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Python爬虫入门

news 2026/2/9 3:25:22

什么是爬虫

爬虫就是程序，一个能获取互联网上的资源(文字、图片、音视频)数据的程序。
不用爬⾍，打开浏览器，输⼊百度的⽹址，就能在浏览器上看到百度的内容了。那换成爬⾍呢？道理是⼀样的。只不过，是⽤代码来模拟⼀个浏览器，然后同样的输⼊百度的⽹址。那么程序也能拿到百度的内容

爬虫合法吗

爬虫在法律上暂时是不被禁止的。但服务器上的数据有产权归属，如果网络爬虫获取数据后牟利将带来法律风险。小规模，数据量小，频率不高, 不窃取用户隐私的爬取是可以的，合法的

反爬与反反爬

反爬机制：网站可以通过制定相应的策略或者技术手段，防止爬虫程序进行网站数据的爬取
反反爬策略：爬虫程序可以通过制定相关的策略或者技术手段，破解网站中具备的反爬机制，从而可以获取网站中相关的数据。
robots.txt协议：君子协议。规定了网站中哪些数据可以被爬虫爬取哪些数据不可以被爬取

requests请求库

安装

pip install requests

请求百度首页源代码

import requests# 这样运行的话就把百度首页的html提取出来了
url = "https://www.baidu.com/"
response = requests.get(url)
response.encoding = "utf-8"
print(response.text)

XPath解析库

⼤多数情况下，我们并不需要整个⽹⻚的内容，只是需要那么⼀⼩部分。所以我们要做数据解析和提取。常见的有：xpath解析、BeautifulSoup解析、正则表达式re解析
XPath是⼀⻔在 XML ⽂档中查找信息的语⾔， XPath可⽤来在 XML⽂档中对元素和属性进⾏遍历，⽽我们熟知的HTML恰巧属于XML的⼀个⼦集，所以完全可以⽤xpath去查找html中的内容
在python中想要使⽤xpath，需要安装lxml模块：pip install lxml
基础用法：①将要解析的html内容构造出etree对象②使⽤etree对象的xpath()⽅法配合xpath表达式来完成对数据的提取

html = """
<!DOCTYPE html>
<html><head><meta charset="UTF-8" /><title>Title</title></head><body><ul><li><a href="http://www.baidu.com">百度</a></li><li><a href="http://www.google.com">⾕歌</a></li><li><a href="http://www.sogou.com">搜狗</a></li></ul><ol><li><a href="feiji">⻜机</a></li><li><a href="dapao">⼤炮</a></li><li><a href="huoche">⽕⻋</a></li></ol><div>李嘉诚</div><div>胡辣汤</div></body>
</html>
"""
from lxml import etreetree = etree.XML(html)
result = tree.xpath("/html/body/ul/li/a/@href")
print(result)result = tree.xpath("/html/body/ul/li")
for li in result:print(li.xpath("./a/@href"))result = tree.xpath("/html/body/ol/li/a/@href")
print(result)

