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Python研究之爬虫练习
2020-09-21 21:36:58

本仙女回来啦,阔别已久,分外想念。前天的一次应急响应学到很多内网知识,还认识了很多大厂小哥。对学技术的男孩儿有种天生的好感,比心比心~

呐,今天复习一下爬虫,给你们分享我爬的美女小姐姐。要是文章有错误,小哥哥小姐姐请私聊我。

0x00 爬虫前期准备

1. 爬虫就是模拟浏览器抓取东西,爬虫三部曲:数据爬取、数据解析、数据存储

数据爬取:手机端、pc端数据解析:正则表达式数据存储:存储到文件、存储到数据库

2. 相关python库

爬虫需要两个库模块:requests和re

1. requests库

requests是比较简单易用的HTTP库,相较于urllib会简洁很多,但由于是第三方库,所以需要安装,文末附上安装教程链接(链接全在后面,这样会比较方便看吧,贴心吧~)

requests库支持的HTTP特性:

保持活动和连接池、Cookie持久性会话、分段文件上传、分块请求等

Requests库中有许多方法,所有方法在底层的调用都是通过request()方法实现的,所以严格来说Requests库只有request()方法,但一般不会直接使用request()方法。以下介绍Requests库的7个主要的方法:

①requests.request()

构造一个请求,支撑一下请求的方法

具体形式:requests.request(method,url,**kwargs)

method:请求方式,对应get,post,put等方式

url:拟获取页面的url连接

**kwargs:控制访问参数

②requests.get()

获取网页HTM网页的主要方法,对应HTTP的GET。构造一个向服务器请求资源的Requests对象,返回一个包含服务器资源的Response对象。

Response对象的属性:

属性说明
r.status_codeHTTP请求的返回状态(连接成功返回200;连接失败返回404)
r.textHTTP响应内容的字符串形式,即:url对应的页面内容
r.encoding从HTTP header中猜测的响应内容编码方式
r.apparent_encoding从内容中分析出的响应内容编码方式(备选编码方式)
r.contentHTTP响应内容的二进制形式

具体形式:res=requests.get(url)

code=res.text    (text为文本形式;bin为二进制;json为json解析)

③requests.head()

获取HTML的网页头部信息,对应HTTP的HEAD

具体形式:res=requests.head(url)

④requests.post()

向网页提交post请求方法,对应HTTP的POST

具体形式:res=requests.post(url)

⑤requests.put()

向网页提交put请求方法,对应HTTP的PUT

⑥requests.patch()

向网页提交局部修改的请求,对应HTTP的PATCH

⑦requests.delete()

向网页提交删除的请求,对应HTTP的DELETE

"""requests 操作练习"""
import requests
import re
#数据的爬取
h = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.97 Safari/537.36'
}
response = requests.get('https://movie.douban.com/chart',headers=h)
html_str = response.text
#数据解析<a class="nbg" href="https://movie.XX.com/subject/34961898/"  title="汉密尔顿">
pattern = re.compile('<a class="nbg".*?title="(.*?)">')     #  .*? 任意匹配尽可能多的匹配尽可能少的字符
result = re.findall(pattern,html_str)
print(result)

2. re正则表达式:(Regular Expression)

一组由字母和符号组成的特殊字符串,作用:从文本中找到你想要的格式的句子

关于 .*? 的解释:

*    匹配前面的子表达式零次或多次。例如,zo能匹配“z”以及“zoo”。等价于{0,}。

?    匹配模式是非贪婪的。非贪婪模式尽可能少的匹配所搜索的字符串。例如,对于字符串“oooo”,“o+?”将匹配单个“o”,而“o+”将匹配所有“o”。

.     匹配除“\n”之外的任何单个字符。要匹配包括“\n”在内的任何字符,请使用像“(.

.*   具有贪婪的性质,首先匹配到不能匹配为止,根据后面的正则表达式,会进行回溯。

.*?则相反,一个匹配以后,就往下进行,所以不会进行回溯,具有最小匹配的性质(尽可能匹配少的字符但是要匹配出所有的字符)。

(.*) 是贪婪匹配代表尽可能多的匹配字符因此它将h和l之间所有的字符都匹配了出来

3. xpath解析源码

import requests
import re
from bs4 import  BeautifulSoup
from lxml import etree
#数据爬取(一些HTTP头的信息)
h = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.97 Safari/537.36'
}
response = requests.get('https://movie.XX.com/chart',headers=h)
html_str = response.text
#数据解析
#正则表达式解析
def re_parse(html_str):
pattern = re.compile('<a class="nbg".*?title="(.*?)"')
results = re.findall(pattern,html_str)
print(results)
return results
#bs4解析
def bs4_parse(html_str):
soup = BeautifulSoup(html_str,'lxml')
items = soup.find_all(class_='nbg')
for item in items:
print(item.attrs['title'])
#lxml解析
def lxml_parse(html_str):
html = etree.HTML(html_str)
results = html.xpath('//a[@class="nbg"]/@title')
print(results)
return results
re_parse(html_str)
bs4_parse(html_str)
lxml_parse(html_str)

