Python网络爬虫的数据解析

回顾requests实现数据爬取的流程

1.指定url

2.基于requests模块发起请求

3.获取响应对象中的数据

4.进行持久化存储

其实，在上述流程中还需要较为重要的一步，就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析。因为大多数情况下的需求，我们都会指定去使用聚焦爬虫，也就是爬取页面中指定部分的数据值，而不是整个页面的数据。因此，本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式。至此，我们的数据爬取的流程可以修改为：

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1.指定url

2.基于requests模块发起请求

3.获取响应中的数据

4.数据解析

5.进行持久化存储
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一.正则解析

常用正则表达式回顾：

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单字符：

        . : 除换行以外所有字符

        [] ：[aoe] [a-w] 匹配集合中任意一个字符

        \d ：数字  [0-9]

        \D : 非数字

        \w ：数字、字母、下划线、中文

        \W : 非\w

        \s ：所有的空白字符包,括空格、制表符、换页符等等。等价于 [ \f\n\r\t\v]。

        \S : 非空白

    数量修饰：

        * : 任意多次  >=0

        + : 至少1次   >=1

        ? : 可有可无  0次或者1次

        {m} ：固定m次 hello{3,}

        {m,} ：至少m次

        {m,n} ：m-n次

    边界：

        $ : 以某某结尾

        ^ : 以某某开头

    分组：

        (ab)  

    贪婪模式： .*

    非贪婪（惰性）模式： .*?

 

    re.I : 忽略大小写

    re.M ：多行匹配

    re.S ：单行匹配

 

    re.sub(正则表达式, 替换内容, 字符串)
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热身练习：

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import re

#提取出python

key="javapythonc++php"

re.findall('python',key)[0]

#####################################################################

#提取出hello world

key="<html><h1>hello world<h1></html>"

re.findall('<h1>(.*)<h1>',key)[0]

#####################################################################

#提取170

string = '我喜欢身高为170的女孩'

re.findall('\d+',string)

#####################################################################

#提取出http://和https://

key='http://www.baidu.com and https://boob.com'

re.findall('https?://',key)

#####################################################################

#提取出hello

key='lalala<hTml>hello</HtMl>hahah' #输出<hTml>hello</HtMl>

re.findall('<[Hh][Tt][mM][lL]>(.*)</[Hh][Tt][mM][lL]>',key)

#####################################################################

#提取出hit.

key='bobo@hit.edu.com'#想要匹配到hit.

re.findall('h.*?\.',key)

#####################################################################

#匹配sas和saas

key='saas and sas and saaas'

re.findall('sa{1,2}s',key)

#####################################################################

#匹配出i开头的行

string = '''fall in love with you

i love you very much

i love she

i love her'''

 

re.findall('^.*',string,re.M)

#####################################################################

#匹配全部行

string1 = """<div>静夜思

窗前明月光

疑是地上霜

举头望明月

低头思故乡

</div>"""

 

re.findall('.*',string1,re.S)
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项目需求：

　　爬取糗事百科指定页面的糗图，并将其保存到指定文件夹中

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#!/usr/bin/env python

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

import requests

import re

import os

if __name__ == "__main__":

     url = 'https://www.qiushibaike.com/pic/%s/'

     headers={

         'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36',

     }

     #指定起始也结束页码

     page_start = int(input('enter start page:'))

     page_end = int(input('enter end page:'))

 

     #创建文件夹

     if not os.path.exists('images'):

         os.mkdir('images')

     #循环解析且下载指定页码中的图片数据

     for page in range(page_start,page_end+1):

         print('正在下载第%d页图片'%page)

         new_url = format(url % page)

         response = requests.get(url=new_url,headers=headers)

 

         #解析response中的图片链接

         e = '<div class="thumb">.*?<img src="(.*?)".*?>.*?</div>'

         pa = re.compile(e,re.S)

         image_urls = pa.findall(response.text)

          #循环下载该页码下所有的图片数据

         for image_url in image_urls:

             image_url = 'https:' + image_url

             image_name = image_url.split('/')[-1]

             image_path = 'images/'+image_name

 

             image_data = requests.get(url=image_url,headers=headers).content

             with open(image_path,'wb') as fp:

                 fp.write(image_data)
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二.Xpath解析

