python爬虫：Python-requests模块学习笔记总结

前言

爬虫的门槛不高，高就在于往后余生的每一次实操都会让你崩溃。在这个大数据的时代，数据就是金钱！所以越来越多的企业重视数据，然后再通过爬虫的手段获取公开的数数据，为企业项目进行赋能。

上一篇文章中，我带大家入门了爬虫，知道什么是爬虫，对爬虫有了大体的了解。

本篇博文将带领大家进入新的内容，爬虫最常用的库：requests库，最后并以综合案例模拟登录github，带你实战。

一、requests模块使用

本次文章主要分享的是requests这个http模块的使用，该模块主要用于发起请求获取响应，该模块有很多替代模块，比如说urllib模块，但是在工作中使用最多的是requests模块，requests的代码语法简单易懂，相对于臃肿的urllib模块，使用requests模块写爬虫会大大减少代码量，而且实现某一功能会更简单，因此推荐大家使用requests模块。

知识点

• 掌握headers参数的使用
• 掌握发送带参数的使用
• 掌握headers中携带cookies
• 掌握cookies参数的使用
• 掌握cookieJar的掌握方法
• 掌握超时参数timeout的使用
• 掌握ip参数proxies的使用
• 掌握verify参数，忽略CA证书
• 掌握requests模块

1.1 requests模块发送get请求

1、需求：通过requests向百度发送请求，获取页面的源码

2、运行下面代码观察打印结果

demo1.py

import requests

#目标url
url = 'http://www.baidu.com'
# 向url发送get请求
response = requests.get(url)
# 打印响应内容
print(response.text)

1.2 response响应对象

观察上面代码运行的结果观察发现，有好多乱码，这是因为编码与解码所使用的字符集不同造成的；我们尝试使用下边的办法来解决中文乱码问题。

demo2.py

import requests

#目标url
url = 'http://www.baidu.com'
# 向url发送get请求
response = requests.get(url)
# 打印响应内容
print(response.content.decode())    # 注意这里

1、response.text是requests模块按照charset模块推测出的编码字符串进行解码的结果。

2、网络传输的字符串都是bytes类型的数据，所以requests.text = response.content.decode(‘推测出来的编码字符集’)

3、我们可以在网页源码中搜索charset，尝试参考该编码的字符集，注意：存在不准确的情况。

1.3 response.text与response.content的区别

• response.text

类型：str

解码类型：requests模块自动根据http头部对响应的编码做出有根据的推测，推测文本编码。

我们可以手动设定编码格式

demo3.py

import requests

#目标url
url = 'http://www.baidu.com'
# 向url发送get请求
response = requests.get(url)
response.encoding='utf-8'
# 打印响应内容
print(response.text)

• response.content

类型：bytes

解码类型：没有设定。可以自行进行设定。

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知识点：掌握利用decode函数对requests.content解决中文乱码

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1.4 通过对response.content进行decode，来解决中文乱码

• response.content.decode() 默认utf-8
• response.content.decode(‘GBK’)
• 常见的字符集编码

utf-8

gbk

gb2312

ascill(读音：阿斯克码)

iso-8859-1

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知识点：掌握利用decode函数对requests.content解决中文乱码

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1.5 response响应对象的其他常用的属性和方法

response = requests.get(url)中response是发送请求获取的响应对象；response响应对象中除了text，content获取响应内容以外还有其他常用的属性或方法。

• response.url 响应的URL，有时候响应的URL和请求的URL并不样。
• response.status_code 响应状态码
• response.headers 响应头
• response.request.headers 响应头对应的请求头
• response.request._cookies 响应对应请求的cookies，返回cookieJar类型
• response.cookies 响应的cookie（经过了set-cookie动作）返回cookieJar类型
• response.json() 自动将json字符串类型的响应内容转换为Python对象(dict or list)

demo4.py

import requests

#目标url
url = 'http://www.baidu.com'
# 向url发送get请求
response = requests.get(url)
response.encoding='utf-8'
print(response.url)
print(response.status_code)
print(response.request.headers)
print(response.headers)
print(response.request._cookies)
print(response.cookies)

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知识点：掌握response响应对象的其他常用属性

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二、requests模块发送请求

2.1 发送带headers的请求

我们先写一个获取百度首页的代码

demo5.py

import requests

#目标url
url = 'http://www.baidu.com'
# 向url发送get请求
response = requests.get(url)
# 打印响应内容
print(response.content.decode())

