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    Python爬虫技术

    作者:无药可医 时间:2021-09-16 18:40

    目录
    • 一、Python爬虫简单介绍
      • 1、抓取网页本身的接口
      • 2、网页抓取后的处理
    • 二、爬虫架构
      • 三、URL管理器
        • 1、基本功能
        • 2、存蓄方式
        • 3、网页下载器(urllib)
      • 四、网页解析器(BeautifulSoup)
        • 1、解析器选择
        • 2、BeautifulSoup
        • 3、使用说明

      一、Python爬虫简单介绍

      1、抓取网页本身的接口

       

      相比与其他静态的编程语言,如java,c#,C++,python抓取网页的接口更简洁;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游览器的行为,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 agen的行为构造合适的请求,譬如模拟用户登录、模拟session/cookie的存蓄和设置。在Python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定,如Request,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beautiulsoap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。
      其实以上功能很多的语言都能做,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,本文先讨论python3.x的爬虫实现方法。

      二、爬虫架构

      架构组成
      URL管理器:管理待爬的url集合好已爬取的url集合,传送待爬的url给网页下载器。
      网页下载器(urllib):爬取url对应的网页你,存蓄成字符串,传送给网页解析器。
      网页解析器(BeautifulSoap):解析出有价值的数据,存蓄下来,同时补充url到URL管理器。
       

      三、URL管理器

      1、基本功能

      添加新的url到爬取url集合中。
      判断待添加的url是否在容器中(包括待爬取url集合和已爬取的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从待爬取的url集合移动到已爬取url集合。

      2、存蓄方式

      内存(python内存)
      待爬取url集合:set()
      已爬取url集合:set()
      关系数据库(mysql)
      urls(url,is_crawled)
      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存蓄在缓存数据库中。小型公司,一般把url存蓄在内存中,如果想要永存存蓄,则存蓄到关系数据库中。

      3、网页下载器(urllib)

      将url对应网页下载到本地,存蓄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网页。
      
      

      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.request
      import 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。
      经过寻找资料,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,把http://www.baidn.com改成http://www.baidu.com/,请求成功了!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)
      
      

      四、网页解析器(BeautifulSoup)

      从网页中提取有价值的数据和新的url列表。

      1、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BeautfulSoup。

      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。

      2、BeautifulSoup

      安装测试
      (1)安装,在命令行下执行pip install beautifulsoup4。

      (2)测试。

      import bs4
      print(bs4)
      
      
      

      3、使用说明

      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="//www.jb51.net/admin/index.asp" class="sister" >Elsie</a>,
      <a href="//www.jb51.net/admin/index.asp" class="sister" >Lacie</a> and
      <a href="//www.jb51.net/admin/index.asp" class="sister" >Tillie</a>;
      and they lived at the bottom of a well.</p>
      <p class="story">...</p>
      """
      soup = BeautifulSoup(html_doc)
      print(soup.prettify())
      
      

      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'])
      
      

      指定tag、class或id:

      print(soup.find_all('a'))
      print(soup.find('a'))
      print(soup.find(class_='title'))
      print(soup.find())
      print(soup.find('p',class_='title'))
      
      

      从文档中找到所以<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')
      
      

      从文档中获取所以文字内容:

      print(soup.get_text())

      正则匹配:

      link_node = soup.find('a',href=re.compile(r"til"))
      print(link_node)
      
      
      jsjbwy
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