零基础学习Python爬虫

讲解我们的爬虫之前,先概述关于爬虫的简单概念(毕竟是零基础教程)

爬虫

网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人)就是模拟浏览器发送网络请求,接收请求响应,一种按照一定的规则,自动地抓取互联网信息的程序。
原则上,只要是浏览器(客户端)能做的事情,爬虫都能够做。

为什么我们要使用爬虫

互联网大数据时代,给予我们的是生活的便利以及海量数据爆炸式的出现在网络中。
过去,我们通过书籍、报纸、电视、广播或许信息,这些信息数量有限,且是经过一定的筛选,信息相对而言比较有效,但是缺点则是信息面太过于狭窄了。不对称的信息传导,以致于我们视野受限,无法了解到更多的信息和知识。
互联网大数据时代,我们突然间,信息获取自由了,我们得到了海量的信息,但是大多数都是无效的垃圾信息。
例如新浪微博,一天产生数亿条的状态更新,而在百度搜索引擎中,随意搜一条——减肥100,000,000条信息。
在如此海量的信息碎片中,我们如何获取对自己有用的信息呢?
答案是筛选!
通过某项技术将相关的内容收集起来,在分析删选才能得到我们真正需要的信息。
这个信息收集分析整合的工作,可应用的范畴非常的广泛,无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等……都能够借助这个技术获取更精准有效的信息加以利用。
网络爬虫技术,虽说有个诡异的名字,让能第一反应是那种软软的蠕动的生物,但它却是一个可以在虚拟世界里,无往不前的利器。

爬虫准备工作

我们平时都说Python爬虫,其实这里可能有个误解,爬虫并不是Python独有的,可以做爬虫的语言有很多例如:PHP,JAVA,C#,C++,Python,选择Python做爬虫是因为Python相对来说比较简单,而且功能比较齐全。
首先我们需要下载python,我下载的是官方最新的版本 3.8.3
其次我们需要一个运行Python的环境,我用的是pychram

在这里插入图片描述

也可以从官方下载,
我们还需要一些库来支持爬虫的运行(有些库Python可能自带了)

零基础学习Python爬虫_第1张图片

差不多就是这几个库了,良心的我已经在后面写好注释了

零基础学习Python爬虫_第2张图片

(爬虫运行过程中,不一定就只需要上面几个库,看你爬虫的一个具体写法了,反正需要库的话我们可以直接在setting里面安装)

爬虫项目讲解

我做的是爬取豆瓣评分电影Top250的爬虫代码
我们要爬取的就是这个网站:https://movie.douban.com/top250

这边我已经爬取完毕,给大家看下效果图,我是将爬取到的内容存到xls中

零基础学习Python爬虫_第3张图片

我们的爬取的内容是:电影详情链接,图片链接,影片中文名,影片外国名,评分,评价数,概况,相关信息。

代码分析

先把代码发放上来,然后我根据代码逐步解析

# -*- codeing = utf-8 -*-
from bs4 import BeautifulSoup  # 网页解析,获取数据
import re  # 正则表达式,进行文字匹配`
import urllib.request, urllib.error  # 制定URL,获取网页数据
import xlwt  # 进行excel操作
#import sqlite3  # 进行SQLite数据库操作

findLink = re.compile(r'')  # 创建正则表达式对象,标售规则   影片详情链接的规则
findImgSrc = re.compile(r'(.*)')
findRating = re.compile(r'(.*)')
findJudge = re.compile(r'(\d*)人评价')
findInq = re.compile(r'(.*)')
findBd = re.compile(r'

(.*?)

