本文针对初学者,我会用最简单的案例告诉你如何快速入门python爬虫!
想要入门Python 爬虫首先需要解决四个问题
网络爬虫,其实叫作网络数据采集更容易理解。
就是通过编程向网络服务器请求数据(HTML表单),然后解析HTML,提取出自己想要的数据。
归纳为四大步:
这会涉及到数据库、网络服务器、HTTP协议、HTML、数据科学、网络安全、图像处理等非常多的内容。但对于初学者而言,并不需要掌握这么多。
如果你不懂python,那么需要先学习python这门非常easy的语言(相对其它语言而言)。
编程语言基础语法无非是数据类型、数据结构、运算符、逻辑结构、函数、文件IO、错误处理这些,学起来会显枯燥但并不难。
刚开始入门爬虫,你甚至不需要去学习python的类、多线程、模块之类的略难内容。找一个面向初学者的教材或者网络教程,花个十几天功夫,就能对python基础有个三四分的认识了,这时候你可以玩玩爬虫喽!
当然,前提是你必须在这十几天里认真敲代码,反复咀嚼语法逻辑,比如列表、字典、字符串、if语句、for循环等最核心的东西都得捻熟于心、于手。
教材方面比较多选择,我个人是比较推荐python官方文档以及python简明教程,前者比较系统丰富、后者会更简练。
前面说到过爬虫要爬取的数据藏在网页里面的HTML里面的数据,有点绕哈!
维基百科是这样解释HTML的
超文本标记语言(英语:HyperTextMarkupLanguage,简称:HTML)是一种用于创建网页的标准标记语言。HTML是一种基础技术,常与CSS、JavaScript一起被众多网站用于设计网页、网页应用程序以及移动应用程序的用户界面[3]。网页浏览器可以读取HTML文件,并将其渲染成可视化网页。HTML描述了一个网站的结构语义随着线索的呈现,使之成为一种标记语言而非编程语言。
总结一下,HTML是一种用于创建网页的标记语言,里面嵌入了文本、图像等数据,可以被浏览器读取,并渲染成我们看到的网页样子。
所以我们才会从先爬取HTML,再 解析数据,因为数据藏在HTML里。
学习HTML并不难,它并不是编程语言,你只需要熟悉它的标记规则,这里大致讲一下。
HTML标记包含标签(及其属性)、基于字符的数据类型、字符引用和实体引用等几个关键部分。
HTML标签是最常见的,通常成对出现,比如<h1>与h1>。
这些成对出现的标签中,第一个标签是开始标签,第二个标签是结束标签。两个标签之间为元素的内容(文本、图像等),有些标签没有内容,为空元素,如<img>。
以下是一个经典的Hello World程序的例子:
This is a title
Hello world!
HTML文档由嵌套的HTML元素构成。它们用HTML标签表示,包含于尖括号中,如<p>[56]
在一般情况下,一个元素由一对标签表示:“开始标签”<p>与“结束标签”p>。元素如果含有文本内容,就被放置在这些标签之间。
在编写python爬虫程序时,只需要做以下两件事:
这两件事,python都有相应的库帮你去做,你只需要知道如何去用它们就可以了。
首先,发送HTML数据请求可以使用python内置库urllib,该库有一个urlopen函数,可以根据url获取HTML文件,这里尝试获取百度首页“https://www.baidu.com/”的HTML内容
# 导入urllib库的urlopen函数
from urllib.request import urlopen
# 发出请求,获取html
html = urlopen("https://www.baidu.com/")
# 获取的html内容是字节,将其转化为字符串
html_text = bytes.decode(html.read())
# 打印html内容
print(html_text)
看看效果:
输出html内容部分截取
我们看一下真正百度首页html是什么样的,如果你用的是谷歌浏览器,在百度主页打开设置>更多工具>开发者工具,点击element,就可以看到了:
在谷歌浏览器中查看HTML
对比一下你就会知道,刚才通过python程序获取到的HTML和网页中的一样!
