Python爬虫---爬虫介绍，实战案例

news2024/7/4 6:15:34

目录标题

    • 1、爬虫介绍
      • 1.1 爬虫的合法性
      • 1.2 网络爬虫的尺寸
      • 1.3 robots.txt协议
      • 1.4 http&https协议
      • 1.5 requests模块
        • 1.5.1 request库的异常
    • 2、实战案例
      • 2.1 百度页面
      • 2.2 爬取京东商品页面
      • 2.3 爬取亚马逊商品页面-更改headers
      • 2.4 百度/360搜索关键词提交-params
      • 2.5 网络图片的爬取和存储
      • 2.6 IP地址归属地的自动查询
      • 2.7 爬取搜狗首页
      • 2.8 搜索词条
      • 2.9 破解百度翻译
      • 2.10 豆瓣电影排行
      • 2.11 爬取肯德基餐厅查询指定地点的餐厅
      • 2.12 爬取国家药品监督管理局

1、爬虫介绍

什么是爬虫？
– 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
浏览器抓取的是一个整页面，而我们很多时候爬虫是先抓取符合特定要求的信息

1.1 爬虫的合法性

在法律中是不被禁止的，但具有违法风险
不合法：爬虫+黑客技术，攻击别人的网站
善意爬虫 -搜索引擎里的抓取系统其实就是各自编写的一个爬虫程序
恶意爬虫 - 抢票软件对12306的多次操作
爬虫类似骚扰电话，网络爬虫会对web开发带来问题

爬虫带来的风险可以体现在如下2个方面：

  • 骚扰问题：爬虫行为干扰了被访问网站的注册运营
  • 法律问题：爬虫抓取的数据用于牟利将带来法律风险

如何避免进局子？

  1. 时常优化自己的程序，避免干扰被访问网站的正常运行
  2. 在使用、传播爬取到的数据时，审查抓取到的内容，涉及用户隐私或者商业机密等敏感内容，及时停止爬取或传播

因为这些问题，网站人员会限制爬虫：

  1. 来源审查：判断User-Agent进行限制，如果User-Agent字段不是已知的浏览器，则很可能是爬虫
  2. 发布公告：Robots协议，告知可爬取的内容

1.2 网络爬虫的尺寸

在这里插入图片描述
大规模的全网爬虫，类似百度，谷歌这种浏览器，速度是关键

爬虫在使用场景中的分类：
1.通用爬虫：（搜索引擎中的抓取系统重要部分）抓取的是一整张页面的数据
2.聚焦爬虫：是建立在通用爬虫的基础上。抓取的是页面中特定的局部内容。（先通用爬虫找到一页面，再聚焦爬虫找到页面中局部内容）
3.增量爬虫：监测网站中数据更新的情况。只会抓取网站中最新更新出来的数据。

爬虫中的矛与盾？
例子：电商中店家，一方面希望产品被爬取，这样会增加产品的流量。另一方面，不希望被同行爬取，或得产品价格、产品描述等详细信息

反爬机制
门户网站，通过制定相应策略或技术手段，防止爬虫程序进行网站数据的爬取。

反反爬策略
爬虫程序通过制定相关策略或技术手段，破解门户网站中的反爬机制，从而获得门户网站中的相关数据

1.3 robots.txt协议

robots-机器人
use-agent
disallow

  • —表示所有
    君子协议。规定了哪些数据可以被爬取哪些数据不可以被爬取。
    如何查看：网站地址/robots.txt
    例如：https://www.taobao.com/robots.txt
    如果网站没用robosts协议，默认允许所有爬虫

1.4 http&https协议

http协议-超文本传输协议
概念：服务器与客户端进行数据交互的一种形式。http是一种基于“请求与响应”模式的、无状态的应用层协议。
无状态是指：第一次请求与第二次请求之间没有关联
应用层协议：该工作在TCP协议之上
HTTP协议采样URL作为定位网络资源的标识
在这里插入图片描述
理解URL：通过HTTP协议存取资源的Internet路径，一个url对应一个数据资源
在这里插入图片描述
patch与put的对比：
在这里插入图片描述

