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Python学习之Python爬虫教程分享

小P

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一、为什么使用Python进行网络爬虫?

由于Python语言十分简洁,使用起来又非常简单、易学,通过Python 进行编写就像使用英语进行写作一样。另外Python 在使用中十分方便,并不需要IDE,而仅仅通过sublime text 就能够对大部分的中小应用进行开发;除此之外Python 爬虫的框架功能十分强大,它的框架能够对网络数据进行爬取,还能对结构性的数据进行提取,经常用在数据的挖掘、历史数据的存储和信息的处理等程序内;Python网络的支持库和html的解析器功能十分强大,借助网络的支持库通过较少代码的编写,就能够进行网页的下载,且通过网页的解析库就能够对网页内各标签进行解析,和正则的表达式进行结合,

十分便于进行网页内容的抓取。所以Python在网络爬虫网面有很大的优势。

二、判断网站数据是否支持爬取

几乎每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。如果网站没有设定 robots.txt 就可以通过网络爬虫获取没有口令加密的数据,也就是这个网站所有页面数据都可以爬取。当然如果网站有 robots.txt 文档,就要判断是否有禁止访客获取的数据。

以淘宝网为例,在浏览器中访问 https://www.taobao.com/robots.txt,如图所示。

QQ截图20201016140227.png

上图淘宝网的robots.txt文件内容

淘宝网允许部分爬虫访问它的部分路径,而对于没有得到允许的用户,则全部禁止爬取,代码如下:

User-Agent:*
Disallow:/
12

这一句代码的意思是除前面指定的爬虫外,不允许其他爬虫爬取任何数据。

三、requests 库抓取网站数据

1.如何安装 requests 库

1.首先在 PyCharm 中安装 requests 库

2.打开 PyCharm,单击“File”(文件)菜单

3.选择“Setting for New Projects…”命令

QQ截图20201016140352.png

4.选择“Project Interpreter”(项目编译器)命令

5.确认当前选择的编译器,然后单击右上角的加号。

QQ截图20201016140450.png

6.在搜索框输入:requests(注意,一定要输入完整,不然容易出错),然后单击左下角的“Install Package”(安装库)按钮。

QQ截图20201016140551.png

安装完成后,会在 Install Package 上显示“Package‘requests’ installed successfully”(库的请求已成功安装),如果安装不成功将会显示提示信息。

QQ截图20201016140635.png

四、爬虫的基本原理

网页请求的过程分为两个环节:

  1. Request (请求):每一个展示在用户面前的网页都必须经过这一步,也就是向服务器发送访问请求。

  2. Response(响应):服务器在接收到用户的请求后,会验证请求的有效性,然后向用户(客户端)发送响应的内容,客户端接收服务器响应的内容,将内容展示出来,就是我们所熟悉的网页请求

QQ截图20201016140729.png

网页请求的方式也分为两种:

  1. GET:最常见的方式,一般用于获取或者查询资源信息,也是大多数网站使用的方式,响应速度快。

  2. POST:相比 GET 方式,多了以表单形式上传参数的功能,因此除查询信息外,还可以修改信息。

所以,在写爬虫前要先确定向谁发送请求,用什么方式发送。

五、使用 GET 方式抓取数据

复制任意一条首页首条新闻的标题,在源码页面按【Ctrl+F】组合键调出搜索框,将标题粘贴在搜索框中,然后按【Enter】键。

标题可以在源码中搜索到,请求对象是www.cntour.cn,请求方式是GET(所有在源码中的数据请求方式都是GET),如图 9所示。

QQ截图20201016141313.png

确定好请求对象和方式后,在 PyCharm 中输入以下代码:

import requests        #导入requests包
url = 'http://www.cntour.cn/'
strhtml = requests.get(url)        #Get方式获取网页数据
print(strhtml.text)
1234

