Python 万能代码模版：爬虫代码篇

很多同学一听到 Python 或编程语言，可能条件反射就会觉得“很难”。但今天的 Python 课程是个例外，因为今天讲的 Python 技能，不需要你懂计算机原理，也不需要你理解复杂的编程模式。即使是非开发人员，只要替换链接、文件，就可以轻松完成。

并且这些几个实用技巧，简直是 Python 日常帮手的最佳实践。比如：

爬取文档，爬表格，爬学习资料；

玩转图表，生成数据可视化；

批量命名文件，实现自动化办公；

批量搞图，加水印、调尺寸。

接下来，我们就逐一用 Python 实现，其中我提供的代码是万能代码，只用替换成你想爬的网页链接、文件位置、照片就可以进行处理了。

如果你没有安装 Python 及相关环境搭建，你可以参考我之前写的文章：

数据分析的环境不会搭？看这里准没错！

Python3 网络爬虫系统一对一教学（环境安装）

Tips：因为不同的章节的数据可能会交叉引用，所以建议你首先在桌面建立一个工作夹，然后每个章节都单独建立一个 Python 文件进行实验。比如可以新建一个 pytips 的目录，然后在该目录下，每个章节创建一个 tips 文件夹，里面创建对应的 .py 文件。（按你具体的来，我的文件夹也和这个不一样）

1. 巧用 Python 爬虫，实现财富自由

首先可以用 Python 来进行爬虫，什么是爬虫？简单理解来说就是抓取网络上的数据（文档、资料、图片等）。比如你考研可以爬文档和学习资料，要网络上的表格数据做分析，批量下载图片等。

下面我们来看看如何一一实现。

1.1 爬取文档、学习资料

首先，你得先确定你要爬的网站是什么？你要获取的目的是什么？比如，小悦想爬青岩帮网站中的报考指南，所以他想搜集目前该网页的所有文章的标题和超链接，以方便后续浏览。

 

 爬取网站的链接：https://zkaoy.com/sions/exam 目的：收集目前该网页的所有文章的标题和超链接

那使用 Python，可以参考以下两步的代码模板实现（提示：需要先安装 Python 依赖：urllib3 bs4）。 安装所需要的库：

pip install urllib3 BeautifulSoup4

第一步，下载该网页并保存为文件，代码如下。 PS：这里，我为了清晰一些，拆成两个代码文件，后面我再来一个合并成一个代码文件。

# urllib3 的方法

# file_name:Crawler_urllib3.py

import urllib3

 

def download_content(url):

    """

    第一个函数，用来下载网页，返回网页内容

    参数 url 代表所要下载的网页网址。

    整体代码和之前类似

    """

    http = urllib3.PoolManager()

    response = http.request("GET", url)

    response_data = response.data

    html_content = response_data.decode()

    return html_content

 

# 第二个函数，将字符串内容保存到文件中

# 第一个参数为所要保存的文件名，第二个参数为要保存的字符串内容的变量

def save_to_file(filename, content):

    fo = open(filename, "w", encoding="utf-8")

    fo.write(content)

    fo.close()

def main():

    # 下载报考指南的网页

    url = "https://zkaoy.com/sions/exam"

    result = download_content(url)

    save_to_file("tips1.html", result)

if __name__ == '__main__':

    main()

# requests 代码

# file_name:Crawler_requests.py

import requests

def download_content(url):

    """

    第一个函数，用来下载网页，返回网页内容

    参数 url 代表所要下载的网页网址。

    整体代码和之前类似

    """

    response = requests.get(url).text

    return response

# 第二个函数，将字符串内容保存到文件中

# 第一个参数为所要保存的文件名，第二个参数为要保存的字符串内容的变量

def save_to_file(filename, content):

    with open(filename, mode="w", encoding="utf-8") as f:

        f.write(content)

def main():

    # 下载报考指南的网页

    url = "https://zkaoy.com/sions/exam"

    result = download_content(url)

    save_to_file("tips1.html", result)

if __name__ == '__main__':

    main()

 

第二步，解析网页，并提取出文章的链接和标题。

 

# file_name:html_parse.py

# 解析方法一

from bs4 import BeautifulSoup

 

