Python-爬虫实战练习

爬虫前期准备

01 爬虫就是模拟浏览器抓取东西，爬虫三部曲：数据爬取、数据解析、数据存储

数据爬取：手机端、pc端数据解析：正则表达式数据存储：存储到文件、存储到数据库

02. 相关python库

爬虫需要两个库模块：requests和re

1. requests库

requests是比较简单易用的HTTP库，相较于urllib会简洁很多，但由于是第三方库，所以需要安装，文末附上安装教程链接（链接全在后面，这样会比较方便看吧，贴心吧~）

requests库支持的HTTP特性：

保持活动和连接池、Cookie持久性会话、分段文件上传、分块请求等

Requests库中有许多方法，所有方法在底层的调用都是通过request()方法实现的，所以严格来说Requests库只有request()方法，但一般不会直接使用request()方法。以下介绍Requests库的7个主要的方法：

①requests.request()

构造一个请求，支撑一下请求的方法

具体形式：requests.request(method,url,**kwargs)

method：请求方式，对应get,post,put等方式

url：拟获取页面的url连接

**kwargs：控制访问参数

②requests.get()

获取网页HTM网页的主要方法，对应HTTP的GET。构造一个向服务器请求资源的Requests对象，返回一个包含服务器资源的Response对象。

Response对象的属性：

属性说明r.status_codeHTTP请求的返回状态(连接成功返回200；连接失败返回404)r.textHTTP响应内容的字符串形式，即：url对应的页面内容r.encoding从HTTP header中猜测的响应内容编码方式r.apparent_encoding从内容中分析出的响应内容编码方式（备选编码方式）r.contentHTTP响应内容的二进制形式

具体形式：res=requests.get(url)

code=res.text (text为文本形式；bin为二进制；json为json解析)

③requests.head()

获取HTML的网页头部信息，对应HTTP的HEAD

具体形式：res=requests.head(url)

④requests.post()

向网页提交post请求方法，对应HTTP的POST

具体形式：res=requests.post(url)

⑤requests.put()

向网页提交put请求方法，对应HTTP的PUT

⑥requests.patch()

向网页提交局部修改的请求，对应HTTP的PATCH

⑦requests.delete()

向网页提交删除的请求，对应HTTP的DELETE

"""requests 操作练习"""

import requests

import re

#数据的爬取

h = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.97 Safari/537.36'

}

response = requests.get('https://movie.douban.com/chart',headers=h)

html_str = response.text

#数据解析

pattern = re.compile('') # .*? 任意匹配尽可能多的匹配尽可能少的字符

result = re.findall(pattern,html_str)

print(result)

2. re正则表达式：(Regular Expression)

一组由字母和符号组成的特殊字符串，作用：从文本中找到你想要的格式的句子

关于 .*? 的解释：

* 匹配前面的子表达式零次或多次。例如，zo能匹配“z”以及“zoo”。等价于{0,}。

? 匹配模式是非贪婪的。非贪婪模式尽可能少的匹配所搜索的字符串。例如，对于字符串“oooo”，“o+?”将匹配单个“o”，而“o+”将匹配所有“o”。

. 匹配除“\n”之外的任何单个字符。要匹配包括“\n”在内的任何字符，请使用像“(.

.* 具有贪婪的性质，首先匹配到不能匹配为止，根据后面的正则表达式，会进行回溯。

.*？则相反，一个匹配以后，就往下进行，所以不会进行回溯，具有最小匹配的性质（尽可能匹配少的字符但是要匹配出所有的字符）。

(.*) 是贪婪匹配代表尽可能多的匹配字符因此它将h和l之间所有的字符都匹配了出来

03. xpath解析源码

import requests

import re

from bs4 import BeautifulSoup

from lxml import etree

#数据爬取（一些HTTP头的信息）

h = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.97 Safari/537.36'

}

response = requests.get('https://movie.XX.com/chart',headers=h)

html_str = response.text

#数据解析

#正则表达式解析

def re_parse(html_str):

pattern = re.compile('

results = re.findall(pattern,html_str)

print(results)

return results

#bs4解析

def bs4_parse(html_str):

soup = BeautifulSoup(html_str,'lxml')

items = soup.find_all(class_='nbg')

for item in items:

print(item.attrs['title'])

#lxml解析

def lxml_parse(html_str):

html = etree.HTML(html_str)

results = html.xpath('//a[@class="nbg"]/@title')

print(results)

return results

re_parse(html_str)

bs4_parse(html_str)

lxml_parse(html_str)

