1. 前言
大家好,我是安果!
今天推荐一款小众轻量级的爬虫库:RoboBrowser
RoboBrowser,Your friendly neighborhood web scraper!由纯 Python 编写,运行无需独立的浏览器,它不仅可以做爬虫,还可以实现 Web 端的自动化
项目地址:
https://github.com/jmcarp/robobrowser
2. 安装及用法
在实战之前,我们先安装依赖库及解析器
PS:官方推荐的解析器是 「lxml」
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# 安装依赖
pip3 install robobrowser
# lxml解析器(官方推荐)
pip3 install lxml
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RoboBrowser 常见的 2 个功能为:
- 模拟表单 Form 提交
- 网页数据爬取
使用 RoboBrowser 进行网页数据爬取,常见的 3 个方法如下:
- find
查询当前页面满足条件的第一个元素
- find_all
查询当前页面拥有共同属性的一个列表元素
- select
通过 CSS 选择器,查询页面,返回一个元素列表
需要指出的是,RoboBrowser 依赖于 BS4,所以它的使用方法和 BS4 类似
更多功能可以参考:
https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc.zh/
3. 实战一下
我们以「 百度搜索及爬取搜索结果列表 」为例
3-1 打开目标网站
首先,我们实例化一个 RoboBrowser 对象
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from time import sleep
from robobrowser import RoboBrowser
home_url = 'https://baidu.com'
# parser: 解析器,HTML parser; used by BeautifulSoup
# 官方推荐:lxml
rb = RoboBrowser(history = True , parser = 'lxml' )
# 打开目标网站
rb. open (home_url)
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然后,使用 RoboBrowser 实例对象中的 open() 方法打开目标网站
3-2 自动化表单提交
首先,使用 RoboBrowser 实例对象获取网页中的表单 Form
然后,通过为表单中的输入框赋值模拟输入操作
最后,使用 submit_form() 方法进行表单提交,模拟一次搜索操作
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# 获取表单对象
bd_form = rb.get_form()
print (bd_form)
bd_form[ 'wd' ].value = "AirPython"
# 提交表单,模拟一次搜索
rb.submit_form(bd_form)
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3-3 数据爬取
分析搜索页面的网页结构,利用 RoboBrowser 中的 select() 方法匹配出所有的搜索列表元素
遍历搜索列表元素,使用 find() 方法查询出每一项的标题及 href 链接地址
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# 查看结果
result_elements = rb.select( ".result" )
# 搜索结果
search_result = []
# 第一项的链接地址
first_href = ''
for index, element in enumerate (result_elements):
title = element.find( "a" ).text
href = element.find( "a" )[ 'href' ]
search_result.append(title)
if index = = 0 :
first_href = element.find( "a" )
print ( '第一项地址为:' , href)
print (search_result)
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最后,使用 RoboBrowser 中的 follow_link() 方法模拟一下「点击链接,查看网页详情」的操作
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# 跳转到第一个链接
rb.follow_link(first_href)
# 获取历史
print (rb.url)
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需要注意的是,follow_link() 方法的参数为带有 href 值的 a 标签
4. 最后
文中结合百度搜索实例,使用 RoboBrowser 完成了一次自动化及爬虫操作
相比 Selenium、Helium 等,RoboBrowser 更轻量级,不依赖独立的浏览器及驱动
如果想处理一些简单的爬虫或 Web 自动化,RoboBrowser 完全够用;但是面对一些复杂的自动化场景,更建议使用 Selenium、Pyppeteer、Helium 等
以上就是Python 爬虫库RoboBrowser的使用简介的详细内容,更多关于Python 爬虫库RoboBrowser的资料请关注服务器之家其它相关文章!
原文链接:https://www.cnblogs.com/xingag/p/14520002.html