', re.S) def main(): baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start=" #要爬取的网页链接 # 1.爬取网页 datalist = getData(baseurl) savepath = "豆瓣电影Top250.xls" #当前目录新建XLS,存储进去 # dbpath = "movie.db" #当前目录新建数据库,存储进去 # 3.保存数据 saveData(datalist,savepath) #2种存储方式可以只选择一种 # saveData2DB(datalist,dbpath) # 爬取网页 def getData(baseurl): datalist = [] #用来存储爬取的网页信息 for i in range(0, 10): # 调用获取页面信息的函数,10次 url = baseurl + str(i * 25) html = askURL(url) # 保存获取到的网页源码 # 2.逐一解析数据 soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") for item in soup.find_all('div', class_="item"): # 查找符合要求的字符串 data = [] # 保存一部电影所有信息 item = str(item) link = re.findall(findLink, item)[0] # 通过正则表达式查找 data.append(link) imgSrc = re.findall(findImgSrc, item)[0] data.append(imgSrc) titles = re.findall(findTitle, item) if (len(titles) == 2): ctitle = titles[0] data.append(ctitle) otitle = titles[1].replace("/", "") #消除转义字符 data.append(otitle) else: data.append(titles[0]) data.append(' ') rating = re.findall(findRating, item)[0] data.append(rating) judgeNum = re.findall(findJudge, item)[0] data.append(judgeNum) inq = re.findall(findInq, item) if len(inq) != 0: inq = inq[0].replace("。", "") data.append(inq) else: data.append(" ") bd = re.findall(findBd, item)[0] bd = re.sub('(\s+)?', "", bd) bd = re.sub('/', "", bd) data.append(bd.strip()) datalist.append(data) return datalist # 得到指定一个URL的网页内容 def askURL(url): head = { # 模拟浏览器头部信息,向豆瓣服务器发送消息 "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122 Safari / 537.36" } # 用户代理,表示告诉豆瓣服务器,我们是什么类型的机器、浏览器(本质上是告诉浏览器,我们可以接收什么水平的文件内容) request = urllib.request.Request(url, headers=head) html = "" try: response = urllib.request.urlopen(request) html = response.read().decode("utf-8") except urllib.error.URLError as e: if hasattr(e, "code"): print(e.code) if hasattr(e, "reason"): print(e.reason) return html # 保存数据到表格 def saveData(datalist,savepath): print("save.......") book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #创建workbook对象 sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表 col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息") for i in range(0,8): sheet.write(0,i,col[i]) #列名 for i in range(0,250): # print("第%d条" %(i+1)) #输出语句,用来测试 data = datalist[i] for j in range(0,8): sheet.write(i+1,j,data[j]) #数据 book.save(savepath) #保存 # def saveData2DB(datalist,dbpath): # init_db(dbpath) # conn = sqlite3.connect(dbpath) # cur = conn.cursor() # for data in datalist: # for index in range(len(data)): # if index == 4 or index == 5: # continue # data[index] = '"'+data[index]+'"' # sql = ''' # insert into movie250( # info_link,pic_link,cname,ename,score,rated,instroduction,info) # values (%s)'''%",".join(data) # # print(sql) #输出查询语句,用来测试 # cur.execute(sql) # conn.commit() # cur.close # conn.close() # def init_db(dbpath): # sql = ''' # create table movie250( # id integer primary key autoincrement, # info_link text, # pic_link text, # cname varchar, # ename varchar , # score numeric, # rated numeric, # instroduction text, # info text # ) # # # ''' #创建数据表 # conn = sqlite3.connect(dbpath) # cursor = conn.cursor() # cursor.execute(sql) # conn.commit() # conn.close() # 保存数据到数据库 if __name__ == "__main__": # 当程序执行时 # 调用函数 main() # init_db("movietest.db") print("爬取完毕!")

下面我根据代码,从下到下给大家讲解分析一遍

零基础学习Python爬虫_第4张图片

-- codeing = utf-8 --,开头的这个是设置编码为utf-8 ,写在开头,防止乱码。
然后下面import就是导入一些库,做做准备工作,(sqlite3这库我并没有用到所以我注释起来了)。
下面一些find开头的是正则表达式,是用来我们筛选信息的。
(正则表达式用到 re 库,也可以不用正则表达式,不是必须的。)
大体流程分三步走:

1. 爬取网页
2.逐一解析数据
3. 保存网页

先分析流程

1.爬取网页

baseurl 就是我们要爬虫的网页网址,往下走,调用了 getData(baseurl) ,
我们来看 getData方法

  for i in range(0, 10):  # 调用获取页面信息的函数,10次
        url = baseurl + str(i * 25)

