手把手带你入门Python爬虫（二、爬虫预备知识）

一、计算机网络协议基础

一个完整的网络请求过程如下：

在浏览器输入域名后，浏览器先访问DNS服务器，DNS返回ip给浏览器，然后浏览器与web服务器建立TCP连接，浏览器就可以发送http请求，web服务器返回数据到浏览器，接下来就是浏览器解析内容的步骤。

七层网络协议：

• 应用层 Http、ftp、pop3、DNS
• 表示层
• 会话层
• 传输层 TCP、UDP
• 网络层 ICMP、IP、IDMP
• 数据链路层 ARP、RARP
• 物理层 物理传输介质

二、Html、Css、Javascript

网页三要素：Html、Css、Javascript
Html是承载网页内容的骨骼；
Css是网页的样式；
Javascript是网页运行的脚本；

我们需要爬虫的内容一般为网页的部分HTML的内容，所以说可见即可得，只要在页面上看得到的我们就可以爬到。

浏览器的加载过程：
构建DOM树—子资源加载（加载外部的css、js、图片等外部资源）—样式渲染（css执行）

查找页面元素一般通过DOM树来查找：

Ajax 异步加载

有的数据是通过js向服务器发送请求，返回数据将数据通过js动态插入到页面的，这种方式不会刷新页面，用户体验效果好。
ajax返回的数据又可能是json格式，也可以是html页面部分。

动态网页和静态网页：
动态：数据是与后台有交互的，可以变的（ajax）
静态：数据不可变的（如果要变需要修改源代码）

动态网页体验好，局部加载，对服务器好，扩展性好
静态网页有利于SEO

GET请求 与 POST请求

GET参数包含在URL中，POST通过request body 传递参数。

1. GET在浏览器回退时是无害的，而POST会再次提交请求
2. GET请求只能进行url编码，而POST支持多种编码方式
3. GET请求在URL中传送的参数是有长度限制的，而POST没有
4. GET比POST更不安全，因为参数直接暴露在URL上，所以不能传递敏感信息

3种content-type

1. application/x-www-form-urlencoded
   POST提交数据，浏览器原生form表单，如果不设置enctype属性，那么最终就会以application/x-www-form-urlencoded方式提交数据。提交的数据按照key1=val1&key2=val2的方式进行编码，key和val都进行了URL转码。

2. multipart/form-data
   表单上传文件。

3. application/json
   告诉服务器消息主体是序列化后的JSON字符串。

三、爬虫基本方法

1. 采集方案分类

一般我们采集网站只采集需要的指定的数据，采集方案分类：

1. 利用http协议采集 - 页面分析
2. 利用api接口采集 - app数据采集
3. 利用目标网站的api采集 - 微博、github

2. requests库

官方文档地址：https://requests.readthedocs.io/zh_CN/latest/
安装：

pip install requests

如果使用了虚拟环境，请确保在虚拟环境再安装一遍，保证使用了虚拟环境的项目正常运行

初探，爬一下百度页面：

import requests

res = requests.get("http://www.baidu.com")
print(res.text)

百度页面的html代码就打印出来了：

后面具体项目再详细介绍具体用法。

3. 正则表达式

正则表达式是为了更好的处理获取的字符串，更方便的获取我们需要的字符。
常用的正则语法：

语法	作用
.	匹配任意字符(不包括换行符)
^	匹配开始位置，多行模式下匹配每一行的开始
$	匹配结束位置，多行模式下匹配每一行的结束
*	匹配前一个元字符0到多次
+	匹配前一个元字符1到多次
?	匹配前一个元字符0到1次
{m,n}	匹配前一个元字符m到n次
\\	转义字符
[ ]	字符集
|	逻辑或
\b	匹配位于单词开始或结束位置的空字符串
\B	匹配不位于单词开始或结束位置的空字符串
\d	匹配一个数字
\D	匹配非数字
\s	匹配任意空白
\S	匹配非任意空白
\w	匹配数字、字母、下划线中任意一个字符
\W	匹配非数字、字母、下划线中的任意字符

python使用正则，简单提取生日：

import re

info = "姓名：zhangsan 生日：1995年12月12日 入职日期：2020年12月12日"

# print(re.findall("\d{4}", info))
match_result = re.match(".*生日.*?(\d{4})", info)
print(match_result.group(1))  # 1995

4. beautifulsoup用法

1. 安装
   （如果使用的是虚拟环境，需要先切换到虚拟环境进行安装）

pip install beautifulsoup4

2. 官方文档
   https://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/v4.4.0/
3. 简单使用

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

baidu = requests.get("http://www.baidu.com")
baidu.encoding = "utf-8"

bs = BeautifulSoup(baidu.text, "html.parser")
title = bs.find("title")
print(title.string)

navs = bs.find_all("img")
for i in navs:
    print(i)

结果：

5. xpath基本语法

这里主要介绍Selector.

安装：
python包下载：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
如果直接安装lxml或scrapy安装不成功可以去上面网站依次下载安装包，然后通过pip安装：

pip install lxml
pip install Twisted-20.3.0-cp38-cp38-win32.whl
pip install Scrapy-1.8.0-py2.py3-none-any.whl

xpath使用路径表达式在xml和html中进行导航。


简单用法：

import requests
from scrapy import Selector

baidu = requests.get("http://www.baidu.com")
baidu.encoding = "utf-8"
html = baidu.text

sel = Selector(text=html)
tag = sel.xpath("//*[@id='lg']/img").extract()[0]
print(tag)
# 

6. css选择器提取元素

import requests
from scrapy import Selector

baidu = requests.get("http://www.baidu.com")
baidu.encoding = "utf-8"
html = baidu.text

sel = Selector(text=html)

imgs = sel.css("img").extract()
for i in imgs:
    print(i)

# 
#