测试页面数据

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<html lang="en">

<head>

    <meta charset="UTF-8" />

    <title>测试bs4</title>

</head>

<body>

    <div>

        <p>百里守约</p>

    </div>

    <div class="song">

        <p>李清照</p>

        <p>王安石</p>

        <p>苏轼</p>

        <p>柳宗元</p>

        <a href="http://www.song.com/" title="赵匡胤" target="_self">

            <span>this is span</span>

        宋朝是最强大的王朝，不是军队的强大，而是经济很强大，国民都很有钱</a>

        <a href="" class="du">总为浮云能蔽日,长安不见使人愁</a>

        <img src="http://www.baidu.com/meinv.jpg" alt="" />

    </div>

    <div class="tang">

        <ul>

            <li><a href="http://www.baidu.com" title="qing">清明时节雨纷纷,路上行人欲断魂,借问酒家何处有,牧童遥指杏花村</a></li>

            <li><a href="http://www.163.com" title="qin">秦时明月汉时关,万里长征人未还,但使龙城飞将在,不教胡马度阴山</a></li>

            <li><a href="http://www.126.com" alt="qi">岐王宅里寻常见,崔九堂前几度闻,正是江南好风景,落花时节又逢君</a></li>

            <li><a href="http://www.sina.com" class="du">杜甫</a></li>

            <li><a href="http://www.dudu.com" class="du">杜牧</a></li>

            <li><b>杜小月</b></li>

            <li><i>度蜜月</i></li>

            <li><a href="http://www.haha.com" id="feng">凤凰台上凤凰游,凤去台空江自流,吴宫花草埋幽径,晋代衣冠成古丘</a></li>

        </ul>

    </div>

</body>

</html>
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常用xpath表达式回顾

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属性定位：

    #找到class属性值为song的div标签

    //div[@class="song"]

层级&索引定位：

    #找到class属性值为tang的div的直系子标签ul下的第二个子标签li下的直系子标签a

    //div[@class="tang"]/ul/li[2]/a

逻辑运算：

    #找到href属性值为空且class属性值为du的a标签

    //a[@href="" and @class="du"]

模糊匹配：

    //div[contains(@class, "ng")]

    //div[starts-with(@class, "ta")]

取文本：

    # /表示获取某个标签下的文本内容

    # //表示获取某个标签下的文本内容和所有子标签下的文本内容

    //div[@class="song"]/p[1]/text()

    //div[@class="tang"]//text()

取属性：

    //div[@class="tang"]//li[2]/a/@href
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代码中使用xpath表达式进行数据解析：

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1.下载：pip install lxml
2.导包：from lxml import etree
3.将html文档或者xml文档转换成一个etree对象，然后调用对象中的方法查找指定的节点
　　2.1 本地文件：tree = etree.parse(文件名)
                tree.xpath("xpath表达式")
　　2.2 网络数据：tree = etree.HTML(网页内容字符串)
                tree.xpath("xpath表达式")
安装xpath插件在浏览器中对xpath表达式进行验证：可以在插件中直接执行xpath表达式
将xpath插件拖动到谷歌浏览器拓展程序（更多工具）中，安装成功
启动和关闭插件 ctrl + shift + x
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项目需求：获取好段子中段子的内容和作者   http://www.haoduanzi.com

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from lxml import etree

import requests

 

url='http://www.haoduanzi.com/category-10_2.html'

headers = {

        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36',

    }

url_content=requests.get(url,headers=headers).text

#使用xpath对url_conten进行解析

#使用xpath解析从网络上获取的数据

tree=etree.HTML(url_content)

#解析获取当页所有段子的标题

title_list=tree.xpath('//div[@class="log cate10 auth1"]/h3/a/text()')

 

ele_div_list=tree.xpath('//div[@class="log cate10 auth1"]')

 

text_list=[] #最终会存储12个段子的文本内容

for ele in ele_div_list:

    #段子的文本内容（是存放在list列表中）

    text_list=ele.xpath('./div[@class="cont"]//text()')

    #list列表中的文本内容全部提取到一个字符串中

    text_str=str(text_list)

    #字符串形式的文本内容防止到all_text列表中

    text_list.append(text_str)

print(title_list)

print(text_list)
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【重点】下载煎蛋网中的图片数据：http://jandan.net/ooxx