# 打印对应请求头信息
print(response.request.headers)

2.1.1思考

1、对比浏览器上百度网页的源码和代码中百度首页的源码，看看有什么不同？

查看网页源代码的方法：

• 右键-查看网页源代码
• 右键-检查

2、对比url响应内容和代码中的百度首页的源码，有什么不同？

• 查看对应url响应内容的方法：

• 右键-检查

• 点击network

• 勾选Preserve log

• 刷新页面

• 查看Name栏下和浏览器地址栏相同的URL的response

3、代码中的百度首页的源码非常少，为什么？

需要带上请求头信息

回顾爬虫的概念，模拟浏览器，欺骗服务器，获取和浏览器一致的内容

请求头中有很多字段，其中User-Agent字段必不可少，表示客户端的操作系统以及浏览器的信息

2.1.2 携带请求头发送请求的方法

requests.get(url, headers)

• headers 参数接收字典形式的请求头
• 请求头字段名为key，字段对应的操作为value

demo6.py

import requests

#目标url
url = 'http://www.baidu.com'
# 构造请求头
headers = {
     "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.66 Safari/537.36"}
# 向url发送get请求
response = requests.get(url, headers=headers)
# 打印响应内容
print(response.content.decode())

# 打印对应请求头信息
print(response.request.headers)

2.2 发送带参数的请求

我们在使用百度的时候经常发现URL地址中会有一个==?==，那么该问号后面的就是请求参数，又叫做查询字符串。

2.2.1 在url携带参数

直接对含有参数的url发送请求

demo7.py

import requests

#目标url
url = 'https://www.baidu.com/s?wd=Python'
# 构造请求头
headers = {
     "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.66 Safari/537.36"}
# 向url发送get请求
response = requests.get(url, headers=headers)
with open('baidu.html', 'wb') as f:
    f.write(response.content)

2.2.2 通过params携带参数字典

1. 构建请求参数字典
2. 向接口发送请求时带上参数字典，设置字典参数params。

demo8.py

import requests

#目标url
url = 'https://www.baidu.com/s?'
# 请求参数是一个字典，即wd=Python
kw = {
     'wd': 'python'}
# 构造请求头
headers = {
     "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.66 Safari/537.36"}
# 向url发送get请求
response = requests.get(url, headers=headers, params=kw)
with open('baidu1.html', 'wb') as f:
    f.write(response.content)

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知识点：掌握发送带参数的请求方法

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2.3 在headers参数中携带cookie

网站经常利用请求头中的Cookie字段来做用户状态的保持，那么我们可以在headers参数中添加Cookie，模拟普通用户的请求，我们以github为例。

2.3.1 github登录抓包分析

1. 打开浏览器，右键-检查，点击network，勾选Preserve log
2. 访问github登录的url地址：https://github.com/login
3. 输入账号密码，点击登录后，访问一个需要登录后才能获取正确内容的URL。比如点击右上角的Your profle访问https://github.com/USER_NAME
4. 确定URL后，再确定发送该请求所需要的请求头中的User-Agent和cookie

3.3.2 完成代码

• 从浏览器中复制User-Agent和cookie
• 浏览器中的请求头字段和值与headers参数中必须一致
• headers请求参数字典中的cookie键对应的值是字符串

demo9.py

import requests


headers = {
     
    'Cookie': '你的cookie'
}

url = 'https://github.com/Zhimin7'

response = requests.get(url, headers=headers)
with open('github_withcookie.html', 'wb') as f:
    f.write(response.content)

接下来写一个不包含cookie的爬虫，看看对比后的结果

demo10.py

import requests


headers = {
     

    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.66 Safari/537.36'
}

url = 'https://github.com/Zhimin7'

response = requests.get(url, headers=headers)
with open('github_without_cookie.html', 'wb') as f:
    f.write(response.content)

不同之处就相当明显了。

2.4 cookie参数的使用

上一个小节中我们在headers参数中携带cookie，也可以使用专门的cookie参数

1.cookie参数的形式：字典

cookies = {‘cookie的name’ : ‘cookie的value’}

• 该字典对应请求头中cookie的字符串
• 等号左边对应cookie的key
• 等号右边对应cookie的value

2.cookies参数的使用方法

response = requests.get(url, cookies)

3.将cookie字符串转换为cookies参数所需要的字典

cookie_dict = {cookie.split('=')[0] : cookie.split('=')[-1] for cookie in temp.split(';')}