QQ截图20201016141404.png

加载库使用的语句是 import+库的名字。在上述过程中,加载 requests 库的语句是:import requests。

用 GET 方式获取数据需要调用 requests 库中的 get 方法,使用方法是在 requests 后输入英文点号,如下所示:

requests.get
1

将获取到的数据存到 strhtml 变量中,代码如下:

strhtml = request.get(url)
1

这个时候 strhtml 是一个 URL 对象,它代表整个网页,但此时只需要网页中的源码,下面的语句表示网页源码:

strhtml.text
1


六、使用 POST 方式抓取数据

首先输入有道翻译的网址:http://fanyi.youdao.com/,进入有道翻译页面。

按快捷键 F12,进入开发者模式,单击 Network,此时内容为空,如图所示:

QQ截图20201016141519.png

在有道翻译中输入“我爱中国”,单击“翻译”按钮

QQ截图20201016141609.png

在开发者模式中,依次单击“Network”按钮和“XHR”按钮,找到翻译数据

QQ截图20201016141645.png

单击 Headers,发现请求数据的方式为 POST。

QQ截图20201016141731.png

找到数据所在之处并且明确请求方式之后,接下来开始撰写爬虫。

首先,将 Headers 中的 URL 复制出来,并赋值给 url,代码如下:

url = 'http://fanyi.youdao.com/translate_o?smartresult=dict&smartresult=rule'
1

POST 的请求获取数据的方式不同于 GET,POST 请求数据必须构建请求头才可以。

Form Data 中的请求参数如图

QQ截图20201016141826.png

将其复制并构建一个新字典:

From_data={'i':'我愛中國','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'}
1

将字符串格式的数据转换成 JSON 格式数据,并根据数据结构,提取数据,并将翻译结果打印出来,代码如下:

import json
content = json.loads(response.text)
print(content['translateResult'][0][0]['tgt'])
123

使用 requests.post 方法抓取有道翻译结果的完整代码如下:

import requests        #导入requests包
import json
def get_translate_date(word=None):
    url = 'http://fanyi.youdao.com/translate_o?smartresult=dict&smartresult=rule'
    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'}
    #请求表单数据
    response = requests.post(url,data=From_data)
    #将Json格式字符串转字典
    content = json.loads(response.text)
    print(content)
    #打印翻译后的数据
    #print(content['translateResult'][0][0]['tgt'])
if __name__=='__main__':
    get_translate_date('我爱中国')
1234567891011121314

七、使用 Beautiful Soup 解析网页

通过 requests 库已经可以抓到网页源码,接下来要从源码中找到并提取数据。Beautiful Soup 是 python 的一个库,其最主要的功能是从网页中抓取数据。Beautiful Soup 目前已经被移植到 bs4 库中,也就是说在导入 Beautiful Soup 时需要先安装 bs4 库。

安装 bs4 库的方式如图 所示:

QQ截图20201016154342.png

安装好 bs4 库以后,还需安装 lxml 库。如果我们不安装 lxml 库,就会使用 Python 默认的解析器。尽管 Beautiful Soup 既支持 Python 标准库中的 HTML 解析器又支持一些第三方解析器,但是 lxml 库具有功能更加强大、速度更快的特点,因此笔者推荐安装 lxml 库。

安装 Python 第三方库后,输入下面的代码,即可开启 Beautiful Soup 之旅:

import requests        #导入requests包
from bs4 import    BeautifulSoup
url='http://www.cntour.cn/'
strhtml=requests.get(url)
soup=BeautifulSoup(strhtml.text,'lxml')
data = soup.select('#main>div>div.mtop.firstMod.clearfix>div.centerBox>ul.newsList>li>a')
print(data)
1234567

代码运行结果如图。

QQ截图20201016154441.png

Beautiful Soup 库能够轻松解析网页信息,它被集成在 bs4 库中,需要时可以从 bs4 库中调用。其表达语句如下:

from bs4 import BeautifulSoup
1

首先,HTML 文档将被转换成 Unicode 编码格式,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。这里将解析后的文档存储到新建的变量 soup 中,代码如下:

soup=BeautifulSoup(strhtml.text,'lxml')
1

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

QQ截图20201016154612.png

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。

QQ截图20201016154650.png

将路径粘贴在文档中,代码如下:

