关于python:python爬虫保姆级教学urllib的使用以及页面解析

应用 urllib 来获取百度首页的源码

import urllib.request

# 1、定义一个 url  就是你要拜访的地址
url = 'http://www.baidu.com'

# 2、模仿浏览器向服务器发送申请 response 响应
response = urllib.request.urlopen(url)

# 3、获取响应中的页面的源码
content = response.read().decode('utf-8')

# 4、打印数据
print(content)

read 办法，返回的是字节模式的二进制数据，咱们要将二进制的数据转换为字符串，需解码：decode(‘编码的格局’)

import urllib.request

url = 'http://www.baidu.com'

# 模仿浏览器向服务器发送申请
response = urllib.request.urlopen(url)

# 一个类型：response 是 HTTPResponse 的类型
print(type(response))

# 依照一个字节一个字节的去读
content = response.read()
print(content)

# 返回多少个字节
content = response.read(5)
print(content)

# 读取一行
content = response.readline()
print(content)

# 一行一行读取 直至完结
content = response.readlines()
print(content)

# 返回状态码  如果是 200 了 那么就证实咱们的逻辑没有错
print(response.getcode())

# 返回的是 url 地址
print(response.geturl())

# 获取是一个状态信息
print(response.getheaders())

一个类型：HTTPResponse

六个办法：read、readline、readlines、getcode、geturl、getheaders

import urllib.request

# 下载网页
url_page = 'http://www.baidu.com'

# url 代表的是下载的门路  filename 文件的名字
urllib.request.urlretrieve(url_page,'baidu.html')

# 下载图片
url_img = 'https://img1.baidu.com/it/u=3004965690,4089234593&fm=26&fmt=auto&gp=0.jpg'
urllib.request.urlretrieve(url= url_img,filename='lisa.jpg')

# 下载视频
url_video = 'https://vd3.bdstatic.com/mda-mhkku4ndaka5etk3/1080p/cae_h264/1629557146541497769/mda-mhkku4ndaka5etk3.mp4?v_from_s=hkapp-haokan-tucheng&auth_key=1629687514-0-0-7ed57ed7d1168bb1f06d18a4ea214300&bcevod_channel=searchbox_feed&pd=1&pt=3&abtest='

urllib.request.urlretrieve(url_video,'hxekyyds.mp4')

在 python 中，能够写变量的名字，也能够间接写值

import urllib.request

url = 'https://www.baidu.com'

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.159 Safari/537.36'
}

# 因为 urlopen 办法中不能存储字典 所以 headers 不能传递进去
# 申请对象的定制
request = urllib.request.Request(url=url,headers=headers)
response = urllib.request.urlopen(request)
content = response.read().decode('utf8')
print(content)

get 申请参数，如果是中文，须要对中文进行编码，如上面这样，如果不编码会报错。

需要获取 https://www.baidu.com/s?wd= 周杰伦的网页源码

编码后如下：https://www.baidu.com/s?wd=%E5%91%A8%E6%9D%B0%E4%BC%A6

import urllib.request
import urllib.parse

url = 'https://www.baidu.com/s?wd='

# 申请对象的定制为了解决反爬的第一种伎俩
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.159 Safari/537.36'
}

# 将周杰伦三个字变成 unicode 编码的格局，须要依赖于 urllib.parse
name = urllib.parse.quote('周杰伦')

# 将转码后的字符串拼接到门路前面
url = url + name

# 申请对象的定制
request = urllib.request.Request(url=url,headers=headers)

# 模仿浏览器向服务器发送申请
response = urllib.request.urlopen(request)

# 获取响应的内容
content = response.read().decode('utf-8')

# 打印数据
print(content)

quote 实用于将中文转码成 Unicode 编码

urlencode 利用场景：多个参数的时候。如下

https://www.baidu.com/s?wd= 周杰伦 &sex= 男

# 获取 https://www.baidu.com/s?wd=%E5%91%A8%E6%9D%B0%E4%BC%A6&sex=%E7%94%B7 的网页源码

import urllib.request
import urllib.parse

base_url = 'https://www.baidu.com/s?'

data = {
    'wd':'周杰伦',
    'sex':'男',
    'location':'中国台湾省'
}

new_data = urllib.parse.urlencode(data)

# 申请资源门路
url = base_url + new_data

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.159 Safari/537.36'
}

# 申请对象的定制
request = urllib.request.Request(url=url,headers=headers)

# 模仿浏览器向服务器发送申请
response = urllib.request.urlopen(request)

# 获取网页源码的数据
content = response.read().decode('utf-8')

# 打印数据
print(content)

import urllib.request
import urllib.parse

url = 'https://fanyi.baidu.com/sug'