4. python写爬虫的架构

从图上可以看到,整个基础爬虫架构分为5大类:爬虫调度器、URL管理器、HTML下载器、HTML解析器、数据存储器。

下面给大家依次来介绍一下这5个大类的功能:

① 爬虫调度器:主要是配合调用其他四个模块,所谓调度就是取调用其他的模板。

② URL管理器:就是负责管理URL链接的,URL链接分为已经爬取的和未爬取的,这就需要URL管理器来管理它们,同时它也为获取新URL链接提供接口。

③ HTML下载器:就是将要爬取的页面的HTML下载下来。

④ HTML解析器:就是将要爬取的数据从HTML源码中获取出来,同时也将新的URL链接发送给URL管理器以及将处理后的数据发送给数据存储器。

⑤ 数据存储器:就是将HTML下载器发送过来的数据存储到本地。

0x01 whois爬取

每年,有成百上干万的个人、企业、组织和政府机构注册域名,每个注册人都必须提供身份识别信息和联系方式,包括姓名、地址、电子邮件、联系电话、管理联系人和技术联系人一这类信息通常被叫做whois数据

"""
whois
http://whois.chinaz.com/sina.com
"""
import requests
import re
h = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.97 Safari/537.36'
}
response = requests.get('http://whois.chinaz.com/'+input("请输入网址:"),headers=h)
print(response.status_code)
html = response.text
#print(html)
#解析数据
pattern = re.compile('class="MoreInfo".*?>(.*?)</p>',re.S)
result = re.findall(pattern,html)
# 方法一:
# str = re.sub('\n',',',result[0])
# print(str)
#方法二:
print(result[0].replace('/n',','))

0x02 爬取电影信息

"""爬取*眼电影前100电影信息"""
import requests
import re
import time
# count = [0,10,20,30,40,50,60,70,80,90]
h = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.97 Safari/537.36'
}
responce = requests.get('https://XX.com/board/4?offset=0', headers=h)
responce.encoding = 'utf-8'
html = responce.text
# 解析数据  time.sleep(2)
patter = re.compile('class="name">.*?title="(.*?)".*?主演:(.*?)</p>.*?上映时间:(.*?)</p>', re.S)
#time.sleep(2)
result = re.findall(patter, html)
print(result)
with open('maoyan.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
for item in result:  # 读取result(以元组的形式储存)中的内容=》
for i in item:
f.write(i.strip().replace('\n', ','))
#print('\n')

0x03 爬取图片

"""*精灵爬取练习 http://616pic.com/png/  ==》 http://XX.616pic.com/ys_img/00/06/20/64dXxVfv6k.jpg"""
import requests
import re
import time
#数据的爬取img的url
def get_urls():
response = requests.get('http://XX.com/png/')
html_str = response.text
#解析数据,得到url
pattern = re.compile('<img class="lazy" data-original="(.*?)"')
results = re.findall(pattern,html_str)
print(results)
return results
#<img class="lazy" data-original="http://XX.616pic.com/ys_img/00/06/20/64dXxVfv6k.jpg">
#下载图片
def down_load_img(urls):
for url in urls:
response = requests.get(url)
with open('temp/'+url.split('/')[-1], 'wb') as f:
f.write(response.content)
print(url.split('/')[-1],'已经下载成功')
if __name__ == '__main__':
urls = get_urls()
down_load_img(urls)

0x04 爬取小仙女

'''头条美女爬取====方法一'''import requests
import re
url = 'https://www.XX.com/api/search/content/?aid=24&app_name=web_search&offset=0&format=json&keyword=%E7%BE%8E%E5%A5%B3&autoload=true&count=20&en_qc=1&cur_tab=1&from=search_tab&pd=synthesis&timestamp=1596180364628&_signature=-Bv0rgAgEBA-TE0juRclmfgatbAAKdC7s6ktYqc7u9jLqXOQ5SBCDkd25scxRvDydd6TgtOw0B7RVuaQxhwY1BwV89sPbdam8LkNuV08d0QfrZqQ4oOOrOukEJ1qxroigLT'
response = requests.get(url)
print(response.status_code)
html_str = response.text
#解析"large_image_url":"(.*?)"
pattern = re.compile('"large_image_url":"(.*?)"')
urls = re.findall(pattern,html_str)
print(urls)def down_load(urls):
for url in urls:
response = requests.get(url)
with open('pic/'+url.split('/')[-1],'wb') as f:
f.write(response.content)
print(url.split('/')[-1],'已经下载成功')
if __name__ == '__main__':
down_load(urls)
'''头条美女爬取====方法二'''import requests
import re
from urllib.parse import urlencode
#https://www.XX.com/api/search/content/?aid=24&app_name=web_search&offset=0&format=json&keyword=%E7%BE%8E%E5%A5%B3&autoload=true&count=20def get_urls(page):
keys = {
'aid':'24',
'app_name':'web_search',
'offset':20*page,
'keyword':'美女',
'count':'20'
}
keys_word = urlencode(keys)
url = 'https://www.XX.com/api/search/content/?'+keys_word
response = requests.get(url)
print(response.status_code)
html_str = response.text
# 解析"large_image_url":"(.*?)"
pattern = re.compile('"large_image_url":"(.*?)"',re.S)
urls = re.findall(pattern, html_str)
return urls#下载图片
def download_imags(urls):
for url in urls:
response = requests.get(url)
with open('pic/'+url.split('/')[-1]+'.jpg','wb') as f:
f.write(response.content)
print(url.split('/')[-1]+'.jpg',"已下载~~")if __name__ == '__main__':
for page in range(3):
urls = get_urls(page)
print(urls)
download_imags(urls)

