契机是课程项目需要爬取一份数据，于是在CSDN搜了搜相关的教程。在博主【朦胧的雨梦】主页学到很多😄。本文基于大佬给出的实例学习记录自用。以下将相关博客列出，推荐学习~

• Python |浅谈爬虫的由来
• Python爬虫 | 利用python爬虫获取想要搜索的数据
• Python爬虫经典战役——正则实战
• Python爬虫| 一文掌握XPath
• Python爬虫之美丽的汤——BeautifulSoup

📚import requests

• 使用模板

  import requests   
  url ='xxxxxxxxxxxx' 
  #发送请求                              
  response = request.get(url， params，headers)  (get请求或者post请求)  
  #根据相应的格式解码
  response.encoding=response.appareent_encoding
  

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• 在爬虫应用中，伪装请求头里的User-Agent和Cookie具有以下作用和目的：

  • User-Agent：User-Agent是HTTP请求头的一部分，用于告诉服务器发送请求的客户端的信息，其中常用的是浏览器标识。在爬虫中，通过设置一个合适的User-Agent，可以模拟不同的浏览器或客户端发起请求，使得请求看起来更像是来自真实的人而不是自动化程序。有些网站可能会根据User-Agent的不同来返回不同的内容，所以在编写爬虫时，设置合适的User-Agent可以提高请求的成功率。
  • Cookie：Cookie是存储在客户端（浏览器）中的一小段数据，用于跟踪用户的会话状态。在爬虫中，有些网站会使用Cookie来记录用户的登录状态、浏览历史等信息。为了模拟用户登录状态或以合适的身份进行访问，我们可以在请求头中添加Cookie信息。通过使用合适的Cookie值，可以使请求看起来更像是经过登录验证的用户发起的请求，从而获取到需要登录才能访问的内容。

• 通过伪装请求头中的User-Agent和Cookie，可以增加爬虫对目标网站的访问成功率，避免被服务器拒绝访问或返回错误的内容。另外，在使用伪装请求头时，需要注意遵守网站的使用规则和避免非法操作，以免违反相关法律法规或引起不必要的麻烦。

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• 代码精读

  import requests
  
  data = input('输入你想要查找的数据：').split()
  # 地址
  url ='http://www.baidu.com/s'
  
  # 伪装请求头
  headers = {
      'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Safari/537.36',
      'Cookie': 'BIDUPSID=CDE3B4BEE7AE0D336C4D0734E42BCF8B; PSTM=1664331801; BAIDUID=CDE3B4BEE7AE0D33996D27FED1DDB4DB:FG=1; BD_UPN=12314753; BDUSS=JNdXVzTXMyWmFKM0x1VWJ5eG9GUjg4UmVCRFQxY1dtejBPVDFBfjc0VHhYRnRqRVFBQUFBJCQAAAAAAAAAAAEAAACse3WjanNuZGJpZAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPHPM2PxzzNjTT; BDUSS_BFESS=JNdXVzTXMyWmFKM0x1VWJ5eG9GUjg4UmVCRFQxY1dtejBPVDFBfjc0VHhYRnRqRVFBQUFBJCQAAAAAAAAAAAEAAACse3WjanNuZGJpZAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPHPM2PxzzNjTT; newlogin=1; ZFY=utLrULRdQjGdhXHuTriamg7jZ2PZMLmnKmUCBUiVrTw:C; BAIDUID_BFESS=CDE3B4BEE7AE0D33996D27FED1DDB4DB:FG=1; BA_HECTOR=ag04ah242k2l2h0la0010ofe1ho8t901f; BDORZ=FFFB88E999055A3F8A630C64834BD6D0; COOKIE_SESSION=765400_1_9_9_5_15_1_0_9_7_0_0_1292084_0_0_0_1668919087_1669684425_1669684425%7C9%234656831_6_1669684425%7C3; B64_BOT=1; BDRCVFR[7FEYkXni5q3]=mk3SLVN4HKm; BD_HOME=1; H_PS_PSSID=26350; BD_CK_SAM=1; PSINO=3; delPer=1; H_PS_645EC=3d48biiwjEvDlNFtMaUHuepsRu67OxRgPoEiOrMKvfRketUwB4GowDbv4KmDa%2BaTHUgCCoc; baikeVisitId=e1f583c7-eb15-4940-a709-054666f30f48; BDSVRTM=443'
  }
  
  data = {
  	# 'wd'​是百度搜索的关键字参数
      'wd': data
  }
  # 获得响应
  response = requests.get(url=url, params=data, headers=headers)
  # 智能解码
  response.encoding = response.apparent_encoding
  # 返回响应内容
  print(response.text)
  

📚import re

• 贪婪匹配，尽可能多的匹配字符：.*
• 非贪婪匹配，尽可能少的匹配字符：.*?