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.159 Safari/537.36'
}

data = {'kw':'spider'}

# post 申请的参数，必须要进行编码
data = urllib.parse.urlencode(data).encode('utf-8')
request = urllib.request.Request(url=url,data=data,headers=headers)

# 模仿浏览器向服务器发送申请
response = urllib.request.urlopen(request)

# 获取响应的数据
content = response.read().decode('utf-8')

# 字符串 --》json 对象
import json
obj = json.loads(content)
print(obj)

post 申请的参数必须要进行编码：data = urllib.parse.urlencode(data)
编码之后必须调用 encode 办法：data = urllib.parse.urlencode(data).encode(‘utf-8’)
post 的申请的参数，是不会拼接在 url 的前面的，而是须要放在申请对象定制的参数中：
request = urllib.request.Request(url=url,data=data,headers=headers)

import urllib.request
import urllib.error

url = 'http://www.doudan1.com'

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.159 Safari/537.36'
}

try:
    request = urllib.request.Request(url = url, headers = headers)
    response = urllib.request.urlopen(request)
    content = response.read().decode('utf-8')
    print(content)
except urllib.error.HTTPError:
    print('零碎正在降级。。。')
except urllib.error.URLError:
    print('我都说了 零碎正在降级。。。')

为什么要学习 handler？

urllib.request.urlopen(url) 不能定制申请头
urllib.request.Request(url,headers,data) 能够定制申请头
Handler：定制更高级的申请头（随着业务逻辑的简单申请对象的定制曾经满足不了咱们的需要，动静 cookie 和代理不能应用申请对象的定制）

# 需要 应用 handler 来拜访百度  获取网页源码

import urllib.request

url = 'http://www.baidu.com'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.159 Safari/537.36'
}

request = urllib.request.Request(url = url,headers = headers)

# handler   build_opener  open

#（1）获取 hanlder 对象
handler = urllib.request.HTTPHandler()

#（2）获取 opener 对象
opener = urllib.request.build_opener(handler)

# (3) 调用 open 办法
response = opener.open(request)
content = response.read().decode('utf-8')
print(content)

为什么须要代理？因为有的网站是禁止爬虫的，如果用实在的 ip 去爬虫，容易被封掉。

import urllib.request

url = 'http://www.baidu.com/s?wd=ip'

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.159 Safari/537.36'
}

# 申请对象的定制
request = urllib.request.Request(url = url,headers= headers)

# 模仿浏览器拜访服务器
# response = urllib.request.urlopen(request)

proxies = {'http':'118.24.219.151:16817'}

# handler  build_opener  open
handler = urllib.request.ProxyHandler(proxies = proxies)
opener = urllib.request.build_opener(handler)
response = opener.open(request)

# 获取响应的信息
content = response.read().decode('utf-8')

# 保留
with open('daili.html','w',encoding='utf-8')as fp:
    fp.write(content)

代理能够应用：快代理。能够应用代理池来代替一个代理

1. 装置 lxml 库

pip install lxml ‐i https://pypi.douban.com/simple

2. 导入 lxml.etree

from lxml import etree

3.etree.parse() 解析本地文件

html\_tree = etree.parse(‘XX.html’)

4.etree.HTML() 服务器响应文件

html\_tree = etree.HTML(response.read().decode(‘utf‐8’)

5. 解析获取 DOM 元素

html\_tree.xpath(xpath 门路)

依照 xpath 的 chrome 插件，应用 ctrl + shift + x 关上插件

1. 门路查问

//：查找所有子孙节点，不思考层级关系
/：找间接子节点

2. 谓词查问

//div[@id]
//div[@id=“maincontent”]

3. 属性查问

//@class

4. 含糊查问

//div[contains(@id,“he”)]
//div[starts‐with(@id,“he”)]

5. 内容查问

//div/h1/text()