#main > div > div.mtop.firstMod.clearfix > div.centerBox > ul.newsList > li:nth-child(1) > a
1

由于这条路径是选中的第一条的路径,而我们需要获取所有的头条新闻,因此将 li:nth-child(1)中冒号(包含冒号)后面的部分删掉,代码如下:

#main > div > div.mtop.firstMod.clearfix > div.centerBox > ul.newsList > li > a
1

使用 soup.select 引用这个路径,代码如下:

data = soup.select('#main > div > div.mtop.firstMod.clearfix > div.centerBox > ul.newsList > li > a')
1


八、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:纯文本复制

for item in data:
    result={
        'title':item.get_text(),
        'link':item.get('href')
    }
print(result)
123456

代码运行结果如图 所示:

QQ截图20201016154825.png

首先明确要提取的数据是标题和链接,标题在<a>标签中,提取标签的正文用 get_text() 方法。链接在<a>标签的 href 属性中,提取标签中的 href 属性用 get() 方法,在括号中指定要提取的属性数据,即 get('href')。

从图 20 中可以发现,文章的链接中有一个数字 ID。下面用正则表达式提取这个 ID。需要使用的正则符号如下:\d匹配数字+匹配前一个字符1次或多次

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。在 PyCharm 中输入以下代码:

import re
for item in data:
    result={
        "title":item.get_text(),
        "link":item.get('href'),
        'ID':re.findall('\d+',item.get('href'))
    }
print(result)
12345678

运行结果如图 所示:

QQ截图20201016155114.png

这里使用 re 库的 findall 方法,第一个参数表示正则表达式,第二个参数表示要提取的文本。

九.爬虫攻防战

爬虫是模拟人的浏览访问行为,进行数据的批量抓取。当抓取的数据量逐渐增大时,会给被访问的服务器造成很大的压力,甚至有可能崩溃。换句话就是说,服务器是不喜欢有人抓取自己的数据的。那么,网站方面就会针对这些爬虫者,采取一些反爬策略。

服务器第一种识别爬虫的方式就是通过检查连接的 useragent 来识别到底是浏览器访问,还是代码访问的。如果是代码访问的话,访问量增大时,服务器会直接封掉来访 IP。

那么应对这种初级的反爬机制,我们应该采取何种举措?

还是以前面创建好的爬虫为例。在进行访问时,我们在开发者环境下不仅可以找到 URL、Form Data,还可以在 Request headers 中构造浏览器的请求头,封装自己。服务器识别浏览器访问的方法就是判断 keyword 是否为 Request headers 下的 User-Agent,如图:

QQ截图20201016155204.png

因此,我们只需要构造这个请求头的参数。创建请求头部信息即可,代码如下:

headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.110 Safari/537.36'}
response = request.get(url,headers=headers)
12

写到这里,很多读者会认为修改 User-Agent 很太简单。确实很简单,但是正常人1秒看一个图,而个爬虫1秒可以抓取好多张图,比如 1 秒抓取上百张图,那么服务器的压力必然会增大。也就是说,如果在一个 IP 下批量访问下载图片,这个行为不符合正常人类的行为,肯定要被封 IP。

其原理也很简单,就是统计每个IP的访问频率,该频率超过阈值,就会返回一个验证码,如果真的是用户访问的话,用户就会填写,然后继续访问,如果是代码访问的话,就会被封 IP。

这个问题的解决方案有两个,第一个就是常用的增设延时,每 3 秒钟抓取一次,代码如下:

import time
time.sleep(3)
12

但是,我们写爬虫的目的是为了高效批量抓取数据,这里设置 3 秒钟抓取一次,效率未免太低。其实,还有一个更重要的解决办法,那就是从本质上解决问题。

不管如何访问,服务器的目的就是查出哪些为代码访问,然后封锁 IP。解决办法:为避免被封 IP,在数据采集时经常会使用代理。当然,requests 也有相应的 proxies 属性。

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