一、爬虫的基本概念
1.什么是爬虫?
请求网站并提取数据的自动化程序
2. 爬虫的分类
2.1 通用爬虫(大而全)
功能强大,采集面广,通常用于搜索引擎:百度,360,谷歌
2.2 聚焦爬虫,主题爬虫(小而精)
功能相对单一(只针对特定的网站的特定内容进行爬取)
2.3增量式爬虫(只采集更新后的内容)
爬取更新后的内容,新闻,漫画,视频...(区分新老数据)
3.ROOT 协议
什么是robots协议?
3.1 Robots协议的全称是"网络爬虫排除标准" (Robots Exclusion Protocol),简称为Robots协议。
3.2 Robots协议的一个很重要作用就是网站告知爬虫哪些页面可以抓取,哪些不
行。君子协定:指代的是口头上的协议,如果爬取了,可能会出现法律纠纷(商用).
二、爬虫的基本流程
1. 发起请求
通过HTTP库向目标站点发起请求,即发起一个Request,请求可以包含额外的headers信息,等待服务器响应。
2. 获取响应内容
如果服务器能正常响应,会得到一个Response,Response的内容便是索要获取的页面内容,类型可能有HTML,Json字符串,二进制数据(如图片视频)等类型
3. 解析内容
得到的内容可能是HTML,可以用正则表达式、网页解析库进行解析,可能是Json,可以直接转为Json对象解析,可能是二进制数据,可能做保存或进一步处理
4. 保存数据
保存形式多样,可以保存为文本,也可保存至数据库或者保存特定格式的文件
三、Request和Response
1.浏览器就发送消息给该网址所在的服务器,这个过程叫做HTTP Request。
2.服务器收到浏览器发送的消息后,能够根据浏览器发送消息的内容,做相应处理,然
后把消息回传给浏览器。这个过程叫做HTTP Response。
3.浏览器收到服务器的Response信息后,会对信息进行相应处理,然后展示。
4.Request
4.1 主要有GET、POST两种类型
4.2 URL全称统一资源定位符,如一个网页文档、一张图片、一个视频等都可
以用URL唯一来确定。
4.3 包含请求时的头部信息,如User-Agent、Host、Cookies等信息。
4.4 请求时额外携带的数据如表单提交时的表单数据。
5.Reponse
5.1 响应状态
有多种响应状态,如200代表成功、301跳转、404找不到页面、502服务器错误
5.2 响应头
如内容类型、内容长度、服务器信息、设置Cookie等等。
5.3 响应体
最主要的部分,包含了请求资源的内容, 如网页HTML、图片二进制数据等。
注意:在监测的时候用 Ctrl+F 调出搜索框
四、Requests模块
作用:发送网络请求,或得响应数据
开源地址:https://github.com/kennethreitz/requestshttps://github.com/kennethreitz/requests
安装: ++pip install requests -i https://pypi.douban.com/simple/++
1.Requests 请求
只能得到一个包的数据
python
url = 'https://www.baidu.com/'
response = requests.get(url)
print(response)#返回的是一个响应体对象
print(response.text)#获取响应体内容
print(response.status_code)#响应状态码
Get请求
python
url = 'https://httpbin.org/get'
#url = 'https://httpbin.org/get?age=18&&name=zhangsan'
data = {
'name':'zhangsan',
'age':19
}
response = requests.get(url,params=data)#params携带get请求的参数进行传参
print(response.text)
Post请求
python
rl = 'https://httpbin.org/post'
data = {
'name':'zhangsan',
'age':19
}
response = requests.post(url,data=data)#data:携带post请求需要的表单数据,在form里面形成
print(response.text)
自己理解:
对于Get来说,主要在网址输入时即输入URL的时候用到,而POST则是在网页里面,比如翻译时的单词输入等
获取Json 数据
python
url = 'https://httpbin.org/get'
result = requests.get(url)
result_data = result.json()
print(result_data)
print(type(result_data))
会发现Py里面的Json数据就是字典类型
获取二进制据数据
python
url = 'https://b.bdstatic.com/searchbox/icms/searchbox/img/ci_boy.png'
result = requests.get(url)
#print(result.text) #二进制数据转文本会显示乱码,str
print(result.content)#会发现是以b开头的bite类型二进制数据,bytes
data = result.content
with open('TuPian.png','wb') as f: #wb是写入二进制
f.write(data)
初步伪装小爬虫------添加headers
浏览器用户身份的标识,缺少的话服务器会认为你不是一个正常的浏览器用户,而是一个爬虫程序
User-agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36 Edg/124.0.0.0
python
import requests
