01--python基础回顾
一 关于爬虫的特殊性
1.网站的多变性:
这个是爬虫的魅力. 要全方位的去思考. 就像找漏洞一样. 思维逻辑不可能是固定的
达到目的即可,不要死磕牛角尖
2.访问频率调低
爬虫程序如果编写的不够完善. 访问频率过高. 很有可能会对服务器造成毁灭性打击
所以不要死盯着一个网站干. 请放慢爬取的速度. 为你好, 也为网站好
3.大厂和政府网站
新手不要去挑战这种大厂. 等有实力了. 慢慢研究(哪个都要研究很久)
gov的网站, 非必要不爬取. 非要爬取. 请一定降低访问频率 # !!!
# 中央的很多重要网站都有非常强力的防护措施(瑞数等...)
二 必须要掌握的py基础
2.1 基础语法相关
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if条件判断
举例:在写爬虫的时候. 我们会遇到这样的两种情况
情况一 数据里有一些我们并不需要的内容
data = "10,英雄本色,1500万" # 正常你需要的数据 data = "11,-,-" # 你不需要的数据 # 伪代码 理解含义(思路) if data里有你需要的数据: 处理数据 else: 再见
情况二 页面结构不统一, 会有两种页面结构
完全没必要用一个提取器获取所有的数据. 完全没必要!!! # 伪代码 理解含义(思路) 提取器1 = xxxx # 用来提取页面中内容的 提取器2 = xxxxxx # 页面有可能是不规则的 结果1 = 提取器1.提取(页面) if 结果1: 有结果. 存起来 else: 没有结果. 结果2 = 提取器2.提取(页面)
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while循环
关于循环, 我们必须要知道一个事情.# 反复的执行一段代码 如果条件为真, 就执行循环体, 然后再次判断条件.....直到条件为假. 结束循环 while 条件: 循环体
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关于True和False
True, 是真的意思. 翻译成人话: 对的, OK, 没毛病. 确定
False, 是假的意思. 翻译成人话: 不对劲, 错误, No. 有瑕疵. 不对劲
下面这个, 需要各位去记住
# 几乎所有能表示为空的东西. 都可以认为是False print(bool(0)) print(bool("")) print(bool([])) print(bool({})) print(bool(set())) print(bool(tuple())) print(bool(None)) # 上面这一坨全是False, 相反的,都是真 print(bool(" ")) # True # 利用这个特性. 我们可以有以下的一些写法 # 伪代码 理解逻辑 结果 = 提取器.提取(页面) if 结果: 有结果. 我要保存结果 else: 没结果.......
2.2 字符串
字符串在爬虫
里. 必须要知道的几个操作:
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索引和切片
索引 就是第几个字符. 它从0开始
切片 从字符串中提取n个字符s = "我爱黎明,黎明爱我" print(s[1]) print(s[0]) print(s[2:4]) 从第2个到第4个(取不到4)
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strip()
我们从网页上提取的数据. 很多都是带有一些杂质的(换行, 空格) 怎么去掉?
strip 可以去掉字符串左右两端的空白 (空格, 换行\n, 回车\r, 制表符\t)
s = " \t\t\t我的天哪\r\r \n\n " # 够乱的字符串 s1 = s.strip() print(s1) # 好了 `我的天哪`
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split()
split 做切割的
s = "10,男人本色,100000万" # 你在网页上提取到这样的一段数据. 现在我需要电影名称 tmps = s.split(",") name = tmps[1] print(name) # 男人本色 id, name, money = s.split(",") # 切割后. 把三个结果直接怼给三个变量 print(id) print(name) print(money)
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replace()
replace 字符串替换
s = "我 \t\t\n\n爱 黎 明 " # 这是你从网页上拿到的东西 s1 = replace(" ", "").replace("\t", "").replace("\n", "") # 干掉空格, \t, \n print(s1) # 我爱黎明
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join()
join 将列表拼接为一个完整的字符串
lst = ["我妈", "不喜欢", "黎明"] # 有时由于网页结构的不规则, 导致获取的数据是这样的. s1 = "".join(lst) # 用空字符串把lst中的每一项拼接起来 print(s1) # 我妈不喜欢黎明 lst2 = ["\n\r","\n\r","周杰伦\n\r", "\n不认识我\r"] s2 = "".join(lst2).replace("\n", "").replace("\r", "") print(s2) # 周杰伦不认识我
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f-string
格式化字符串的一种方案
s = "周杰伦" s1 = f"我喜欢{s}" # 它会把一个变量塞入一个字符串 print(s1) # 我喜欢周杰伦 k = 10085 s2 = f"我的电话号是{k+1}" # 它会把计算结果赛入一个字符串 print(s2) # 我的电话号是10086 # 综上:f-string的大括号里, 其实是一段表达式,能计算出结果即可
2.3 列表
列表,仅次于字符串的一种数据类型. 它主要是能承载大量的数据. 理论上. 内存不炸. 就能一直存
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索引, 切片
列表的索引和切片逻辑与字符串完全一致
lst = ["赵本山", "王大陆", "大嘴猴", "马后炮"] item1 = lst[2] # 大嘴猴 item2 = lst[1] # 王大陆 lst2 = lst[2:] print(lst2) # ["大嘴猴", "马后炮"] # 注意, 如果列表中没有数据. 取0会报错 lst = [] print(lst[0]) # 报错, Index out of bounds # 注意, 如果给出的索引下标超过了列表的最大索引. 依然会报错 lst = ["123", "456"] print(lst[9999]) # 报错, Index out of bounds
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增加
给列表添加数据. append
lst = [11,22] lst.append(33) lst.append(44) print(lst) # [11,22,33,44]
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删除
删除数据(不常用, 好不容易爬到的数据. 为什么要删)
lst.remove("周润发") # 把周润发删掉
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修改
lst = ["赵本山", "王大陆", "大嘴猴", "马后炮"] lst[1] = "周杰伦" print(lst) # ["赵本山", "周杰伦", "大嘴猴", "马后炮"]
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range
用for循环数数的一个东西
for i in range(10): print(i) # 从0数到9 for i in range(5, 10): print(i) # 从5 数到 9
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查询(必会!!!!)