# 输入参数为要分析的 html 文件名，返回值为对应的 BeautifulSoup 对象

def create_doc_from_filename(filename):

    with open(filename, "r", encoding='utf-8') as f:

        html_content = f.read()

        doc = BeautifulSoup(html_content)

    return doc

 

def parse(doc):

    post_list = doc.find_all("div", class_="post-info")

    for post in post_list:

        link = post.find_all("a")[1]

        print(link.text.strip())

        print(link["href"])

 

def main():

    filename = "tips1.html"

    doc = create_doc_from_filename(filename)

    parse(doc)

 

if __name__ == '__main__':

    main()

# file_name:html_parse_lxml.py

# 解析方法二，指定解析器

from bs4 import BeautifulSoup

 

# 输入参数为要分析的 html 文件名，返回值为对应的 BeautifulSoup 对象

def create_doc_from_filename(filename):

    with open(filename, "r", encoding='utf-8') as f:

        html_content = f.read()

        soup = BeautifulSoup(html_content, "lxml")

    return soup

 

def parse(soup):

    post_list = soup.find_all("div", class_="post-info")

    for post in post_list:

        link = post.find_all("a")[1]

        print(link.text.strip())

        print(link["href"])

 

def main():

    filename = "tips1.html"

    soup = create_doc_from_filename(filename)

    parse(soup)

 

if __name__ == '__main__':

    main()

PS：两个代码很像，只是差别在指定了解析器——lxml ​

 

执行代码之后，你就可以看到网页中的标题和链接已经被打印到了屏幕上。

 

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上面，我是拆开了，现在合并成一个代码文件即可：

 

# file_name:Crawler.py

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

 

 

def download_content(url):

    """

    第一个函数，用来下载网页，返回网页内容

    参数 url 代表所要下载的网页网址。

    整体代码和之前类似

    """

    response = requests.get(url).text

    return response

 

 

# 第二个函数，将字符串内容保存到文件中

# 第一个参数为所要保存的文件名，第二个参数为要保存的字符串内容的变量

def save_to_file(filename, content):

    with open(filename, mode="w", encoding="utf-8") as f:

        f.write(content)

 

def create_doc_from_filename(filename):

    # 输入参数为要分析的 html 文件名，返回值为对应的 BeautifulSoup 对象

    with open(filename, "r", encoding='utf-8') as f:

        html_content = f.read()

        soup = BeautifulSoup(html_content, "lxml")

    return soup

 

def parse(soup):

    post_list = soup.find_all("div", class_="post-info")

    for post in post_list:

        link = post.find_all("a")[1]

        print(link.text.strip())

        print(link["href"])

 

 

def main():

    # 下载报考指南的网页

    url = "https://zkaoy.com/sions/exam"

    filename = "tips1.html"

    result = download_content(url)

    save_to_file(filename, result)

    soup = create_doc_from_filename(filename)

    parse(soup)

 

if __name__ == '__main__':

    main()

那如果你想爬取其他网页如何替换呢？你只需替换几处即可，如下图所示。

 替换为想要下载的网页地址

替换为网页保存的文件名

是 BeautifulSoup 函数，我们用它一步步从 html 的结构中解析出我们想要的内容，这里我们实现的是首先找到所有 class 属性是 post-info 的 div 标签，然后将这些标签中的 a 标签的文本部分提取出来。

1.2 抓取表格，做数据分析

我们日常在上网的时候，往往都会看到一些有用的表格，都希望保存下来日后使用，但直接复制到 Excel 往往都很容易发生变形，或者乱码，或者格式错乱等种种问题，借助 Python 可以轻松实现网页中表格的保存。（提示：需要先安装依赖: urllib3, pandas）

pip install urllib3 pandas

以招行外汇页面为例：

 Python 代码如下：

 

# file_name: excel_crawler_urllib3.py

import urllib3

import pandas as pd

 

def download_content(url):

    # 创建一个 PoolManager 对象，命名为 http

    http = urllib3.PoolManager()

    # 调用 http 对象的 request 方法，第一个参数传一个字符串 "GET"

    # 第二个参数则是要下载的网址，也就是我们的 url 变量

    # request 方法会返回一个 HTTPResponse 类的对象，我们命名为 response

    response = http.request("GET", url)

 

    # 获取 response 对象的 data 属性，存储在变量 response_data 中

    response_data = response.data

 

