前言
本文目的：根据本人的习惯与理解，用最简洁的表述，介绍爬虫的定义、组成部分、爬取流程，并讲解示例代码。
基础
爬虫的定义：定向抓取互联网内容（大部分为网页）、并进行自动化数据处理的程序。主要用于对松散的海量信息进行收集和结构化处理，为数据分析和挖掘提供原材料。
今日t条就是一只巨大的“爬虫”。
爬虫由url库、采集器、解析器组成。
流程
如果待爬取的url库不为空，采集器会自动爬取相关内容，并将结果给到解析器，解析器提取目标内容后进行写入文件或入库等操作。
代码
第一步：写一个采集器
如下是一个比较简单的采集器函数。需要用到requests库。
首先，构造一个http的header，里面有浏览器和操作系统等信息。如果没有这个伪造的header，可能会被目标网站的waf等防护设备识别为机器代码并干掉。
然后，用requests库的get方法获取url内容。如果http响应代码是200 ok，说明页面访问正常，将该函数返回值设置为文本形式的html代码内容。
如果响应代码不是200 ok，说明页面不能正常访问，将函数返回值设置为特殊字符串或代码。
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
|
import requests
def get_page(url):
headers = {'user-agent': 'mozilla/5.0 (windows nt 6.1) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/75.0.3770.142 safari/537.36'}
response = requests.get(url, headers= headers)
if response.status_code == 200:
return response.text
else:
return 'get html error !'
|
第二步：解析器
解析器的作用是对采集器返回的html代码进行过滤筛选，提取需要的内容。
作为一个14年忠实用户，当然要用豆瓣举个栗子 _
我们计划爬取豆瓣排名top250电影的8个参数：排名、电影url链接、电影名称、导演、上映年份、国家、影片类型、评分。整理成字典并写入文本文件。
待爬取的页面如下，每个页面包括25部电影，共计10个页面。
在这里，必须要表扬豆瓣的前端工程师们，html标签排版非常工整具有层次，非常便于信息提取。
下面是“肖申克的救赎”所对应的html代码：（需要提取的8个参数用红线标注）
根据上面的html编写解析器函数，提取8个字段。该函数返回值是一个可迭代的序列。
我个人喜欢用re（正则表达式）提取内容。8个（.*?）分别对应需要提取的字段。
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
|
import re
def parse_page(html):
pattern = re.compile('<em class="">(.*?)</em>.*?<a href="(.*?)" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >.*?<span class="title">(.*?)</span>.*?<div class="bd">.*?<p class="">(.*?) .*?<br>(.*?) / (.*?) / (.*?)</p>.*?<span class="rating_num".*?"v:average">(.*?)</span>' , re.s)
items = re.findall(pattern , html)
for item in items:
yield {
'rank': item[0],
'href': item[1],
'name': item[2],
'director': item[3].strip()[4:],
'year': item[4].strip(),
'country': item[5].strip(),
'style': item[6].strip(),
'score': item[7].strip()
}
|
提取后的内容如下：
整理成完整的代码：（暂不考虑容错）
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
|
import requests
import re
import json
def get_page(url):
#采集器函数
headers = {'user-agent': 'mozilla/5.0 (windows nt 6.1) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/75.0.3770.142 safari/537.36'}
response = requests.get(url, headers= headers)
if response.status_code == 200:
return response.text
else:
return 'get html error ! '
def parse_page(html):
#解析器函数
pattern = re.compile('<em class="">(.*?)</em>.*?<a href="(.*?)" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >.*?<span class="title">(.*?)</span>.*?<div class="bd">.*?<p class="">(.*?) .*?<br>(.*?) / (.*?) / (.*?)</p>.*?<span class="rating_num".*?"v:average">(.*?)</span>' , re.s)
items = re.findall(pattern , html)
for item in items:
yield {
'rank': item[0],
'href': item[1],
'name': item[2],
'director': item[3].strip()[4:],
'year': item[4].strip(),
'country': item[5].strip(),
'style': item[6].strip(),
'score': item[7].strip()
}
def write_to_file(content):
#写入文件函数
with open('result.txt' , 'a' , encoding = 'utf-8') as file:
file.write(json.dumps(content , ensure_ascii = false) + '\n')
if __name__== "__main__":
# 主程序
for i in range(10):
url= 'https://movie.douban.com/top250?start='+ str(i*25)+ '&filter'
for res in parse_page(get_page(url)):
write_to_file(res)
|
非常简洁，非常符合python简单、高效的特点。
说明：
需要掌握待爬取url的规律，才能利用for循环等操作自动化处理。
前25部影片的url是https://movie.douban.com/top250?start=0&filter，第26-50部影片url是https://movie.douban.com/top250?start=25&filter。规律就在start参数，将start依次设置为0、25、50、75。。。225，就能获取所有页面的链接。parse_page函数的返回值是一个可迭代序列，可以理解为字典的集合。运行完成后，会在程序同目录生成result.txt文件。内容如下：
到此这篇关于一个入门级python爬虫教程详解的文章就介绍到这了,更多相关python爬虫入门教程内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43247256/article/details/107228277