这段大家可能看不懂,其实是这样的:
因为电影评分Top250,每个页面只显示25个,所以我们需要访问页面10次,25*10=250。

baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start="

我们只要在baseurl后面加上数字就会跳到相应页面,比如i=1时

https://movie.douban.com/top250?start=25

我放上超链接,大家可以点击看看会跳到哪个页面,毕竟实践出真知。

然后又调用了askURL来请求网页,这个方法是请求网页的主体方法,
怕大家翻页麻烦,我再把代码复制一遍,让大家有个直观感受

def askURL(url):
    head = {  # 模拟浏览器头部信息,向豆瓣服务器发送消息
        "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122  Safari / 537.36"
    }
    # 用户代理,表示告诉豆瓣服务器,我们是什么类型的机器、浏览器(本质上是告诉浏览器,我们可以接收什么水平的文件内容)

    request = urllib.request.Request(url, headers=head)
    html = ""
    try:
        response = urllib.request.urlopen(request)
        html = response.read().decode("utf-8")
    except urllib.error.URLError as e:
        if hasattr(e, "code"):
            print(e.code)
        if hasattr(e, "reason"):
            print(e.reason)
    return html

这个askURL就是用来向网页发送请求用的,那么这里就有老铁问了,为什么这里要写个head呢?

零基础学习Python爬虫_第5张图片

这是因为我们要是不写的话,访问某些网站的时候会被认出来爬虫,显示错误,错误代码

418

这是一个梗大家可以百度下,

418 I'm a teapot

The HTTP 418 I'm a teapot client error response code indicates that
the server refuses to brew coffee because it is a teapot. This error
is a reference to Hyper Text Coffee Pot Control Protocol which was an
April Fools' joke in 1998.

我是一个茶壶

零基础学习Python爬虫_第6张图片

所以我们需要 “装” ,装成我们就是一个浏览器,这样就不会被认出来,
伪装一个身份。

来,我们继续往下走,

  html = response.read().decode("utf-8")

这段就是我们读取网页的内容,设置编码为utf-8,目的就是为了防止乱码。
访问成功后,来到了第二个流程:

2.逐一解析数据

解析数据这里我们用到了 BeautifulSoup(靓汤) 这个库,这个库是几乎是做爬虫必备的库,无论你是什么写法。

下面就开始查找符合我们要求的数据,用BeautifulSoup的方法以及 re 库的
正则表达式去匹配,

匹配到符合我们要求的数据,然后存进 dataList , 所以 dataList 里就存放着我们需要的数据了。

最后一个流程:

3.保存数据

    # 3.保存数据
    saveData(datalist,savepath)      #2种存储方式可以只选择一种
    # saveData2DB(datalist,dbpath)

保存数据可以选择保存到 xls 表, 需要(xlwt库支持)
也可以选择保存数据到 sqlite数据库, 需要(sqlite3库支持)

这里我选择保存到 xls 表 ,这也是为什么我注释了一大堆代码,注释的部分就是保存到 sqlite 数据库的代码,二者选一就行

保存到 xls 的主体方法是 saveData (下面的saveData2DB方法是保存到sqlite数据库):

def saveData(datalist,savepath):
    print("save.......")
    book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #创建workbook对象
    sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表
    col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息")
    for i in range(0,8):
        sheet.write(0,i,col[i])  #列名
    for i in range(0,250):
        # print("第%d条" %(i+1))       #输出语句,用来测试
        data = datalist[i]
        for j in range(0,8):
            sheet.write(i+1,j,data[j])  #数据
    book.save(savepath) #保存

创建工作表,创列(会在当前目录下创建),

   sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表
    col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息")

然后把 dataList里的数据一条条存进去就行。

最后运作成功后,会在左侧生成这么一个文件

在这里插入图片描述

打开之后看看是不是我们想要的结果

零基础学习Python爬虫_第7张图片

成了,成了!

零基础学习Python爬虫_第8张图片

如果我们需要以数据库方式存储,可以先生成 xls 文件,再把 xls 文件导入数据库中,就可以啦

以上就是零基础学习Python爬虫的详细内容,更多关于Python爬虫的资料请关注脚本之家其它相关文章!

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