04. python写爬虫的架构

 

从图上可以看到，整个基础爬虫架构分为5大类：爬虫调度器、URL管理器、HTML下载器、HTML解析器、数据存储器。

下面给大家依次来介绍一下这5个大类的功能：

① 爬虫调度器：主要是配合调用其他四个模块，所谓调度就是去调用其他的模板。

② URL管理器：就是负责管理URL链接的，URL链接分为已经爬取的和未爬取的，这就需要URL管理器来管理它们，同时它也为获取新URL链接提供接口。

③ HTML下载器：就是将要爬取的页面的HTML下载下来。

④ HTML解析器：就是将要爬取的数据从HTML源码中获取出来，同时也将新的URL链接发送给URL管理器以及将处理后的数据发送给数据存储器。

⑤ 数据存储器：就是将HTML下载器发送过来的数据存储到本地。

whois爬取

每年，有成百上千万的个人、企业、组织和政府机构注册域名，每个注册人都必须提供身份识别信息和联系方式，包括姓名、地址、电子邮件、联系电话、管理联系人和技术联系人一这类信息通常被叫做whois数据

"""

whois

http://whois.chinaz.com/sina.com

"""

import requests

import re

h = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.97 Safari/537.36'

}

response = requests.get('http://whois.chinaz.com/'+input("请输入网址："),headers=h)

print(response.status_code)

html = response.text

#print(html)

#解析数据

pattern = re.compile('class="MoreInfo".*?>(.*?)

',re.S)

result = re.findall(pattern,html)

# 方法一：

# str = re.sub('\n',',',result[0])

# print(str)

#方法二：

print(result[0].replace('/n',','))

爬取电影信息

"""爬取*眼电影前100电影信息"""

import requests

import re

import time

# count = [0,10,20,30,40,50,60,70,80,90]

h = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.97 Safari/537.36'

}

responce = requests.get('https://XX.com/board/4?offset=0', headers=h)

responce.encoding = 'utf-8'

html = responce.text

# 解析数据 time.sleep(2)

patter = re.compile('class="name">.*?title="(.*?)".*?主演：(.*?)

.*?上映时间：(.*?)

', re.S)

#time.sleep(2)

result = re.findall(patter, html)

print(result)

with open('maoyan.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:

for item in result: # 读取result（以元组的形式储存）中的内容=》

for i in item:

f.write(i.strip().replace('\n', ','))

#print('\n')

爬取图片

"""*精灵爬取练习 http://616pic.com/png/ ==》 http://XX.616pic.com/ys_img/00/06/20/64dXxVfv6k.jpg"""

import requests

import re

import time

#数据的爬取img的url

def get_urls():

response = requests.get('http://XX.com/png/')

html_str = response.text

#解析数据，得到url

pattern = re.compile('

results = re.findall(pattern,html_str)

print(results)

return results

#

#下载图片

def down_load_img(urls):

for url in urls:

response = requests.get(url)

with open('temp/'+url.split('/')[-1], 'wb') as f:

f.write(response.content)

print(url.split('/')[-1],'已经下载成功')

if __name__ == '__main__':

urls = get_urls()

爬取小仙女

'''头条美女爬取====方法一'''import requests

import re

url = 'https://www.XX.com/api/search/content/?aid=24&app_name=web_search&offset=0&format=json&keyword=%E7%BE%8E%E5%A5%B3&autoload=true&count=20&en_qc=1&cur_tab=1&from=search_tab&pd=synthesis×tamp=1596180364628&_signature=-Bv0rgAgEBA-TE0juRclmfgatbAAKdC7s6ktYqc7u9jLqXOQ5SBCDkd25scxRvDydd6TgtOw0B7RVuaQxhwY1BwV89sPbdam8LkNuV08d0QfrZqQ4oOOrOukEJ1qxroigLT'

response = requests.get(url)

print(response.status_code)

html_str = response.text

#解析"large_image_url":"(.*?)"

pattern = re.compile('"large_image_url":"(.*?)"')

urls = re.findall(pattern,html_str)

print(urls)def down_load(urls):

for url in urls:

response = requests.get(url)

with open('pic/'+url.split('/')[-1],'wb') as f:

f.write(response.content)

print(url.split('/')[-1],'已经下载成功')

if __name__ == '__main__':

down_load(urls)

 

 