6. 逻辑运算

//div[@id=“head”and @class=“s\_down”]
//title | //price

示例：

from lxml import etree

# xpath 解析本地文件
tree = etree.parse('test.html')

# 查找 ul 上面的 li
li_list = tree.xpath('//body/ul/li')

# 查找所有有 id 的属性的 li 标签，text() 获取标签中的内容
li_list = tree.xpath('//ul/li[@id]/text()')

# 找到 id 为 l1 的 li 标签  留神引号的问题
li_list = tree.xpath('//ul/li[@id="l1"]/text()')

# 查找到 id 为 l1 的 li 标签的 class 的属性值
li = tree.xpath('//ul/li[@id="l1"]/@class')

# 查问 id 中蕴含 l 的 li 标签
li_list = tree.xpath('//ul/li[contains(@id,"l")]/text()')

# 查问 id 的值以 l 结尾的 li 标签
li_list = tree.xpath('//ul/li[starts-with(@id,"c")]/text()')

#查问 id 为 l1 和 class 为 c1 的
li_list = tree.xpath('//ul/li[@id="l1"and @class="c1"]/text()')

li_list = tree.xpath('//ul/li[@id="l1"]/text() | //ul/li[@id="l2"]/text()')

JsonPath 只能解析本地文件。

pip 装置：

pip install jsonpath

jsonpath 的应用：

obj = json.load(open(‘json 文件’,‘r’, encoding=‘utf‐8’))
ret = jsonpath.jsonpath(obj,‘jsonpath 语法’)

示例：

{
  "store": {
    "book": [
      {
        "category": "修真",
        "author": "六道",
        "title": "坏蛋是怎么练成的",
        "price": 8.95
      },
      {
        "category": "修真",
        "author": "天蚕土豆",
        "title": "斗破天穹",
        "price": 12.99
      },
      {
        "category": "修真",
        "author": "唐家三少",
        "title": "斗罗大陆",
        "isbn": "0-553-21311-3",
        "price": 8.99
      },
      {
        "category": "修真",
        "author": "南派三叔",
        "title": "星辰变",
        "isbn": "0-395-19395-8",
        "price": 22.99
      }
    ],
    "bicycle": {
      "author": "老马",
      "color": "彩色",
      "price": 19.95
    }
  }
}

解析下面的 json 数据

(https://links.jianshu.com/go?…)

import json
import jsonpath

obj = json.load(open('jsonpath.json','r',encoding='utf-8'))

# 书店所有书的作者
author_list = jsonpath.jsonpath(obj,'$.store.book[*].author')

# 所有的作者
author_list = jsonpath.jsonpath(obj,'$..author')

# store 上面的所有的元素
tag_list = jsonpath.jsonpath(obj,'$.store.*')

# store 外面所有货色的 price
price_list = jsonpath.jsonpath(obj,'$.store..price')

# 第三个书
book = jsonpath.jsonpath(obj,'$..book[2]')

# 最初一本书
book = jsonpath.jsonpath(obj,'$..book[(@.length-1)]')

#  后面的两本书
book_list = jsonpath.jsonpath(obj,'$..book[0,1]')
book_list = jsonpath.jsonpath(obj,'$..book[:2]')

# 条件过滤须要在（）的后面增加一个？#   过滤出所有的蕴含 isbn 的书。book_list = jsonpath.jsonpath(obj,'$..book[?(@.isbn)]')

# 哪本书超过了 10 块钱
book_list = jsonpath.jsonpath(obj,'$..book[?(@.price>10)]')

BeautifulSoup 简称：bs4
什么是 BeatifulSoup？BeautifulSoup，和 lxml 一样，是一个 html 的解析器，次要性能也是解析和提取数据
优缺点

毛病：效率没有 lxml 的效率高
长处：接口设计人性化，使用方便

装置

pip install bs4 -i https://pypi.douban.com/simple
导入

from bs4 import BeautifulSoup
创建对象
- 服务器响应的文件生成对象
  
  soup = BeautifulSoup(response.read().decode(),‘lxml’)
- 本地文件生成对象
  
  soup = BeautifulSoup(open(‘1.html’),‘lxml’)

留神：默认关上文件的编码格局 gbk 所以须要指定关上编码格局

1. 依据标签名查找节点

soup.a # 只能找到第一个 a
soup.a.name
soup.a.attrs

2. 函数

find(返回一个对象)

find(‘a’)：只找到第一个 a 标签

find(‘a’, title=‘名字’)

find(‘a’, class\_=‘名字’)
find\_all(返回一个列表)

find\_all(‘a’)：查找到所有的 a

find\_all([‘a’,‘span’]) 返回所有的 a 和 span

find\_all(‘a’, limit=2) 只找前两个 a
select(依据选择器失去节点对象)【☆☆☆】
- element：p
- .class：.firstname
- #id：#firstname
- 属性选择器 ：
  [attribute]：li = soup.select(‘li[class]’)
  [attribute=value]：li = soup.select(‘li[class=“hengheng1”]’)
- 层级选择器 :
  div p 后辈选择器
  div>p 子代选择器：某标签的第一级子标签
  div,p div 或 p 标签的所有的对象

