POST请求方式

GET和POST是HTTP协议中最常用的两种请求方法,它们在参数传递、安全性、缓存以及URL长度上有所区别。具体分析如下:

  1. 参数传递:GET请求将参数包含在URL中,而POST请求通过request body传递参数。这意味着GET请求的参数会直接显示在浏览器的地址栏中,而POST请求的参数不会显示。
  2. 安全性:POST请求通常被认为比GET请求更安全,因为POST请求的数据不会像GET请求那样显示在URL中,从而减少了敏感信息泄露的风险。
  3. 缓存:GET请求的结果可以被浏览器缓存,这使得重复访问同一资源时可以更快地加载页面。而POST请求通常不会被缓存,因为每次提交的数据可能不同,缓存可能会导致数据不一致。
  4. URL长度:由于GET请求的参数是附加在URL上的,所以URL的长度受到限制。如果参数过多或过长,可能会导致服务器拒绝处理请求。POST请求则没有这个问题,因为参数是在请求体中发送的。

总的来说,GET请求适合用于获取数据,而POST请求适合用于提交数据。在实际开发中,选择使用哪种请求方法取决于具体的需求和场景。

2.1. GET

import requests


url = 'https://www.baidu.com/s'
headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36'
}
# 方式1
rep = requests.get('https://www.baidu.com/s?ie=UTF-8&wd=中国', headers=headers)

# 方式2
params = {
    'ie' : 'UTF-8',
    'wd' : '中国'
}
rep = requests.get(url,params=params ,headers=headers)

print(rep.text)

2.2. POST

import requests

url = 'https://fanyi.qq.com/api/translate'
data = {
    'source': 'auto',
    'target': 'en',
    'sourceText': '中国'
}
headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36'
}
rep = requests.post(url, data=data, headers=headers)
print(rep.text)

import requests

url = 'https://fanyi.qq.com/api/translate'
data = {
    'source': 'auto',
    'target': 'en',
    'sourceText': '中国'
}
headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36'
}
rep = requests.post(url, data=data, headers=headers)
print(rep.text)

{
  "translate": {
    "errCode": 0,
    "errMsg": "",
    "source": "zh",
    "target": "en",
    "records": [
      {
        "sourceText": "中国",
        "targetText": "China"
      }
    ],
    "full": true,
    "options": {}
  },
  "dict": null,
  "suggest": null,
  "errCode": 0,
  "errMsg": "ok"
}

2.3. 小结

  1. get请求中带的参数为params,post使用的参数为data。

  1. 运行后返回为空,一般被限制了User-Agent。

3. 请求头headers

Headers在HTTP请求中扮演着重要的角色,它们为服务器提供额外的信息,帮助服务器正确处理请求。例如,通过设置User-Agent可以模拟浏览器行为,避免被网站识别为爬虫并封锁。

User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.82 Safari/537.36
Accept: text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9
Accept-Encoding: gzip, deflate, br
Accept-Language: en-US,en;q=0.9
Connection: keep-alive
Cookie: PHPSESSID=d1s5jnrl3kjhg5iuj65t54rd5

以下是一些常见的HTTP请求头字段及其含义:

3.1. User-Agent

表明发送请求的用户代理(通常是浏览器)的信息。服务器通过这个字段来识别客户端使用的操作系统、浏览器类型和版本等。

3.2. Accept

告诉服务器客户端能够接受哪些类型的媒体,这样服务器可以根据客户端的偏好返回相应的内容。例如,Accept: text/html 表示客户端希望接收HTML格式的响应。

3.3. Content-Type

当客户端需要发送数据给服务器时,这个字段指定数据的MIME类型。例如,Content-Type: application/json 表示客户端发送的是JSON格式的数据。

3.4. Accept-Encoding

表示客户端能够解码哪些编码方式的数据。这通常用于指定客户端是否支持压缩编码,如Accept-Encoding: gzip。

3.5. Cookie

用于存储会话信息或其他持久性数据。服务器可以通过设置Cookie来维护客户端的状态。

3.6. Authorization

用于提供认证信息,如Bearer tokens或HTTP基本认证的用户名和密码。

3.7. Connection

控制是否关闭网络连接,或者是否使用持久连接。例如,Connection: keep-alive 表示使用持久连接。

Python爬虫小白入门(二)requests库 为什么要先说Requests库呢,因为这是个功能很强大的网络请求库,可以实现跟浏览器一样发送各种HTTP请求来获取网站的数据。网络上的模块、库、包指的都是同一种东西,所以后文中可能会在不同地方使用不同称谓,不要迷惑哦。结合一个实例来讲解吧。我的一个设计师小伙伴常去一些设计类网站收集素材,其中有个网站Unsplash里面美图特别多,所以想要把里面的图片都保存下来,这样咱们的小爬虫就登场了。说干就干,赶紧开始吧。先来准备环境。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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爬虫入门:requests拿到的HTML,数据怎么提出来