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• 代码精读

  import requests
  import re
  
  # 目标网页的URL
  url = 'https://movie.douban.com/top250'
  # 请求头信息
  headers = {
      'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36'
  }
  # 使用requests库发送GET请求，获取目标网页的内容，并将其编码为对应的字符编码格式。
  response = requests.get(url=url, headers=headers)
  response.encoding = response.apparent_encoding
  # 响应内容的文本形式，存储在变量h
  h = response.text
  # 通过正则表达式模式匹配和提取电影信息
  pattern = re.compile(r'<img width="100" alt="(?P<name>.*?)"'
                       r'.*?<p class="">.*? '
                       r'导演: (?P<director>.*?)&nbsp.*?'
                       r'主演: (?P<actors>.*?)<br>'
                       r'(?P<year>.*?)&nbsp;.*?'
                       r'/&nbsp;(?P<country>.*?)&nbsp;.*?'
                       r';(?P<type>.*?)</p>.*?'
                       r'<span class="rating_num" property="v:average">(?P<mark>.*?)</span>.*?'
                       r'<span>(?P<evaluate>.*?)</span>', re.S)
  # 在字符串h中搜索与pattern匹配的内容，并返回一个迭代器对象
  result = pattern.finditer(h)
  for item in result:
      with open('豆瓣电影信息.txt', 'a', encoding='utf-8') as fp:
          fp.write('\n')
          # 使用group方法获取每个匹配项中各个信息字段的值
          fp.write(item.group('name'))
          # 写入文件
          fp.write('\n')
          fp.write(item.group('director'))
          fp.write('\n')
          fp.write(item.group('actors'))
          fp.write('\n')
          fp.write(item.group('year').strip())
          fp.write('\n')
          fp.write(item.group('country'))
          fp.write('\n')
          fp.write(item.group('type'))
          fp.write('\n')
          fp.write(item.group('mark'))
          fp.write('\n')
          fp.write(item.group('evaluate'))
          fp.write('\n')
  print('爬取完成')
  

  

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• <img width="100" alt="(?P<name>.*?)"
  • 匹配电影海报的img标签，其中包含了电影名称。(?P<name>.*?)使用?P<name>为该匹配项命名为’name’，并使用非贪婪模式匹配任意字符。

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• .*?<p class="">.*?
  • 匹配电影信息中的起始标签<p class="">之后的任意字符。

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• 导演: (?P<director>.*?)&nbsp.*?
  • 匹配导演姓名，导演姓名使用(?P<director>.*?)命名为’director’，并使用非贪婪模式匹配任意字符。

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• 主演: (?P<actors>.*?)<br>
  • 匹配主演姓名，主演姓名使用(?P<actors>.*?)命名为’actors’，并使用非贪婪模式匹配任意字符。该部分以<br>标签结尾。

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• (?P<year>.*?)&nbsp;.*?
  • 该部分匹配包含电影年份的文本，年份使用(?P<year>.*?)命名为’year’，并使用非贪婪模式匹配任意字符。该部分以 结尾。

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• /&nbsp;(?P<country>.*?)&nbsp;.*?
  • 匹配电影国家/地区，国家/地区使用(?P<country>.*?)命名为’country’，并使用非贪婪模式匹配任意字符。该部分以 结尾。

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• ;(?P<type>.*?)</p>.*?
  • 匹配包含电影类型的文本，类型使用(?P<type>.*?)命名为’type’，并使用非贪婪模式匹配任意字符。该部分以;和</p>标签结尾。

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• <span class="rating_num" property="v:average">(?P<mark>.*?)</span>.*?
  • 匹配电影评分，评分使用(?P<mark>.*?)命名为’mark’，并使用非贪婪模式匹配任意字符。该部分以<span class="rating_num" property="v:average">和</span>标签结尾。

