python网络爬虫学习笔记(一) 爬取简单静态网页

一、使用 urllib3 实现 HTTP 请求#

1. 生成请求#

通过 request 方法生成请求，原型如下

urllib3.request(method,url,fields=None,headers=None,**urlopen_kw)

参数	说明
method	接收 string。表示请求的类型，如 "GET"（通常使用）、"HEAD"、"DELETE" 等，无默认值
url	接收 string。表示字符串形式的网址。无默认值
fields	接收 dict。表示请求类型所带的参数。默认为 None
headers	接收 dict。表示请求头所带参数。默认为 None
**urlopen_kw	: 接收 dict 和 python 中的数据类型的数据，依据具体需求及请求的类型可添加的参数，通常参数赋值为字典类型或者具体数据
code:

import urllib3
http = urllib3.PoolManager()
rq = http.request('GET',url='http://www.pythonscraping.com/pages/page3.html')
print('服务器响应码：', rq.status)
print('响应实体：', rq.data)

2. 处理请求头#

传入 headers 参数可通过定义一个字典类型实现，定义一个包含 User-Agent 信息的字典，使用浏览器为火狐和 chrome 浏览器，操作系统为 "Window NT 6.1;Win64; x64"，向网站 "http://www.tipdm/index.html" 发送带 headers 参数的 GET 请求，hearders 参数为定义的 User-Agent 字典

import urllib3
http = urllib3.PoolManager()
head = {'User-Agent':'Window NT 6.1;Win64; x64'}
http.request('GET',url='http://www.pythonscraping.com/pages/page3.html',headers=head)

3.Timeout 设置#

为防止因网络不稳定等原因丢包，可在请求中增加 timeout 参数设置，通常为浮点数，可直接在 url 后设置该次请求的全部参数，也可以分别设置这次请求的连接与读取 timeout 参数，在 PoolManager 实例中设置 timeout 参数可应用至该实例的全部请求中

直接设置

http.request('GET',url='',headers=head，timeout=3.0)
#超过3s的话超时终止

http.request('GET',url='http://www.pythonscraping.com/pages/page3.html',headers=head，timeout=urllib3.Timeout(connect=1.0,read=2.0))
#链接超过1s,读取超过2s终止

应用至该实例的全部请求中

import urllib3
http = urllib3.PoolManager(timeout=4.0)
head = {'User-Agent':'Window NT 6.1;Win64; x64'}
http.request('GET',url='http://www.pythonscraping.com/pages/page3.html',headers=head)
#超过4s超时

4. 请求重试设置#

urllib3 库可以通过设置 retries 参数对重试进行控制。默认进行 3 次请求重试，并进行 3 次重定向。自定义重试次数通过赋值一个整型给 retries 参数实现，可通过定义 retries 实例来定制请求重试次数及重定向次数。若需要同时关闭请求重试及重定向则可以将 retries 参数赋值为 False，仅关闭重定向则将 redirect 参数赋值为 False。与 Timeout 设置类似，可以在 PoolManager 实例中设置 retries 参数控制全部该实例下的请求重试策略。

应用至该实例的全部请求中

import urllib3
http = urllib3.PoolManager(timeout=4.0,retries=10)
head = {'User-Agent':'Window NT 6.1;Win64; x64'}
http.request('GET',url='http://www.pythonscraping.com/pages/page3.html',headers=head)
#超过4s超时 重试10次

5. 生成完整 HTTP 请求#

使用 urllib3 库实现向http://www.pythonscraping.com/pages/page3.html 生成一个完整的请求，该请求应当包含链接、请求头、超时时间和重试次数设置。
在这里插入图片描述

注意编码方式 utf-8

import urllib3
#发送请求实例
http = urllib3.PoolManager()
#网址
url = 'http://www.pythonscraping.com/pages/page3.html'
#请求头
head = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.96 Safari/537.36 Edg/88.0.705.56'}
#超时时间
tm = urllib3.Timeout(connect=1.0,read=3.0)
#重试次数和重定向次数设置，生成请求
rq = http.request('GET',url=url,headers=head,timeout=tm,redirect=4)
print('服务器响应码：', rq.status)
print('响应实体：', rq.data.decode('utf-8'))

