python爬虫

python爬虫

## 1.Python爬虫架构

  • Python 爬虫架构主要由五个部分组成，分别是调度器、URL管理器、网页下载器、网页解析器、应用程序（爬取的有价值数据）。

  • 调度器：相当于一台电脑的CPU，主要负责调度URL管理器、下载器、解析器之间的协调工作。

  • URL管理器：包括待爬取的URL地址和已爬取的URL地址，防止重复抓取URL和循环抓取URL，实现URL管理器主要用三种方式，通过内存、数据库、缓存数据库来实现。

  • 网页下载器：通过传入一个URL地址来下载网页，将网页转换成一个字符串，网页下载器有urllib2（Python官方基础模块）包括需要登录、代理、和cookie，requests(第三方包)

  • 网页解析器：将一个网页字符串进行解析，可以按照我们的要求来提取出我们有用的信息，也可以根据DOM树的解析方式来解析。网页解析器有正则表达式（直观，将网页转成字符串通过模糊匹配的方式来提取有价值的信息，当文档比较复杂的时候，该方法提取数据的时候就会非常的困难）、html.parser（Python自带的）、beautifulsoup（第三方插件，可以使用Python自带的html.parser进行解析，也可以使用lxml进行解析，相对于其他几种来说要强大一些）、lxml（第三方插件，可以解析 xml 和 HTML），html.parser 和 beautifulsoup 以及 lxml 都是以 DOM 树的方式进行解析的。

  • 应用程序：就是从网页中提取的有用数据组成的一个应用。

2.爬虫的合法性

  • 几乎每一个网站都有一个名为 robots.txt 的文档，当然也有部分网站没有设定 robots.txt。对于没有设定 robots.txt ，也就是该网站所有页面数据都可以爬取。如果网站有 robots.txt 文档，就要判断是否有禁止访客获取的数据。
  • 查看robot协议的方法——>网站首页有效URL + /robots.txt

3.抓去数据的两种方式:GET/POST

  • 在抓去数据时先从header先看看是get方式还是post方式

  • 记住无论是header或者data都是字典型的！

1.get方法

import requests
# get方法
url = "http://www.cntour.cn/"
header = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/98.0.4758.102 Safari/537.36"}
#头部伪装，

# 节点伪装
strhtml = requests.get(url,headers=header) #此时返回的为一个对象
print(strhtml.text)#解析内容

#本身而言，get其实一个url就可以了，即单单的一个网址就够了，后去可以加from data，代理节点啊，什么的都是为了提高爬虫的效率

2.post方法

  • 单击 Headers，发现请求数据的方式为 POST
  • 将 Headers 中的 URL 复制出来
  • Form Data 中的请求参数如图 15 所示，数据格式为多个字典

#post访问
url = "https://redisdatarecall.csdn.net/recommend/get_head_word?bid=blog-87865942" #url并不是直接的网址，而是head上的
header = {"user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/98.0.4758.102 Safari/537.36"}
str1shtml = requests.post(url,headers=header)
print(str1shtml.text)

#
From_data={'i':word,'from':'zh-CHS','to':'en','smartresult':'dict','client':'fanyideskweb','salt':'15477056211258','sign':'b3589f32c38bc9e3876a570b8a992604','ts':'1547705621125','bv':'b33a2f3f9d09bde064c9275bcb33d94e','doctype':'json','version':'2.1','keyfrom':'fanyi.web','action':'FY_BY_REALTIME','typoResult':'false'}
str1shtml = requests.post(url,headers=header，data = From_data )

4.使用 Beautiful Soup 解析数据

import requests        #导入requests包
from bs4 import    BeautifulSoup
url='http://www.cntour.cn/'
strhtml=requests.get(url)
soup=BeautifulSoup(strhtml.text,'lxml') #然后 Beautiful Soup 选择最合适的解析器来解析这段文档，此处指定 lxml 解析器进行解析。解析后便将复杂的 HTML 文档转换成树形结构，并且每个节点都是 Python 对象
data = soup.select('#main>div>div.mtop.firstMod.clearfix>div.centerBox>ul.newsList>li>a')#接下来用 select（选择器）定位数据，定位数据时需要使用浏览器的开发者模式，将鼠标光标停留在对应的数据位置并右击，然后在快捷菜单中选择“检查”命令，如图 18 所示：随后在浏览器右侧会弹出开发者界面，右侧高亮的代码（参见图  19(b)）对应着左侧高亮的数据文本（参见图 19(a)）。右击右侧高亮数据，在弹出的快捷菜单中选择“Copy”➔“Copy Selector”命令，便可以自动复制路径。

print(data)

5.清洗和组织数据

至此，获得了一段目标的 HTML 代码，但还没有把数据提取出来，接下来在 PyCharm 中输入以下代码：

for item in data:   
    result={ 
        'title':item.get_text(),  
        'link':item.get('href')   }
    print(result)

6.使用正则表达式清洗

  • 在 Python 中调用正则表达式时使用 re 库，这个库不用安装，可以直接调用。

爬虫攻防

1. 伪装浏览器（header）

2.增设延时，每 3 秒钟抓取一次，代码如下

import time
time.sleep(3)

