0.为什么要学习网络爬虫
深度学习一般过程:
收集数据，尤其是有标签、高质量的数据是一件昂贵的工作。
爬虫的过程，就是模仿浏览器的行为，往目标站点发送请求，接收服务器的响应数据，提取需要的信息，并进行保存的过程。
Python为爬虫的实现提供了工具:requests模块、BeautifulSoup库
1.爬虫练习前言
本次实践使用Python来爬取百度百科中《青春有你2》所有参赛选手的信息。
数据获取：https://baike.baidu.com/item/青春有你第二季
普通用户:
打开浏览器 --> 往目标站点发送请求 --> 接收响应数据 --> 渲染到页面上。
爬虫程序:
模拟浏览器 --> 往目标站点发送请求 --> 接收响应数据 --> 提取有用的数据 --> 保存到本地/数据库。
本实践中将会使用以下两个模块，首先对这两个模块简单了解以下：
request模块：
requests是python实现的简单易用的HTTP库，官网地址：http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/
requests.get(url)可以发送一个http get请求，返回服务器响应内容。
BeautifulSoup库：
BeautifulSoup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。
网址：https://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/v4.4.0/
BeautifulSoup支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器,其中一个是 lxml。
BeautifulSoup(markup, “html.parser”)或者BeautifulSoup(markup,
“lxml”)，推荐使用lxml作为解析器,因为效率更高。
2.程序代码
import json
import re
import requests
import datetime
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib import parse
import os
today = datetime.date.today().strftime('%Y%m%d')
def crawl_wiki_data():
"""
爬取百度百科中《青春有你2》中参赛选手信息，返回html
"""
headers = {
#'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'
#'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/101.0.4951.41 Safari/537.36 Edg/101.0.1210.32'
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/128.0.0.0 Safari/537.36 Edg/128.0.0.0'
}
url='https://baike.baidu.com/item/青春有你第二季'
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.status_code)
# 将一段文档传入BeautifulSoup的构造方法,就能得到一个文档的对象, 可以传入一段字符串
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
# 返回的是class为table-view log-set-param的<table>所有标签
tables = soup.find_all('table', {'class': 'table-view log-set-param'})
crawl_table_title = "参赛学员"
for table in tables:
# 对当前节点前面的标签和字符串进行查找
table_titles = table.find_previous('div').find_all('h3')
for title in table_titles:
if (crawl_table_title in title):
return table
except Exception as e:
print(e)
def parse_wiki_data(table_html):
'''
从百度百科返回的html中解析得到选手信息，以当前日期作为文件名，存JSON文件,保存到work目录下
'''
bs = BeautifulSoup(str(table_html), 'lxml')
all_trs = bs.find_all('tr')
error_list = ['\'', '\"']
stars = []
for tr in all_trs[1:]:
all_tds = tr.find_all('td')
star = {}
# 姓名
star["name"] = all_tds[0].text
# 个人百度百科链接
star["link"] = 'https://baike.baidu.com' + all_tds[0].find('a').get('href')
# 籍贯
star["zone"] = all_tds[1].text
# 星座
star["constellation"] = all_tds[2].text
# 身高
star["height"] = all_tds[3].text
# 体重
star["weight"] = all_tds[4].text
# 花语,去除掉花语中的单引号或双引号
flower_word = all_tds[5].text
for c in flower_word:
if c in error_list:
flower_word = flower_word.replace(c, '')
# 公司
if not all_tds[6].find('a') is None:
star["company"] = all_tds[6].find('a').text
else:
star["company"] = all_tds[6].text
star["flower_word"] = flower_word
stars.append(star)
json_data = json.loads(str(stars).replace("\'", "\""))
with open('data/' + today + '.json', 'w', encoding='UTF-8') as f:
json.dump(json_data, f, ensure_ascii=False)
def crawl_pic_urls():
'''
爬取每个选手的百度百科图片，并保存
'''
with open('data/' + today + '.json', 'r', encoding='UTF-8') as file:
json_array = json.loads(file.read())
statistics_datas = []
headers = {
# 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/101.0.4951.41 Safari/537.36 Edg/101.0.1210.32'
}
for star in json_array:
name = star['name']
link = star['link']
# 向选手个人百度百科发送一个http get请求
response = requests.get(link, headers=headers)
# 将一段文档传入BeautifulSoup的构造方法,就能得到一个文档的对象
bs = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
# 从个人百度百科页面中解析得到一个链接，该链接指向选手图片列表页面
pic_list_url = bs.select('.summary-pic a')[0].get('href')
pic_list_url = 'https://baike.baidu.com' + pic_list_url
# 向选手图片列表页面发送http get请求
pic_list_response = requests.get(pic_list_url, headers=headers)
# 对选手图片列表页面进行解析，获取所有图片链接
bs = BeautifulSoup(pic_list_response.text, 'lxml')
pic_list_html = bs.select('.pic-list img ')
pic_urls = []
for pic_html in pic_list_html:
pic_url = pic_html.get('src')
pic_urls.append(pic_url)
# 根据图片链接列表pic_urls, 下载所有图片，保存在以name命名的文件夹中
down_pic(name, pic_urls)
def down_pic(name,pic_urls):
'''
根据图片链接列表pic_urls, 下载所有图片，保存在以name命名的文件夹中,
'''
path = 'work/'+'pics/'+name+'/'
if not os.path.exists(path):
os.makedirs(path)
for i, pic_url in enumerate(pic_urls):
try:
pic = requests.get(pic_url, timeout=15)
string = str(i + 1) + '.jpg'
with open(path+string, 'wb') as f:
f.write(pic.content)
print('成功下载第%s张图片: %s' % (str(i + 1), str(pic_url)))
except Exception as e:
print('下载第%s张图片时失败: %s' % (str(i + 1), str(pic_url)))
print(e)
continue
def show_pic_path(path):
'''
遍历所爬取的每张图片，并打印所有图片的绝对路径
'''
pic_num = 0
for (dirpath, dirnames, filenames) in os.walk(path):
for filename in filenames:
pic_num += 1
print("第%d张照片：%s" % (pic_num, os.path.join(dirpath, filename)))
print("共爬取《青春有你2》选手的%d照片" % pic_num)
if __name__ == '__main__':
#爬取百度百科中《青春有你2》中参赛选手信息，返回html
html = crawl_wiki_data()
#解析html,得到选手信息，保存为json文件
parse_wiki_data(html)
#从每个选手的百度百科页面上爬取图片,并保存
crawl_pic_urls()
#打印所爬取的选手图片路径
#('/home/aistudio/work/pics/')
print("所有信息爬取完成！")