当然，如果你的字典生成式学的不够熟悉的话，那你可以使用较为稳妥方法

demo11.py

temp =  'octo=GH1.1.1102395001.1582362358; _ga=GA1.2.454155278.1582362359; _device_id=0442b4dd494cafc0301c2ad3e9eeca31; experiment:homepage_signup_flow=eyJ2ZXJzaW9uIjoiMSIsInJvbGxPdXRQbGFjZW1lbnQiOjI1LjY3MjIzNTIyOTQ0MTk1Miwic3ViZ3JvdXAiOiJjb250cm9sIiwiY3JlYXRlZEF0IjoiMjAyMC0wMy0yNlQxNDozNToxNC45ODdaIiwidXBkYXRlZEF0IjoiMjAyMC0wMy0yNlQxNDozNToxNC45ODdaIn0=; user_session=vsC4WPrJRjDLSTC3Up0h0D5i0Knfyah9hGXzhfrchfW_5eyc; __Host-user_session_same_site=vsC4WPrJRjDLSTC3Up0h0D5i0Knfyah9hGXzhfrchfW_5eyc; logged_in=yes; dotcom_user=Zhimin7; has_recent_activity=1; tz=Asia%2FShanghai; _gh_sess=e9HSDZpXyMNlwvsRH7kjV39DisarWcGKdXqnr65Z3VfFlChN0onUNHwROBPqX2yfS9WudAE71IQF2h7TRiVQ3rvVp1KbvbmfOOkULatFZsHoVRi5UUCI%2FY8wz0QVBLXF3VY0WgLwoUoZhaJ5MhPG%2F22am%2Bowt2XigTISZm289i%2BCYxkDvWz8N7J61WTPz9i3--3YPo3PUW%2B3asHJSS--AmjAHcbcaKfU%2BneNyzA13w%3D%3D'
cookie_list = temp.split(';')
cookies = {
     }

for cookie in cookie_list:
    cookies[cookie.split('=')[0]] = cookie.split('=')[-1]
print(cookies)

2.5 cookiejar对象转换为cookies字典的方法

使用request获取的Response对象，具有cookie属性。该属性值是一个cookieJar类型，包含了对方服务器设置在本地的cookie。我们如何将其转换为cookie字典呢？

1.转换方法

cookie_dict = requests.utils.dict_from_cookieJar(response.cookies)

2.其中response.cookies返回的就是cookieJar类型的对象。

3.requests.utils.dict_from_cookieJar函数返回cookie字典。

demo12.py

from requests import utils
import requests

url = 'http://www.baidu.com'
response = requests.get(url)
print(type(response.cookies))
print(response.cookies)
# 将cookieJar转换为dict
dict_cookies = requests.utils.dict_from_cookiejar(response.cookies)
print(dict_cookies)
# 将dict转换为cookieJar
jar_cookies = requests.utils.cookiejar_from_dict(dict_cookies)
print(jar_cookies)

不过这种方法会造成域名缺失，不是很常用。在接下来的章节中会具体说明如何使用cookie保存会话。

2.6 超时timeout的使用

在平时上网的过程中，我们经常会遇到网络波动，这个时候，一个请求等待了很久的时间仍然没有结果。

在爬虫中，一个请求很久没有结果，就会让整个项目的效率变得非常低，这个时候我们就需要对请求进行强制要求，让他必须在特定的时间内返回结果，否则就会报错。

1.超时参数timeout的使用方法

reponse = requests.get(url, timeout=3)

*timeout=3，表示3秒内程序访问服务器仍然没有响应，程序就会终止运行并报错

2.7 代理proxies的使用

2.7.1 理解使用代理的过程

1.代理IP是一个IP，指向的是一个代理服务器

2.代理服务器能够帮我们向目标服务器发起请求

代理服务器的意思是在浏览器与服务器之间搭建一个桥梁，相当于用Python向代理服务器发起请求，在通过代理服务器向服务器发起请求。服务器返回响应也是如此，服务器将响应返回给代理服务器，代理服务器再将响应返回给浏览器。

2.7.2正向代理和反向代理

前面提到proxy参数指定的代理IP指向的是正向代理服务器，那么相应的就有反向代理服务器；现在来了解一下正向代理服务器和反向代理服务器的区别

1. 从发送请求一方的角度，来区分正向和反向代理
2. 为浏览器或客户端（发送请求的一方）转发请求的，叫做正向代理，如VPN
3. 不为浏览器或客户端(发送请求的一方)转发请求，而是为最终处理请求的服务器转发请求的，叫做反向代理，浏览器不知道服务器的真实IP地址，如NGINX

2.7.3 代理IP(代理服务器)的分类

• 透明代理：透明代理虽然可以直接“隐藏”你的IP地址，但是还是可以直接看到你是谁。
• 匿名代理：使用匿名代理，别人只能知道你用了代理，无法知道你是谁。
• 高匿代理：高匿代理让别人不知道你使用了代理，所以最好的选择，毫无疑问使用高匿代理效果最好。

