Python爬虫学习框架介绍

    对于初学者来说，摸索清楚一个领域的知识体系往往比单纯学习某个技术要重要得多，因为技术总会跟随时代发生快速变化，而知识体系往往变化较小，今天我们以自学的角度来了解一下Python爬虫的知识体系吧。

    一、python爬虫提取信息的基本步骤：

    1，获取数据

    2，解析数据

    3，提取数据

    4，保存数据

    二、python爬虫学习框架

    1，requests库 

    requests库主要功能是模拟浏览器发送请求，获取网页数据。最重要的方法就是requests.get()方法，其次还有3个重要属性：response.text（获取网页文本）、response.content（获取二进制内容）、response.encoding（更改网页编码方式）。

    2，beautifulsoup库

    beautifulsoup库主要功能是解析网页与信息提取。其实我们平时日常工作还是用得比较少，因为不够便捷！你没听错，虽然beautifulsoup库也可以实现大部分网页的信息提取，但是我还是推荐Xpath（需配合谷歌浏览器xpath插件使用），另外还有大名鼎鼎的正则表达式（re），不过使用频率较少。

附上xpath语法及简单案例

import requests,time #载入库from lxml import etree #载入xpath需要的解析器for page in range(1,2): #爬取页数  url = f"https://www.fabiaoqing.com/biaoqing/lists/page/{page}.html"  headers = {
      "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.105 Safari/537.36"  } #网址及请求头    #f"https://www.fabiaoqing.com/biaoqing/lists/page/{page}.html"与"https://www.fabiaoqing.com/biaoqing/lists/page/{}.html".format(page)用法一致。  r = requests.get(url,headers=headers) #发送网络请求  time.sleep(1) #time库，用来等待1秒，减少网站服务器压力  print(r.status_code) #打印状态码  html = etree.HTML(r.text) #将网页文本放入解析器  results = html.xpath("//div[@class='tagbqppdiv']/a/img") #提取目标网址  for result in results: #遍历序列    tpurl = result.xpath("./@data-original")[0] #提取网址文本    print(tpurl) #打印网址    tp = requests.get(tpurl,headers) #获取图片    with open(tpurl[-10:],"wb") as f: #保存      f.write(tp.content) #保存为二进制内容      f.close() #关闭文件

    学会前面两个库和xpath选择器，那么恭喜你，你已经掌握了至少60%的网页爬取方法。

    3，异步加载数据的提取(Ajax异步)

    比如网易云音乐、QQ音乐等。这里要分两种情况，一种是异步加载，一种是算法加密。异步加载只需要通过浏览器的XHR选项，找到发送请求真正的网址，采用json数据提取方式即可（方法同字典格式）；算法加密的数据直接使用selenium库获取，以免掉头发。

    4，带参数请求提取翻页数据(处理翻页)

    在处理异步加载时，一般都需要处理网址翻页，这个时候就需要多查看几个后面的网址，总结网址翻页的规律，再通过网址参数发送请求即可。

学会前面4步，那么恭喜你，你已经掌握了至少80%的网页爬取方法。

    5，cookies与session(处理登录与评论)

    有些网站的数据是非公开的，比如淘宝，携程等，需要登录，这时候就需要使用python去模拟登录，当然也可以模拟发送评论信息。

    6，selenium库

    selenium库是通过指挥浏览器工作，间接获取网页信息，可以无视网页加密和快速处理登录，优势相当明显，大力推荐使用，但需要配置浏览器驱动。

学会前面6步，那么恭喜你，你已经掌握了至少90%的网页爬取方法。

    7，gevent库与queue模块(多协程异步和队列)

    如果你有大规模的数据需要获取，可以学习使用这两个模块，非专业工作者可以直接跳过。

    8，scrapy库

    scrapy是一个非常优秀的网络爬虫框架，应该有所耳闻吧！适合于大规模数据的提取，自学者可以尝试一下。

学会前面8步，那么恭喜你，你已经掌握了大规模数据的爬取方法。