3.构建代码池

def ip_list(ip_url,url):
    #通过随机ip池进行反扒
    rp = requests.get(ip_url)
    proxy_list = rp.text.split('\r\n') #此时生成的一个ip列表
    ip_list = []
    flag = 1
    for i in range(50):
        proxy_ip = random.choice(proxy_list)
        proxies = {'http':  proxy_ip,
                'https':  proxy_ip}
        try:
            response = requests.get(url=url,proxies=proxies)
            if response.status_code == 200:#
                print(proxy_ip)
                return response
                break
        except:
            proxy_list.remove(proxy_ip) #没用的就移除
        # 并将flag值置为0
        if proxy_list == []:
            print("无可用ip")
            break
            
if __name__ == '__main__':
    ip_url = "http://webapi.http.zhimacangku.com/getip?num=60&type=1&pro=&city=0&yys=0&port=1&time=1&ts=0&ys=0&cs=0&lb=1&sb=0&pb=4&mr=1&regions="
    url = "https://poi.mapbar.com/xingtai/520/"
    ip_hanshu = ip_list(ip_url,url)
    print(ip_hanshu)

有用的参考内容：http://c.biancheng.net/view/2011.html

前期幼稚码——前期的数据爬取及分类整理

前期的数据爬取及分类整理

from bs4 import BeautifulSoup
import re
import urllib.request

def main():
    baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start=0&filter="
    #1.爬取网页
    datalist = getData(baseurl)
    savepath =r".\豆瓣电影top250.xls"#./:保存至当前位置。.\：保存至文件路径
    #3.保存数据
    saveData(savepath)

#创建正则表达式的规则：匹配掉什么？留下的是什么？？
#影片详情连接的规则
findlink = re.compile(r'<a href="(.*)">') #创建正则表达式，表示规则 (.*?)：网站都是字符串表示的，来表示任意的字符串
#所设立的规则中利用正则表达式的是即为所要提取的内容
#影片图片的提取
findimage = re.compile(r'<img .* src="(.*?)"/>',re.S) #re.S让换行符包含在字符中，进行无差别的匹配
#影片的片名
findname = re.compile(r'<span .*>(.*?)</span>')
#影片的评分
findscore = re.compile(r'<span class="rating_num" property="v:average">(.*)</span>')
#影片的简介
summary = re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>',re.S) #换行符很重要！！！！

#爬取网页
def getData(baseurl):
    datalist = []

    #对网址进行加工
    for i in range(0,1): #调用获取页面信息10次
        url = baseurl + str(i*25)#需要对url的样式进行观察并总结其中的规律
        html = askURL(url)#保存获取到的额网页源码


    #2.逐一解析数据
    data = []
    soup = BeautifulSoup(html,"html.parser")#解析器
    for item in soup.find_all("div",class_="item"): #查找符合要求的字符串，形成列表??

        item = str(item)#是有对数据的类型进行字符串装换的啊！！！


        link = re.findall(findlink,item)[0] #re库用来通过正则表达式查找指定的字符串，利用规则进行匹配
        data.append(link)
        image = re.findall(findimage, item)
        data.append(image)
        #对标题进行加工
        titles = re.findall(findname, item)
        if (len(titles)==2):
            ctitles = titles[0]
            data.append(ctitles)
            otitles = titles[1].replace("/",'')
            data.append(otitles)
        else:
            data.append(titles[0])
            data.append(" ")#外文名留空


        vieos_summary = re.findall(summary,item)[0] #这里肯定还是字符串类型！！
        vieos_summary = re.sub(r'<br/>(\s+)?'," ",vieos_summary)  # 匹配空格 ，此处设立的规则是你所要调换的对象，
        # 问题如果前后没有标识物，是否还可以（可以的）
        vieos_summary = re.sub("/"," ",vieos_summary)
        vieos_summary = re.sub(" ",'',vieos_summary)
        data.append(vieos_summary)
        print(data)
        break

    return datalist


#爬取网页内容
def askURL(url):#传一个参数

    head = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.121 Safari/537.36"}
    #头部信息，伪装部分成浏览器需要的必要信息
    request = urllib.request.Request(url,headers=head)

    html = ""
    try:
        response =urllib.request.urlopen(request)#发出请求返回一个对象
        html = response.read().decode("utf-8")
        # print(html)
    except urllib.error.URLError as e:#让程序更加健壮
        if hasattr(e,"code"):#分析出错类型
            print(e.code)
        if hasattr(e,"reason"):
            print(e.reason)
    return html

#保存数据
def saveData(savepath):
    pass


if __name__ == "__main__":#主函数
   main()

思考及整理( 残！！！待补充！！)

# 第一步简单的网页爬取
html = "https://movie.douban.com/top250?start=0&filter="
import urllib.request
import re

head = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.121 Safari/537.36"
        }
request = urllib.request.Request(html,headers = head)
respond = urllib.request.urlopen(request)#发出请求并返回一个对象
result = respond.read().decode("utf-8")
print(result)

'''
对于urllib,request爬取网页的步骤
1.研究url的规律，是单独的网页信息还是有各种连接的
2.伪装成浏览器
3.利用Request函数进行信息的爬取此时应传入所伪装的头部信息
4.利用urlopen打开
5.读取所返回的对象（注意是否含有汉语，视情况是否加utf-8）
6.最后得出的结果应该是html类型？？？
'''

#第二步：对信息进行加工处理
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(result,"result.parser") #对html进行解析
soup = soup.findall("div",class_="item") #找到完整的信息块
print(str(soup))
#利用正则表达式，对信息进行分类整理
findlink = re.compile(r'')


print(soup,type(soup))

小知识点

Beautiful Soup将复杂的HTML文档转换成一个复杂的树形结构，每个节点都是python对象，所有对象可以归纳为4种

  • Tag
  • NavigableString
  • BeautifulSoup
  • Comment
posted @ 2022-03-07 10:33  小杨的冥想课  阅读(97)  评论(0)  编辑  收藏  举报