使用Beautifulsoup做python网络爬虫
一、python数据爬虫简介
1.爬虫介绍
爬虫，即网络爬虫，我们可以理解为在网络上爬行的蜘蛛，互联网就比作一张大网，而爬虫便是在这张网上爬来爬去的蜘蛛，如果它遇到想要的资源，就会抓取下来。想抓取什么？这个由我们来控制它。
比如我们想抓取一个网页上面的内容，在这个网中就要有一条道路，其实就是指向网页的地址或者超链接，那么它就可以爬到另一张网上来获取数据。这样，整个连在一起的大网对这个蜘蛛来说触手可及，分分钟爬下来对于我们来说不是事儿。
我们在浏览网页的时候一般情况下打开的是html页面，因此，看到的网页实质是由HTML 代码构成的，爬虫爬来的便是这些内容，通过分析和过滤这些 HTML 代码，实现对图片、文字等资源的获取，也就是所谓的爬虫。
2.爬虫的基本流程
用户获取网络数据的方式：
方式1：浏览器提交请求--->下载网页代码--->解析成页面
方式2：模拟浏览器发送请求(获取网页代码)->提取有用的数据->存放于数据库或文件中
爬虫要做的就是方式2；
流程：
（1）发起请求
使用http库向目标站点发起请求，即发送一个Request
Request包含：请求头、请求体等
Request模块缺陷：不能执行JS 和CSS 代码
（2）获取响应内容
如果服务器能正常响应，则会得到一个Response
Response包含：html，json，图片，视频等
（3）解析内容
解析html数据：正则表达式（RE模块），第三方解析库如Beautifulsoup，scrapy等
解析json数据：json模块
解析二进制数据:以wb的方式写入文件
（4）保存数据
数据库（MySQL，Mongdb、Redis）
3.python常见爬虫的方法
（1）scrapy爬虫
很强大的爬虫框架，可以满足简单的页面爬取（比如可以明确获知url pattern的情况）。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。但是对于稍微复杂一点的页面，如weibo的页面信息，这个框架就满足不了需求了
2、Beautifulsoup爬虫
整合了一些常用爬虫需求。缺点：不能加载JS
二、使用Beautifulsoup做网络爬虫
1.Beautifulsoup爬虫介绍
Beautiful Soup支持各种html解析器，包括python自带的标准库，还有其他的许多第三方库模块。其中一个就是lxml parser。
借助网页的结构和属性等特性来解析网页的工具，有了它我们不用再去写一些复杂的正则，只需要简单的几条语句就可以完成网页中某个元素的提取
安装方式：pip install beautifulsoup4
2.爬虫数据保存（txt,json,excel,MySQL）(以http://web.jobbole.com/category/css/为例）
# -*- coding:utf-8 -*-
#python网络爬虫，网页内容获取，保存成txt，保存成json，excel,mysql，并进行页面展示
#引入模块
import urllib.request #用来访问url
from bs4 import BeautifulSoup #爬虫
import os #文件管理，文件夹管理
import time #时间模块
import json #json格式管理模块
import codecs #编码转换模块，编码转换时，通常需要以unicode作为中间编码，即先将其他编码的字符串解码（decode）成unicode，再从unicode编码（encode）成另一种编码。
import xlwt #excel写入模块
import xlrd #excel读取模块
from xlutils.copy import copy #复制页
import pymysql #链接管理MySQL模块
pages=int(input("豆瓣电影250：请输入你要爬取的页数（每页25条，共20页）：\n")) #全局变量，获取想要爬取的页数
def getdata():
url="https://movie.douban.com/top250"
#urls=[]
list=[]
#网页格式如“https://movie.douban.com/top250?start=25&filter=”，进行简单运算操作获取每一页的url
for i in range(pages):
#urls.append(str(url)+"?start="+str(i*25)+"&filter=")
myurl=str(url)+"?start="+str(i*25)+"&filter="
res=urllib.request.urlopen(myurl)
response=BeautifulSoup(res,"html.parser")
items=response.find_all("div",{"class":"item"})
for item in items:
dict={}
dict["title"]=item.find("div",{"class":"info"}).find("div",{"class":"hd"}).find("a").find("span").get_text()
#if(item.find("div",{"class":"pic"}).find("a").find("img") is None):
# continue
#else:
dict['href']=item.find("div",{"class":"info"}).find("div",{"class":"hd"}).find("a").get("href")
#dict['details']=item.find("div",{"class":"info"}).find("div",{"class":"bd"}).find("p").get_text().encode("utf-8").decode("utf-8")
dict['quote']=item.find("div",{"class":"info"}).find("div",{"class":"bd"}).find("p",{"class":"quote"}).find("span",{"class":"inq"}).get_text()
dict["img"]=item.find("div",{"class":"pic"}).find("a").find("img").get("src")
list.append(dict)
return list
def savedatatotxt():
mylist=getdata()
folder_name="data"
if not os.path.exists(folder_name):
os.mkdir(folder_name)
cur_data=time.strftime("%Y_%m_%d",time.localtime())
