python爬虫入门,10分钟就够了,这可能是我见过最简单的基础教学

一、基础入门

1.1什么是爬虫

爬虫(spider,又网络爬虫),是指向网站/网络发起请求,获取资源后分析并提取有用数据的程序。

从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为,把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据(图片、视频) 爬到本地,进而提取自己需要的数据,存放起来使用。


1.2爬虫基本流程

用户获取网络数据的方式:

方式1:浏览器提交请求--->下载网页代码--->解析成页面

方式2:模拟浏览器发送请求(获取网页代码)->提取有用的数据->存放于数据库或文件中

爬虫要做的就是方式2。

如果你不想错过Python这么好的工具,又担心自学遇到问题无处解决,现在就可以Python的学习q u n 2270-435-450可以来了解一起进步一起学习!免费分享视频资料

1

发起请求

使用http库向目标站点发起请求,即发送一个Request

Request包含:请求头、请求体等

Request模块缺陷:不能执行JS 和CSS 代码

2

获取响应内容

如果服务器能正常响应,则会得到一个Response

Response包含:html,json,图片,视频等

3

解析内容

解析html数据:正则表达式(RE模块)、xpath(主要使用)、beautiful soup、css

解析json数据:json模块

解析二进制数据:以wb的方式写入文件

4

保存数据

数据库(MySQL,Mongdb、Redis)或 文件的形式。

1.3http协议 请求与响应

http协议

Request:用户将自己的信息通过浏览器(socket client)发送给服务器(socket server)

Response:服务器接收请求,分析用户发来的请求信息,然后返回数据(返回的数据中可能包含其他链接,如:图片,js,css等)

ps:浏览器在接收Response后,会解析其内容来显示给用户,而爬虫程序在模拟浏览器发送请求然后接收Response后,是要提取其中的有用数据。

1.3.1

request

(1) 请求方式

常见的请求方式:GET / POST

(2)请求的URL

url全球统一资源定位符,用来定义互联网上一个唯一的资源 例如:一张图片、一个文件、一段视频都可以用url唯一确定

(3)请求头

User-agent:请求头中如果没有user-agent客户端配置,服务端可能将你当做一个非法用户host;

cookies:cookie用来保存登录信息

注意:一般做爬虫都会加上请求头。

请求头需要注意的参数:

Referrer:访问源至哪里来(一些大型网站,会通过Referrer 做防盗链策略;所有爬虫也要注意模拟)

User-Agent:访问的浏览器(要加上否则会被当成爬虫程序)

cookie:请求头注意携带

(4)请求体

请求体 如果是get方式,请求体没有内容 (get请求的请求体放在 url后面参数中,直接能看到) 如果是post方式,请求体是format data

ps:1、登录窗口,文件上传等,信息都会被附加到请求体内 2、登录,输入错误的用户名密码,然后提交,就可以看到post,正确登录后页面通常会跳转,无法捕捉到post

1.3.2

response

(1)响应状态码

200:代表成功

301:代表跳转

404:文件不存在

403:无权限访问

502:服务器错误

(2)response header

响应头需要注意的参数:Set-Cookie:BDSVRTM=0; path=/:可能有多个,是来告诉浏览器,把cookie保存下来

(3)preview就是网页源代码

json数据

如网页html,图片

二进制数据等

02

二、基础模块

2.1requests

requests是python实现的简单易用的HTTP库,是由urllib的升级而来。

开源地址:

https://github.com/kennethreitz/requests

中文API:

http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/index.html

2.2re 正则表达式

在 Python 中使用内置的 re 模块来使用正则表达式。

缺点:处理数据不稳定、工作量大

2.3XPath

Xpath(XML Path Language) 是一门在 XML 文档中查找信息的语言,可用来在 XML 文档中对元素和属性进行遍历。

在python中主要使用 lxml 库来进行xpath获取(在框架中不使用lxml,框架内直接使用xpath即可)

lxml 是 一个HTML/XML的解析器,主要的功能是如何解析和提取 HTML/XML 数据。

lxml和正则一样,也是用 C 实现的,是一款高性能的 Python HTML/XML 解析器,我们可以利用之前学习的XPath语法,来快速的定位特定元素以及节点信息。

2.4BeautifulSoup

和 lxml 一样,Beautiful Soup 也是一个HTML/XML的解析器,主要的功能也是如何解析和提取 HTML/XML 数据。

使用BeautifulSoup需要导入bs4库

缺点:相对正则和xpath处理速度慢

优点:使用简单

2.5Json

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,它使得人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。适用于进行数据交互的场景,比如网站前台与后台之间的数据交互。

