如何用爬虫抓取数据-Python爬虫入门教程!手把手教会你爬取网页数据

其实在当今社会如何用爬虫抓取数据,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:

如何用爬虫抓取数据-Python爬虫入门教程!手把手教会你爬取网页数据

什么是爬虫?爬虫就是自动获取网页内容的程序,例如搜索引擎,Google,Baidu 等,每天都运行着庞大的爬虫系统,从全世界的网站中爬虫数据,供用户检索时使用。

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爬虫流程其实把网络爬虫抽象开来看,它无外乎包含如下几个步骤

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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。

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Requests 使用Requests 库是 Python 中发起 }

如何用爬虫抓取数据-Python爬虫入门教程!手把手教会你爬取网页数据

模拟发送 }

如何用爬虫抓取数据-Python爬虫入门教程!手把手教会你爬取网页数据发送 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

import requestsres = requests.get('')print(res)print(type(res))>>><Response [200]><class 'requests.models.Response'>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('', 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('', 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 titleprint(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 listprint(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

xpath('node')  # 选取 node 节点的所有子节点xpath('/div')  # 从根节点上选取 div 元素xpath('//div')  # 选取所有 div 元素xpath('./div')  # 选取当前节点下的 div 元素xpath('//@id')  # 选取所有 id 属性的节点当然,XPath 非常强大,但是语法也相对复杂,不过我们可以通过 Chrome 的开发者工具来快速定位到元素的 xpath,如下图

得到的 xpath 为

//*[@id="anony-nav"]/div[1]/ul/li[1]/a在实际的使用过程中,到底使用 BeautifulSoup 还是 XPath,完全取决于个人喜好,哪个用起来更加熟练方便,就使用哪个。

爬虫实战:爬取豆瓣海报我们可以从豆瓣影人页,进入都影人对应的影人图片页面,比如以刘涛为例子,她的影人图片页面地址为

://movie.douban.com/celebrity/1011562/photos/

下面我们就来分析下这个网页

目标网站页面分析注意:网络上的网站页面构成总是会变化的,所以这里你需要学会分析的方法,以此类推到其他网站。正所谓授人以鱼不如授人以渔,就是这个原因。

Chrome 开发者工具Chrome 开发者工具(按 F12 打开),是分析网页的绝佳利器,一定要好好使用。

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

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup url = '://movie.douban.com/celebrity/1011562/photos/'res = requests.get(url).textcontent = BeautifulSoup(res, "html.parser")data = content.find_all('div', attrs={'class': 'cover'})picture_list = []for d in data:    plist = d.find('img')['src']    picture_list.append(plist)print(picture_list)>>>['://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2564834267.jpg', '://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p860687617.jpg', '://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2174001857.jpg', '://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p1563789129.jpg', '://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2363429946.jpg', '://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2382591759.jpg', '://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2363269182.jpg', '://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p1959495269.jpg', '://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2356638830.jpg', '://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p1959495471.jpg', '://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p1834379290.jpg', '://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2325385303.jpg', '://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2361707270.jpg', '://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2325385321.jpg', '://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2196488184.jpg', '://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2186019528.jpg', '://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2363270277.jpg', '://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2325240501.jpg', '://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2258657168.jpg', '://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2319710627.jpg', '://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2319710591.jpg', '://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2311434791.jpg', '://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2363270708.jpg', '://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2258657185.jpg', '://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2166193915.jpg', '://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2363265595.jpg', '://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2312085755.jpg', '://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2311434790.jpg', '://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2276569205.jpg', '://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2165332728.jpg']可以看到,是非常干净的列表,里面存储了海报地址。但是这里也只是一页海报的数据,我们观察页面发现它有好多分页,如何处理分页呢。

分页处理我们点击第二页,看看浏览器 url 的变化

://movie.douban.com/celebrity/1011562/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

://movie.douban.com/celebrity/1011562/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

def get_poster_url(res):    content = BeautifulSoup(res, "html.parser")    data = content.find_all('div', attrs={'class': 'cover'})    picture_list = []    for d in data:        plist = d.find('img')['src']        picture_list.append(plist)    return picture_list然后我们在另一个函数中处理分页和调用上面的函数

def fire():    page = 0    for i in range(0, 450, 30):        print("开始爬取第 %s 页" % page)        url = '://movie.douban.com/celebrity/1011562/photos/?type=C&start={}&sortby=like&size=a&subtype=a'.format(i)        res = requests.get(url).text        data = get_poster_url(res)        page += 1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

def download_picture(pic_l):    if not os.path.exists(r'picture'):        os.mkdir(r'picture')    for i in pic_l:        pic = requests.get(i)        p_name = i.split('/')[7]        with open('picture\\\\' + p_name, 'wb') as f:            f.write(pic.content)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

def fire():    page = 0    for i in range(0, 450, 30):        print("开始爬取第 %s 页" % page)        url = '://movie.douban.com/celebrity/1011562/photos/?type=C&start={}&sortby=like&size=a&subtype=a'.format(i)        res = requests.get(url).text        data = get_poster_url(res)        download_picture(data)        page += 1        time.sleep(1)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

核心代码讲解下面再来看下完整的代码

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport timeimport osdef fire():    page = 0    for i in range(0, 450, 30):        print("开始爬取第 %s 页" % page)        url = '://movie.douban.com/celebrity/1011562/photos/?type=C&start={}&sortby=like&size=a&subtype=a'.format(i)        res = requests.get(url).text        data = get_poster_url(res)        download_picture(data)        page += 1        time.sleep(1)def get_poster_url(res):    content = BeautifulSoup(res, "html.parser")    data = content.find_all('div', attrs={'class': 'cover'})    picture_list = []    for d in data:        plist = d.find('img')['src']        picture_list.append(plist)    return picture_listdef download_picture(pic_l):    if not os.path.exists(r'picture'):        os.mkdir(r'picture')    for i in pic_l:        pic = requests.get(i)        p_name = i.split('/')[7]        with open('picture\\\\' + p_name, 'wb') as f:            f.write(pic.content)if __name__ == '__main__':    fire()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.existsos 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() 关闭文件总结本节讲解了爬虫的基本流程以及需要用到的 Python 库和方法,并通过一个实际的例子完成了从分析网页,到数据存储的全过程。其实爬虫,无外乎模拟请求,解析数据,保存数据。

当然有的时候,网站还会设置各种反爬机制,比如 cookie 校验,请求频度检查,非浏览器访问限制,JS 混淆等等,这个时候就需要用到反反爬技术了,比如抓取 cookie 放到 headers 中,使用代理 IP 访问,使用 Selenium 模拟浏览器等待方式。

由于本课程不是专门的爬虫课,这些技能就留待你自己去探索挖掘啦。

文源:萝卜大杂烩 作者:周萝卜

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作者: 小易

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