获取了HTML之后,接下就要解析HTML了,因为你想要的文本、图片、视频都藏在HTML里,你需要通过某种手段提取需要的数据。
python同样提供了非常多且强大的库来帮助你解析HTML,这里以著名的python库BeautifulSoup为工具来解析上面已经获取的HTML。
BeautifulSoup是第三方库,需要安装使用。在命令行用pip安装就可以了:
pip install bs4
BeautifulSoup会将HTML内容转换成结构化内容,你只要从结构化标签里面提取数据就OK了:
比如,我想获取百度首页的标题“百度一下,我就知道”,怎么办呢?
这个标题是被两个标签套住的,一个是一级标签
,另一个是二级标签
# 导入urlopen函数
from urllib.request import urlopen
# 导入BeautifulSoup
from bs4 import BeautifulSoup as bf
# 请求获取HTML
html = urlopen("https://www.baidu.com/")
# 用BeautifulSoup解析html
obj = bf(html.read(),'html.parser')
# 从标签head、title里提取标题
title = obj.head.title
# 打印标题
print(title)
看看结果:
这样就搞定了,成功提取出百度首页的标题。
如果我想要下载百度首页logo图片呢?
第一步先获取该网页所有图片标签和url,这个可以使用BeautifulSoup的findAll方法,它可以提取包含在标签里的信息。
一般来说,HTML里所有图片信息会在“img”标签里,所以我们通过findAll("img")就可以获取到所有图片的信息了。
# 导入urlopen
from urllib.request import urlopen
# 导入BeautifulSoup
from bs4 import BeautifulSoup as bf
# 请求获取HTML
html = urlopen("https://www.baidu.com/")
# 用BeautifulSoup解析html
obj = bf(html.read(),'html.parser')
# 从标签head、title里提取标题
title = obj.head.title
# 使用find_all函数获取所有图片的信息
pic_info = obj.find_all('img')
# 分别打印每个图片的信息
for i in pic_info:
print(i)
看看结果:
打印出了所有图片的属性,包括class(元素类名)、src(链接地址)、长宽高等。
其中有百度首页logo的图片,该图片的class(元素类名)是index-logo-src。
[, ]
可以看到图片的链接地址在src这个属性里,我们要获取图片链接地址:
# 导入urlopen
from urllib.request import urlopen
# 导入BeautifulSoup
from bs4 import BeautifulSoup as bf
# 请求获取HTML
html = urlopen("https://www.baidu.com/")
# 用BeautifulSoup解析html
obj = bf(html.read(),'html.parser')
# 从标签head、title里提取标题
title = obj.head.title
# 只提取logo图片的信息
logo_pic_info = obj.find_all('img',class_="index-logo-src")
# 提取logo图片的链接
logo_url = "https:"+logo_pic_info[0]['src']
# 打印链接
print(logo_url)
结果:
获取地址后,就可以用urllib.urlretrieve函数下载logo图片了
# 导入urlopen
from urllib.request import urlopen
# 导入BeautifulSoup
from bs4 import BeautifulSoup as bf
# 导入urlretrieve函数,用于下载图片
from urllib.request import urlretrieve
# 请求获取HTML
html = urlopen("https://www.baidu.com/")
# 用BeautifulSoup解析html
obj = bf(html.read(),'html.parser')
# 从标签head、title里提取标题
title = obj.head.title
# 只提取logo图片的信息
logo_pic_info = obj.find_all('img',class_="index-logo-src")
# 提取logo图片的链接
logo_url = "https:"+logo_pic_info[0]['src']
# 使用urlretrieve下载图片
urlretrieve(logo_url, 'logo.png')
最终图片保存在'logo.png'
本文用爬取百度首页标题和logo图片的案例,讲解了python爬虫的基本原理以及相关python库的使用,这是比较初级的爬虫知识,还有很多优秀的python爬虫库和框架等待后续去学习。
当然,掌握本文讲的知识点,你就已经入门python爬虫了。加油吧,少年!
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