在python中主要使用 json 模块来处理 json数据。Json解析网站:

https://www.sojson.com/simple_json.html

2.6threading

使用threading模块创建线程,直接从threading.Thread继承,然后重写__init__方法和run方法

03

三、方法实例

3.1get方法实例

demo_get.py

3.2post方法实例

demo_post.py

3.3添加代理

demo_proxies.py

3.4获取ajax类数据实例

demo_ajax.py

3.5使用多线程实例

demo_thread.py

04

四、爬虫框架

4.1Srcapy框架

Scrapy是用纯Python实现一个为了爬取网站数据、提取结构性数据而编写的应用框架,用途非常广泛。

Scrapy 使用了 Twisted['twɪstɪd](其主要对手是Tornado)异步网络框架来处理网络通讯,可以加快我们的下载速度,不用自己去实现异步框架,并且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求。

4.2Scrapy架构图

4.3Scrapy主要组件

Scrapy Engine(引擎): 负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通讯,信号、数据传递等。

Scheduler(调度器): 它负责接受引擎发送过来的Request请求,并按照一定的方式进行整理排列,入队,当引擎需要时,交还给引擎。

Downloader(下载器):负责下载Scrapy Engine(引擎)发送的所有Requests请求,并将其获取到的Responses交还给Scrapy Engine(引擎),由引擎交给Spider来处理,

Spider(爬虫):它负责处理所有Responses,从中分析提取数据,获取Item字段需要的数据,并将需要跟进的URL提交给引擎,再次进入Scheduler(调度器),

Item Pipeline(管道):它负责处理Spider中获取到的Item,并进行进行后期处理(详细分析、过滤、存储等)的地方.

Downloader Middlewares(下载中间件):你可以当作是一个可以自定义扩展下载功能的组件。

Spider Middlewares(Spider中间件):你可以理解为是一个可以自定扩展和操作引擎和Spider中间通信的功能组件(比如进入Spider的Responses;和从Spider出去的Requests)

4.4Scrapy的运作流程

引擎:Hi!Spider, 你要处理哪一个网站?

Spider:老大要我处理xxxx.com。

引擎:你把第一个需要处理的URL给我吧。

Spider:给你,第一个URL是xxxxxxx.com。

引擎:Hi!调度器,我这有request请求你帮我排序入队一下。

调度器:好的,正在处理你等一下。

引擎:Hi!调度器,把你处理好的request请求给我。

调度器:给你,这是我处理好的request

引擎:Hi!下载器,你按照老大的下载中间件的设置帮我下载一下这个request请求

下载器:好的!给你,这是下载好的东西。(如果失败:sorry,这个request下载失败了。然后引擎告诉调度器,这个request下载失败了,你记录一下,我们待会儿再下载)

引擎:Hi!Spider,这是下载好的东西,并且已经按照老大的下载中间件处理过了,你自己处理一下(注意!这儿responses默认是交给def parse()这个函数处理的)

Spider:(处理完毕数据之后对于需要跟进的URL),Hi!引擎,我这里有两个结果,这个是我需要跟进的URL,还有这个是我获取到的Item数据。

引擎:Hi !管道 我这儿有个item你帮我处理一下!调度器!这是需要跟进URL你帮我处理下。然后从第四步开始循环,直到获取完老大需要全部信息。

管道``调度器:好的,现在就做!

4.5制作Scrapy爬虫4步曲

1新建爬虫项目scrapy startproject mySpider2明确目标 (编写items.py)打开mySpider目录下的items.py3制作爬虫 (spiders/xxspider.py)scrapy genspider gushi365 "gushi365.com"4存储内容 (pipelines.py)设计管道存储爬取内容

05

五、常用工具

5.1fidder

fidder是一款抓包工具,主要用于手机抓包。

5.2XPath Helper

xpath helper插件是一款免费的chrome爬虫网页解析工具。可以帮助用户解决在获取xpath路径时无法正常定位等问题。

谷歌浏览器插件xpath helper 的安装和使用:

https://jingyan.baidu.com/article/1e5468f94694ac484861b77d.html

06

六、分布式爬虫

6.1scrapy-redis

Scrapy-redis是为了更方便地实现Scrapy分布式爬取,而提供了一些以redis为基础的组件(pip install scrapy-redis)


6.2分布式策略

Master端(核心服务器) :搭建一个Redis数据库,不负责爬取,只负责url指纹判重、Request的分配,以及数据的存储

Slaver端(爬虫程序执行端) :负责执行爬虫程序,运行过程中提交新的Request给Master

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 206,311评论 6 481
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 88,339评论 2 382
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 152,671评论 0 342
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 55,252评论 1 279
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 64,253评论 5 371
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,031评论 1 285
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,340评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,973评论 0 259
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,466评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,937评论 2 323
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,039评论 1 333
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,701评论 4 323
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,254评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,259评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,485评论 1 262
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,497评论 2 354
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,786评论 2 345

推荐阅读更多精彩内容