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python爬虫大总结

| python •
字数总计 39674 | 阅读时长 99分钟 | 阅读量 37

网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。

Requests和Beautifulsoup4组合

requests：其库中的 get() 方法能向服务器发送了一个请求，请求类型为 HTTP 协议的 GET 方式；post() 方法，也能向服务器发送一个请求，请求类型是 HTTP 协议的 POST 方式，可根据访问的网页而定。

beautifulsoup4：Beautiful Soup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间.

安装

pip install requests  (python3自带)
pip install beautifulsoup4

导入

import requests;  # requests
from bs4 import BeautifulSoup;  # beautifulsoup4

request

Python的request库用于发送HTTP请求，使用该库可以执行各种HTTP操作，例如获取WEB页面、发送PST和GET请求、上传文件、处理Cookie和Session请求等等。以下是用request请求的案例：

requests.get('http://httpbin.org/get')
requests.post('http://httpbin.org/post')
requests.put('http://httpbin.org/put')
requests.delete('http://httpbin.org/delete')
requests.head('http://httpbin.org/get')

请求的含义如下：

GET： 请求指定的页面信息，并返回实体主体。

POST： 请求服务器接受所指定的文档作为对所标识的URI的新的从属实体。

PUT： 从客户端向服务器传送的数据取代指定的文档的内容。

DELETE： 请求服务器删除指定的页面。

HEAD： 只请求页面的首部。

get 和 post比较常见 GET请求将提交的数据放置在HTTP请求协议头中；POST提交的数据则放在实体数据中

Get

使用get请求的案例如下：

# 导入 requests 包
params_map = {'keyword': 'hello world'}
​
# 设置请求头
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/108.0.0.0 Safari/537.36 Edg/108.0.1462.76'}  # 请求头
​
# params 接收一个字典或者字符串的查询参数，字典类型自动转换为url编码，不需要urlencode()
response = requests.get("https://www.baidu.com/", params=params_map, headers=headers)
​
# 查看响应状态码
print(response.status_code)
​
# 查看响应头部字符编码
print(response.encoding)
​
# 查看完整url地址
print(response.url)
​
# 查看响应内容，response.text 返回的是Unicode格式的数据
print(response.text)

每次调用 requests 请求之后，会返回一个 response 对象，该对象包含了具体的响应信息。具体的响应信息如下：

属性或方法

说明

apparent_encoding

编码方式

close()

关闭与服务器的连接

content

返回响应的内容，以字节为单位

cookies

返回一个 CookieJar 对象，包含了从服务器发回的 cookie

elapsed

返回一个 timedelta 对象，包含了从发送请求到响应到达之间经过的时间量，可以用于测试响应速度。比如 r.elapsed.microseconds 表示响应到达需要多少微秒。

encoding

解码 r.text 的编码方式，可以对encoding进行设置，比如re.encoding = "UTF-8"

headers

返回响应头，字典格式

history

返回包含请求历史的响应对象列表（url）

is_permanent_redirect

如果响应是永久重定向的 url，则返回 True，否则返回 False

is_redirect

如果响应被重定向，则返回 True，否则返回 False

iter_content()

迭代响应

iter_lines()

迭代响应的行

json()

返回结果的 JSON 对象 (结果需要以 JSON 格式编写的，否则会引发错误)

links

返回响应的解析头链接

next

返回重定向链中下一个请求的 PreparedRequest 对象

ok

检查 "status_code" 的值，如果小于400，则返回 True，如果不小于 400，则返回 False

raise_for_status()

如果发生错误，方法返回一个 HTTPError 对象

reason

响应状态的描述，比如 "Not Found" 或 "OK"

request

返回请求此响应的请求对象

status_code

返回 http 的状态码，比如 404 和 200（200 是 OK，404 是 Not Found）

text

返回响应的内容，unicode 类型数据

url

返回响应的 URL

Post

使用post请求的案例如下：

# 表单参数，参数名为 name 和 age
request_data = {'name': 'john', 'age': '12'}
​
# 发送请求
response = requests.post('https://www.form.com/demo.php', data=request_data)
​
# 返回网页内容
print(response.text)

beautifulsoup4

BeautifulSoup4是Python中一个用于解析HTML和XML文档的第三方库。它提供了一种简单而直观的方式来遍历文档、搜索特定元素以及对文档进行修改等操作。