服务器响应码： 200
响应实体： <html>
<head>
<style>
img{
	width:75px;
}
table{
	width:50%;
}
td{
	margin:10px;
	padding:10px;
}
.wrapper{
	width:800px;
}
.excitingNote{
	font-style:italic;
	font-weight:bold;
}
</style>
</head>
<body>
<div id="wrapper">
<img src="../img/gifts/logo.jpg" style="float:left;">
<h1>Totally Normal Gifts</h1>
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<table id="giftList">
<tr><th>
Item Title
</th><th>
Description
</th><th>
Cost
</th><th>
Image
</th></tr>

<tr id="gift1" class="gift"><td>
Vegetable Basket
</td><td>
This vegetable basket is the perfect gift for your health conscious (or overweight) friends!
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</td><td>
$15.00
</td><td>
<img src="../img/gifts/img1.jpg">
</td></tr>

<tr id="gift2" class="gift"><td>
Russian Nesting Dolls
</td><td>
Hand-painted by trained monkeys, these exquisite dolls are priceless! And by "priceless," we mean "extremely expensive"! <span class="excitingNote">8 entire dolls per set! Octuple the presents!</span>
</td><td>
$10,000.52
</td><td>
<img src="../img/gifts/img2.jpg">
</td></tr>

<tr id="gift3" class="gift"><td>
Fish Painting
</td><td>
If something seems fishy about this painting, it's because it's a fish! <span class="excitingNote">Also hand-painted by trained monkeys!</span>
</td><td>
$10,005.00
</td><td>
<img src="../img/gifts/img3.jpg">
</td></tr>

<tr id="gift4" class="gift"><td>
Dead Parrot
</td><td>
This is an ex-parrot! <span class="excitingNote">Or maybe he's only resting?</span>
</td><td>
$0.50
</td><td>
<img src="../img/gifts/img4.jpg">
</td></tr>

<tr id="gift5" class="gift"><td>
Mystery Box
</td><td>
If you love suprises, this mystery box is for you! Do not place on light-colored surfaces. May cause oil staining. <span class="excitingNote">Keep your friends guessing!</span>
</td><td>
$1.50
</td><td>
<img src="../img/gifts/img6.jpg">
</td></tr>
</table>
</p>
<div id="footer">
&copy; Totally Normal Gifts, Inc. <br>
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</div>

</div>
</body>
</html>

二、使用 requests 库实现 HTTP 请求#

import requests
url = 'http://www.pythonscraping.com/pages/page3.html'
rq2 = requests.get(url)
rq2.encoding = 'utf-8'
print('响应码：',rq2.status_code)
print('编码：',rq2.encoding)
print('请求头：',rq2.headers)
print('实体：',rq2.text)

解决字符编码问题#

需要注意的是，当 requests 库猜测错时，需要手动指定 encoding 编码，避免返回的网页内容解析出现乱码。手动指定的方法并不灵活，无法自适应对应爬取过程中不同网页的编码，而使用 chardet 库比较简便灵活，chardet 库是一个非常优秀的字符串∕文件编码检测模块。
chardet 库使用 detect 方法检测给定字符串的编码，detect 方法常用的参数及其说明如下

参数	说明
byte_str	接收 string。表示需要检测编码的字符串。无默认值

import chardet
chardet.detect(rq2.content)

输出：100% 的概率是用 ascii 码编码的

完整代码

import requests
import chardet
url = 'http://www.pythonscraping.com/pages/page3.html'
head={'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.96 Safari/537.36 Edg/88.0.705.56'}
rq2 = requests.get(url,headers=head,timeout=2.0)
rq2.encoding = chardet.detect(rq2.content)['encoding']
print('实体：',rq2.content)

三、解析网页#

chrome 开发者工具各面板功能如下
在这里插入图片描述

1. 元素面板#

在爬虫开发中，元素面板主要用来查看页面元素所对应的位置，比如图片所在位置或文字链接所对应的位置。面板左侧可看到当前页面的结构，为树状结构，单击三角符号即可展开分支。
在这里插入图片描述

2. 源代码面板#

切换至源代码面板（Sources）单击左侧 “tipdm” 文件夹中的 “index.html” 文件，将在中间显示其包含的完整代码，如图所示。

3. 网络面板#

切换至网络面板（Network），需先重新加载页面，点击某资源，将在中间显示该资源的头部信息、预览、响应信息、Cookies 和花费时间详情，如图所示。
在这里插入图片描述