0x05 线程池

线程池是一种多线程处理形式,处理过程中将任务添加到队列,然后在创建线程后自动启动这些任务。线程池线程都是后台线程。每个线程都使用默认的堆栈大小,以默认的优先级运行,并处于多线程单元中。

"""线程池"""from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
import threadingdef ban_zhuang(i):
print(threading.current_thread().name,"**开始搬砖{}**".format(i))
time.sleep(2)
print("**员工{}搬砖完成**一共搬砖:{}".format(i,12**2))   #将format里的内容输出到{}if __name__ == '__main__':             #主线程
start_time = time.time()
print(threading.current_thread().name,"开始搬砖")
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as pool:
for i in range(10):
p = pool.submit(ban_zhuang,i)
end_time =time.time()
print("一共搬砖{}秒".format(end_time-start_time))

结合多线程的爬虫:

'''头条美女爬取'''import requests
import re
from urllib.parse import urlencode
import timeimport threading
#https://www.XX.com/api/search/content/?aid=24&app_name=web_search&offset=0&format=json&keyword=%E7%BE%8E%E5%A5%B3&autoload=true&count=20def get_urls(page):
keys = {
'aid':'24',
'app_name':'web_search',
'offset':20*page,
'keyword':'美女',
'count':'20'
}
keys_word = urlencode(keys)
url = 'https://www.XX.com/api/search/content/?'+keys_word
response = requests.get(url)
print(response.status_code)
html_str = response.text
# 解析"large_image_url":"(.*?)"
pattern = re.compile('"large_image_url":"(.*?)"',re.S)
urls = re.findall(pattern, html_str)
return urls#下载图片
def download_imags(urls):
for url in urls:
try:
response = requests.get(url)
with open('pic/'+url.split('/')[-1]+'.jpg','wb') as f:
f.write(response.content)
print(url.split('/')[-1]+'.jpg',"已下载~~")
except Exception as err:
print('An exception happened: ')
if __name__ == '__main__':
start = time.time()
thread = []
for page in range(3):
urls = get_urls(page)
#print(urls)
#多线程
for url in urls:
th = threading.Thread(target=download_imags,args=(url,))
#download_imags(urls)
thread.append(th)
for t in thread:
t.start()
for t in thread:
t.join()end = time.time()
print('耗时:',end-start)

0X06 tips--爬虫协议

Robots协议,又称作爬虫协议,机器人协议,全名叫做网络爬虫排除标准(Robots Exclusion Protocol),是用来告诉爬虫和搜索引擎哪些页面可以抓取,哪些不可以抓取,通常为一个robots.txt文本文件,一般放在网站的根目录下。

Robots协议:在网页的根目录+/robots.txt  如www.baidu.com/robots.txt

User-agent: Baiduspider
Disallow: /baidu
Disallow: /s?
Disallow: /ulink?
Disallow: /link?
Disallow: /home/news/data/
Disallow: /bh

User-agent: Googlebot
Disallow: /baidu
Disallow: /s?
Disallow: /shifen/
Disallow: /homepage/
Disallow: /cpro
Disallow: /ulink?
Disallow: /link?
Disallow: /home/news/data/
Disallow: /bh

tips:要遵守爬虫协议哟,呐。。只能用于爬着玩儿哈~~~记得挂代理~~~(文中的链接我都改过啦,想练手的私聊我,或者自己找链接吧。。。挺好玩儿的啦)

0x07 相关链接

requests的安装与使用    https://www.jianshu.com/p/140012f88f8e

re的使用说明    https://www.cnblogs.com/vmask/p/6361858.html

其他的爬虫相关文章    https://blog.csdn.net/qq_27297393/article/details/81630774

爬虫的视频    https://www.imooc.com/learn/563

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# python # 爬虫 # 爬百度 # Python实战
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