使用BeautifulSoup4，你可以很方便地获取文档中的各种标签和属性，通过这些标签和属性，你可以提取出文本、图片、链接等内容。此外，它还支持CSS选择器和正则表达式等方式来查找和处理文档中的元素。

创建beautifulsoup对象

为了使用beautifulsoup，我们需要创建一个beautifulsoup对象：

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')

html_doc为要解析的HTML或XML文档。通常为request返回的response中的html文档，所以我们可以这样：

response = requests.get("https://www.baidu.com/")
response.encoding = "UTF-8"
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

我们也可以对本地html文件进行解析

with open("index.html") as f:
    html = f.read()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
soup = BeautifulSoup(open("index.html"))

在进行解析后，可以让beatifulsoup进行格式化输出：

print(soup.prettify())  # prettify()负责将文档格式化输出，方便查看。

搜索元素(文档树)

对html解析后，我们可以使用find_x方法查找HTML文档树(层级结构)，常用方法如下：

soup.find() # 查找符合条件的第一个元素
soup.find_all() # 查找所有符合条件的元素
soup.find_parent() # 查找当前元素的父元素，返回Tag对象。
soup.find_parents() # 查找当前元素的所有祖先元素，返回Tag对象的生成器。
soup.find_next_sibling() # 查找当前元素的下一个兄弟元素，返回Tag对象。
soup.find_next_siblings() # 查找当前元素的所有后续兄弟元素，返回Tag对象的生成器。
soup.find_previous_sibling() # 查找当前元素的上一个兄弟元素，返回Tag对象。
soup.find_previous_siblings() # 查找当前元素的所有前面的兄弟元素，返回Tag对象的生成器。
soup.find_next() # 查找当前元素的下一个元素，返回Tag对象。
soup.find_all_next() # 查找当前元素后面的所有元素，返回Tag对象的生成器。
soup.find_previous() # 查找当前元素的上一个元素，返回Tag对象。
soup.find_all_previous() # 查找当前元素前面的所有元素，返回Tag对象的生成器。

其中，find()和find_all()比较常用

find()的语法为：

soup.find(name=None, attrs={}, recursive=True, text=None, **kwargs)

形参解释如下：

  • name: 要查找的标签名，如'div'、'a'等

  • attrs: 要查找的属性名和属性值，可以是一个字典、一个关键字参数或一个正则表达式，如{'class': 'myclass', 'data-type': 'text'}、id='myid'、href=re.compile('^https://')等

  • recursive: 是否递归查找子节点，默认为True

  • text: 要查找的文本内容，如'hello world'等

  • **kwargs: 要查找的其他属性名和属性值，如data-type='text'等。

如果找到符合条件的元素，返回该元素的Tag对象；否则返回None。

find_all()的语法为：

soup.find_all(name=None, attrs={}, recursive=True, text=None, limit=None, **kwargs)

其中，name、attrs、recursive、text、**kwargs的含义与find()方法相同，limit为限制返回的结果数量，默认为None，表示返回所有符合条件的元素。

如果找到符合条件的元素，返回一个列表，其中包含所有符合条件的元素的Tag对象；否则返回一个空列表[]。

例如，假设有如下HTML文档：

<!DOCTYPE html>
<html>
  <head>
    <title>Example</title>
  </head>
  <body>
    <div id="content">
      <h1 class="title">Hello World</h1>
      <p class="text">This is an example.</p>
    </div>
  </body>
</html>

我们可以使用find()方法查找第一个<div>标签，find_all方法查找所有<div>标签，代码如下：

html_doc = """
<!DOCTYPE html>
<html>
  <head>
    <title>Example</title>
  </head>
  <body>
    <div id="content">
      <h1 class="title">Hello World</h1>
      <p class="text">This is an example.</p>
    </div>
  </body>
</html>
"""
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
div_tag = soup.find('div')  # 查找第一个<div>标签
div_tags = soup.find_all('div')  # 查找所有<div>标签
print(div_tag)
print(div_tags)