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• <span>(?P<evaluate>.*?)</span>
  • 匹配电影评价，评价使用(?P<evaluate>.*?)命名为’evaluate’，并使用非贪婪模式匹配任意字符。该部分以<span>和</span>标签结尾。

📚from lxml import etree

• 代码精读

  import requests
  from lxml import etree
  # 需要请求的url
  url = 'https://www.duanmeiwen.com/xinshang/3203373.html'
  # 伪装请求头
  headers = {
      'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/106.0.0.0 Safari/537.36',
  }
  # 获得响应
  response = requests.get(url=url, headers=headers)
  # 智能解码
  response.encoding = response.apparent_encoding
  
  # 提取数据
  # 使用etree.HTML函数将HTML文本转换为可进行XPath操作的树结构对象tree。
  tree = etree.HTML(response.text)
  # 指定了要提取的目标位置
  # 即在HTML文档中，位于/html/body/div[2]/div[2]/div/div[2]/h2这个路径下的<h2>标签。
  # div[2]表示选择第二个div元素
  # text()表示提取选定元素的文本内容。
  # 将结果存储在titles变量
  titles = tree.xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div/div[2]/h2/text()')
  # 同上
  message = tree.xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div/div[2]/p/text()')
  
  #遍历保存数据
  for i in range(len(message)):
      with open('优美文艺句子.txt', 'a', encoding='utf-8') as fp:
          fp.write(message[i])
          fp.write('\n')
  print('文章爬取完成')
  

📚from bs4 import BeautifulSoup

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• 代码精读

  import requests
  from bs4 import BeautifulSoup
  
  # 需要请求的url
  url = 'https://www.starbucks.com.cn/menu/'
  # 伪装请求头
  headers = {
      'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/106.0.0.0 Safari/537.36',
  }
  # 获得响应
  response = requests.get(url=url, headers=headers)
  # 智能解码
  response.encoding = response.apparent_encoding
  
  # 提取数据
  soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
  # 通过选择器找到了class为"grid padded-3 product"的ul元素下的strong标签，并将其结果存储在name_list变量中
  name_list = soup.select('ul[class="grid padded-3 product"] strong')
  print(name_list)
  
  # 保存数据
  for i in name_list:
      with open('星巴克.txt', 'a', encoding='utf-8') as fp:
          # 提取HTML或XML文档中指定元素的文本内容
          fp.write(i.get_text())
          fp.write('\n')
  print('文章爬取完成')
  

  

  

📚小结

在爬虫应用中，常用的第三方库包括requests、re、lxml和beautifulsoup。

• requests库：requests是一个功能强大且易于使用的HTTP库，用于发送HTTP请求。它可以方便地进行网页的访问和数据的获取，包括发送GET和POST请求，设置请求头、参数、Cookie等，并获取响应结果。它可以用于下载网页内容、API数据等。

• re库：re是Python内置的正则表达式库，它提供了丰富的方法来处理字符串匹配和替换的操作。在爬虫应用中，re经常被用来从HTML页面或文本中提取所需的信息，比如通过正则表达式来匹配特定的文本内容或URL。

• lxml库：lxml是一个用于解析XML和HTML的库，并提供了XPath和CSS选择器等灵活的选择器语法，用于定位和提取HTML或XML文档中的元素和文本。lxml库具有高效的解析速度和稳定的性能，在爬虫应用中经常被用来解析HTML页面，提取所需的数据。

• BeautifulSoup库：BeautifulSoup库是基于lxml或者html.parser库构建的Python库，用于将HTML或XML文档解析为可以操作和搜索的树形结构，更方便地进行数据提取。BeautifulSoup提供了直观而简洁的API，可以使用选择器语法来定位元素、获取文本内容、提取属性等。它还具有处理错误和不完整的HTML文档的能力，方便地处理各种网页结构。在爬虫应用中，BeautifulSoup经常被用来解析和处理网页数据，从中提取所需的信息。

这些库在爬虫应用中通常是相互配合使用的，requests用于发送HTTP请求获取网页内容，re用于对网页内容进行正则匹配提取，lxml用于解析网页内容，而BeautifulSoup则用于定位和提取所需的数据。