爬虫入门最容易卡在中间:requests 请求发出去了,print 出来几千行 HTML,要的数据就在里面却挑不出来。本文按课程顺序把这条路走完:先讲爬虫工作流程与 robots 协议五类规则,再讲请求怎么发、response.text 是什么;补齐前端三件套后,用 lxml 加 XPath 从表格取表头、取单行、按行批量取,并整理十种常用语法。落地部分对比 CSV 两种写法与编码坑,再用抓取高分电影 Top100 的案例串起请求、解析、清洗、存储四步,涵盖分页 POST 与异常页面兼容,最后用正则完成年份

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Python网络爬虫实验指南:从requests到BeautifulSoup的数据采集全流程

网络爬虫是数据采集领域的基础技术,本质是通过HTTP请求从服务器获取网页源码,再从中提取结构化信息。Python凭借requests、BeautifulSoup、pandas等库的简洁生态,成为入门爬虫开发的首选语言。理解请求与解析的原理,掌握页面结构分析、数据清洗与存储方法,能够在合规前提下高效完成批量数据采集任务。无论是课程实验、市场调研还是学术研究,这套流程都具有广泛的实践价值。从环境搭建到代码实现,再到常见反爬机制的应对,完整的数据采集链路可以帮助初学者建立工程化思维,为后续数据分析与自动化应用打下

weixin_29611239的博客 434

Python爬虫之怎么使用BeautifulSoup和Requests抓取网页数据

网络爬虫的实现原理可以归纳为以下几个步骤:发送HTTP请求:网络爬虫通过向目标网站发送HTTP请求(通常为GET请求)获取网页内容。在Python中,可以使用requests库发送HTTP请求。解析HTML:收到目标网站的响应后,爬虫需要解析HTML内容以提取有用信息。HTML是一种用于描述网页结构的标记语言,它由一系列嵌套的标签组成。爬虫可以根据这些标签和属性定位和提取需要的数据。在Python中,可以使用BeautifulSoup、lxml等库解析HTML。

Q2780683887的博客 1149

3.网络爬虫——Requests模块get请求与实战

requests是一个Python第三方库,用于发送HTTP请求。它提供了一种简单而优雅的方式来发送HTTP/1.1请求,并且可以自动处理连接池和重定向等问题。requests库可以在Python 2.7和Python 3中使用,支持HTTP和HTTPS请求,支持Cookie、代理、SSL证书验证等功能。使用requests库可以方便地发送GET、POST、PUT、DELETE等请求,并且支持上传文件和发送JSON数据等操作。通过requests库,我们可以轻松地与Web服务进行交互,获取数据或提交数据。

weixin_50804299的博客 1万+

Python爬虫01_Requests第一血获取响应数据

这段代码演示了使用Python的requests库发起HTTP请求并获取网页数据的过程。首先指定目标URL(7k7k.com),然后通过requests.get()方法发送请求并获取响应对象。接着提取响应文本内容并打印输出,最后将获取的HTML数据以UTF-8编码保存到本地文件(e:/Reptile/sogou.html)中。整个流程包括URL指定、请求发送、数据获取和存储四个主要步骤,实现了一个简单的网页数据爬取功能。

Dreamsi_zhang的博客 293

网络爬虫是什么?怎么学python爬虫

网络爬虫又称网络蜘蛛、网络机器人,它是一种按照一定的规则自动浏览、检索网页信息的程序或者脚本。网络爬虫能够自动请求网页,并将所需要的数据抓取下来。通过对抓取的数据进行处理,从而提取出有价值的信息。

Itmastergo的博客 3万+

小白学Python,网络爬虫篇(1)——requests库

网络爬虫通俗来讲就是使用代码将 HTML 网页的内容下载到本地的过程。爬取网页主要是为了获取网页中的关键信息,例如网页中的数据、图片、视频等。Python 语言中提供了多个具有爬虫功能的库,下面将具体介绍。urllib 库:是 Python 自带的标准库,无须下载、安装即可直接使用。urllib 库中包含大量的爬虫功能,但其代码编写略微复杂。requests 库:是 Python 的第三方库,需要下载、安装之后才能使用。

2201_75607087的博客 3543
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