四、使用正则表达式解析网页#

1. Python 正则表达式：寻找字符串中的姓名和电话号码#

正则表达式是一种可以用于模式匹配和替换的工具，可以让用户通过使用一系列的特殊字符构建匹配模式，然后把匹配模式与待比较字符串或文件进行比较，根据比较对象中是否包含匹配模式，执行相应的程序。

rawdata = “555-1239Moe Szyslak(636) 555-0113Burns, C.Montgomery555-6542Rev. Timothy Lovejoy555 8904Ned Flanders636-555-3226Simpson,Homer5553642Dr. Julius Hibbert ”

试试

import re
string = '1. A small sentence - 2.Anthoer tiny sentence. '
print('re.findall:',re.findall('sentence',string))
print('re.search:',re.search('sentence',string))
print('re.match:',re.match('sentence',string))
print('re.match:',re.match('1. A small sentence',string))
print('re.sub:',re.sub('small','large',string)) 
print('re.sub:',re.sub('small','',string))

输出：
re.findall: ['sentence', 'sentence']
re.search: <re.Match object; span=(11, 19), match='sentence'>
re.match: None
re.match: <re.Match object; span=(0, 19), match='1. A small sentence'>
re.sub: 1. A large sentence - 2.Anthoer tiny sentence.
re.sub: 1. A sentence - 2.Anthoer tiny sentence.

常用广义化符号
1、英文句号 “.”：能代表除换行符 “\n” 任意一个字符；

string = '1. A small sentence - 2.Anthoer tiny sentence. '
re.findall('A.',string)

输出：['A ', 'An']

2、字符类 “[]”：被包含在中括号内部，任何中括号内的字符都会被匹配；

string = 'small smell smll smsmll sm3ll sm.ll sm?ll sm\nll sm\tll'
print('re.findall:',re.findall('sm.ll',string))
print('re.findall:',re.findall('sm[asdfg]ll',string))
print('re.findall:',re.findall('sm[a-zA-Z0-9]ll',string))
print('re.findall:',re.findall('sm\.ll',string))
print('re.findall:',re.findall('sm[.?]ll',string))

输出：

re.findall: ['small', 'smell', 'sm3ll', 'sm.ll', 'sm?ll', 'sm\tll']
re.findall: ['small']
re.findall: ['small', 'smell', 'sm3ll']
re.findall: ['sm.ll']
re.findall: ['sm.ll', 'sm?ll']

3. 量化符号 "{}": 可以被匹配多少次

print('re.findall:',re.findall('sm..ll',string))
print('re.findall:',re.findall('sm.{2}ll',string))
print('re.findall:',re.findall('sm.{1,2}ll',string))
print('re.findall:',re.findall('sm.{1,}ll',string))
print('re.findall:',re.findall('sm.?ll',string)) # {0,1}
print('re.findall:',re.findall('sm.+ll',string)) # {0,}
print('re.findall:',re.findall('sm.*ll',string)) # {1,}

输出：
re.findall: ['smsmll']
re.findall: ['smsmll']
re.findall: ['small', 'smell', 'smsmll', 'sm3ll', 'sm.ll', 'sm?ll', 'sm\tll']
re.findall: ['small smell smll smsmll sm3ll sm.ll sm?ll', 'sm\tll']
re.findall: ['small', 'smell', 'smll', 'smll', 'sm3ll', 'sm.ll', 'sm?ll', 'sm\tll']
re.findall: ['small smell smll smsmll sm3ll sm.ll sm?ll', 'sm\tll']
re.findall: ['small smell smll smsmll sm3ll sm.ll sm?ll', 'sm\tll']

ps：贪婪规则，尽可能匹配多的

完整代码#

import pandas as pd
rawdata = '555-1239Moe Szyslak(636) 555-0113Burns, C.Montgomery555-6542Rev. Timothy Lovejoy555 8904Ned Flanders636-555-3226Simpson,Homer5553642Dr. Julius Hibbert'
names = re.findall('[A-Z][A-Za-z,. ]*',rawdata)
print(names)
number = re.findall('\(?[0-9]{0,3}\)?[ \-]?[0-9]{3}[ \-]?[0-9]{4}',rawdata)
print(number)
pd.DataFrame({'Name':names,'TelPhone':number})

