爬虫新宠requests_html 带你甄别2019虚假大学

文章目录

          • 知识有价
          • 今天说说requests-plus模块
          • python模块学习建议
          • requests-html学习
            • 安装
            • 官网介绍
            • 举几个毛栗子
          • requests-html示例
          • The End

知识有价

公众号从5月31号开始第一次发文,到现在快一个月了。27天的时间里,更新了26篇文章。因为感觉每天更新身体有些扛不住,所以从上周开始,每周五给自己放个假,找朋友撸撸串,和同学怀念下10年前的dota1。

今天很开心,公司内部博客网站中,一个项目举办了相关的活动,具体活动的细节我也是今天才知道。大概评奖规则以作者文章获取赞赏或者推荐次数进行排名。之前写的flask制作美观的网页日历,获得了赞赏第一名,奖品为200块的京东卡。
登陆系统看了下,除了这篇文章还有好几篇获得了同事们的打赏鼓励,加起来差不多20多块吧。
其实打赏这个东西,作者关注的的不是金额,你给一分也是爱。他们更在意的是获得大家的肯定与鼓励,所以在这里感谢那些陌生的朋友们对我文章的肯定。

今天说说requests-plus模块

requests模块为urllib(urllib3)的封装模块,它的存在使得网络请求变得so easy!那么requests-plus模块又是个什么鬼?朋友们要说了,你个大忽悠,我百度搜了哪里有这个模块。是的,没这个模块,开局一个词,其他全靠编,哈哈。
有接触爬虫的朋友们应该都知道,requests配合beautifulsoup,简直是双剑合璧。一个用于访问网站并获取html内容,另一个用来解析html。可今天plus选手将它们的功能合二为一了,模块名为requests_html

python模块学习建议

学习python模块,给大家个我自己不专业的建议

  1. 养成习惯,遇到一个模块,先去github上看看开发者们关于它的说明,而不是直接百度看别人写了什么东西。也许后者可以让你很快入门,可那样你更多的是在吃别人剩下的。而访问Github,你可以在里面获取到更多作者想告诉你的内容和相关的链接地址。怎么评估一个模块好不好,最简单的办法就是看star,requests_html的star:9794,已经算很高的了。
    requests_html的Git地址:https://github.com/kennethreitz/requests-html。作者提供了官网http://html.python-requests.org/,用于更详细的使用描述。
  2. python模块下载,多数情况大家使用pip install xxxx轻松搞定。但请记住这个网址:https://pypi.org/。在你下载模块前,先去搜索下它,看看pypi给你什么提示与要求。
    就比如requests_html,官方明确说明了,最新版本的requests-html 0.10.0 Requires: Python >=3.6.0。而支持3.5的最后一个版本是pip install requests-html==0.6.6
requests-html学习
安装

python3.6+ pip install requests-html
python3.5 pip install requests-html==0.6.6
再强调一次,requests_html仅支持3.5+,且最新版本的requests_html仅支持3.6+ ,3.5的最后一个版本为0.6.6。
安装时,你会发现,requests-html依赖了很多其他模块,统一封装后,让开发变得更加无脑:

Successfully installed appdirs-1.4.3 bs4-0.0.1 certifi-2019.3.9 chardet-3.0.4
cssselect-1.0.3 fake-useragent-0.1.11 idna-2.8 lxml-4.3.3 parse-1.12.0
pyee-6.0.0 pyppeteer-0.0.25 pyquery-1.4.0 requests-2.22.0 requests-html-0.10.0
six-1.12.0 tqdm-4.32.1 w3lib-1.20.0 websockets-7.0

官网介绍

全面支持解析JavaScript!
CSS 选择器 (jQuery风格, 感谢PyQuery).
XPath 选择器, for the faint at heart.
自定义user-agent (就像一个真正的web浏览器).
自动追踪重定向.
连接池与cookie持久化.
令人欣喜的请求体验,魔法般的解析页面.

举几个毛栗子

下面举几个官网的栗子,内容来自:http://html.python-requests.org/

from requests_html import HTMLSession
session = HTMLSession()
r = session.get('https://www.baidu.com/')
  • 获取网页内容
    print(r.html.html)

  • 获取链接
    print(r.html.links)
    print(r.html.absolute_links)
    links和absolute_links两个属性分别返回HTML对象所包含的所有链接和绝对链接(均不包含锚点)

  • 通过CSS选择器获取元素
    r.html.find([selector],[first=True])
    selector选择器,使用jQuery风格。如果不熟悉,给你个jQuery的官网传送门:https://api.jquery.com/category/selectors/
    添加first=True则为find ,不添加则为findAll,简洁明了…
    但需要注意,如果没有添加first=True,即便返回一个元素,结果也将是list类型