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import requests

from lxml import etree

from fake_useragent import UserAgent

import base64

import urllib.request

url = 'http://jandan.net/ooxx'

ua = UserAgent(verify_ssl=False,use_cache_server=False).random

headers = {

    'User-Agent':ua

}

page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text

 

#查看页面源码：发现所有图片的src值都是一样的。

#简单观察会发现每张图片加载都是通过jandan_load_img(this)这个js函数实现的。

#在该函数后面还有一个class值为img-hash的标签，里面存储的是一组hash值，该值就是加密后的img地址

#加密就是通过js函数实现的，所以分析js函数，获知加密方式，然后进行解密。

#通过抓包工具抓取起始url的数据包，在数据包中全局搜索js函数名（jandan_load_img），然后分析该函数实现加密的方式。

#在该js函数中发现有一个方法调用，该方法就是加密方式，对该方法进行搜索

#搜索到的方法中会发现base64和md5等字样，md5是不可逆的所以优先考虑使用base64解密

#print(page_text)

 

tree = etree.HTML(page_text)

#在抓包工具的数据包响应对象对应的页面中进行xpath的编写，而不是在浏览器页面中。

#获取了加密的图片url数据

imgCode_list = tree.xpath('//span[@class="img-hash"]/text()')

imgUrl_list = []

for url in imgCode_list:

    #base64.b64decode(url)为byte类型，需要转成str

    img_url = 'http:'+base64.b64decode(url).decode()

    imgUrl_list.append(img_url)

 

for url in imgUrl_list:

    filePath = url.split('/')[-1]

    urllib.request.urlretrieve(url=url,filename=filePath)

    print(filePath+'下载成功')
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【重点】

    - 问题：往往在进行大量请求发送的时候，经常会报出这一样的一个错误：HTTPConnectionPool（host:XX）Max retries exceeded with url。

    - 原因：

        1.每次数据传输前客户端要和服务器建立TCP连接，为节省传输消耗，默认为keep-alive，即连接一次，传输多次。然而如果连接迟迟不断开的话，则连接池满后则无法产生新的链接对象，导致请求无法发送。

        2.ip被封

        3.请求频率太频繁

    - 解决：如果下列解决未生效，则可以尝试再次执行程序

        1.设置请求头中的Connection的值为close，表示每次请求成功后断开连接

        2.更换请求ip

        3.每次请求之间使用sleep进行等待间隔

复制代码
import requests

from fake_useragent import UserAgent

from lxml import etree

import random

import time

 

url = 'http://sc.chinaz.com/jianli/free_%d.html'

ua = UserAgent(verify_ssl=False,use_cache_server=False).random

headers = {

    'User-Agent':ua,

    #保证http请求成功后，立即断开连接，以解决HTTPConnectionPool（host:XX）Max retries exceeded with url的问题

    'Connection': 'close', #该行不写，则会报错

}

#proxy_list = ['101.255.56.201:36501','39.137.69.10:8080','195.29.106.178:58292','120.76.77.152:9999','178.75.1.111:50411','78.156.225.170:41258','193.192.177.196:56480']

for pageNum in range(1,3):

    get_url = format(url%pageNum)

    if pageNum==1:

        get_url = 'http://sc.chinaz.com/jianli/free.html'

    response = requests.get(url=get_url,headers=headers)

    response.encoding = 'utf-8'#处理中文乱码问题

    page_text = response.text

    tree = etree.HTML(page_text)

    div_list = tree.xpath('//div[@id="container"]/div')

    for div in div_list:

        second_url = div.xpath('./a/@href')[0]

        name = div.xpath('./p/a/text()')[0]+'.rar'

        second_page_text = requests.get(url=second_url,headers=headers).text

        second_tree = etree.HTML(second_page_text)

        download_url_list = second_tree.xpath('//div[@class="clearfix mt20 downlist"]/ul/li/a/@href')

        download_url = random.choice(download_url_list)

        data = requests.get(url=download_url,headers=headers).content

        with open(name,'wb') as fp:

            fp.write(data)

            print('下载完毕===>'+name)

 

