task1爬虫原理

最新推荐文章于 2025-06-25 16:07:23 发布

让我们问问神奇的皮卡

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pickupupup/article/details/90371252

博客介绍了爬虫基本原理，包括发送请求、获取响应内容、解析内容和保存数据；讲解了HTTP协议及HTML知识，如常用标签等；还介绍了Requests库，包括发起请求和处理响应内容，并布置了用该库获取豆瓣电影TOP250网页文本等作业。

一、爬虫基本原理

1 发送请求

通过HTTP库向目标站点发起请求，即发送一个Request，请求可以包含额外的的headers等信息，等待服务器响应。
浏览器发送消息给该网址所在的服务器

1.1请求方式

1.2请求URL（链接）

URL：http协议域名路径
客户端——>服务器

1.3请求头

1.4请求体

2 获取响应内容

如果服务器能正常响应，会得到一个Response，Response的内容便是所要获取的页面

2.1响应状态

200 成功状态码
300 重定向状态码
400 客户端错误状态码
500 服务器错误状态码

2.2响应头

2.3响应体

3 解析内容

3.1解析方式：

直接处理、Json解析、正则表达式、Beautifulsoup、PyQuery、XPath
怎样解决JavaScirp渲染的问题

4 保存数据

文本、关系型数据库、非关系型数据库、二进制文件

二、HTTP协议及HTML知识

1 超文本传输协议（HTTP协议）

2 HTML

标签语言通过一系列标签构成
常用标签

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
</head>
<body>

</body>
</html>

2.1`<!DOCTYPE html>`

告诉浏览器以哪种规范解析文档，浏览器按照标准来渲染页面

2.2`<html></html>`

2.3 `<head></head>`

<meta>共有两个属性，分别是http-equiv属性和name属性
name属性主要用于描述网页，与之对应的属性值为content，content中的内容主要是便于搜索引擎机器人查找信息和分类信息用的。

http-equiv相当于http的文件头作用，它可以向浏览器传回一些有用的信息，以帮助正确精准地显示网页内容，一致相对应的属性值为content，其中的内容其实就是各个参数的变量值。
<title> 标签

2.4 `<body>`

<hn>标题标签
<p> 段落标签，中间有一行空白
<b>加粗标签
<br>换行
<div>块级标签
<span>内联标签
特殊符号

2.5 图形标签`<img>`

<img src="1.jpg" width="200px" height="200px" alt="京东" title="京东">

2.6 `<a>`

超链接：<a href="http://www.jd.com">京东</a>
锚标签：

列表标签

<ul>无序列表

<ul>
    <li>1</li>
    <li>2</li>
    <li>3</li>
</ul>

<ol>有序列表<dl>定义列表

2.7表格标签

2.8表单标签

用于向服务器传输数据

<form action="task1.html" "method="get">
    <p>姓名:<input type="text"></p>
    <p>密码:<input type="password"></p>
    <p><input type="submit" value="press"></p>
    <p><input type="button" value="press"></p>
    <p>爱好：篮球<input type="checkbox"></p>
    <p>男<input type="radio" name="sex"></p>
    <p>女<input type="radio" name="sex"></p>
</form>

三、Requests库

1 发起请求

1.1 requests.get()

import requests
url=""
reps=requests.get(url)

1.2 如何构建查询参数

1.3 其他请求方式

还有post等，可以在network headers部分查看具体请求方式

2 响应内容

2.1 编码

encoding=“utf-8”

2.2 将响应的内容保存到文件

with open()

with open(r'C:\Users\赖菲\Desktop\无聊的课程论文\随便学学爬虫\向日葵小组  网络爬虫入门\task\data.txt','a',encoding='utf-8') as f:
    f.write("{}".format(urls))

作业

1 用Requests库获取豆瓣电影TOP250第一页的网页文本

2 打印出豆瓣电影TOP250所有链接

3 将其写入txt文本中

import requests

url="https://movie.douban.com/top250?start=0&filter="

resp= requests.get(url)

print(resp.text)

运行结果
在这里插入图片描述
2

import requests
def allurl():
    html = []
    for i in range(10):
        url='https://movie.douban.com/top250?start=%d&filter='%(i*25)
        html.append(url)
    return html
allurl()

运行结果：

['https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=',
 'https://movie.douban.com/top250?start=25&filter=',
 'https://movie.douban.com/top250?start=50&filter=',
 'https://movie.douban.com/top250?start=75&filter=',
 'https://movie.douban.com/top250?start=100&filter=',
 'https://movie.douban.com/top250?start=125&filter=',
 'https://movie.douban.com/top250?start=150&filter=',
 'https://movie.douban.com/top250?start=175&filter=',
 'https://movie.douban.com/top250?start=200&filter=',
 'https://movie.douban.com/top250?start=225&filter=']

def allurl():
    html = []
    for i in range(10):
        url='https://movie.douban.com/top250?start=%d&filter='%(i*25)
        html.append(url)
    return html
urls=allurl()
print(urls)
with open(r'C:\Users\赖菲\Desktop\无聊的课程论文\随便学学爬虫\向日葵小组  网络爬虫入门\task\data.txt','a',encoding='utf-8') as f:
    f.write("{}".format(urls))

在这里插入图片描述