大家好，欢迎来到IT知识分享网。
其实在当今社会，网络上充斥着大量有用的数据，我们只需要耐心的观察，再加上一些技术手段，就可以获取到大量的有价值数据。这里的“技术手段”就是网络爬虫。今天就给大家分享一篇爬虫基础知识和入门教程：
什么是爬虫？
爬虫流程
模拟请求网页。模拟浏览器，打开目标网站。
获取数据。打开网站之后，就可以自动化的获取我们所需要的网站数据。
保存数据。拿到数据之后，需要持久化到本地文件或者数据库等存储设备中。
那么我们该如何使用 Python 来编写自己的爬虫程序呢，在这里我要重点介绍一个 Python 库：Requests。
Requests 使用
Requests 库是 Python 中发起 HTTP 请求的库，使用非常方便简单。
模拟发送 HTTP 请求
发送 GET 请求
当我们用浏览器打开豆瓣首页时，其实发送的最原始的请求就是 GET 请求
可以看到，我们得到的是一个 Response 对象
如果我们要获取网站返回的数据，可以使用 text 或者 content 属性来获取
text：是以字符串的形式返回数据
content：是以二进制的方式返回数据
print(type(res.text))
print(res.text)
>>>
<class ‘str’> <!DOCTYPE HTML>
<html lang=”zh-cmn-Hans” class=””>
<head>
<meta charset=”UTF-8″>
<meta name=”google-site-verification” content=”ok0wCgT20tBBgo9_zat2iAcimtN4Ftf5ccsh092Xeyw” />
<meta name=”description” content=”提供图书、电影、音乐唱片的推荐、评论和价格比较，以及城市独特的文化生活。”>
<meta name=”keywords” content=”豆瓣,广播,登陆豆瓣”>…..
发送 POST 请求
对于 POST 请求，一般就是提交一个表单
r = requests.post(‘http://www.xxxx.com’, data={“key”: “value”})
data 当中，就是需要传递的表单信息，是一个字典类型的数据。
header 增强
对于有些网站，会拒绝掉没有携带 header 的请求的，所以需要做一些 header 增强。比如：UA，Cookie，host 等等信息。
header = {“User-Agent”: “Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.100 Safari/537.36″，”Cookie”: “your cookie”}
res = requests.get(‘http://www.xxx.com’, headers=header)
解析 HTML
现在我们已经获取到了网页返回的数据，即 HTML 代码，下面就需要解析 HTML，来提取其中有效的信息。
BeautifulSoup
BeautifulSoup 是 Python 的一个库，最主要的功能是从网页解析数据。
from bs4 import BeautifulSoup # 导入 BeautifulSoup 的方法
# 可以传入一段字符串，或者传入一个文件句柄。一般都会先用 requests 库获取网页内容，然后使用 soup 解析。
soup = BeautifulSoup(html_doc,’html.parser’)
# 这里一定要指定解析器，可以使用默认的 html，也可以使用 lxml。print(soup.prettify()) # 按照标准的缩进格式输出获取的 soup 内容。
BeautifulSoup 的一些简单用法
print(soup.title) # 获取文档的 title
print(soup.title.name) # 获取 title 的 name 属性print(soup.title.string) # 获取 title 的内容
print(soup.p) # 获取文档中第一个 p 节点
print(soup.p[‘class’]) # 获取第一个 p 节点的 class 内容print(soup.find_all(‘a’)) # 获取文档中所有的 a 节点，返回一个 list
print(soup.find_all(‘span’, attrs={‘style’: “color:#ff0000”})) # 获取文档中所有的 span 且 style 符合规则的节点，返回一个 list
具体的用法和效果，我会在后面的实战中详细说明。
XPath 定位
XPath 是 XML 的路径语言，是通过元素和属性进行导航定位的。几种常用的表达式
表达式含义node选择 node 节点的所有子节点/从根节点选取//选取所有当前节点.当前节点..父节点@属性选取text()当前路径下的文本内容
一些简单的例子
爬虫实战：爬取豆瓣海报
https://movie.douban.com/celebrity//photos/
下面我们就来分析下这个网页
我们在任意一张图片上右击鼠标，选择“检查”，可以看到同样打开了“开发者工具”，而且自动定位到了该图片所在的位置
可以清晰的看到，每张图片都是保存在 li 标签中的，图片的地址保存在 li 标签中的 img 中。
知道了这些规律后，我们就可以通过 BeautifulSoup 或者 XPath 来解析 HTML 页面，从而获取其中的图片地址。
代码编写
我们只需要短短的几行代码，就能完成图片 url 的提取
https://movie.douban.com/celebrity//photos/?type=C&start=30&sortby=like&size=a&subtype=a
发现浏览器 url 增加了几个参数
再点击第三页，继续观察 url
https://movie.douban.com/celebrity//photos/?type=C&start=60&sortby=like&size=a&subtype=a
通过观察可知，这里的参数，只有 start 是变化的，即为变量，其余参数都可以按照常理来处理
同时还可以知道，这个 start 参数应该是起到了类似于 page 的作用，start = 30 是第二页，start = 60 是第三页，依次类推，最后一页是 start = 420。
于是我们处理分页的代码也呼之欲出了
首先将上面处理 HTML 页面的代码封装成函数
然后我们在另一个函数中处理分页和调用上面的函数
此时，我们所有的海报数据都保存在了 data 变量中，现在就需要一个下载器来保存海报了
再增加下载器到 fire 函数，此时为了不是请求过于频繁而影响豆瓣网的正常访问，设置 sleep time 为1秒
下面就执行 fire 函数，等待程序运行完成后，当前目录下会生成一个 picture 的文件夹，里面保存了我们下载的所有海报
fire 函数
这是一个主执行函数，使用 range 函数来处理分页。
range 函数可以快速的创建整数列表，在 for 循环时及其好用。函数中的0代表从0开始计数，450代表一直迭代到450，不包含450，30代表步长，即每次递增的数字间隔。range(0, 450, 30)，依次会输出：0，30，60，90 …
format 函数，是一种字符串格式化方式
time.sleep(1) 即为暂停1秒钟
get_poster_url 函数
这个就是解析 HTML 的函数，使用的是 BeautifulSoup
通过 find_all 方法查找所有 class 为 “cover” 的 div 元素，返回的是一个列表
使用 for 循环，循环上一步拿到的列表，取出 src 的内容，append 到列表中
append 是列表的一个方法，可以在列表后面追加元素
download_picture 函数
简易图片下载器
首先判断当前目录下是否存在 picture 文件夹，os.path.exists
os 库是非常常用用来操作系统相关的命令库，os.mkdir 就是创建文件夹
split 用于切割字符串，取出角标为7的元素，作为存储图片的名称
with 方法用来快速打开文件，打开的进程可以自行关闭文件句柄，而不再需要手动执行 f.close() 关闭文件
免责声明：本站所有文章内容,图片，视频等均是来源于用户投稿和互联网及文摘转载整编而成，不代表本站观点，不承担相关法律责任。其著作权各归其原作者或其出版社所有。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容,侵犯到您的权益，请在线联系站长,一经查实,本站将立刻删除。 本文来自网络,若有侵权，请联系删除，如若转载，请注明出处：https://haidsoft.com/112450.html
