Python爬虫————爬虫基础
文章目录
- Python爬虫————爬虫基础
- 一、爬虫概述
- 什么是爬虫？
- 网页三大特征：
- 爬虫设计思路
- 二、通用爬虫和聚焦爬虫
- 通用爬虫
- 聚焦爬虫
- 三、HTTP和HTTPS
- HTTP工作原理
- URL
- 四、客户端HTTP请求
- 请求方法Method
- Get 和 Post 详解
- 常用的请求报头
- 五、HTTP响应
- 响应状态码
- Cookie和Session
- 六、BS4
- BS4简介
- BS4的4种对象
- 七、实例：图片下载器
- 制作爬虫的基本步骤
- 需求分析
- 代码实现
Python爬虫————爬虫基础
一、爬虫概述
什么是爬虫？
爬虫就是抓取网页数据的程序。
网页三大特征：
1.网页都有自己的为唯一的URL（统一资源定位符）来进行定位；
2.网页都使用HTML（超文本标记语言）来描述页面信息；
3.网页都使用HTTP/HTTPS（超文本传输协议）来传输HTML数据。
爬虫设计思路
1.首先确定需要爬取的网页URL地址。
2.通过HTTP/HTTPS协议来获取对应的HTML页面。
3.提取HTML页面里有用的数据：
1)如果是需要的数据，就保存起来。
2)如果是页面的其他URL，继续执行第二步。
二、通用爬虫和聚焦爬虫
通用爬虫
通用网络爬虫 是 捜索引擎抓取系统（Baidu、Google、Yahoo等）的重要组成部分。主要目的是将互联网上的网 页下载到本地，形成一个互联网内容的镜像备份。
通用网络爬虫 从互联网中搜集网页，采集信息，这些网页信息用于为搜索引擎建立索引从而提供支持，它决定着 整个引擎系统的内容是否丰富，信息是否即时，因此其性能的优劣直接影响着搜索引擎的效果。
搜索引擎如何获取一个新网站的URL：
1. 新网站向搜索引擎主动提交网址：
2. 在其他网站上设置新网站外链
3. 和DNS解析服务商(如DNSPod等）合作，新网站域名将被迅速抓取。
通用爬虫的局限性
1.大多情况下，网页里90%的内容对用户来说都是无用的。
2. 搜索引擎无法提供针对具体某个用户的搜索结果。
3. 图片、数据库、音频、视频多媒体等不能很好地发现和获取。
4. 基于关键字的检索，难以支持根据语义信息提出的查询，无法准确理解用户的具体需求。
聚焦爬虫
聚焦爬虫，是"面向特定主题需求"的一种网络爬虫程序，它与通用搜索引擎爬虫的区别在于：聚焦爬虫在实施网页 抓取时会对内容进行处理筛选，尽量保证只抓取与需求相关的网页信息。
三、HTTP和HTTPS
HTTP协议-80端口
HyperTextTransferProtocol, 超文本传输协议是一种发布和接收HTML页面的方法。
HTTPS-443端口
HypertextTransferProtocoloverSecureSocketLayer, 简单讲是HTTP的安全版，在HTTP下加入SSL 层。
HTTP工作原理
网络爬虫抓取过程可以理解为模拟浏览器操作的过程。
浏览器发送HTTP请求的过程：
-
当用户在浏览器的地址栏中输入一个URL并按回车键之后，浏览器会向HTTP服务器发送HTTP请求。HTTP请求主要分为“Get”和“Post”两种方法。
-
当我们在浏览器输入URLhttp://www.baidu.com的时候，浏览器发送一个Request请求去获取http://www.baidu.com的html文件，服务器把Response文件对象发送回给浏览器。
-
浏览器分析Response中的HTML，发现其中引用了很多其他文件，比如Images文件，CSS文件，JS文件。浏览器会自动再次发送Request去获取图片，CSS文件，或者JS文件。
-
当所有的文件都下载成功后，网页会根据HTML语法结构，完整的显示出来了。
URL
URL（Uniform/UniversalResourceLocator的缩写）：统一资源定位符，是用于完整地描述Internet上网页和其他资源的地址的一种标识方法。
基本格式: scheme://host[:port#]/path/…/[?query-string][#anchor]
四、客户端HTTP请求
客户端发送一个HTTP请求到服务器的请求消息，包括以下格式：
请求方法Method
根据HTTP标准，HTTP请求可以使用多种请求方法.