#解决HTTPConnectionPool（host:XX）Max retries exceeded with url的问题：

        #time.sleep(3) #延长请求时间，模拟浏览器，否则请求频率太快会请求失败

        #使用代理池

        #设置请求头信息中的Connection为close
复制代码

三.BeautifulSoup解析

环境安装

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- 需要将pip源设置为国内源，阿里源、豆瓣源、网易源等

   - windows

    （1）打开文件资源管理器(文件夹地址栏中)

    （2）地址栏上面输入 %appdata%

    （3）在这里面新建一个文件夹  pip

    （4）在pip文件夹里面新建一个文件叫做  pip.ini ,内容写如下即可

        [global]

        timeout = 6000

        index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

        trusted-host = mirrors.aliyun.com

   - linux

    （1）cd ~

    （2）mkdir ~/.pip

    （3）vi ~/.pip/pip.conf

    （4）编辑内容，和windows一模一样

- 需要安装：pip install bs4

     bs4在使用时候需要一个第三方库，把这个库也安装一下

     pip install lxml
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基础使用

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使用流程：       

    - 导包：from bs4 import BeautifulSoup

    - 使用方式：可以将一个html文档，转化为BeautifulSoup对象，然后通过对象的方法或者属性去查找指定的节点内容

        （1）转化本地文件：

             - soup = BeautifulSoup(open('本地文件'), 'lxml')

        （2）转化网络文件：

             - soup = BeautifulSoup('字符串类型或者字节类型', 'lxml')

        （3）打印soup对象显示内容为html文件中的内容

 

基础巩固：

    （1）根据标签名查找

        - soup.a   只能找到第一个符合要求的标签

    （2）获取属性

        - soup.a.attrs  获取a所有的属性和属性值，返回一个字典

        - soup.a.attrs['href']   获取href属性

        - soup.a['href']   也可简写为这种形式

    （3）获取内容

        - soup.a.string

        - soup.a.text

        - soup.a.get_text()

       【注意】如果标签还有标签，那么string获取到的结果为None，而其它两个，可以获取文本内容

    （4）find：找到第一个符合要求的标签

        - soup.find('a')  找到第一个符合要求的

        - soup.find('a', title="xxx")

        - soup.find('a', alt="xxx")

        - soup.find('a', class_="xxx")

        - soup.find('a', id="xxx")

    （5）find_all：找到所有符合要求的标签

        - soup.find_all('a')

        - soup.find_all(['a','b']) 找到所有的a和b标签

        - soup.find_all('a', limit=2)  限制前两个

    （6）根据选择器选择指定的内容

               select:soup.select('#feng')

        - 常见的选择器：标签选择器(a)、类选择器(.)、id选择器(#)、层级选择器

            - 层级选择器：

                div .dudu #lala .meme .xixi  下面好多级

                div > p > a > .lala          只能是下面一级

        【注意】select选择器返回永远是列表，需要通过下标提取指定的对象
复制代码

需求：使用bs4实现将诗词名句网站中三国演义小说的每一章的内容爬去到本地磁盘进行存储   

复制代码
http://www.shicimingju.com/book/sanguoyanyi.html

#!/usr/bin/env python

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

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

 

headers={

         'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36',

     }

def parse_content(url):

    #获取标题正文页数据

    page_text = requests.get(url,headers=headers).text

    soup = BeautifulSoup(page_text,'lxml')

    #解析获得标签

    ele = soup.find('div',class_='chapter_content')

    content = ele.text #获取标签中的数据值

    return content

 

if __name__ == "__main__":

     url = 'http://www.shicimingju.com/book/sanguoyanyi.html'

     reponse = requests.get(url=url,headers=headers)

     page_text = reponse.text

 

     #创建soup对象

     soup = BeautifulSoup(page_text,'lxml')

     #解析数据

     a_eles = soup.select('.book-mulu > ul > li > a')

     print(a_eles)

     cap = 1

     for ele in a_eles:

         print('开始下载第%d章节'%cap)

         cap+=1

         title = ele.string

         content_url = 'http://www.shicimingju.com'+ele['href']

         content = parse_content(content_url)

 

         with open('./sanguo.txt','w') as fp:

             fp.write(title+":"+content+'\n\n\n\n\n')

             print('结束下载第%d章节'%cap)
复制代码

练习：

爬取抽屉网的新闻标题和新闻内容数据

爬取58租房的房屋信息数据

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