1.爬虫简介
简单来讲,爬虫就是一个探测机器,它的基本操作就是模拟人的行为去各个网站溜达,点点按钮,查查数据,或者把看到的信息背回来。就像一只虫子在一幢楼里不知疲倦地爬来爬去。
你可以简单地想象:每个爬虫都是你的"分身"。就像孙悟空拔了一撮汗毛,吹出一堆猴子一样。你每天使用的百度,其实就是利用了这种爬虫技术:每天放出无数爬虫到各个网站,把他们的信息抓回来,然后化好淡妆排着小队等你来检索。
抢票软件,就相当于撒出去无数个分身,每一个分身都帮助你不断刷新 12306 网站的火车余票。一旦发现有票,就马上拍下来,然后对你喊:土豪快来付款。
互联网就像一张网,中间以各种链接连接在一起,而小小的爬虫却能在这张网上欢快的驰骋,代替人来进行很多繁重的任务,如抢票软件、某度搜索引擎。
2.为什么用python做网页爬虫
python作为一门易上手的语言,提供了丰富的API来抓取网页文档、模拟浏览器行为、对抓取到的数据进行处理。后面我们的演示中也会展示python爬虫的简介,爬取网页内容的核心代码可能只有短短几行,却能实现强大的功能。
3.python环境配置
对于新手来说,最熟悉的还是windows环境。我使用的是anaconda+pycharm进行python代码的编写,这里anaconda方便进行外部库的管理,而pycharm也是功能强大很流行的一款IDE。
4.我需要了解哪些python爬虫的前置知识
至少会一点python的基础知识,如果不清楚的话,可以参加浙大翁恺的python慕课,或者自己找些介绍文档,如 python入门教程。同时需要了解关于html的一些基础知识,比如各种标签代表的含义:
<!--...-->:定义注释
<!DOCTYPE> :定义文档类型
<html>:html文档的总标签
<head>:定义头部
<body>:定义网页内容
<script>:定义脚本
<div>:division,定义分区,容器标签
<p>:paragraph,定义段落
<a>:定义超链接
<span>:定义文本容器
<br>:换行
<form>:定义表单
<table>:定义表格
<th>:定义表头
<tr>:表的行
<td>:表的列
<b>:定义粗体字
<img>:定义图片
熟悉上面这些html标签将会方便我们进行正则表达式的处理,以及xPath和BeautifulSoup的学习。
- 关于正则表达式
python正则表达式相关知识较多,我们只需要了解一些基础的即可,如:
6.提取网页内容并用正则表达式处理
import re
import urllib.request
import chardet
response=urllib.request.urlopen("http://news.hit.edu.cn/")#输入参数为你想爬取的网页URL
html=response.read() #读取到html变量中
chardet1=chardet.detect(html) #获取编码方式
html=html.decode(chardet1['encoding']) #按照获取到的编码方式进行处理
这里我们以某高校的官方新闻网站为例演示来进行python爬虫操作,上面短短的几行代码就实现了将网页内容爬取到本地的操作。
接着就是对爬取到的内容进行正则表达式处理,得到我们想要获取的内容,观察网页源代码:
我们希望对其中的外部链接进行匹配,由之前了解到的正则表达式知识,实现如下:
mypatten="<li class=\"link-item\"><a href=\"(.*)\"><span>(.*)</span></a></li>"
mylist=re.findall(mypatten,html)
for i in mylist:
print("外部链接地址:%s 网站名:%s" %(i[0],i[1]))
最后得到的效果是:
7.xPath和BeautifulSoup工具简介
除了用正则表达式处理得到的网页文档之外,我们还可以考虑网页自身的架构。
XPath,全称 XML Path Language,即 XML 路径语言,它是一门在XML文档中查找信息的语言。XPath 最初设计是用来搜寻XML文档的,但是它同样适用于 HTML 文档的搜索。
nodename选取此节点的所有子节点
/从当前节点选取直接子节点
//从当前节点选取子孙节点
.选取当前节点
..选取当前节点的父节点
@选取属性
在这里列出了XPath的常用匹配规则,例如 / 代表选取直接子节点,// 代表选择所有子孙节点,. 代表选取当前节点,.. 代表选取当前节点的父节点,@ 则是加了属性的限定,选取匹配属性的特定节点。
from lxml import etree
import urllib.request
import chardet
response=urllib.request.urlopen("https://www.dahe.cn")
html=response.read()
chardet1=chardet.detect(html)
html=html.decode(chardet1['encoding'])
etreehtml=etree.HTML(html)
mylist=etreehtml.xpath("/html/body/div/div/div/div/div/ul/div/li")
BeautifulSoup4是爬虫必学的技能。BeautifulSoup最主要的功能是从网页抓取数据,Beautiful Soup自动将输入文档转换为Unicode编码,输出文档转换为utf-8编码。BeautifulSoup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,lxml 解析器更加强大,速度更快,推荐使用lxml 解析器。
from bs4 import BeautifulSoup
file = open('./aa.html', 'rb')
html = file.read()
bs = BeautifulSoup(html,"html.parser") # 缩进格式
print(bs.prettify()) # 格式化html结构
print(bs.title) # 获取title标签的名称
print(bs.title.name) # 获取title标签的文本内容
print(bs.title.string) # 获取head标签的所有内容
print(bs.head) # 获取第一个div标签中的所有内容
print(bs.div) # 获取第一个div标签的id的值
print(bs.div["id"]) # 获取第一个a标签中的所有内容
print(bs.a) # 获取所有的a标签中的所有内容
print(bs.find_all("a")) # 获取id="u1"
print(bs.find(id="u1")) # 获取所有的a标签,并遍历打印a标签中的href的值
for item in bs.find_all("a"):
print(item.get("href")) # 获取所有的a标签,并遍历打印a标签的文本值
for item in bs.find_all("a"):
print(item.get_text())
最后: 如果你对Python感兴趣,想要学习Python,希望可以帮到你,一起加油!以上是给大家分享的Python全套学习资料,都是我自己学习时整理的:
一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
二、学习软件
工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了,还有环境配置的教程,给大家节省了很多时间。
三、全套PDF电子书
书籍的好处就在于权威和体系健全,刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课,但等你学完之后,你觉得你掌握了,这时候建议还是得去看一下书籍,看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。
四、入门学习视频全套
我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了。
五、实战案例
光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
**学习资源已打包,需要的小伙伴可以戳这里:【学习资料】