一天就能写 Python 爬虫

学习视频地址
代码参考(Python3.4)

成功截图

遇见了一些坑,特别是字符编码的问题,比较蛋疼,找了一下午。

基本流程

爬虫调度端 -> URL管理器 -> 网页下载器 -> 网页解析器  -> 有价值数据
              ↑                          |
              ↑--------------------------|

URL管理器

管理待抓取URL集合和已抓取集合

网页下载器

将网络上的HTML文件下载下来

第一种方式

import urllib2

# 直接请求
response = urllib2.urlopen('http://www.baidu.com')

# 获取状态码,如果是 200 表示获取成功
print response.getcode()

# 读取内容
cont = response.read()

第二种方式

import urllib2

# 创建 Request 对象
request = urllib2.Request(url)

# 添加数据
request.add_data('a','1')

# 添加 Http 的 Header
request.add_header('User-Agent','Mozilla/5.0')

# 发送请求获取结果
response = urllib2.urlopen(request)

第三种方式

import urllib2, cookielib

# 创建 Cookie 容器
cj = cookielib.CookieJar()

# 创建 1 个 opener
opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cj))

# 给 urllib2 安装 opener
urllib2.install_opener(opener)

# 使用带有 cookie 的 urllib2 访问网页
response = urllib2.urlopen('http://www.baidu.com')

网页解析器

  • 正则表达式
  • html.parser
  • Beautiful Soup
  • lxml

第一种是模糊匹配,后三者会解析成DOM树,再进行一些操作。

Beautiful Soup 文档

http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc.zh/
文档中显示例子在Python2.7和Python3.2中的执行结果相同,所以大家不用担心版本问题
使用命令安装 pip install beautifusoup4

简单使用

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(
    html_doc,             # HTML 文档字符
    'html.parse'          # HTML 解析器
    from_encoding='utf8'  # HTML 文档的编码
)

# 查找所有标签为 a 的节点
soup.find_all('a')

# 查找所有标签为a,链接符合 /view/123.html 形式的节点
soup.find_all('a',href='/view/123.html')
soup.find_all('a',href=re.compile(r'/view/\d+\.html'))

# 查找所有标签为 div, class 为 abc ,文字为 Python 的节点
soup.find_all('div',class_='abc',string='Python')

# 假如得到节点 <a href="/categroy">Python</a>

# 获取查到节点的标签名称
node.name

# 获取查到节点的 href 属性
node['href']

# 获取查到链接的文字
node.get_text()
# 官网上的 demo
from bs4 import BeautifulSoup


html_doc = """
<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" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p>

<p class="story">...</p>
"""

soup = BeautifulSoup(html_doc,"html.parser")

print(soup.find_all('a'))

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 158,560评论 4 361
  • 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 67,104评论 1 291
  • 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 108,297评论 0 243
  • 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 43,869评论 0 204
  • 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 52,275评论 3 287
  • 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 40,563评论 1 216
  • 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 31,833评论 2 312
  • 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 30,543评论 0 197
  • 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 34,245评论 1 241
  • 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 30,512评论 2 244
  • 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 32,011评论 1 258
  • 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 28,359评论 2 253
  • 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 33,006评论 3 235
  • 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 26,062评论 0 8
  • 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 26,825评论 0 194
  • 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 35,590评论 2 273
  • 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 35,501评论 2 268

推荐阅读更多精彩内容