BeautifulSoup解析库

安装库：pip intall bs4

<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8" /><title>测试bs4</title>
</head>
<body><div><p>百里守约</p></div><div class="song"><p>李清照</p><p>王安石</p><p>苏轼</p><p>柳宗元</p><a href="http://www.song.com/" title="赵匡胤" target="_self"><span>this is span</span>宋朝是最强大的王朝，不是军队的强大，而是经济很强大，国民都很有钱</a><a href="" class="du">总为浮云能蔽日,长安不见使人愁</a><img src="http://www.baidu.com/meinv.jpg" alt="" /></div><div class="tang"><ul><li><a href="百度一下，你就知道" title="qing">清明时节雨纷纷,路上行人欲断魂,借问酒家何处有,牧童遥指杏花村</a></li><li><a href="网易" title="qin">秦时明月汉时关,万里长征人未还,但使龙城飞将在,不教胡马度阴山</a></li><li><a href="126网易免费邮--你的专业电子邮" alt="qi">岐王宅里寻常见,崔九堂前几度闻,正是江南好风景,落花时节又逢君</a></li><li><a href="home.sina.com" class="du">杜甫</a></li><li><a href="Awesome Coming Soon Widget Responsive Widget" class="du">杜牧</a></li><li><b>杜小月</b></li><li><i>度蜜月</i></li><li><a href="http://www.haha.com" id="feng">凤凰台上凤凰游,凤去台空江自流,吴宫花草埋幽径,晋代衣冠成古丘</a></li></ul></div>
</body>
</html>from bs4 import BeautifulSoup#本地的html
fp = open(r"test.html","r",encoding="utf-8")
soup = BeautifulSoup(fp,"lxml")
print(soup)  #返回这个网页的源代码
print(soup.a)  #返回第一个a标签的内容
print(soup.div) #返回第一个div 的内容
print(soup.find("div"))  #返回第一个div 的内容
print(soup.find("div",class_="song"))   #返回class = "song" 的div的内容
print(soup.find_all("a"))  #返回所有a标签的内容
print(soup.find("div",class_="song").a.get("href"))# 返回http://www.song.com/
print(soup.find("div",class_="song").img.get("src"))#返回http://www.baidu.com/meinv.jpg
print(soup.find("div",class_="song").a.text) # 返回文本
print(soup.select('.tang'))   返回class = "tang" 的div的内容
print(soup.select(".tang > ul > li > a")[0].text)   # 返回tang下的第一个标签的内容
print(soup.select(".tang > ul > li > a")[0]['href']) # 返回tang下的第一个标签的链接

正则表达式

正则表达式是用来简洁表达一组字符串的表达式

import re
# 将正则表达式编译成为⼀个正则表达式对象, 规则要匹配的是3个数字
obj = re.compile(r'\d{3}')
# 正则表达式对象调⽤search, 参数为待匹配的字符串
ret = obj.search('abc123eeee')
print(ret.group()) # 结果: 123

元字符：具有固定含义的特殊符号常⽤元字符：

. 匹配除换⾏符以外的任意字符
\w 匹配字⺟或数字或下划线
\s 匹配任意的空⽩符 \d 匹配数字
\n 匹配⼀个换⾏符
\t 匹配⼀个制表符
^ 匹配字符串的开始 $ 匹配字符串的结尾
\W 匹配⾮字⺟或数字或下划线
\D 匹配⾮数字
\S 匹配⾮空⽩符
a|b 匹配字符a或字符b
() 匹配括号内的表达式，也表示⼀个组
[…] 匹配字符组中的字符
[^…] 匹配除了字符组中字符的所有字符

量词: 控制前⾯的元字符出现的次数

*重复零次或更多次
+重复⼀次或更多次
? 重复零次或⼀次
{n} 重复n次
{n,} 重复n次或更多次
{n,m} 重复n到m次

贪婪匹配和惰性匹配

str: 玩⼉吃鸡游戏, 晚上⼀起上游戏, ⼲嘛呢? 打游戏啊
reg: 玩⼉.*?游戏
此时匹配的是: 玩⼉吃鸡游戏
reg: 玩⼉.*游戏
此时匹配的是: 玩⼉吃鸡游戏, 晚上⼀起上游戏, ⼲嘛呢? 打游戏str: <div>胡辣汤</div>
reg: <.*>
结果: <div>胡辣汤</div>str: <div>胡辣汤</div>
reg: <.*?>
结果:
<div>
</div>str: <div>胡辣汤</div><span>饭团</span>
reg: <div>.*?</div>
结果:
<div>胡辣汤</div>

案例：练习用正则表达式提取豆瓣电影top250的数据并保存

# 拿到页面源代码.   requests
# 通过re来提取想要的有效信息  re
import requests
import re
import csvurl = "https://movie.douban.com/top250"
headers = {"user-agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.192 Safari/537.36"
}
resp = requests.get(url, headers=headers)
page_content = resp.text# 解析数据
obj = re.compile(r'<li>.*?<div class="item">.*?<span class="title">(?P<name>.*?)'r'</span>.*?<p class="">.*?<br>(?P<year>.*?)&nbsp.*?<span 'r'class="rating_num" property="v:average">(?P<score>.*?)</span>.*?'r'<span>(?P<num>.*?)人评价</span>', re.S)
# 开始匹配
result = obj.finditer(page_content)
f = open("data.csv", mode="w")
csvwriter = csv.writer(f)
for it in result:print(it.group("name"))print(it.group("score"))print(it.group("num"))print(it.group("year").strip())dic = it.groupdict()dic['year'] = dic['year'].strip()csvwriter.writerow(dic.values())f.close()
print("over!")

