爬虫概念：
通过编写程序，模拟浏览器上网，然后让其去互联网上抓取数据的过程
分类：
1，通用爬虫：抓取一整张页面数据
2，聚焦爬虫：抓取页面中的局部内容
3，增量式爬虫：只会抓取网站中最新更新出来的数据
反爬协议robots.txt协议
http协议：
服务器与客户端进行数据交互的一种形式
User-Agent:请求载体的身份标识
Connection:请求完毕是断开还是保持连接
Content-Type： 服务器响应回客户端的数据类型
https协议：证书认证加密，安全的超文本传输协议
1，requests模块：
作用：模拟浏览器发请求
流程：1，指定url 2,发起请求 3，获取响应数据 4，持久化存储
1.1爬取搜狗首页：
import requests
if __name__ == '__main__':
url='https://www.sogou.com/'
response=requests.get(url=url)
page_text=response.text#返回字符串形式的响应数据
print(page_text)
with open('./sougou.html','w',encoding='utf-8') as fp:
fp.write(page_text)
print('爬取数据结束！')
1.2网页采集器
User-Agent:请求载体的身份标识
UA伪装：让爬虫对应的请求载体身份标识伪装成某一款浏览器
import requests
if __name__ == '__main__':
#UA伪装：将对应的UA封装到一个字典里
headers={
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.104 Safari/537.36 Core/1.53.2669.400 QQBrowser/9.6.10990.400'
}
url='https://www.sogou.com/sie?hdq=AQxRG-0000&'
#处理URL参数分装到字典里
kw=input('enter a word:')
param={
'query':kw
}
#对指定URL发起的请求对应的url是携带参数的请求过程中处理了参数
response=requests.get(url=url,params=param,headers=headers)
page_text=response.text#返回字符串形式的响应数据
fileName=kw+'.html'
with open(fileName,'w',encoding='utf-8') as fp:
fp.write(page_text)
print(fileName,'保存成功！！')
1.3破解百度翻译
打开百度翻译官网，右键检查
发出的是一个post请求（携带参数），响应数据是一组json数据
import requests
import json#导入模块
if __name__ == '__main__':
post_url='https://fanyi.baidu.com/sug'#1,指定url
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.104 Safari/537.36 Core/1.53.2669.400 QQBrowser/9.6.10990.400'
}#经行UA伪装
#3，post请求参数处理（与get类似）
word=input('enter a word:')
data={
'kw':word
}
#4,发送请求
response=requests.post(url=post_url,data=data,headers=headers)
#5,获取响应数据：json()方法返回的是obj(提前确定是json类型）
dic_obj=response.json()
#持久化存储
fileName=word+'.json'
fp=open(fileName,'w',encoding='utf-8')
json.dump(dic_obj,fp=fp,ensure_ascii=False)#中文不可以用ASCII码
print('over!!')效果：
1.4，豆瓣电影爬取
文件类型为json,地址中有参数，获取方式为get
import requests
import json#导入模块
if __name__ == '__main__':
url='https://movie.douban.com/j/chart/top_list'
param={
'type':'24',
'interval_id':'100:90',
'action':'',
'start':'3',#第一个电影
'limit':'20'#数量
}
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.104 Safari/537.36 Core/1.53.2669.400 QQBrowser/9.6.10990.400'
}
response=requests.get(url=url,params=param,headers=headers)#请求
list_data=response.json()#json类型
fp=open('./douban.json','w',encoding='utf-8')#生成文件
json.dump(list_data,fp=fp,ensure_ascii=False)
print('over!!!')1.5爬取肯德基餐厅
要求：统计各个城市共有多少家肯德基餐厅，并打印门店信息
请求方式为post，文本类型(content-Type)：text
参数：
import requests
url = 'http://www.kfc.com.cn/kfccda/ashx/GetStoreList.ashx?op=keyword'
# UA伪装
header = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.96 Safari/537.36'
}
word = input("请输入地址: ")
numbers = 1
# 页数
number_pages = 0
# 第一次检测页数
state = True
while numbers != 0:
number_pages += 1
data = {
'cname': '',
'pid': '',
'keyword': word,
'pageIndex': number_pages,
'pageSize': '10',
}
# 请求发送
response = requests.post(url=url, data=data, headers=header)
text = response.text
numbers -= 1
# 计算页数,因为只需要一次即可
if state:
# 将列表text转化为字典
dictionary = eval(text)
# 获取第一段Table的页数
rowcount = dictionary['Table']
# 将这个列表中的字典赋给dicts
dicts = rowcount[0]
# 查询rowcount所指的页数
numbers = dicts['rowcount']
if numbers == 0:
print("抱歉,您所输入的地址没有肯德基餐厅")
else:
print(f"{word}一共有{numbers}家肯德基餐厅")
if numbers % 10 == 0:
numbers = numbers // 10#整除
else:
numbers = numbers // 10 # 不加一是因为已经检查过一次了
state = False
print(text)
