python 爬虫入门案例----爬取某站上海租房图片
前言
对于一个net开发这爬虫真真的以前没有写过。这段时间开始学习python爬虫，今天周末无聊写了一段代码爬取上海租房图片，其实很简短就是利用爬虫的第三方库Requests与BeautifulSoup。python 版本：python3.6 ,IDE ：pycharm。其实就几行代码，但希望没有开发基础的人也能一下子看明白，所以大神请绕行。
第三方库
首先安装
我是用的pycharm所以另为的脚本安装我这就不介绍了。
如上图打开默认设置选择Project Interprecter，双击pip或者点击加号，搜索要安装的第三方库。其中如果建立的项目多记得Project Interprecter要选择正确的安装位置不然无法导入。
Requests库
requests库的官方定义：Requests 唯一的一个非转基因的 Python HTTP 库，人类可以安全享用。其实他就是请求网络获取网页数据的。
import requests header={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36'} res=requests.get('http://sh.58.com/zufang/',headers=header) try: print(res.text); except ConnectionError: print('访问被拒绝！！！')
结果如下：
其中Request Headers的参数如下：
#headers的一些属性： #Accept:指定客户端能够接收的内容类型，内容类型的先后次序表示客户都接收的先后次序 #Accept-Lanuage:指定HTTP客户端浏览器用来展示返回信息优先选择的语言 #Accept-Encoding指定客户端浏览器可以支持的web服务器返回内容压缩编码类型。表示允许服务器在将输出内容发送到客户端以前进行压缩，以节约带宽。而这里设置的就是客户端浏览器所能够支持的返回压缩格式。 #Accept-Charset:HTTP客户端浏览器可以接受的字符编码集 # User-Agent : 有些服务器或 Proxy 会通过该值来判断是否是浏览器发出的请求 # Content-Type : 在使用 REST 接口时，服务器会检查该值，用来确定 HTTP Body 中的内容该怎样解析。 # application/xml ： 在 XML RPC，如 RESTful/SOAP 调用时使用 # application/json ： 在 JSON RPC 调用时使用 # application/x-www-form-urlencoded ： 浏览器提交 Web 表单时使用 # 在使用服务器提供的 RESTful 或 SOAP 服务时， Content-Type 设置错误会导致服务器拒绝服务
BeautifulSoup库
BeautifulSoup可以轻松的解析Requests库请求的页面，并把页面源代码解析为Soup文档，一边过滤提取数据。这是bs4.2的文档。
Beautiful Soup支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器，如果我们不安装它，则 Python 会使用 Python默认的解析器，其中lxml 据说是相对而言比较强大的我下面的暗示是python 标准库的。
选择器select
# 选择所有div标签 soup.select("div") # 选择所有p标签中的第三个标签 soup.select("p:nth-of-type(3)") 相当于soup.select(p)[2] # 选择div标签下的所有img标签 soup.select("div img") # 选择div标签下的直接a子标签 soup.select("div > a") # 选择id=link1后的所有兄弟节点标签 soup.select("#link1 ~ .mybro") # 选择id=link1后的下一个兄弟节点标签 soup.select("#link1 + .mybro") # 选择a标签，其类属性为className的标签 soup.select("a .className") # 选择a标签，其id属性为idName的标签 soup.select("a #idName") # 选择a标签，其属性中存在attrName的所有标签 soup.select("a[attrName]") # 选择a标签，其属性href=http://wangyanling.com的所有标签 soup.select("a[href='http://wangyanling.com']") # 选择a标签，其href属性以http开头 soup.select('a[href^="http"]') # 选择a标签，其href属性以lacie结尾 soup.select('a[href$="lacie"]') # 选择a标签，其href属性包含.com soup.select('a[href*=".com"]') # 从html中排除某标签，此时soup中不再有script标签 [s.extract() for s in soup('script')] # 如果想排除多个呢 [s.extract() for s in soup(['script','fram']
BeautifulSoup库需要学习的知识点，请参考bs4.2的文档。在这不再过多叙述。
import requests from bs4 import BeautifulSoup header={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36'} res=requests.get('http://cd.58.com/zufang/',headers=header) soup=BeautifulSoup(res.text,'html.parser') print(soup.prettify())
案例：爬取上海租房图片
import requests import urllib.request import os import time from bs4 import BeautifulSoup header={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.62 Safari/537.36'} url=['http://sh.58.com/zufang/pn{}/?ClickID=2'.format(number) for number in range(6,51)]#分页抓取 adminCout=6 for arurl in url: adminCout=adminCout+1 res=requests.get(arurl,headers=header) soup=BeautifulSoup(res.text,'html.parser') arryImg=soup.select('.img_list img') print(arryImg) count = 0; for img in arryImg: print(img['lazy_src']) _url = img['lazy_src'] pathName = "E:\\2333\\" + str(adminCout)+"_"+str(count) + ".jpg" # 设置路径和文件名 result = urllib.request.urlopen(_url) # 打开链接，和python2.x不同请注意了 data = result.read() # 否则开始下载到本地 with open(pathName, "wb") as code: code.write(data) code.close() count = count + 1 # 计数+1 print("正在下载第：", count) time.sleep(30)
只是实现功能，至于代码结果如下：
结语：
对于python并非为了从net跳出来，学习python只是感兴趣，但是通过这段时间的学习确实有些思想从net的思路中跳了出来，接下来一年的业余时间应该都会花在学习python上，还希望自己能坚持下去。这应该是2017年最后一篇文章，在这给大家拜个早年。