import fake_useragent
ua = fake_useragent.UserAgent()
ua_fake = ua.chrome
url = 'https://www.jianshu.com/'
headers = {
#'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36 Edg/124.0.0.0'
'User-Agent':ua_fake
}
result = requests.get(url,headers = headers)
print(result.text)
会话维持
例如爬取简书的收藏的时候,如果不登陆就无法爬取,可以在headers里面增加cookie内容即可,但要注意的是cookie有对应的时间
python
import requests
import fake_useragent
ua = fake_useragent.UserAgent()
ua_fake = ua.chrome
url = 'https://www.jianshu.com/'
headers = {
#'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36 Edg/124.0.0.0'
'User-Agent':ua_fake,
'cookie':''
}
result = requests.get(url,headers = headers)
print(result.text)
代理
python
import requests
p = {
'http':'120.41.143.139:21037',
'https':'120.41.143.139:21037',
}
url = 'https://www.jianshu.com/'
headers = {
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36 Edg/124.0.0.0'
}
result = requests.get(url,headers = headers,proxies=p)
print(result.text)
注意的是这里的ip无效,后面继续展开
五、正则表达式
1.正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式,就是用事先定义好的一些特殊字符以及这些特殊字符的组合,组成一个"规则字符串",这个"规则字符串"用来表达对字符串的一种逻辑过滤
2.非Python独有
3.Python里面是使用re模块来实现的,不需要额外进行安装,是内置模块
常见匹配模式
re.match()方法的使用
python
import re
#content = 'Hello 123 456789 World_This is a Regex Demo'
#re.match('正则表达式','目标字符串')
#result = re.match('Hello\s\d\d\d\s\d{6}\s\w{10}',content)
#print(result.group())
#result = re.match('H.*Demo',content)
#result = re.match('Hello\s(\d{3})\s(\d{6})',content)
#print(result.group(1)) #这里0表示最先出现的括号,1表示第二次出现的括号
#print(result.group(1,2)) #这是一个元组,后面处理较麻烦
#content = 'Hello 123456789 World_This is a Regex Demo'
#result = re.match('He.*(\d+).*Demo',content)
#因为贪婪模式的存在,在He之后,Demo之前至少有一个数字字符,即9
#print(result.group(1)) #打印的为9
#加上?后,即为非贪婪
#result = re.match('He.*?(\d+).*Demo',content)
#print(result.group(1))
#content = """Hello 123456789
#World_This
# is a Regex
# Demo"""
#result = re.match('He.*?(\d+).*Demo',content,re.S)#re.S忽略换行符
#print(result.group())
#\转义符,如果对\转义,则需要两个\\,也可以直接写r,再接一个\
#content = 'price is $9.99'
#result = re.match('price\sis\s\$9.99',content) #$这个在正则表达式有自己的含义
#print(result.group())
search方法
search全文检索,返回满足表达式的第一个
python
#result = re.search('<a\s\href="/3.mp3"\ssinger="(.*)">(.*)</a>',html)
#print(result.group(1))
Findall 方法
用一个大列表返回满足所有的正则表达式结果
python
#result = re.findall('<a\s\href="(.*)"\ssinger="(.*)">(.*)</a>',html)
#for i in result:
# print(i)
Re.sub()
python
#re.sub('要替换的目标的正则表达式','想要将前面匹配到的数据替换成什么','目标字符串')
#sub_html = re.sub('<i.*</i>','',html)
#result = re.findall('<a\s\href="(.*)"\ssinger="(.*)">(.*)</a>',sub_html)
#for i in result:
# print(i)