常用请求头信息：
User-Agent : 请求载体的身份标识（浏览器的标识，例谷歌。）
Connection : 请求完毕后，是断开连接还是保持连接

常用响应头信息：
Content-Type :服务器响应回客户端的数据类型（可以是字符串类型，jesen类型等）

https协议：
https协议与http协议几乎类似，唯一的区别是s （secure安全）
安全的http协议，安全的超文本传输协议，安全涉及到数据加密，交互、传输过程中的数据是加密过的。

加密方式：

  • 对称密钥加密：客户端把密钥+密文发给服务器，缺点容易被截取
  • 非对称密钥加密：服务器发公钥给客户端，客户端据此加载密文后传回，缺点公钥可能会被拦截且篡改
  • 证书密钥加密（https采取的证书密钥加密）：引入一个证书认证机构

1.5 requests模块

网络请求模块：urllib模块与 requests模块
requests模块：python中原生的一款基于网络请求的模块，功能强大，简单便捷，效率极高。
作用：模拟浏览器发请求。

如何使用？（requests模块的编码流程）
遵从浏览器发请求的流程

  1. 指定url (要访问的网页)
  2. 发起请求
  3. 获取响应数据
  4. 持久化存储响应数据

环境安装：pip install requests
测试：import requests

实战：

  1. 需求1：爬取搜狗指定词条对应的搜索结果页面（简易网页采集器）
    UA检测、UA伪装

  2. 需求2：破解百度翻译
    post请求（携带了参数）
    响应数据是一组json数据

  3. 需求3：爬取豆瓣电影分类排行榜中电影详情数据

request.get(url,params=None,**kwargs)
url :拟获取页面的url链接
params: 参数，字典或者字节流格式
**kwargs: 12个控制访问的参数

r.status.code —状态码。如果是200说明请求成功，否则请求失败
type® —是一个类
r.headers ----get请求获得页面的头部信息
r.text----http响应内容的字符串形式，即url对应的页面内容
r.encoding ----编码方式
r.apparent_encoding — 备选编码方式
r.content—HTTP响应内容的二进制形式
在这里插入图片描述
使用requests.get请求时的流程：
在这里插入图片描述

1.5.1 request库的异常

在这里插入图片描述
r.raise_for_status() —用来查看是否异常，如果不是200，产生requests.HTTPError异常

通用代码框架：

import requests
def getHTMLText(url):
	try:
		r = requests.get(url,timeout=30)
		r.raise_for_status() #如果不是200，产生requests.HTTPError异常
		r.encoding = r.apparent_encoding  #让编码为utf-8
		return r.text
	except:
		return "产生异常"

if __name__ =='__main__':
	url = "https://www.baidu.com"
	print(getHTMLText(url))  #正常输出内容

Requests库的7个主要方法
在这里插入图片描述
最常使用的方法：requests.get()

2、实战案例

2.1 百度页面

import requests
r = requests.get("https://www.baidu.com")
r.status_code  #输出200---正常
r.text  #输出乱码
r.encoding  #不是utf-8
r.encoding = 'utf-8'
r.text #这是输出内容出现中文，我们可读

如果header中不存在charset，则认为编码为ISO-8859-1，但这个没法解析中文

2.2 爬取京东商品页面

import requests
url = "https://item.jd.com/236897.html"   #某一个具体商品的链接
try:
	r = requests.get(url) 
	r.status_for_status()  #输出200，访问正常
	r.encoding = r.apparent_encoding
	print(r.text[:100])
except:
	print("爬取失败")

2.3 爬取亚马逊商品页面-更改headers

import requests
r = requests.get("https://www.amazon.cn/gp/product/Bo1M8L5z3Y")
r.status_code  #输出503---不正常
r.text  #输出乱码
r.encoding  #不是utf-8
r.encoding = 'utf-8'
r.text  #输出内容还是有问题
r.request.headers #头信息诚实的告诉了网站是python爬虫

kv = {'user-agent','Mozilla/5.0'} #字段写成了Mozilla/5.0一个浏览器
url = "https://www.amazon.cn/gp/product/Bo1M8L5z3Y"
r = requests.get(url,headers = kv)
r.status_code  #输出200
r.text[:1000]

