Python 3 Anaconda 下爬虫学习与爬虫实践 （1）

环境python 3

anaconda

pip

以及各种库

1.requests库的使用

主要是如何获得一个网页信息

重点是

r=requests.get("https://www.google.com/?hl=zh_CN")
这里是爬取了谷歌主页（*）可以换成其他页面爬取

import requests
r=requests.get("https://www.google.com/?hl=zh_CN")
print(r.status_code)
r.encoding='utf-8'
print(r.text)

　　这里是代码部分，requests.get获得了一个网页的信息，存入r中

这个时候使用r.status_code如果返回200则证明调用成功，404表示失败，其实不是200就是失败

r.text是响应内容的字符串形式

r.encoding是从http header中猜测的响应内容编码方式（如果header中不存在charset，则认为编码方式为ISO-8859-1，这个时候就需要改为备选编码中的编码形式）

r.apparent_encoding 是从内容中分析出的响应内容编码方式（其实较为准确）

r.content 相应内容的二进制形式（比如获取图像时使用）

异常处理

r.raise_for_status() 如果不是200，产生异常requests.HTTPError

加入异常处理后形成了一个爬取网页的通用代码框架（使得爬取更稳定）

如下：

import requests

def getHTMLText(url):
    try:
        r=requests.get(url,timeout=30)
        r.raise_for_status()
        r.encoding=r.apparent_encoding
        return r.text
    except:
        return "产生异常"

if __name__=="__main__":
    url="http://www.baidu.com/"
    print(getHTMLText(url))

为理解这个库，需要理解HTTP

HTTP：Hypertext Transfer Protocol，超文本传输协议

HTTP对数据的操作与request库是对应的

通过URL获得资源

head方法可以通过较少的流量获得大概信息

requests.request(method,url,**kwargs)  最后一个参数可以省略

最常使用的还是get和head，主要是get

关于爬虫的量级

1.小规模，数据量小，爬取速度不敏感，爬取网页，玩转网页为目的的 这个时候使用requests库就可以满足

2.中规模，数据规模较大，爬取速度敏感，爬取网站，爬取系列网站 Scrapy库

3.爬取全网，大规模，搜索引擎比如百度，google，爬取速度关键，这一类的爬虫是定制开发的而非第三方库

下面是实践部分，有一些网站有反爬机制，比如亚马逊，所以需要改动我们的user-agent进行伪装，代码如下：

import requests

def getHTMLText(url):
    try:
        # 更改头部信息，模拟成一个浏览器
        kv = {'user-agent': 'Mozilla/5.0'}
        r=requests.get(url,headers=kv,timeout=30)
        r.raise_for_status()
        r.encoding=r.apparent_encoding
        print(r.request.headers)

        return r.text[:1000]
    except:
        return "产生异常"

if __name__=="__main__":
    url="https://www.amazon.cn/dp/B07FDT8P6C/ref=cngwdyfloorv2_recs_0?pf_rd_p=d2aa3428-dc2b-4cfe-bca6-5e3a33f2342e&pf_rd_s=desktop-2&pf_rd_t=36701&pf_rd_i=desktop&pf_rd_m=A1AJ19PSB66TGU&pf_rd_r=G32Y9X81496BTATWRG3A&pf_rd_r=G32Y9X81496BTATWRG3A&pf_rd_p=d2aa3428-dc2b-4cfe-bca6-5e3a33f2342e"
    print(getHTMLText(url))

包含搜索的百度爬虫代码，期中kv_word是提交的输入关键词，最终返回获得的信息数量，每次略有差别，我随便一次为319295：

import requests

def getHTMLText(url):
    try:
        # 更改头部信息，模拟成一个浏览器
        kv_head = {'user-agent': 'Mozilla/5.0'}
        kv_word={'wd':'Python'}
        r=requests.get(url,params=kv_word,headers=kv_head,timeout=30)
        r.raise_for_status()
        r.encoding=r.apparent_encoding
        print(r.request.url)

        return len(r.text)
    except:
        return "产生异常"

if __name__=="__main__":
    url='https://www.baidu.com/s'
    print(getHTMLText(url))

下面尝试爬取图片，主要就是用r.content转换为二进制进行存取代码如下：

import requests

def getHTMLText(url):
    try:
        path='F:/a/abc.jpeg'
        # 更改头部信息，模拟成一个浏览器
        kv_head = {'user-agent': 'Mozilla/5.0'}
        r=requests.get(url,headers=kv_head,timeout=30)
        print(r.status_code)
        #将获得的存入路径中,r.content是二进制文件
        with open(path,'wb') as f:
            f.write(r.content)
        f.close()
        return len(r.text)
    except:
        return "产生异常"

if __name__=="__main__":
    url='https://b-ssl.duitang.com/uploads/item/201601/25/20160125170559_SPKF2.jpeg'
    print(getHTMLText(url))

下面我们尝试通过ip138网站来提交ip相关信息，爬取ip地址所在地，

可以先手动提交一个，发现其特点：

http://www.ip138.com/ips138.asp?ip=10.3.8.211

所以我们就可以仿真这个来进行查询

下面是代码部分：

import requests
url='http://www.ip138.com/ips138.asp?ip='
try:
    r=requests.get(url+'10.3.8.211')
    r.raise_for_status()
    r.encoding=r.apparent_encoding
    print(r.text[-500:])
except:
    print("爬取失败")

这个样例主要是帮助学习怎么用改变url的方式模拟按键，输入等等操作

要学会以URL的视角看待网络内容，也就是要以爬虫的视角来看待网络内容

下面就进入了解析的学习

这里需要用到的库是beautiful soup

简单来说主要是两行代码

from bs4 import BeautifulSoup
soup=BeautifulSoup('<p>data</p>',"html.parser")

就可以解析我们看到的信息

<p>...</p>    标签Tag

现在学习获取a标签也就是链接标签的内容的写法，这个时候主要就是写tag=soup.a

代码为：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

r=requests.get("https://www.baidu.com/")
demo=r.text
soup=BeautifulSoup(demo,"html.parser")
tag=soup.a
print(tag)

执行结果为：

<a class="mnav" href="http://news.baidu.com" name="tj_trnews">新闻</a>

标签被打印出来，如果文件中有多个a标签就只会返回第一个

如果相知道上一层是什么标签可以使用

soup.a.parent.name

就可以获得其上一层标签的名字，这里接着上一个代码写，所以上一层获得的返回结果为dev

下面学习怎么获得不同属性的值，通过

print(tag.attrs)

可以知道有哪些属性，比如我们需要获得class属性的值，那么使用tag.attrs['class']

刚刚几步实验的代码如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

r=requests.get("https://www.baidu.com/")
demo=r.text
soup=BeautifulSoup(demo,"html.parser")
tag=soup.a
print(tag.attrs)
print(tag.attrs['class'])
print(tag)

那么我们怎么可以获得中间文本的值（也就是标签内非属性字符串）呢，这个时候就要用到

soup.a.string

标签之间的关系如下图：

以及一些其他的对于标签的处理函数，如下代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

r=requests.get("https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=NoVsmbcAAAAJ")
demo=r.text
soup=BeautifulSoup(demo,"html.parser")
tag=soup.tbody
print(tag)
print(tag.contents)#找到里面内容
print(len(tag.contents))#内容长度
print(tag.contents[1])#取其中的第二个数据
for child in tag.children:  #遍历儿子节点
    print(child)
#print(tag.attrs['class'])
#print(soup.a.string)

同理.parent返回父标签,  .parents返回祖先标签

以及还有一些平行标签

print(tag.next_sibiling)

通过这些知识，我们可以对前后标签进行遍历