一、Urllib方法
Urllib是python内置的HTTP请求库
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import urllib.request#1.定位抓取的urlurl='http://www.baidu.com/'#2.向目标url发送请求response=urllib.request.urlopen(url)#3.读取数据data=response.read()# print(data) #打印出来的数据有ASCII码print(data.decode('utf-8')) #decode将相应编码格式的数据转换成字符串 |
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#post请求import urllib.parseurl='http://www.iqianyue.com/mypost/'#构建上传的datapostdata=urllib.parse.urlencode({ 'name':'Jack', 'pass':'123456'}).encode('utf-8') #字符串转化成字节流数据html=urllib.request.urlopen(url,data=postdata).read()print(html) |
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#headers针对检验头信息的反爬机制import urllib.requestheaders={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'}request1=urllib.request.Request('https://www.dianping.com/',headers=headers)#Request类构建了一个完整的请求response1=urllib.request.urlopen(request1).read()print(response1.decode('utf-8')) |
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#超时设置+异常处理import urllib.requestimport urllib.errorfor i in range(20): try: response1=urllib.request.urlopen('http://www.ibeifeng.com/',timeout=0.01) print('a') except urllib.error.URLError as e: print(e) except BaseException as a: #所有异常的基类 print(a) |
二、requests方法
–Requests是用python语言基于urllib编写的，采用的是Apache2 Licensed开源协议的HTTP库
–urllib还是非常不方便的，而Requests它会比urllib更加方便，可以节约我们大量的工作。
–requests是python实现的最简单易用的HTTP库，建议爬虫使用requests库。
–默认安装好python之后，是没有安装requests模块的，需要单独通过pip安装
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import requests#get请求r=requests.get('https://www.taobao.com/')#打印字节流数据# print(r.content)# print(r.content.decode('utf-8')) #转码print(r.text) #打印文本数据import chardet#自动获取到网页编码，返回字典类型print(chardet.detect(r.content)) |
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POST请求实现模拟表单登录import requests#构建上传到网页的数据data={ 'name':'Jack', 'pass':'123456'}#带登陆数据发送请求r=requests.post('http://www.iqianyue.com/mypost/',data=data)print(r.text) #打印请求数据#将登录后的html储存在本地f=open('login.html','wb')f.write(r.content) #写入字节流数据f.close() |
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#针对检验头信息的反爬机制headersimport requests#构建headersheaders={ 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'}r=requests.get('https://www.dianping.com/',headers=headers)print(r.text)print(r.status_code) #状态403 被拦截了(查看状态) |
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#cookies#跳过登陆，获取资源import requestsf=open('cookie.txt','r') #打开cookie文件#初始化cookies，声明一个空字典cookies={}#按照字符 ； 进行切割读取，返回列表数据，然后遍历#split()：切割函数 strip()去除字符串前后空白for line in f.read().split(';'): #split将参数设置为1，把字符串切割成两个部分 name,value=line.strip().split('=',1) #为空字典cookies添加内容 cookies[name]=valuer=requests.get('http://www.baidu.com',cookies=cookies)data=r.textf1=open('baidu.html','w',encoding='utf-8')f1.write(data)f1.close() |
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#设置代理（网站搜索免费代理ip）#解决网页封IP的问题import requestsproxies={ #'协议':'ip:端口号' 'HTTP':'222.83.160.37：61205'}req=requests.get('http://www.taobao.com/',proxies=proxies)print(req.text)#设置超时import requestsfrom requests.exceptions import Timeouttry: response = requests.get("http://www.ibeifeng.com ", timeout=0.01) print(response.status_code)except Timeout: print('访问超时！') |
三、BS4- BeautifulSoup4解析