cookies：处理需要登陆的网站

headers为HTTP协议中的请求头。⼀般存放⼀些和请求内容⽆关的数据。有时也会存放⼀些安全验证信息，比如常⻅的User-Agent，cookies等。通过requests发送的请求, 我们可以把请求头信息放在headers中。也可以单独进⾏存放, 最终由requests⾃动帮我们拼接成完整的http请求头

selenium

Selenium是一个Web的自动化测试工具，最初是为网站自动化测试而开发的，Selenium 可以直接调用浏览器，它支持所有主流的浏览器（包括PhantomJS这些无界面的浏览器），可以接收指令，让浏览器自动加载页面，获取需要的数据，甚至页面截屏等

在下载好chromedriver以及安装好selenium模块后，可以执行下列代码并观察运行的过程

from selenium import webdriver 
# 如果driver没有添加到了环境变量，则需要将driver的绝对路径赋值给executable_path参数
# driver = webdriver.Chrome(executable_path='driver的绝对路径')# 如果driver添加了环境变量则不需要设置executable_path
driver = webdriver.Chrome()
# 向一个url发起请求
driver.get("https://www.baidu.com/")
# 把网页保存为图片
driver.save_screenshot("baidu.png")
# 打印页面的标题
print(driver.title) 
# 在百度搜索框中搜索'python'
driver.find_element_by_id('kw').send_keys('python')
# 点击'百度搜索'
driver.find_element_by_id('su').click()
# 退出模拟浏览器
driver.quit()

selenium工作原理：利用浏览器原生的API，封装成一套更加面向对象的Selenium WebDriver API，直接操作浏览器页面里的元素，甚至操作浏览器本身(截屏，窗口大小，启动，关闭，安装插件，配置证书之类的)
在selenium中可以通过多种方式来定位标签，返回标签元素对象

find_element_by_id                         (返回一个元素)
find_element(s)_by_class_name             (根据类名获取元素列表)
find_element(s)_by_name                 (根据标签的name属性值返回包含标签对象元素的列表)
find_element(s)_by_xpath                 (返回一个包含元素的列表)
find_element(s)_by_link_text             (根据连接文本获取元素列表)
find_element(s)_by_partial_link_text     (根据链接包含的文本获取元素列表)
find_element(s)_by_tag_name             (根据标签名获取元素列表)
find_element(s)_by_css_selector         (根据css选择器来获取元素列表)

selenium获取cookie：driver.get_cookies()返回列表，其中包含的是完整的cookie信息！不光有name、value，还有domain等cookie其他维度的信息。所以如果想要把获取的cookie信息和requests模块配合使用的话，需要转换为name、value作为键值对的cookie字典

# 获取当前标签页的全部cookie信息
print(driver.get_cookies())
# 把cookie转化为字典
cookies_dict = {cookie[‘name’]: cookie[‘value’] for cookie in driver.get_cookies()}

selenium控制浏览器执行js代码

import time
from selenium import webdriverdriver = webdriver.Chrome()
driver.get("http://www.itcast.cn/")
time.sleep(1)js = 'window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)' # js语句
driver.execute_script(js) # 执行js的方法 跳转到最底部time.sleep(5)
driver.quit()

scrapy框架

Scrapy是一个Python编写的开源网络爬虫框架。它是一个被设计用于爬取网络数据、提取结构性数据的框架
scrapy的架构如下图，图中中文是为了方便理解后加上去的。图中绿色线条的表示数据的传递。注意图中中间件的位置，决定了其作用。注意其中引擎的位置，所有的模块之前相互独立，只和引擎进行交互
爬虫中起始的url构造成request对象–>爬虫中间件–>引擎–>调度器
调度器把request–>引擎–>下载中间件—>下载器
下载器发送请求，获取response响应---->下载中间件---->引擎—>爬虫中间件—>爬虫
爬虫提取url地址，组装成request对象---->爬虫中间件—>引擎—>调度器，重复步骤2
爬虫提取数据—>引擎—>管道处理和保存数据

scrapy的三个内置对象

request请求对象：由url method post_data headers等构成
response响应对象：由url body status headers等构成
item数据对象：本质是个字典

scrapy中每个模块的具体作用
在这里插入图片描述