'''头条美女爬取====方法二'''import requests

import re

from urllib.parse import urlencode

#https://www.XX.com/api/search/content/?aid=24&app_name=web_search&offset=0&format=json&keyword=%E7%BE%8E%E5%A5%B3&autoload=true&count=20def get_urls(page):

keys = {

'aid':'24',

'app_name':'web_search',

'offset':20*page,

'keyword':'美女',

'count':'20'

}

keys_word = urlencode(keys)

url = 'https://www.XX.com/api/search/content/?'+keys_word

response = requests.get(url)

print(response.status_code)

html_str = response.text

# 解析"large_image_url":"(.*?)"

pattern = re.compile('"large_image_url":"(.*?)"',re.S)

urls = re.findall(pattern, html_str)

return urls#下载图片

def download_imags(urls):

for url in urls:

response = requests.get(url)

with open('pic/'+url.split('/')[-1]+'.jpg','wb') as f:

f.write(response.content)

print(url.split('/')[-1]+'.jpg',"已下载~~")if __name__ == '__main__':

for page in range(3):

urls = get_urls(page)

print(urls)

download_imags(urls)

 

5 线程池

线程池是一种多线程处理形式，处理过程中将任务添加到队列，然后在创建线程后自动启动这些任务。线程池线程都是后台线程。每个线程都使用默认的堆栈大小，以默认的优先级运行，并处于多线程单元中。

"""线程池"""from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

import time

import threadingdef ban_zhuang(i):

print(threading.current_thread().name,"**开始搬砖{}**".format(i))

time.sleep(2)

print("**员工{}搬砖完成**一共搬砖：{}".format(i,12**2)) #将format里的内容输出到{}if __name__ == '__main__': #主线程

start_time = time.time()

print(threading.current_thread().name,"开始搬砖")

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as pool:

for i in range(10):

p = pool.submit(ban_zhuang,i)

end_time =time.time()

print("一共搬砖{}秒".format(end_time-start_time))

结合多线程的爬虫：

'''头条美女爬取'''import requests

import re

from urllib.parse import urlencode

import timeimport threading

#https://www.XX.com/api/search/content/?aid=24&app_name=web_search&offset=0&format=json&keyword=%E7%BE%8E%E5%A5%B3&autoload=true&count=20def get_urls(page):

keys = {

'aid':'24',

'app_name':'web_search',

'offset':20*page,

'keyword':'美女',

'count':'20'

}

keys_word = urlencode(keys)

url = 'https://www.XX.com/api/search/content/?'+keys_word

response = requests.get(url)

print(response.status_code)

html_str = response.text

# 解析"large_image_url":"(.*?)"

pattern = re.compile('"large_image_url":"(.*?)"',re.S)

urls = re.findall(pattern, html_str)

return urls#下载图片

def download_imags(urls):

for url in urls:

try:

response = requests.get(url)

with open('pic/'+url.split('/')[-1]+'.jpg','wb') as f:

f.write(response.content)

print(url.split('/')[-1]+'.jpg',"已下载~~")

except Exception as err:

print('An exception happened: ')

if __name__ == '__main__':

start = time.time()

thread = []

for page in range(3):

urls = get_urls(page)

#print(urls)

#多线程

for url in urls:

th = threading.Thread(target=download_imags,args=(url,))

#download_imags(urls)

thread.append(th)

for t in thread:

t.start()

for t in thread:

t.join()end = time.time()

print('耗时：',end-start)

6 tips--爬虫协议

Robots协议，又称作爬虫协议，机器人协议，全名叫做网络爬虫排除标准（Robots Exclusion Protocol）,是用来告诉爬虫和搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些不可以抓取，通常为一个robots.txt文本文件，一般放在网站的根目录下。

Robots协议:在网页的根目录+/robots.txt 如www.baidu.com/robots.txt

User-agent: Baiduspider
Disallow: /baidu
Disallow: /s?
Disallow: /ulink?
Disallow: /link?
Disallow: /home/news/data/
Disallow: /bh

User-agent: Googlebot
Disallow: /baidu
Disallow: /s?
Disallow: /shifen/
Disallow: /homepage/
Disallow: /cpro
Disallow: /ulink?
Disallow: /link?
Disallow: /home/news/data/
Disallow: /bh

tips：要遵守爬虫协议哟，呐。。只能用于爬着玩儿哈~~~记得挂代理~~~

7 相关链接

requests的安装与使用 https://www.jianshu.com/p/140012f88f8e

re的使用说明 https://www.cnblogs.com/vmask/p/6361858.html

其他的爬虫相关文章 https://blog.csdn.net/qq_27297393/article/details/81630774

爬虫的视频 https://www.imooc.com/learn/563