其余函数与find()和find_all()无异，不再赘述

层级遍历文档树

通常HTML文档存在多级标签，我们可以通过调用tag.children的方法遍历该标签的子层标签，例如，考虑以下HTML文档：

<!DOCTYPE html>
<html>
  <head>
    <title>Page Title</title>
  </head>
  <body>
    <div class="content">
      <h1 class="title">Hello World</h1>
      <p class="text">This is an example.</p>
      <ul>
        <li>Item 1</li>
        <li>Item 2</li>
        <li>Item 3</li>
      </ul>
    </div>
  </body>
</html>

要提取这个文档中的信息，我们需要一层层地进入标签的嵌套层次。例如，要提取<div>标签下的所有子元素，可以使用以下代码：

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
div_tag = soup.find('div', {'class': 'content'})
for child in div_tag.children:
    print(child)

运行结果为：

<h1 class="title">Hello World</h1>
<p class="text">This is an example.</p>
<ul>
<li>Item 1</li>
<li>Item 2</li>
<li>Item 3</li>
</ul>

类似地，我们可以使用descendants属性来获取<div>标签的所有后代元素，包括它的子元素、孙子元素以及更深层次的元素。例如，要获取<div>标签的所有后代元素，可以使用以下代码：

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
div_tag = soup.find('div', {'class': 'content'})
for descendant in div_tag.descendants:
    print(descendant)

运行结果为：

<h1 class="title">Hello World</h1>
Hello World
<p class="text">This is an example.</p>
This is an example.
<ul>
<li>Item 1</li>
<li>Item 2</li>
<li>Item 3</li>
</ul>
<li>Item 1</li>
Item 1
<li>Item 2</li>
Item 2
<li>Item 3</li>
Item 3

层级搜索文档树

在BeautifulSoup中，我们可以使用层级搜索来搜索特定的文档树。即使用find().find()这样的套娃方式去搜索，例如，假设我们有以下HTML文档：

<!DOCTYPE html>
<html>
  <head>
    <title>Page Title</title>
  </head>
  <body>
    <div class="content">
      <h1 class="title">Hello World</h1>
      <p class="text">This is an example.</p>
      <ul>
        <li>Item 1</li>
        <li>Item 2</li>
        <li>Item 3</li>
      </ul>
    </div>
    <div class="sidebar">
      <h2 class="subtitle">Recent Posts</h2>
      <ul>
        <li><a href="#">Post 1</a></li>
        <li><a href="#">Post 2</a></li>
        <li><a href="#">Post 3</a></li>
      </ul>
    </div>
  </body>
</html>

我们可以使用以下代码来搜索<div>标签的子元素中的所有<li>标签：

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
div_tag = soup.find('div', {'class': 'content'})
li_tags = div_tag.find_all('li')
for li_tag in li_tags:
    print(li_tag.text)

运行结果为：

Item 1
Item 2
Item 3

可以看到，在进行find()搜索<div>标签后，又再一次进行find_all()搜索了标签，这样的嵌套是返回了Tag对象后才能进行的

四大对象

Beautiful Soup将复杂HTML文档转换成一个复杂的树形结构,每个节点都是Python对象,上面提到的Tag对象就是对象的其中一种，所有对象可以归纳为4种:

  • Tag

  • NavigableString

  • BeautifulSoup

  • Comment

Tag

Tag对象对应为HTML中的标签，例如：

<h1 class="title">Hello World</h1>

除了find函数，beatifulsoup同样提供了方便直接的办法去获取通用的Tag，比如说：

print(soup.title) # 获取title标签
print(soup.head) # 获取head标签
print(soup.a) # 获取a标签
print(soup.p) # 获取p标签

tag有两个重要的属性，name 和 attrs：

print(soup.name)
print(soup.a.name)
print(soup.attrs)
print(soup.p.attrs) # 把p标签的所有属性打印输出了出来，得到的类型是一个字典。
print(soup.p['class']) # 单独获取某个属性
print(soup.p.get('class')) # 单独获取某个属性，与p['class']作用一致

可以对这些属性和内容等等进行修改：

soup.p['class']="newClass"

也可以删除这些属性

del soup.p['class']

NavigableString

得到了标签的内容后，可以用.string获取标签内部的文字，例如：

print(soup.p.string)