file_name="douban"+cur_data+".txt"
try:
with open(folder_name+"/"+file_name,"w") as fp:
for i in mylist:
fp.write("title"+":"+i['title']+"\n")
fp.write("href"+":"+i['href']+"\n")
fp.write("quote"+":"+i['quote']+"\n")
fp.write("imgUrl"+":"+i['img']+"\n")
except IOError as err:
raise("Error:"+str(err))
finally:
fp.close()
print("数据已成功存入",file_name,"中")
def savedatatojson():
mylist=getdata()
folder_name="data"
if not os.path.exists(folder_name): #检测路径是否存在
os.mkdir(folder_name) #创建路径
cur_data=time.strftime("%Y_%m_%d",time.localtime())
file_name="douban"+cur_data+".json"
try:
with open(folder_name+"/"+file_name,"w") as fp:
for i in mylist:
line=json.dumps(i,ensure_ascii=False)+"\n" #用于将dict类型的数据转成str
fp.write(line)
except IOError as err:
raise("Error:"+str(err))
finally:
fp.close()
print("数据已成功存入",file_name,"中")
def savedatatoexcel():
mylist=getdata()
folder_name="data"
if not os.path.exists(folder_name):
os.mkdir(folder_name)
c_time=time.strftime("%Y-%m-%d",time.localtime())
file_name="douban"+c_time+".xls"
excelname=folder_name+"/"+file_name
workbook=xlwt.Workbook(encoding="utf-8") #创建工作簿，并以UTF8格式操作
sheet=workbook.add_sheet(u'douban数据') #创建工作页，名为“douban数据”
headers=list(mylist[0].keys()) #将字典中的键以列表形式赋值给变量
hStyle=xlwt.easyxf("font:color-index red,bold on") #设置excel格式
for i in range(len(headers)):
sheet.write(0,i,headers[i],hStyle) #第0行，第i列，写入数据headers[i]，以hStyle格式
for j in range(1,len(mylist)+1):
for m in range(len(mylist[j-1])):
sheet.write(j,m,mylist[j-1][headers[m]]) #第j行，第m列，写入数据mylist[j-1][headers[m]]，以默认格式
workbook.save(excelname) #保存工作簿
print("数据已成功存入",file_name,"中")
def savedatatomysql():
c_connect=pymysql.connect(host="localhost",user="root",passwd="236619",db="douban",port=3306,charset="utf8") #数据库连接
if c_connect:
print("Connection is OK")
mylist=getdata()
for i in mylist:
cur=c_connect.cursor() #游标
#对数据库进行操作
strsql="insert into doubaninfo values (null,%s,%s,%s,%s)" #数据库操作字符串
cur.execute(strsql,(i['title'],i['href'],i['quote'],i['img'])) #为strsql赋值
c_connect.commit() #执行操作
if not cur:
print("error")
if c_connect:
c_connect.close() #关闭连接
print("数据已成功存入doubaninfo中")
def createhtml():
mylist=getdata()
folder_name="html"
if not os.path.exists(folder_name):
os.mkdir(folder_name)
# cur_data=time.strftime("%Y_%m_%d",time.localtime())
file_name="douban.json"
#创建HTML要使用的json格式
try:
with open(folder_name+"/"+file_name,"w",encoding="utf-8") as fp:
fp.write("[")
for i in mylist:
if(i is not mylist[len(mylist)-1]):
line=json.dumps(i,ensure_ascii=False)+",\n"
fp.write(line)
else:
fp.write(json.dumps(i,ensure_ascii=False))
fp.write("]")
except IOError as err:
raise("Error:"+str(err))
finally:
fp.close()
str1='''
豆瓣电影排名
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'''
str3='''
$.ajax({
url:"douban.json",//文件路径
type:"get",//获取文件方式 post（上传,根据参数...）
dataType:"json",
success:function(datas){
var str1=""
for(var i=0;i"+""+datas[i].title+""+""+
"![]("+datas[i].img+")
"+
""+datas[i].quote+"
"+" "+list1[i].quote+"
"+"运行结果如下：
其中MySql表结构如图所示：
网页页面如下：