lst = ["赵本山", "周杰伦", "大嘴猴", "马后炮"] print(lst[0]) print(lst[1]) print(lst[2]) print(lst[3]) # 循环列表的索引 for i in range(len(lst)): print(lst[i]) # 循环列表的内容 for item in lst: print(item)
2.4 字典
字典可以成对的保存数据
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增加
dic = {} dic['name'] = '樵夫' dic['age'] = 18 print(dic) # {"name": "樵夫", "age": 18}
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修改
dic = {"name": "樵夫", "age": 18} dic['age'] = 19 print(dic) # {"name": "樵夫", "age": 19}
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删除(不常用)
dic = {"name": "樵夫", "age": 18} dic.pop("age") print(dic) # {'name': '樵夫'}
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查询(重点)
dic = {"name": "樵夫", "age": 18} a = dic['name'] # 查询'name'的值 print(a) # 樵夫 b = dic['age'] # 拿到dic中age对应的值 print(b) # 18 c = dic['哈拉少'] # 没有哈拉少. 报错 d = dic.get("哈拉少") # 没有哈拉少, 不报错. 返回None # get好,不报错
5.循环
dic = {"name": "樵夫", "age": 18}
for k in dic: # 循环出所有的key
print(k)
print(dic[k]) # 获取到所有的value并打印
6.嵌套
dic = {
"name": "王峰",
"age": 18,
"wife": {
"name": "章子怡",
"age": 19,
},
"children": [
{'name':"胡一菲", "age": 19},
{'name':"胡二菲", "age": 18},
{'name':"胡三菲", "age": 17},
]
}
# 王峰的第二个孩子的名字
print(dic['children'][1]['name'])
# 王峰所有孩子的名称和年龄
for item in dic['children']:
print(item['name'])
print(item['age'])
2.5 字符集和bytes
字符集, 记住两个字符集就够了. 一个是utf-8, 一个是gbk. 都是支持中文的. 平时使用的最多的是utf-8
记住, bytes不是给人看的. 是给机器看的. 所有文字, 图片, 音频, 视频的东西到了计算机里都是字节
# 把字符串转化成字节 编码
bs = "我的天哪abcdef".encode("utf-8")
print(bs) # b'\xe6\x88\x91\xe7\x9a\x84\xe5\xa4\xa9\xe5\x93\xaaabcdef'
# 一个中文在utf-8里是3个字节. 一个英文是一个字节. 所以英文字母是正常显示的
# 把字节还原回字符串 解码
bs = b'\xe6\x88\x91\xe7\x9a\x84\xe5\xa4\xa9\xe5\x93\xaaabcdef'
s = bs.decode("utf-8")
print(s)
2.6 文件操作
python中. 想要处理一个文件. 必须用open()先打开一个文件
语法规则
f = open(文件名, mode="模式", encoding='文件编码')
f.read() | f.write()
f.close()
文件名:就不解释了
模式:
需要知道的主要有4个. 分别是: r, w, a, b
r 只读模式
w 只写模式
a 追加模式
b 字节模式. 可以和上面三种模式进行混合搭配. 目的是写入的内容或读取的内容是字节.