HTTP0.9：只有基本的文本GET功能。
HTTP1.0：完善的请求/响应模型，并将协议补充完整，定义了三种请求方法：GET,POST和HEAD方法。
HTTP1.1：在1.0基础上进行更新，新增了五种请求方法：OPTIONS,PUT,DELETE,TRACE和CONNECT方法。
Get 和 Post 详解
- GET是从服务器上获取数据，POST是向服务器传送数据
- GET请求参数显示，都显示在浏览器网址上，即“Get”请求的参数是URL的一部分。
- POST请求参数在请求体当中，消息长度没有限制而且以隐式的方式进行发送，通常用来向HTTP服务器提交量比较大的数据（比如请求中包含许多参数或者文件上传操作等），请求的参数包含在“Content-Type”消息头里，指明该消息体的媒体类型和编码，
常用的请求报头
Host: 主机和端口号
Connection : 客户端与服务连接类型, 默认为keep-alive
User-Agent： 客户浏览器的名称
Accept： 浏览器或其他客户端可以接受的MIME文件类型
Referer：表明产生请求的网页来自于哪个URL
Accept-Encoding：指出浏览器可以接受的编码方式。
Accept-Language：语言种类
Accept-Charset： 字符编码
Cookie：浏览器用这个属性向服务器发送Cookie
Content-Type：POST请求里用来表示的内容类型。
五、HTTP响应
HTTP响应由四个部分组成，分别是： 状态行 、 消息报头 、 空行 、 响应正文
响应状态码
200: 请求成功
302: 请求页面临时转移至新url
307和304: 使用缓存资源
404: 服务器无法找到请求页面
403: 服务器拒绝访问，权限不够
500: 服务器遇到不可预知的情况
Cookie和Session
服务器和客户端的交互仅限于请求/响应过程，结束之后便断开，在下一次请求时，服务器会认为新的客户端。为了维护他们之间的链接，让服务器知道这是前一个用户发送的请求，必须在一个地方保存客户端的信息。
六、BS4
BS4简介
Beautiful Soup提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。它是一个
工具箱，通过解析文档为tiful Soup自动将输入文档转换为Unicode编码，输出文档转换为utf-8编码。
你不需要考虑编码方式，除非文档没有指定一个编一下原始编码方式就可以了。
BS4的4种对象
Beautiful Soup将复杂HTML文档转换成一个复杂的树形结构,
每个节点都是Python对象,所有对象可以归纳为4种: Tag , NavigableString , BeautifulSoup , Comment
2-1. BeautifulSoup对象
2-2. Tag对象
Tag就是html中的一个标签，用BeautifulSoup就能解析出来Tag的具体内容，具体的格式为soup.name,其中name是html下的标签。
七、实例：图片下载器
制作爬虫的基本步骤
- 需求分析
- 分析网页源代码，配合F12
- 编写正则表达式或者其他解析器代码
- 正式编写python爬虫代码
需求分析
"我想要图片，我又不想上网搜“
“最好还能自动下载”
……
这就是需求，至少要实现两个功能，一是搜索图片，二是自动下载。
pic_url = re.findall(’“objURL”:"(.*?)",’,html,re.S)
代码实现
"""
图片下载器
"""
# -*- coding:utf-8 -*-
import re
import requests
import os
def downloadPic(html, keyword):
"""
:param html: 页面的源代码
:param keyword: 搜索的关键字
:return:
"""
# (.*?)代表任意多个字符
# ()代表分组， 值返回符合条件的字符串中括号里面的内容;
pic_url = re.findall('"objURL":"(.*?)",', html, re.S)[:5]
count = 0
print('找到关键词:' + keyword + '的图片，现在开始下载图片...')
# each 是每个图片的url地址
for each in pic_url:
try:
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) '
'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/59.0.3071.109 '
'Mobile Safari/537.36'}
# 获取指定图片的相应对象;
response = requests.get(each, timeout=10, headers=headers)
except requests.exceptions.ConnectionError:
print('【错误】当前图片无法下载')
continue
except Exception as e:
print('【错误】当前图片无法下载')
print(e)
continue
else:
# print(response.status_code)
if response.status_code != 200:
print("访问失败: ", response.status_code)
continue
# ******** 存储图片到本地*******************************
if not os.path.exists(imgDir):
print("正在创建目录 ", imgDir)
os.makedirs(imgDir)
posix = each.split('.')[-1]
if posix not in ['png', 'jpg', 'gif', 'jpeg']:
break
print('正在下载第' + str(count + 1) + '张图片，图片地址:' + str(each))
name = keyword + '_' + str(count) + '.' + posix
filename = os.path.join(imgDir, name)
count += 1
with open(filename, 'wb') as f:
# response.content: 返回的是二进制文本信息
# response.text:返回的字符串文本信息
f.write(response.content)
if __name__ == '__main__':
imgDir = 'pictures'
word = input("Input key word: ")
url = 'http://image.baidu.com/search/index?tn=baiduimage&ps=1&ct=201326592&lm=-1&cl=2&nc=1&ie=utf-8&word=' + word
try:
response = requests.get(url)
except Exception as e:
print(e)
content = ''
else:
content = response.text
downloadPic(content, word)