Python爬虫 (适合初学者)

关于爬虫是什么,怎样保证爬虫的合法性小编在这就不再过多的阐述,从本章起,小编将和大家一起分享在学习python爬虫中的所学,希望可以和大家一起进步,也希望各位可以关注一下我!

首先我们来初步了解下如何使用开发者工具进行抓包。以 https://fanyi.baidu.com/ 为例。在网页界面右键点击检查,或使用CTRL+SHIFT+I打开。Python爬虫 (适合初学者)_第1张图片

如图打开了开发者工具后我们点击网络得到如上界面。接着按照提示按CTRL+R进行刷新。刷新后如下图所示:

 

此时我们即可看到我们获取到了很多很多的数据包,但是想要完成一个爬虫程序的第一步就是在这众多的包中,找到正确的API数据接口。通俗点将就是你想要获得一个小球,而这个小球藏在一个小箱子里,而此时有很多很多个小箱子,想要获得小球则需要找出小球究竟藏在哪个箱子里。一般在实际操作中我们只需要使用到上图小编圈出来的两个地方,一个是全部、另一个是Fetch/XHR。在全部中会显示所有请求获取到的包其中包括:网页源码、css、js、图片、ajax等。而在Fetch/XHR中则只能看到ajax请求所获得的数据包。ajax请求一般是对动态数据进行请求,即前端向后端发起请求,动态请求到后端数据库中的数据,并将这些数据展示在前端网页中。(可能会感觉听起来云里雾里,没关系哦,后面根据一个一个的例子可以更好的了解,或者小编以后更新django框架时会细讲ajax请求)

接下来我们进入爬虫的第一个程序(百度翻译的单词爬虫)

在百度翻译中我们可以输入一个单词,然后网页会动态的在界面上给我们展示这个单词的意思,因此我们可以非常非常非常自信的确定,单词意思的数据是通过动态请求得到的,既然说动态请求得到的,那么又可以确定这八成就是一个ajax请求。因此我们选中Fetch/XHR。

Python爬虫 (适合初学者)_第2张图片

根据观察此时看到Fetch/XHR中只有这三个数据包,但点开查看其响应(即返回值)时确发现好像没有我们需要的数据。这个什么呢,不必慌张,因为我们并还没有在左边输入单词的框中输入过单词,于是我们可以在左边随意的输入一个英文单词进行测试:

 

当我Python爬虫 (适合初学者)_第3张图片们输入完一个单词后发现,右边又抓到了很包,对这些抓到的包进行分析可以找到如下这个数据包:

Python爬虫 (适合初学者)_第4张图片

Python爬虫 (适合初学者)_第5张图片

Python爬虫 (适合初学者)_第6张图片

 

 

 

由上述三种图可以看出,这个包中就藏着我们想要的数据。通过查看该包的标头可以确定,请求数据的请求URL是:https://fanyi.baidu.com/sug,且发起的请求方式为POST,且根据Content-Type: application/json可以得出请求的返回值为json格式,在payload中可以分析出该POST请求需要携带一个名为kw的参数,参数的值为我们需要查询的单词。这时我们即可以弄清楚该网站查询单词的运行机制了:我们在查询框中输入英文单词,网页前端拿到我们输入的单词,通过ajax请求向https://fanyi.baidu.com/sug发起请求,并将我们输入的英文单词作为表单数据传输给后端,后端根据我们输入的单词在数据库中查询该单词,拿到该单词的意思然后再次返回给前端并展示出来。接下来就进入令人激动的coding代码部分。

代码部分

1、安装requests包(在cmd命令行中输入以下语句进行自动下载安装):
前提需要电脑上已经装有python且配置了环境变量

  •  
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple requests

 

 

Python爬虫 (适合初学者)_第7张图片2、导入requests包并确定url:

 


import requests
url = 'https://fanyi.baidu.com/sug'
3、进行UA伪装
headers = {
        'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/98.0.4758.102 Safari/537.36 Edg/98.0.1108.56'
    }

UA伪装:可以理解为将我们的爬虫程序伪装起来,增加请求成功的可能性。Python爬虫 (适合初学者)_第8张图片

只需在数据包的标头中,拉到最下面,即可以找到这个User-Agent,将其复制下来,像小编一样在python用字典进行封装即可。
4、确定参数,并对数据接口发起请求获得返回结果


data = {     #post请求携带的参数
       'kw':'dog'
   }
#对目标url发起post请求
response = requests.post(url=url,headers=headers,data=data).json()
print(response)

结果如下:

a18b9c9e72d947a395520ac28e0d2c7b.png

 

至此一个最最最简单的爬虫程序就写完了,是不是很简单!接下来我们对程序进行完善,所有代码如下:


import requests


def spider(url,headers,data):


    response = requests.post(url=url, headers=headers, data=data).json()  # 对目标url发起post请求
    for key in response['data'][0]:
        print(key,response['data'][0][key])


def main():


    url = 'https://fanyi.baidu.com/sug'  #需要请求的url
    headers = {  #进行UA伪装
        'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/98.0.4758.102 Safari/537.36 Edg/98.0.1108.56'
    }
    while True:  #使程序进入死循环
        kw = input("输入需要查询的单词:")
        data = {     #post请求携带的参数
            'kw':kw
        }
        spider(url=url,headers=headers,data=data)  #调用自定义函数spider


if __name__ == '__main__':


    main()

 

 

希望本文能够帮助大家更好地理解柯里化的概念和用法,并在实际编程中应用它,以提高代码的可维护性和可重用性。柯里化是函数式编程的一个强大工具,可以写出更加简洁和优雅的代码。

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