Python爬虫系列

本文来源于公众号【程序猿声】，作者周云猛

启

大家好，我是新来的小编小周。今天给大家带来的是python爬虫入门，文章以简为要，引导初学者快速上手爬虫。话不多说，我们开始今天的内容。在初步学习爬虫之前，我们先用一个例子来看看爬虫是什么。

A同学想要了解python是一种怎样的语言，于是打开了某度搜索引擎，却发现占据屏幕的是各类python学习课程的广告，而真正介绍python的内容却被放在了后面。事实上，在大多数时候，我们用浏览器获得的信息是十分繁冗的，因此筛选提取网页中对我们有用的数据就显得十分必要了。我们的爬虫程序要做的便是：模拟浏览器发送请求-->获取网页代码-->筛选提取数据-->存放数据。

前期准备

爬虫程序中需要用到一些第三方库，我们这里使用的是requests库和BeautifulSoup4库。话不多说，让我们先来做好这些准备。（笔者使用的是IDLE3.8版本编辑器，及win系统）
requests 2.22.0下载地址：https://pypi.org/project/requests/#files BeautifulSoup4 4.8.2下载地址：https://pypi.org/project/beautifulsoup4/#files
python3.0以上版本一般自带pip（可提供对第三方库的下载安装等），故第三方库下载后可直接进行安装。1. 打开cmd

2. 若python安装在启动盘（一般是C盘）直接键入“pip install   requests”命令即可。

3. 若python不在启动盘则键入“d:”然后“cd python.exe所在目录”，直接键入 ”python -m pip install requests”命令即可。

（BeautifulSoup4库安装步骤相同）

发送请求

模拟浏览器发送请求时，我们可以使用requests库帮助我们。下面给出requests库的7个主要方法：

发送请求后，服务器会接受请求，并返回一个response。

response作为一个对象，具有如下常用属性：

接下来，我们以访问百度主页的代码为例来看看吧！

import requests
url="http://www.baidu.com/"
res=requests.get(url)
print(res.status_code)
200

其中，我们介绍一下requests.get()函数的带参数形式。params是字典或字节序列，可以添加到url中；****headers是HTTP的定制头等等。我们以headers为例，headers是HTTP的定制头，一些服务器在处理requests请求时会识别请求头，并拦截python爬虫。

import requests
url="http://www.zhihu.com/"
res=requests.get(url)
print(res.status_code)
400
print(res.request.headers)
{'User-Agent': 'python-requests/2.22.0', 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate', 'Accept': '*/*', 'Connection': 'keep-alive'}

可以看到我们通过python访问知乎首页被拦截了，查看请求头时发现User-agent是python—-requests/2.22.0。下面我们尝试修改请求头伪装成浏览器：

import requests
pre={'User-agent':'Mozilla/5.0'}
res=requests.get("https://www.zhihu.com/billboard",headers=pre)
print(res.status_code)
200

可见，修改请求头后访问成功。利用requests的get方法和response的content属性（图片以二进制形式保存），我们可以下载网络上的一些图片，下面以获取新浪新闻的一张图片为例：

import requests
url="http://www.sinaimg.cn/dy/slidenews/5_img/2015_48/30939_1300019_688168.jpg"
path="D://pics//"+"maomi.jpg"
try:        
  res=requests.get(url)        
  with open(path,'wb') as pic:                
    pic.write(res.content)                
    pic.close()                
    print("文件保存成功")
  except:        
    print("爬取失败")文件保存成功

解析内容

Beautiful Soup库是解析、遍历、维护文档树的功能库。

简单地说，BeautifulSoup能够帮助用户将response中的html内容解析，得到一个BeautifulSoup的对象，并且能够以标准的缩进格式输出。我们以知乎热榜网页为例（注意B和S要大写哦）：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
pre={'User-agent':'Mozilla/5.0'}
res=requests.get("https://www.zhihu.com/billboard",headers=pre)
rep=res.text
soup=BeautifulSoup(rep,"html.parser")
print(soup)

运行代码后可以看见，已经产生标准缩进格式输出。（截取部分如下图）

这里，我们来认识一下BeautifulSoup类的部分元素：

在代码运行返回的html内容中，可以看见a标签里包含了

等子孙标签，其中包含了我们需要的热榜话题，利用这段代码我们可以获取热榜第一的信息进而获取榜单全部话题。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
pre={'User-agent':'Mozilla/5.0'}
try:
    res=requests.get("https://www.zhihu.com/billboard",headers=pre)
    res.raise_for_status
    rep=res.text
except:
    print("连接失败")
try:
    soup=BeautifulSoup(rep,"html.parser")
    con=soup.find_all('div',class_="HotList-itemTitle")
    for i in range(len(con)):
        print(con[i].text)
except:
    print("获取失败")

我们观察到所有热榜话题所在标签name都是div，属性中都包含class="HotList- itemTitle"。我们使用bs4的find_all函数，返回一个包含许多元素的列表，然后利用text属性提取有用的字符逐个输出。

今天的爬虫入门我们就先讲到这里哦，小周下期继续给大家带来爬虫分享哦！