encoding:
文件编码. 只有处理的文件是文本的时候才能使用 99%的时候我们用的是`utf-8`
并且mode不可以是`b`
# 问:
1. 想保存一张图片. 用哪种模式? mode='wb'
2. 想读取txt文件, 用哪种模式? mode='r', encoding='utf-8'
3. 想复制一个文件. 用哪种模式? mode='rb'
另一种写法:
好处是, 不需要手动去关闭f
with open(文件名, mode=模式, encoding=编码) as f:
pass
# 读取一个文本文件:
with open("躺尸一摆手.txt", mode="r", encoding="utf-8") as f:
for line in f: # for循环可以逐行的,进行循环文件中的内容
print(line)
2.7 关于函数
在代码量很少的时候, 并不需要函数
一旦代码量大了. 一次写个几百行代码. 调试起来就很困难
此时, 建议把程序改写成一个一个具有特定功能的函数. 方便调试,也方便代码的重用
# 定义函数
def 函数名(形式参数):
# 函数体
return 返回值
# 函数调用
函数名(实际参数)
试试:
def get_page_source(url):
print("我要发送请求了. 我要获取到页面源代码啊")
return "页面源代码"
pg_one = get_page_source("baidu.com")
pg_two = get_page_source("koukou.com")
def download_image(url, save_path):
print(f"我要下载图片{url}了", f"保存在{save_path}")
donwload_image("http://www.baidu.com/abc/huyifei.jpg", "胡二飞.jpg")
donwload_image("http://www.baidu.com/aaa/dagedagefeifeifei.jpg", "大哥大哥飞飞飞.jpg")
2.8 关于模块
# 模块
就是已经有人帮我们写好了的一些代码, 这些代码被保存在一个py文件 或者一个文件夹里
可以拿来直接用
# 在python中有三种模块
第一种 python内置模块
不用安装 直接导入就能用
第二种 第三方模块
需要安装 安装后. 导入就可以用了
第三种 自定义模块 (新手先别自己定义模块)
直接导入就能用
导入模块的语法
import 模块
from 模块 import 功能
from 模块.子模块 import 功能
# 举例子
import os
import sys
from urllib.parse import urljoin
from bs4 import BeautifulSoup
必须要了解的一些python内置模块
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time模块
import time time.time() # 获取时间戳 python的时间戳是秒,其他语言时间戳是毫秒 # 1s = 1000ms time.sleep(999) # 让程序暂停999秒
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os模块
import os os.path.exists() # 判断文件或者文件夹是否存在 os.path.join() # 路径拼接 os.makedirs() # 创建文件夹
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json模块(重中之重)
现在网站,习惯性用json来传递数据 所以必须要知道json是啥, 以及python如何处理json json是一种类似字典一样的东西 对于python而言, json是字符串 例如 s = '{"name": "jay", "age": 18}'
如何转化
### json字符串 ===> python字典 import json s = '{"name": "jay", "age": 18}' dic = json.loads(s) # loads json字符串 装载 成python格式 print(type(dic)) ### python字典 ===> json字符串 dic = {"name": "jay", "age": 18} s = json.dumps(dic) # dumps python格式 倾倒 为json字符串 print(type(s))
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random模块
随机. 没别的用处.生成随机数
import random i = random.randint(1, 10) # 包含1~10的随机数 print(i) # 多跑两次.效果更加 l = [11, 22, 33] # 从列表中,随机抽取一个内容 print(random.choice(l))
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异常处理
这个是重点. 我们在写爬虫的时候. 非常容易遇到问题. 但这些问题本身并不是我们程序的问题 比如, 你在抓取某网站的时候. 由于网络波动或者他服务器本身压力太大,导致本次请求失败 这种现象太常见了. 此时序这边就会崩溃. 打印一堆红色的文字. 让你难受的一P. 怎么办? 要清楚一个事情 平时在打开一个网址的时候. 如果长时间没有反应, 或者加载很慢的时候 我们习惯性的会刷新网页. 这个逻辑就像: `程序如果本次请求失败了. 能不能重新来一次` OK, 我们接下来聊的这个异常处理. 就是干这个事儿的 try: # 尝试... print("假如, 我是一段爬虫代码, 请求到对方服务器") print("我得出事儿啊") print(1/0) # 出事儿了 except Exception as e: # 出错了. 我给你兜着 print(e) # 怎么兜? 打印一下. 就过去了 print("不论上面是否出错. 我这里, 依然可以执行") 程序执行的时候. 如果`try`中的代码出现错误 则自动跳到`except`中. 并执行`except`中的代码 然后程序正常的, 继续执行 有了这玩意. 我们就可以写出一段很漂亮的代码逻辑: import time for i in range(10): try: 我要发送请求了. 我要干美国CIA的总部. 我要上天 print("我成功了!!") break # 成功了.就跳出循环 except Exception as e: print("失败了") print("我不怕失败") print("再来") time.sleep(i * 10) # 注: 在写代码测试阶段. 不要加try...except 要不然,出错了. 你都不知道. 啥错了 错哪儿了