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from bs4 import BeautifulSouphtml = """<html><head><title>The Dormouse's story</title></head><body><p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p><p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were<a href="http://example.com/elsie" rel="external nofollow" rel="external nofollow" class="sister" id="link1">Elsie</a>,<a href="http://example.com/lacie" rel="external nofollow" class="sister" id="link2">Lacie</a> and<a href="http://example.com/tillie" rel="external nofollow" class="sister" id="link3">Tillie</a>;and they lived at the bottom of a well.</p><p class="story">...</p>"""# #创建一个BS对象soup=BeautifulSoup(html,'html.parser') #html.parser默认解析器print(type(soup))# 结构化输出print(soup.prettify())#1获取标签(只能获取第一条对应的标签)print(soup.p) #获取p标签print(soup.a) #获取a标签print(soup.title) #获取title#2获取标签内容print(soup.title.string)print(soup.a.string)print(soup.body.string) #如果标签中有多个子标签返回Noneprint(soup.head.string) #如果标签中有一个子标签返回子标签里的文本#3获取属性print(soup.a.attrs) #返回字典print(soup.a['id']) #得到指定属性值#4操作字节点print(soup.p.contents) #得到标签下所有子节点print(soup.p.children) #得到标签下所有子节点的迭代对象#5操作父节点print(soup.p.parent) #得到标签p的父节点其内部的所有内容print(soup.p.parents) # 得到标签p的父节点的迭代对象#6操作兄弟节点(同级的节点)#next_sibling和previous_sibling分别获取节点的下一个和上一个兄弟元素print(soup.a.next_sibling)print(soup.a.previous_sibling)#二.搜索文档数#1标签名#查询所有a标签res1=soup.find_all('a')print(res1)#获取所有a标签下属性为class="sister"的标签（#使用 class 做参数会导致语法错误，这里也要用class_）print(soup.find_all('a',class_="sister"))#2正则表达式import re#查询所有包含d字符的标签res2=soup.find_all(re.compile('d+'))print(res2)#3列表#查找所有的title标签和a标签res3=soup.find_all(['title','a'])print(res3)#4关键词#查询属性id='link1'的标签res4=soup.find_all(id='link1')print(res4)#5内容匹配res5=soup.find_all(text='Tillie') #文本匹配res55=soup.find_all(text=re.compile('Dormouse'))print(res55)#6嵌套选择print(soup.find_all('p'))#查看所有p标签下所有的a标签for i in soup.find_all('p'): print(i.find_all('a'))#三.CSS选择器#1根据标签查询对象res6=soup.select('a') #返回列表print(res6) #得到所有的a标签#2根据ID属性查询标签对象(id用#)print(soup.select('#link2'))#3根据class属性查询标签对象(class用.)print(soup.select('.sister'))print(soup.select('.sister')[2].get_text()) #获取文本内容#4属性选择(获取a标签里=href属性值的标签)print(soup.select('a[href="http://example.com/elsie" rel="external nofollow" rel="external nofollow" ]'))#5包含选择(获取)print(soup.select('p a#link1'))#6并列选择print(soup.select('a#link1,a#link2'))#7得到标签内容res7=soup.select('p a.sister')for i in res7: print(i.get_text()) |
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#练习：爬取51job主页12个职位from bs4 import BeautifulSoupimport requestsurl='https://www.51job.com/'headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'}html=requests.get(url,headers=headers)data=html.content.decode('gbk')soup=BeautifulSoup(data,'html.parser')#获取span标签，class_="at"属性span=soup.find_all('span',class_="at")# for i in span:# print(i.get_text())#select方法（CSS选择器）span1=soup.select('span[class="at"]')for m in span1: print(m.get_text()) |
四、XPath语法
XPath 是一门在 XML 文档中查找信息的语言。
XPath 可用来在 XML 文档中对元素和属性进行遍历
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from lxml import etreetext=''' <html> <head> <title>春晚</title> </head> <body> <h1 name="title">个人简介</h1> <div name="desc"> <p name="name">姓名：<span>岳云鹏</span></p> <p name="addr">住址：中国 河南</p> <p name="info">代表作：五环之歌</p> </div>'''#初始化html=etree.HTML(text)# result=etree.tostring(html) #字节流# print(result.decode('utf-8'))#查询所有的p标签p_x=html.xpath('//p')print(p_x)#查询所有p标签的文本,用text只能拿到该标签下的文本，不包括子标签for i in p_x: print(i.text) #发现<span>没有拿到#优化，用string（）拿标签内部的所有文本for i in p_x: print(i.xpath('string(.)'))# 查询所有name属性的值attr_name=html.xpath('//@name')print(attr_name)#查询出所有包含name属性的标签attr_name1=html.xpath('//*[@name]')print(attr_name1) |
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