它的类型是一个NavigableString，叫可导航字符串。它可以获取tag标签内部的文字，比如<h1 class="title">Hello World</h1>中的Hello World

BeautifulSoup

BeautifulSoup对象表示的是一个文档的全部内容。大部分时候,可以把它当作Tag对象，是一个特殊的Tag，我们可以分别获取它的类型，名称：

print(type(soup.name))
#<type 'unicode'>
print(soup.name)
# [document]
print(soup.attrs)
#{} 空字典

Comment

在HTML文档中，有时会添加注释信息，这些注释信息在网页上是不显示的，但可以通过BeautifulSoup来提取和处理。

BeautifulSoup提供了Comment类来处理HTML文档中的注释。我们可以使用soup.comments来查找文档中的注释信息。

例如，考虑以下HTML文档：

<!DOCTYPE html>
<html>
  <head>
    <title>Page Title</title>
  </head>
  <body>
    <h1>This is a Heading</h1>
    <p>This is a paragraph.</p>
    <!-- This is a comment -->
  </body>
</html>

可以使用以下代码来提取注释信息：

from bs4 import BeautifulSoup, Comment

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
comments = soup.comments
for comment in comments:
    print(comment)

运行结果为：

This is a comment

注意，BeautifulSoup将注释信息看作是一个独立的节点，所以可以通过节点操作来处理注释信息。例如，可以使用soup.find_all(text=lambda text: isinstance(text, Comment))来查找文档中的注释信息。

Scrapy

Scrapy是适用于Python的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。

Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等，最新版本又提供了web2.0爬虫的支持。

scrapy基本结构

Scrapy框架主要由五大组件组成，它们分别是调度器(Scheduler)、下载器(Downloader)、爬虫（Spider）和实体管道(Item Pipeline) 、Scrapy引擎(Scrapy Engine)。

  • 调度器(Scheduler):

    • 把它假设成为一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列，由它来决定下一个要抓取的网址是 什么，同时去除重复的网址（不做无用功）。用户可以自己的需求定制调度器。

  • 下载器(Downloader):

    • 它是所有组件中负担最大的，它用于高速地下载网络上的资源。Scrapy的下载器代码不会太复杂，但效率高，主要的原因是** Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的**(其实整个框架都在建立在这个模型上的)。

  • 爬虫（Spider）:

    • 它是用户最关心的部份。用户定制自己的爬虫(通过定制正则表达式等语法)，用于从特定的网页中提取自己需要的信息 ，即所谓的实体(Item)。 用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面。类似于springboot中的controller。

  • 实体管道(Item Pipeline):

    • 实体管道，用于处理爬虫(spider)提取的实体。主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息 。类似于java中的orm，是操作数据库的。Item类似于java中的实体对象，Pipeline更像数据库中的业务操作。

  • Scrapy引擎(Scrapy Engine):

    • Scrapy引擎是整个框架的核心.它用来控制调试器、下载器、爬虫。实际上，引擎相当于计算机的CPU,它控制着整个流程。

整体架构图

xpath

符号

说明

/

从根节点选取，使用绝对路径，路径必须完全匹配

//

从整个文档中选取，使用相对路径

.

从当前节点开始选取

…

从当前节点父节点开始选取

@

选取属性

text()

获取文本

案例

引用(7条消息) Scrapy爬虫：XPath语法灵动的艺术的博客-CSDN博客scrapy xpath语法

路径表达式

结果

body

选取 body 元素的所有子节点。

/head

选取根元素下head。假如路径起始于正斜杠( / )，则此路径始终代表到某元素的绝对路径！

div/a

选取属于 div 的子元素的所有 a 元素。

//a

选取所有 a 子元素，而不管它们在文档中的位置。

div//a

选择属于 div 元素的后代的所有 a 元素，而不管它们位于 bookstore 之下的什么位置。

//@class

选取名为 class 的所有属性。

./a

选取当前元素下的a

…/a

选取父元素下的a

a/@href

选取a标签的href属性

a/text()

选取a标签下的文本

安装

pip install scrapy

常用命令

创建scrapy项目

scrapy startproject baidu(项目名)