输出：
在这里插入图片描述

五、使用 Xpath 解析网页#

XML 路径语言（XML Path Language），它是一种基于 XML 的树状结构，在数据结构树中找寻节点，确定 XML 文档中某部分位置的语言。使用 Xpath 需要从 lxml 库中导入 etree 模块，还需使用 HTML 类对需要匹配的 HTML 对象进行初始化（XPath 只能处理文档的 DOM 表现形式）。HTML 类的基本语法格式如下。

1. 基本语法#

lxml.etree.HTML(text, parser=None, *, base_url=None)

参数	说明
text	接收 str。表示需要转换为 HTML 的字符串。无默认值
parser	接收 str。表示选择的 HTML 解析器。无默认值
base_url	接收 str。表示设置文档的原始 URL，用于在查找外部实体的相对路径。默认为 None
若 HTML 中的节点没有闭合，etree 模块也提供自动补全功能。调用 tostring 方法即可输出修正后的 HTML 代码，但是结果为 bytes 类型，需要使用 decode 方法转成 str 类型。

Xpath 使用类似正则的表达式来匹配 HTML 文件中的内容，常用匹配表达式如下。

表达式	说明
nodename	选取 nodename 节点的所有子节点
/	从当前节点选取直接子节点
//	从当前节点选取子孙节点
.	选取当前节点
..	选取当前节点的父节点
@	选取属性

2. 谓语#

Xpath 中的谓语用来查找某个特定的节点或包含某个指定的值的节点，谓语被嵌在路径后的方括号中，如下。

表达式	说明
/html/body/div[1]	选取属于 body 子节点下的第一个 div 节点
/html/body/div[last()]	选取属于 body 子节点下的最后一个 div 节点
/html/body/div[last()-1]	选取属于 body 子节点下的倒数第二个 div 节点
/html/body/div[positon()<3]	选取属于 body 子节点下的下前两个 div 节点
/html/body/div[@id]	选取属于 body 子节点下的带有 id 属性的 div 节点
/html/body/div[@id="content"]	选取属于 body 子节点下的 id 属性值为 content 的 div 节点
/html/body/div[xx>10.00]	选取属于 body 子节点下的 xx 元素值大于 10 的节点

3. 功能函数#

Xpath 中还提供部分功能函数进行模糊搜索，有时对象仅掌握了其部分特征，当需要模糊搜索该类对象时，可使用功能函数来实现，具体函数如下。

功能函数	示例	说明
starts-with	//div[starts-with(@id,”co”)]	选取 id 值以 co 开头的 div 节点
contains	//div[contains(@id,”co”)]	选取 id 值包含 co 的 div 节点
and	//div[contains(@id,”co”)andcontains(@id,”en”)]	选取 id 值包含 co 和 en 的 div 节点
text()	//li[contains(text(),”first”)]	选取节点文本包含 first 的 div 节点

4. 谷歌开发者工具使用#

谷歌开发者工具提供非常便捷的复制 xpath 路径的方法
在这里插入图片描述
eg：爬取知乎热榜完整代码
试了一下爬取知乎热榜，需要登录所以可以自己登陆然后获取 cookie

import requests
from lxml import etree
url = "https://www.zhihu.com/hot"
hd = { 'Cookie':'你的Cookie', #'Host':'www.zhihu.com',
        'User-Agent':'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2661.102 Safari/537.36'}

response = requests.get(url, headers=hd)
html_str = response.content.decode()
html = etree.HTML(html_str)
title = html.xpath("//section[@class='HotItem']/div[@class='HotItem-content']/a/@title")
href = html.xpath("//section[@class='HotItem']/div[@class='HotItem-content']/a/@href")
f = open("zhihu.txt",'r+')
for i in range(1,41):
    print(i,'.'+title[i])
    print('链接：'+href[i])
    print('-'*50)
    f.write(str(i)+'.'+title[i]+'\n')
    f.write('链接：'+href[i]+'\n')
    f.write('-'*50+'\n')
f.close()

爬取结果
在这里插入图片描述

六、数据存储#

1. 以 json 格式存储#

import requests
from lxml import etree
import json
#上面代码略
with open('zhihu.json','w') as j:
    json.dump({'title':title,'hrefL':href},j,ensure_ascii=False)

存储结果（ps: 经过文件格式化处理）
在这里插入图片描述