根据网站所使用的协议不同，需要使用相应协议的代理服务。从代理服务器请求的协议可以分为：

• http代理：目标url为http协议
• https代理：目标urlhttps协议

2.7.4 proxies代理参数的使用

为了让服务器以为是不同客户端发送的请求，防止频繁向同一个域名发送请求被封IP，所以我们要使用代理IP。

response = requests.get(url, proxies=proxies)

proxies的形式：字典

proxies = {
     
    'http':'http://12.32.56.78:8000',
    'https':'https://12.32.56.78:8000'
}

注意：如果proxies字典中含有多个键值对，发送请求的时候将按照url地址的协议来选择使用相应的代理IP。

2.8 使用verify参数忽略CA正数

在使用浏览器上网的时候，有时会看到，【您的链接不是私密连接】

• 原因：该网站的CA证书没有经过【受信任的证书颁发机构】的认证

所以作为爬虫，我们需要避免这种情况的发生，必须无视这个信息。

import requests

    url = ''	# 填写没有认证的URL
response = requests.get(url, verify=False)

三、 requests模块发送post请求

思考哪些地方会用到POST请求

1. 注册登录
2. 需要传输文本内容

所以同样我们爬虫也需要在这两个方面模拟浏览器发送post请求

3.1 requests发送post请求的方法

• response = requests.post(url, data=data)
• data参数接收一个字典
• response模块发送post请求函数和发送get请求的方法是一样的

四、利用requests.session进行状态保持

requests模块中的session类能够自动的处理发送请求获取响应的过程中产生cookie，进而达到状态保持的目的

4.1 requests.session的作用及应用场景

• requests.session的作用

自动处理cookie，即下一次请求会自动带上前一次的cookie

• requests.session的应用场景

自动处理连续请求多次请求过程产生的cookie

4.2 requests.session的使用方法

session示例在请求一个网站后，对方服务器设置在本地的cookie会保存在session中，下一次再用session请求网站的时候，会带上前一次的cookie

session = requests.session() #实例化session对象
response = session.get(url, headers, ...)
response = session.post(url, data, ...)

• session发送get请求和post请求的参数，与requests模块发送请求的参数完全一致

4.3 实例：模拟登录github

github_sesseion.py

import requests
from lxml import etree


class GitHub(object):
    def __init__(self):
        self.session = requests.session()
        self.session.headers = {
     
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.66 Safari/537.36'
        }
        self.login_url = 'https://github.com/login'

    def login(self):
        response = self.session.get(self.login_url)
        html = etree.HTML(response.content.decode())
        return html

    def get_token(self):
        authenticity_token = self.login().xpath('//form/input[1]/@value')[0]
        return authenticity_token

    def get_timestamp_secret(self):
        timestamp_secret = self.login().xpath('//div[@class="auth-form-body mt-3"]/input[11]/@value')[0]
        return timestamp_secret
    def get_timestamp(self):
        timestamp = self.login().xpath('//div[@class="auth-form-body mt-3"]/input[10]/@value')[0]
        return timestamp


    def get_profile(self):
        url_session = 'https://github.com/session'
        url_profile = 'https://github.com/Zhimin7'
        data = {
     
            'commit': 'Sign in',
            'authenticity_token': self.get_token(),
            'ga_id':'',
            'login': '你的邮箱',
            'password': '你的密码',
            'webauthn - support': 'supported',
            'webauthn - iuvpaa - support': 'supported',
            'return_to':'',
            'allow_signup':'',
            'client_id':''
            'integration:',
            'required_field_86b0':'',
            'timestamp': self.get_timestamp(),
            'timestamp_secret': self.get_timestamp_secret()
        }
        self.session.post(url_session, data=data)
        html = self.session.get(url_profile).content
        with open('github.html', 'wb') as f:
            f.write(html)
        print('获取完毕')


if __name__ == "__main__":
    github = GitHub()
    github.get_token()
    github.get_timestamp()
    github.get_timestamp_secret()
    github.get_profile()

精彩链接

Python爬虫：什么是Python爬虫？怎么样玩爬虫？

最后

如果你读到了这里，那么说明我的这篇文章内容还是不错的，也希望你能给我一键三连（点赞、关注、留言）。毕竟码了这么多字我也是花费了不少的心力的，你的鼓励就是我创作的最大动力。

路漫漫其修远兮，吾将上下而求索

我是啃书君，一个专注于学习的的人，关注我，更多精彩内容我们下期再见！

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