【爬虫】爬虫基础

news2024/12/25 12:34:02

目录

  • 一、Http响应与请求
    • 1、Http请求
    • 2、Http响应
    • 3、状态码
  • 二、Requests库
    • 1、发起GET请求
    • 2、发起POST请求
    • 3、处理请求头
  • 三、BeautifulSoup库
    • 1、解析HTML文档
    • 2、查找和提取数据
      • Ⅰ、查找单个元素
      • Ⅱ、查找所有元素
      • Ⅲ、使用CSS选择器
      • Ⅳ、获取元素属性
  • 四、爬取豆瓣电影榜


一、Http响应与请求

HTTP是一种客户端-服务器协议,通信的双方分别是客户端和服务器。客户端发送HTTP请求,服务器接收并处理请求后返回HTTP响应。

1、Http请求

HTTP请求由请求行、请求头部、空行和请求数据(如POST请求时的表单数据)组成。

  • 请求行包含请求方法、请求的URL和协议版本。常见的请求方法包括GET、POST、PUT、DELETE等。
  • 请求头部包含关于客户端和请求的其他信息,如User-Agent、Accept、Content-Type等。
  • 空行用于分隔请求头部和请求数据。
  • 请求数据通常用于POST请求,包含提交的数据。

请求示例:

POST /api/users HTTP/1.1
Host: www.example.com
User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36
Accept: application/json
Content-Type: application/json
Content-Length: 27

{
  "name": "John",
  "age": 30
}

请求行:POST /api/users HTTP/1.1

请求头:包含Host、User-Agent、Accept、Content-Type、Content-Length等

空行:请求头和请求体之间的空行

请求体:JSON数据

2、Http响应

HTTP响应由状态行、响应头部、空行和响应数据组成。

  • 状态行包含协议版本、状态码和状态消息。状态码指示了请求的处理结果,如200表示成功,404表示未找到资源,500表示服务器内部错误等。
  • 响应头部包含服务器和响应的其他信息,如Server、Content-Type、Content-Length等。
  • 空行用于分隔响应头部和响应数据。
  • 响应数据包含服务器返回的数据,如HTML、JSON等。

假设服务器返回一个简单的HTML页面,响应可能如下:

HTTP/1.1 200 OK
Date: Sun, 02 Jun 2024 10:20:30 GMT
Server: Apache/2.4.41 (Ubuntu)
Content-Type: text/html; charset=UTF-8
Content-Length: 137
Connection: keep-alive

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Example Page</title>
</head>
<body>
    <h1>Hello, World!</h1>
    <p>This is a sample HTML page.</p>
</body>
</html>

状态行:HTTP/1.1 200 OK

响应头:包含Date、Server、Content-Type、Content-Length、Connection等

空行:响应头和响应体之间的空行

响应体:包含HTML代码

3、状态码

HTTP状态码指示了服务器对请求的处理结果。常见的状态码包括:

  • 1xx:信息响应,表示请求已接收,继续处理。
  • 2xx:成功,表示请求已成功被服务器接收、理解、并接受。
  • 3xx:重定向,表示需要进一步操作以完成请求。
  • 4xx:客户端错误,表示服务器无法处理请求。
  • 5xx:服务器错误,表示服务器在处理请求时发生了错误。

状态码

二、Requests库

Python的Requests库是一个非常强大且易于使用的HTTP库。

在使用之前,需要先安装Requests库:pip install requests

1、发起GET请求

GET请求用于从服务器请求数据。使用Requests库发起GET请求非常简单:

import requests
# 发起GET请求
response = requests.get('https://news.baidu.com')
# 检查响应状态码
if response.status_code == 200:
    # 打印响应内容
    print(response.text)
else:
    print(f"请求失败,状态码:{response.status_code}")

2、发起POST请求

POST请求用于向服务器提交数据。例如,需要登录的网站通常使用POST请求提交用户名和密码。使用Requests库发起POST请求的方法如下:

import requests

# 定义要发送的数据
data = {
    'username': '123123123',
    'password': '1231231312'
}

# 发起POST请求
response = requests.post('https://passport.bilibili.com/x/passport-login/web/login', data=data)

# 检查响应状态码
if response.status_code == 200:
    # 打印响应内容
    print(response.text)
else:
    print(f"请求失败,状态码:{response.status_code}")