  • 通过xpath获取元素
    r.html.xpath(’//*[@id=“su”]’, first=True) # 获取百度一下按钮地址…

  • 元素具体内容

# 获取网站html内容
r.html.html
# 获取网站文本内容
r.html.text
# 上面俩内容太多就不打印了...
# 获取元素的属性
print(r.html.xpath('//*[@id="su"]', first=True).attrs)
output:
{'class': ('bg', 's_btn'), 'id': 'su', 'type': 'submit', 'value': '百度一下'}
  • JavaScript支持
    requests_html的js执行是亮点,但是毁在了默认安装上…
    r.html.render() 首次执行该方法是,模块会检查依赖,并下载chromium,chromium是什么鬼,看起来很像chrome?
    搞过selenium的应该知道,这里简单对比下chrome和chromium:
  1. Chromium是谷歌的开源项目,开发者们可以共同去改进它,然后谷歌会收集改进后的Chromium并发布改进后安装包。Chrome不是开源项目,谷歌会把Chromium的东西更新到Chrome中。你也可以这么理解Chromium是体验版,Chrome是正式版;
  2. Chromium不用安装,下载下来的是压缩包,解压后直接就可以使用。Chrome需要安装;
  3. Chromium功能比Chrome多,因为新功能都是先在Chromium中使用,等完善后才添加到Chrome中。相对的Chrome就要比Chromium稳定很多不容易出错;
  4. Chromium不开放自动更新功能,所以用户需手动下载更新,而Chrome则可自动连上Google的服务器更新,但新版的推出很慢。

但是,模块在安装的时候由于SSLCertVerificationError问题,没办法进行自动化安装:

urllib3.exceptions.MaxRetryError: HTTPSConnectionPool(host=‘storage.googleapis.com’, port=443): Max retries exceeded with url: /chromium-browser-snapshots/Win_x64/575458/chrome-win32.zip (Caused by SSLError(SSLCertVerificationError(1, ‘[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: unable to get local issuer certificate (_ssl.c:1056)’)))

好在模块给出了地址,拼接host和uri即可进行下载:
http://storage.googleapis.com//chromium-browser-snapshots/Win_x64/575458/chrome-win32.zip
我家里下载好慢,这点就不演示了,大家对这官网扭一扭吧…

requests-html示例

到了今天今天的重点了,使用requests-html获取2019中国虚假大学!

“虚假大学”是未在教育部备案,不具备招生资格、没有办学资质、涉嫌非法招生和网络诈骗的“虚假大学”。

这些虚假大学数据统计,来源于人民日报。其中还闹过一个笑话,一个网站转载人民日报的这条新闻时,误将中国邮电大学写成了北京邮电大学,结果北邮发飙要求该媒体即刻修改并致歉!然后,人民日报表示躺着也中枪.为人民日报献上一首白智英的***像中枪一样***。
好了不发散回正题,为了演示requests-html示例,找到了这个网站:
高三网:http://www.gaosan.com/gaokao/249708.html
网站以文本的格式,列出了392所虚假大学名单!那么,我们就用requests-html,获取一下它的数据,让你们看看requests-html有多简单!
爬虫新宠requests_html 带你甄别2019虚假大学_第1张图片
分析下下网站结构,清楚明白,数据包裹在

内部,从第三个p标签开始为我们所需要的数据。

代码实现:

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author   : 王翔
# @JianShu  : 清风Python
# @Date     : 2019/6/27 1:28
# @Software : PyCharm
# @version  :Python 3.7.3
# @File     : PseudoCollege.py

from requests_html import HTMLSession
import json


class PseudoCollege:
    def __init__(self, url):
        self.url = url
        self.headers = {"User-Agent": ("Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 "
                                       "(KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.67 Safari/537.36")
                        }

    def get_response(self):
        session = HTMLSession()
        return session.get(self.url, headers=self.headers)

    def filter_info(self):
        html_data = self.get_response()
        # 从第三个P标签开始,获取虚假大学数据
        return html_data.html.find('div#data249708 p')[2:]

    @staticmethod
    def get_json(data):
        info = {}
        city = None
        for line in data:
            # 每个城市会显示为 

北京:151所

if 'strong' in line.html: # 拆分城市与虚假大学数量 city, total_college = line.text.split(':') # 构造字典 info[city] = dict(total=total_college, data=[]) continue info[city]['data'].append(line.text) with open('colleges.json', 'w+', encoding='utf-8') as f: # ensure_ascii默认为True,json.dump后会被转码... f.write(json.dumps(info, ensure_ascii=False)) def run(): url = 'http://www.gaosan.com/gaokao/249708.html' main = PseudoCollege(url) data = main.filter_info() main.get_json(data) if __name__ == '__main__': run()

叫College感觉有点讽刺…最终将这些学校保存至colleges.json的文本中,我看看结果片段:

  ... ... ,
  "陕西": {
    "total": "16所",
    "data": [
      "西安电子信息学院",
      "西安理工学院",
      "西安工商学院",
      "西安科技师范大学",
      "西安信息技术学院",
      "西安工商管理学院",
      "西安工业科技技术学院",
      "西安工业科技学院",
      "陕西国防工业技术学院",
      "陕西瀚林医科学院",
      "西安工业工程学院",
      "陕西工贸职业学院",
      "西安科技职业学院",
      "西安经济技术学院",
      "西安机电工程学院",
      "陕西科技管理学院"
    ]
  },
  "福建": {
    "total": "5所",
    "data": [
      "厦门师范学院",
      "福建海峡经贸技术学院",
      "福建经济贸易大学",
      "福建科技学院",
      "福建省轻工业学院"
    ]
  },
  ... ...
The End

一个不留神又搞到二半夜了,哎…
快将这392所虚假大学名单,传播给你身边有孩子高考的朋友吧。
OK,今天的内容就到这里,如果觉得有帮助,
欢迎将文章或我的微信公众号【清风Python】分享给更多喜欢python的人,谢谢。

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