获取节点内容：实用于标签中嵌套标签的构造

obj.string

obj.get\_text()【举荐】
节点的属性

tag.name：获取标签名

tag.attrs：将属性值作为一个字典返回
获取节点属性

obj.attrs.get(‘title’)【罕用】

obj.get(‘title’)

obj[‘title’]

示例：

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
</head>
<body>
    <div>
        <ul>
            <li id="l1"> 张三 </li>
            <li id="l2"> 李四 </li>
            <li> 王五 </li>
            <a href=""id="" class="a1"> 尚硅谷 </a>
            <span> 嘿嘿嘿 </span>
        </ul>
    </div>
    <a href=""title="a2"> 百度 </a>
    <div id="d1">
        <span>
            哈哈哈
        </span>
    </div>
    <p id="p1" class="p1"> 呵呵呵 </p>
</body>
</html>

应用 BeautifulSoup 解析下面的 html

from bs4 import BeautifulSoup

# 默认关上的文件的编码格局是 gbk，所以在关上文件的时候须要指定编码
soup = BeautifulSoup(open('bs4 的根本应用.html',encoding='utf-8'),'lxml')

# 依据标签名查找节点，找到的是第一个符合条件的数据
print(soup.a)
# 获取标签的属性和属性值
print(soup.a.attrs)

# bs4 的一些函数
#（1）find：返回的是第一个符合条件的数据
print(soup.find('a'))

# 依据 title 的值来找到对应的标签对象
print(soup.find('a',title="a2"))

# 依据 class 的值来找到对应的标签对象  留神的是 class 须要增加下划线
print(soup.find('a',class_="a1"))

#（2）find_all  返回的是一个列表，并且返回了所有的 a 标签
print(soup.find_all('a'))

# 如果想获取的是多个标签的数据 那么须要在 find_all 的参数中增加的是列表的数据
print(soup.find_all(['a','span']))

# limit 的作用是查找前几个数据
print(soup.find_all('li',limit=2))

#（3）select（举荐）# select 办法返回的是一个列表，并且会返回多个数据
print(soup.select('a'))

# 能够通过. 代表 class  咱们把这种操作叫做类选择器
print(soup.select('.a1'))
print(soup.select('#l1'))

# 属性选择器：通过属性来寻找对应的标签
# 查找到 li 标签中有 id 的标签
print(soup.select('li[id]'))

# 查找到 li 标签中 id 为 l2 的标签
print(soup.select('li[id="l2"]'))

# 层级选择器
#  后辈选择器：找到的是 div 上面的 li
print(soup.select('div li'))

# 子代选择器：某标签的第一级子标签
print(soup.select('div > ul > li'))

# 找到 a 标签和 li 标签的所有的对象
print(soup.select('a,li'))

# 获取节点内容
obj = soup.select('#d1')[0]

# 如果标签对象中，只有内容，那么 string 和 get_text() 都能够应用
# 如果标签对象中，除了内容还有标签，那么 string 就获取不到数据 而 get_text() 是能够获取数据
# 举荐应用 get_text()
print(obj.string)
print(obj.get_text())

关于python:python爬虫保姆级教学urllib的使用以及页面解析

1.urllib 库

1.1 根本应用

1.2 1 个类型和 6 个办法

1.3 下载

1.4 申请对象的定制

1.5 get 申请的 quote 办法

1.6 get 申请的 urlencode 办法

1.7 post 申请

1.8 异样

1.9 handler

1.10 代理

2. 解析技术

2.1 xpath

xpath 装置及加载

xpath 根本语法

2.2 JsonPath

jsonpath 的装置及应用

2.3 BeautifulSoup

根本介绍

装置以及创立

节点定位

节点信息

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关于python:python爬虫保姆级教学urllib的使用以及页面解析

1.urllib 库

1.1 根本应用

1.2 1 个类型和 6 个办法

1.3 下载

1.4 申请对象的定制

1.5 get 申请的 quote 办法

1.6 get 申请的 urlencode 办法

1.7 post 申请

1.8 异样

1.9 handler

1.10 代理

2. 解析技术

2.1 xpath

xpath 装置及加载

xpath 根本语法

2.2 JsonPath

jsonpath 的装置及应用

2.3 BeautifulSoup

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