2.4 百度/360搜索关键词提交-params

在这里插入图片描述

import requests
kv = {'wd':'Python'}
r = requests.get("http://www.baidu.com/s",params = kv)
r.status_code  #200
r.request.url  #输出完整的url:http://www.baidu.com/s?wd=Python
len(r.text) #太大了，先不打印

2.5 网络图片的爬取和存储

如果一个url链接是以.jpg结尾，则表示的是一个图片文件

import request
path = "D:/abc.jpg"  #保存的目标路径
url = "http://........jpg" #图片的url
r = requests.get(url)
r.status_code  #200
with open(path,'wb') as f:   #打开路径并写入
	f.write(r.content)

用图片原本的名字命名：
在这里插入图片描述
图片、视频、动画等都是类似这种

2.6 IP地址归属地的自动查询

IP138网站提供了IP地址查询归属地的功能，所以借助IP138网站

import requests
url = "http://m.ip138.com/ip.asp?ip="
r = requests.get(url+'202.204.80.112')
r.status_code  #200
r.text[-500:] #内容可能会很大，所以一般取前1000，或者后500

网站平台提供的一些点查询的功能，可能都是通过链接来实现的

2.7 爬取搜狗首页

需求：爬取搜狗首页的页面数据

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf -8 -*-
#- 需求：爬取搜狗首页的页面数据
import requests
if __name__ == "__main__":
    #step 1:指定url
    url = "https://www.sogou.com/"
    #step 2:发起请求
    #get方法会返回一个响应对象
    response = requests.get(url=url)
    #step 3:获取响应数据，.text返回的是字符串形式的响应数据
    page_text = response.text  #即将该页面的编码以字符串形式返回给了page_text
    print(page_text)  #打印出来观察一下，打印出的是源码数据
    #step 4:持久化存储响应数据
    #搜狗首页的源码数据存储在当前地址的sogou.html文件中
    with open('./sogou.html','w',encoding= 'utf-8') as fp:
        fp.write(page_text)
    print('爬取数据结束！！！')

结束后点击文件夹中的sogou.html项目，加载出来的网页即爬出来的页面

2.8 搜索词条

需求1：爬取搜狗指定词条对应的搜索结果页面（简易网页采集器）

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

#UA：User-Agent(请求载体的身份标识)
#UA伪装 ：门户网站的服务器会检测对应请求的载体身份标识，
# 如果检测到请求的载体身份标识为某一款浏览器，说明该请求是一个正常请求。但是。。
#但是如果检测到请求的载体身份标识不是基于某一款浏览器的，则表示该请求为不正常的请求（即是爬虫）则服务器很有可能会拒绝此请求
#所以，每次爬虫中要进行UA伪装，这一反爬
#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USer-Agent 封装到一个字典中
    #headers封装的是一个基于谷歌浏览器的
    headers = {
        'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/103.0.0.0 Safari/537.36'
    }
    url = 'https://www.sogou.com/web?'
    #处理url携带的参数：封装到字典中
    kw = input('enter a word:')
    param = {
        'query':kw
    }
    #对指定的url发起的请求对应的url是携带参数的，并且请求过程中处理了参数
    response=requests.get(url = url,params=param,headers = headers) #动态拼接params参数

    page_text = response.text
    fileName = kw+'.html'
    with open(fileName,'w',encoding='utf-8') as fp:
        fp.write(page_text)
    print(fileName,'保存成功！！！')

输入自己想要查询的关键词，爬取出浏览器搜索出的结果页面

2.9 破解百度翻译

数据解析：一张页面中的局部解析
局部页面刷新：
post请求（携带了参数）

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import requests
import json
if __name__ == '__main__':
    #1，指定url
    post_url = 'https://fanyi.baidu.com/sug'
    #2,请求前进行UA伪装
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/103.0.0.0 Safari/537.36'
    }
    #3,post请求参数处理（同get请求一致）
    word = input('enter a word:')
    data = {
        'kw':'word'
    }

