Python爬虫保姆级入门教程-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Z987421/article/details/133034782

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。这时我们需要模拟user agent的行为构造合适的请求，譬如模拟用户登录、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。

02 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

03 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。

04 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.request

response = 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.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baidu2.py，内容如下：

import urllib.requestimport 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.youkuaiyun.com。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.youkuaiyun.com/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.request
import http.cookiejar# 创建cookie容器cj = http.cookiejar.CookieJar()# 创建openeropener = urllib.request.build_opener(urllib.request.HTTPCookieProcessor(cj))# 给urllib.request安装openerurllib.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)

05 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

import bs4print(bs4)

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><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

for link in 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)

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