3、处理请求头

在有些网站(例如豆瓣),不让爬虫有反爬取机制,需要设置HTTP请求头和参数,来伪装成浏览器通过身份验证。

import requests

response = requests.get("https://movie.douban.com/top250")
if response.ok:
    print(response.text)
else:
    print("请求失败:" + str(response.status_code))

请求失败

例如,上面的代码,没有设置请求头,豆瓣就拒绝让我们访问。

image-20240607014319894

我们可用随便进入网站,随便找个现成的User-Agent,放到我们的请求头里。

import requests

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/125.0.0.0 Safari/537.36 Edg/125.0.0.0"
}

response = requests.get("https://movie.douban.com/top250", headers=headers)
print(response.text)

image-20240607014435738

这样,就能访问豆瓣,并且获取该网页的内容了。

三、BeautifulSoup库

BeautifulSoup 是一个用于解析 HTML 和 XML 文档的 Python 库,尤其适用于从网页中提取数据。

在使用之前,需要安装BeautifulSoup 库:pip install beautifulsoup4

1、解析HTML文档

html.parser是Python内置的解析器,适用于大多数场景。以上面的豆瓣为例。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/125.0.0.0 Safari/537.36 Edg/125.0.0.0"
}

response = requests.get("https://movie.douban.com/top250", headers=headers)
html = response.text
# 使用html.parser来解析HTML内容
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

2、查找和提取数据

BeautifulSoup提供了多种方法来查找和提取HTML文档中的数据。

BeautifulSoup常用方法:

  • find(tag, attributes): 查找第一个符合条件的标签。
  • find_all(tag, attributes): 查找所有符合条件的标签。
  • select(css_selector): 使用CSS选择器查找符合条件的标签。
  • get_text(): 获取标签内的文本内容。
  • attrs: 获取标签的属性字典。

Ⅰ、查找单个元素

find方法用于查找第一个符合条件的元素。例如,查找页面中的第一个标题:

title = soup.find("span", class_="title")
print(title.string)

Ⅱ、查找所有元素

findAll方法用于查找所有符合条件的元素。例如,查找页面中的所有标题:

all_titles = soup.findAll("span", class_="title")
for title in all_titles:
    print(title.string)

Ⅲ、使用CSS选择器

select方法允许使用CSS选择器来查找元素。例如,查找所有标题:

all_titles = soup.select("span.title")
for title in all_titles:
    print(title.get_text())

Ⅳ、获取元素属性

可以使用attrs属性获取元素的属性字典。例如,获取所有图片的URL:

all_images = soup.findAll("img")
for img in all_images:
    print(img['src'])

四、爬取豆瓣电影榜

image-20240607021500369

电影标题:HTML的标签名是:span,指定元素的 class 属性是 title

image-20240607021403243

评分:HTML标签是:span,指定元素的class属性是rating_num

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/125.0.0.0 Safari/537.36 Edg/125.0.0.0"
}
    response = requests.get(f"https://movie.douban.com/top250", headers=headers)
    html = response.text
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

    # 获取所有电影
    all_movies = soup.find_all("div", class_="item")

    for movie in all_movies:
        # 获取电影标题
        titles = movie.find_all("span", class_="title")
        for title in titles:
            title_string = title.get_text()
            if "/" not in title_string:
                movie_title = title_string

        # 获取电影评分
        rating_num = movie.find("span", class_="rating_num").get_text()

        # 输出电影标题和评分
        print(f"电影: {movie_title}, 评分: {rating_num}")

image-20240607021144542

爬取成功了,但是爬取的内容只有第一页,后面的内容没有爬取成功。分析上面的url连接,每个页面通过URL中的start参数进行分页。

image-20240607020345475

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/125.0.0.0 Safari/537.36 Edg/125.0.0.0"
}

for start_num in range(0, 250, 25):
    response = requests.get(f"https://movie.douban.com/top250?start={start_num}", headers=headers)
    html = response.text
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

    # 获取所有电影条目
    all_movies = soup.find_all("div", class_="item")

    for movie in all_movies:
        # 获取电影标题
        titles = movie.find_all("span", class_="title")
        for title in titles:
            title_string = title.get_text()
            if "/" not in title_string:
                movie_title = title_string

        # 获取电影评分
        rating_num = movie.find("span", class_="rating_num").get_text()

        # 输出电影标题和评分
        print(f"电影: {movie_title}, 评分: {rating_num}")

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