    #4,请求发送
    response = requests.post(url = post_url,data = data,headers = headers)
    #5，获取相应数据
    # 本例中拿到json数据,json()方法返回的是obj。只有确认拿到的响应数据是json类型时，才可以用json()(看Content-Type: application/json)
    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)#ensure_ascii拿到的是中午，不能用ascii
    print('over!!')

2.10 豆瓣电影排行

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import requests
import json
#滑动页面，会刷新页面---json数据
#Content-Type: application/json; ---确定是json数据
if __name__=='__main__':
    url = 'https://movie.douban.com/j/chart/top_list'
    #url 复制过来，但是字典形式要重新封装
    param = {
        'type': 24,
        'interval_id': '100:90',
        'action':'',
        'start': 0,  #从库中第几部电影开始取,从0开始
        'limit': 20,   #一次取出的个数
    }
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/103.0.0.0 Safari/537.36'
    }
    response = requests.get(url=url,params = param,headers=headers)
    list_data = response.json()
    fp = open('./douban.json','w',encoding='utf-8')
    json.dump(list_data,fp=fp,ensure_ascii=False)
    print('over!!')

2.11 爬取肯德基餐厅查询指定地点的餐厅

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import requests
import json
#滑动页面，会刷新页面---json数据
#Content-Type: application/json; ---确定是json数据
if __name__=='__main__':
    url = 'http://www.kfc.com.cn/kfccda/ashx/GetStoreList.ashx?op=keyword'
    kw = input('enter a word:')
    param = {
        'cname':'',
        'pid':'',
        'keyword': kw,
        'pageIndex': 1,
        'pageSize': 10,
    }
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/103.0.0.0 Safari/537.36'
    }
    response = requests.get(url=url,params = param,headers=headers)
    page_text = response.text
    fileName = kw+'.html'  #存入文件的文件名
    with open(fileName,'w',encoding='utf-8') as fp:
        fp.write(page_text)
    print(fileName,'保存成功！！！')

有点不理解，为啥这里url的问号后面部分不删掉？

2.12 爬取国家药品监督管理局

网站设置了新的反爬机制，无法实际爬到，但思路仍然值得学习

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import requests
if __name__ = "__main__":
	url = ''
	headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/103.0.0.0 Safari/537.36'
    }
    response = requests.get(url=url,params = param,headers=headers)
    page_text = response.text
    with open('./huazhuangpin.html','w',encoding='utf-8') as fp:
    	fp.write(page_text)

代码测试or抓包工具，得到不是由于地址栏中的url得到的。可能是由于ajax请求得到的
XHR中的ajax请求包
通过对详情页的url分析得到：

  1. url的域名都是一样的，只有携带的参数id不一样
  2. id值可以从首页对应的ajax请求到的json中获取
  3. 域名和id值拼接出一个完整的详情页的url
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import requests
if __name__ ="__main__":
	url = '首页的url'
	data = {
		参数键值形式}
	headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/103.0.0.0 Safari/537.36'
    }
    id_list=[]#存储企业的id
    all_Data_list = []#存储所有的企业详情数据
    json_jds = requests.post(url=url,params = param,headers=headers).json()
    #json_jds字典形式，从其中获取id
    for dic in json_ids['list']:
    	id_list.append(dic['ID'])
    
    #获取企业的详情
    post_url = '详情页的url'
    for id in id_list:
    	data = {
    		'id':id}
    	detail_json = requests.post(url=url,params = param,headers=headers).json()
    	#print(detail_json,'-----ending-----')
    	all_data_list.append(detail_json)
	#持久化存储all_data_list
	fp = open('./allData.json','w',encoding='utf-8')
	json.dump(all_data_list,fp=fp,ensure_ascii=False)
	print('over!!')

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