    # 调用 response_data 对象的 decode 方法，获得网页的内容，存储在 html_content

    # 变量中

    html_content = response_data.decode()

    return html_content

 

def save_excel():

    html_content = download_content("http://fx.cmbchina.com/Hq/")

    # 调用 read_html 函数，传入网页的内容，并将结果存储在 cmb_table_list 中

    # read_html 函数返回的是一个 DataFrame 的list

    cmb_table_list = pd.read_html(html_content)

    # 通过打印每个 list 元素，确认我们所需要的是第二个，也就是下标 1

    cmb_table_list[1].to_excel("tips2.xlsx")

 

def main():

    save_excel()

 

if __name__ == '__main__':

    main()

# file_name: excel_crawler_requests.py

import requests

import pandas as pd

from requests.exceptions import RequestException

 

 

def download_content(url):

    try:

        response = requests.get(url)

        if response.status_code == 200:

            return response.text

        else:

            return "None"

    except RequestException as e:

        return e

 

 

def save_excel(filename):

    html_content = download_content("http://fx.cmbchina.com/Hq/")

    # 调用 read_html 函数，传入网页的内容，并将结果存储在 cmb_table_list 中

    # read_html 函数返回的是一个 DataFrame 的list

    cmb_table_list = pd.read_html(html_content)

    # 通过打印每个 list 元素，确认我们所需要的是第二个，也就是下标 1

    # print(cmb_table_list)

    cmb_table_list[1].to_excel(filename)

 

 

def main():

    filename = "tips2.xlsx"

    save_excel(filename)

 

if __name__ == '__main__':

    main()

下图为了辅助理解：

 

 执行之后，会在代码文件所在的目录生成 tips2.xlsx 的 excel 文件，打开之后如下图所示。

 当你希望抓取自己的表格时，替换下面 3 个部分即可。

 修改你要保存的 excel 文件名称；

替换为想要抓取表格所在网页的网址；

替换为表格的序号，比如想要抓取网页中的第几个表格；

1.3 批量下载图片

当我们看到一个网页上有很多喜欢的图片时，一张一张保存效率比较低。 ​

 

通过 Python 我们也可以实现快速的图片下载。以堆糖网为例，我们看到了这个网页。

 感觉很好看，希望能够把所有图片下载下来，方案大体和 1 是一样的。 ​

 

我们首先下载网页，然后分析其中的 img 标签，然后把图片下载下载来。首先我们在工作目录建立一个文件夹 tips_3 用来放下载的图片。 ​

 

首先还是下载网页，Python 代码如下。

 

# -*- coding: utf-8 -*-

# @Author: AI悦创

# @Date: 2021-09-13 20:16:07

# @Last Modified by: aiyc

# @Last Modified time: 2021-09-13 21:02:58

import urllib3

 

# 第一个函数，用来下载网页，返回网页内容

# 参数 url 代表所要下载的网页网址。

# 整体代码和之前类似

def download_content(url):

    http = urllib3.PoolManager()

    response = http.request("GET", url)

    response_data = response.data

    html_content = response_data.decode()

    return html_content

# 第二个函数，将字符串内容保存到文件中

# 第一个参数为所要保存的文件名，第二个参数为要保存的字符串内容的变量

 

def save_to_file(filename, content):

    fo = open(filename, "w", encoding="utf-8")

    fo.write(content)

    fo.close()

 

url = "https://www.duitang.com/search/?kw=AI悦创&type=feed"

result = download_content(url)

save_to_file("tips3.html", result)

然后是抽取 img 标签，下载图片。

 

from bs4 import BeautifulSoup

from urllib.request import urlretrieve

 

# 输入参数为要分析的 html 文件名，返回值为对应的 BeautifulSoup 对象

def create_doc_from_filename(filename):

    fo = open(filename, "r", encoding='utf-8')

    html_content = fo.read()

    fo.close()

    doc = BeautifulSoup(html_content, "lxml")

    return doc

 

doc = create_doc_from_filename("tips3.html")

images = doc.find_all("img")

for i in images:

    src = i["src"]

    filename = src.split("/")[-1]

    # print(i["src"])

    urlretrieve(src, "tips_3/" + filename)

执行完毕后打开 tips_3目录，可以看到图片都被下载下来了。

替换说明如下。

 替换为想要保存的文件名（网页文件）；

替换为想要下载网页的网址；

替换为想要保存图片的文件夹，需要创建好文件夹。