目录大致如下：

目录的解释为：

  • scrapy.cfg：项目的配置文件

  • baidu/：该项目的python模块。之后在这个地方加代码

  • baidu/items.py：项目中的item文件

  • baidu/pipelines.py：项目中的pipelines文件

  • baidu/settings.py：项目中的设置文件

  • baidu/spiders/：放置spider代码的目录

生成爬虫

cd baidu/spiders/(项目名/spiders/)
scrapy genspider baidu(爬虫名) www.baidu.com(域名)

启动爬虫

cd baidu(scrapy.cfg的项目所在地)
scrapy crawl baidu(爬虫名）

制作 Scrapy 爬虫的步骤

引用Scrapy 入门教程 | 菜鸟教程 (runoob.com)

  1. 新建项目 (scrapy startproject xxx)：新建一个新的爬虫项目

  2. 明确目标 （编写items.py）：明确你想要抓取的目标

  3. 制作爬虫 （spiders/xxspider.py）：制作爬虫开始爬取网页

  4. 存储内容 （pipelines.py）：设计管道存储爬取内容

超简单入门小案例

引用Scrapy 入门教程 | 菜鸟教程 (runoob.com)

以下案例为介绍最简单的流程

新建项目

scrapy startproject mySpider

明确目标，编写items.py

import scrapy


class ItcastItem(scrapy.Item):
    name = scrapy.Field()
    title = scrapy.Field()
    info = scrapy.Field()

制作爬虫

首先新建爬虫文件

cd ./mySpider/spiders
scrapy genspider itcast "itcast.cn"

打开 mySpider/spider目录里的 itcast.py，修改start_urls属性以及parse()方法

import scrapy


class ItcastSpider(scrapy.Spider):
    name = 'itcast'
    allowed_domains = ['itcast.cn']
    start_urls = ["http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml"]  # 要爬的url

    def parse(self, response):
        # 获取网站标题
        context = response.xpath('/html/head/title/text()')

        # 提取网站标题
        title = context.get()
        print(title)

运行爬虫

命令行模式：

cd mySpider
scrapy crawl itcast

脚本模式：

新建mian.py，加入如下代码

from scrapy import cmdline

cmdline.execute("scrapy crawl itcast".split())

运行代码即可

获取资源

四个方法：get() 、getall() 、extract() 、extract_first()

  • get() ：获取头一个数据，没有的时候返回None

  • getall() ：获取所有的数据，没有的时候返回None

  • extract() ：获取所有的数据，没有的时候抛出一个错误

  • extract_first()：获取头一个数据，没有的时候抛出一个错误

get() 、getall() 是新版本的方法，extract() 、extract_first()是旧版本的方法。

titleXPATH = response.xpath('//*[@class="card-item"]/h3/a/text()')  # 通过text()寻找文字

titles = titleXPATH.getall()  # 获取所有的信息，返回一个list
titles = titleXPATH.get()  # 获取一个信息，返回一个str

titles = titleXPATH.extract()  # 获取所有的信息，返回一个list
titles = titleXPATH.extract_first()  # 获取一个信息，返回一个str

抓取新连接

有时在旧的连接中有新的连接，这个时候就需要抓取新的连接的内容，关键代码如下：

yield scrapy.Request(url=next_url, dont_filter=True, callback=self.next)

参数如下：

  • url：下一个要抓的url

  • dont_filter：关闭默认过滤掉重复的请求URL的功能

  • callback：调用的方法

Demo：

class YgoSpider(scrapy.Spider):
    name = 'ygo'
    allowed_domains = ['ygo']
    start_urls = ['http://www.ourocg.cn/card/list-1/1']
​
    def parse(self, response):
        self.next(response)  # 第一次抓取的直接调用
        i = 2
        while (i < 10):
            next_url = "http://www.ourocg.cn/card/list-1/" + str(i)  # 获取每一页的url
            yield scrapy.Request(url=next_url, dont_filter=True, callback=self.next)  # 继续爬
            i += 1
​
    def next(self, response):
        titleXPATH = response.xpath('//*[@class="card-item"]/h3/a/text()')  # 通过text()寻找文字
        titles = titleXPATH.getall()  # 获取所有的信息，返回一个list
        print(titles)
文章作者： Vsoapmac
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