Python爬虫入门 - 通过茅台脚本讲些爬虫知识，应用和价值

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原创 2024-01-05 16:18:32 890 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

用Python抢茅台脚本，转手纯赚一千！这不比什么兼职都管用？阅读详情

前言

前段时间抢茅台脚本非常火，它是 Python 脚本，加上刚好最近在学习 Python，我们准备通过这个脚本，来加深学习 Python。

抢茅台的脚本其实属于爬虫脚本的一类，它实现了模拟登陆，模拟访问并抓取数据。于是我们从爬虫开始来学习 Python 做项目。从这篇开始记录下爬虫相关的笔记和知识点。

正文

什么是爬虫

到底什么是爬虫？你可以理解为爬虫是互联网上的一只蜘蛛，如果遇到一些网络数据或资源，这只“蜘蛛”可以把这些数据和资源爬取下来。

官方地讲，爬虫是请求网站并提取数据的自动化程序。

使用茅台脚本来举例，脚本程序实现模拟登陆京东账号，保存登陆信息，也实现访问商品-茅台，并且帮你抢购商品，成功下订单等等。这类似于你打开京东网站登陆账号密码，浏览商品并下单的操作，脚本将这些操作都实现，形成一个自动化的程序。

在这里插入图片描述

爬虫分类

通用爬虫

通用网络爬虫是捜索引擎抓取系统（Baidu、Google、Yahoo 等）的重要组成部分。主要目的是将互联网上的网页下载到本地，形成一个互联网内容的镜像备份。

比如你发布的网站，需要给搜索引擎(百度)爬取过，才能在对应的搜索引擎(baidu)上搜索到。

聚焦爬虫

聚焦爬虫，是"面向特定主题需求"的一种网络爬虫程序，它与通用搜索引擎爬虫的区别在于：聚焦爬虫在实施网页抓取时会对内容进行处理筛选，尽量保证只抓取与需求相关的网页信息。

抢购脚本就是这种“面向特定主题需求”的爬虫程序。而我们主要学习的也是这样的爬虫程序。

爬虫程序的工作模式

说实话，写爬虫程序最难的不是码代码，最难的要熟悉被爬网站的业务逻辑，了解网络请求的链接，需要的参数，反爬的处理等等。

对被爬网站的抓包分析我们后面再说，这里主要讲一般的爬虫程序的工作逻辑。
基本流程

发起请求：爬虫程序首先都会向目标链接发起请求，获取想要的数据。

比如抢购脚本，请求茅台链接的处理：

logger.info('访问商品的抢购连接...')
   headers = {
       'User-Agent': self.user_agent,
       'Host': 'marathon.jd.com',
       'Referer': 'https://item.jd.com/{}.html'.format(self.sku_id),
   }
   self.session.get(
       url=self.seckill_url.get(
           self.sku_id),
       headers=headers,
       allow_redirects=False)

发起请求前，需要组装好访问的 headers，目的是模拟浏览器访问。访问目标链接，还要带上必须的参数，比如商品 ID。

常用的请求方法是 GET 和 POST

GET: 参数一般放在链接上，我们在浏览器上输入链接访问，就是 GET 方法。
POST: 参数一般放在请求方法上，不会暴露，而且 POST 方法能携带的数据量比较大，比 GET方法安全。常用在登陆，下订单等敏感操作上。

获取相应内容：发起请求后，服务器那边会根据请求的参数，返回对应商品的数据。

比如我们打开茅台商品的页面，会有一个状态码

在这里插入图片描述

我们可以根据这个状态码来判断，是成功的还是失败的。

常见的状态码有以下几种：

200 成功响应
3xx：跳转使用
404：找不到资源
500以上：服务器错误

解析内容：我们拿到服务器返回的商品数据，可以提取响应的数据，但是需要怎么提取呢？

一般网站返回的数据有几种：

- json 格式的机构化数据

	```

{"code":0,"whwswswws":"jM92rBfD0JFPpdmhM5FyRAw==","openall":1,"openalltouch":1,"processtype":1}

	```

- HTML 数据

```

 <a target="blank" class="catemenu_lk" href="//channel.jd.com&#47;home.html">家居</a>

    <span class="catemenuline">/</span>

      <a target="blank" class="catemenu_lk" href="//channel.jd.com&#47;furniture.html">家具</a>

        <span class="catemenuline">/</span>

          <a target="blank" class="catemenu_lk" href="//jzjc.jd.com&#47;">家装</a>

             <span class="catemenuline">/</span>

 <a target="blank" class="catemenu_lk" href="//channel.jd.com&#47;kitchenware.html">厨具</a>

             </li>

 <li class="catemenuitem" data-index="5" clstag="h|keycount|head|category_05a">

```

- 图片，视频等二进制数据

我们需要根据不同的数据，做不一样的解析，这里最方便的是 json 数据，它是结构化的，容易解析。

不过网站一般都是返回 HTML 数据，我们就需要通过一些 Python 库来解析了。

一般解析的方法有几种：