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  • 爬虫python入门
    千次阅读
    2020-10-29 21:42:46

    Python 爬虫实战入门教程 州的先生

    《Python 爬虫实战入门教程》

    作者:州的先生

    微信公众号:州的先生 博客:

    2018/3/24

    1

    Python 爬虫实战入门教程 州的先生

    目录

    目录 2

    第一章:工具准备 3

    1.1、基础知识 3

    1.2、开发环境、 3

    1.3、第三方依赖库 3

    1.4、第三方库安装: 3

    第二章:从一个简单的HTTP 请求开始 7

    2.1、为什么从HTTP 请求开始 7

    2.2、基本的HTTP 概念 9

    2.3、用Python 进行HTTP 请求 10

    第三章:简单的HTML 解析——爬取腾讯新闻 12

    3.1、爬取腾讯新闻 12

    第四章:使用Cookie 模拟登录——获取电子书下载链接 17

    4.1 、使用Cookie 爬取看看都电子书下载链接 18

    第五章:获取JS 动态内容—爬取今日头条 24

    5.1、如何处理JS 生成的网页内容 24

    5.2、爬取今日头条 25

    第六章:提高爬虫效率—并发爬取智联招聘 31

    6.1、分析URL 和页面结构 31

    第七章:使用Selenium-- 以抓取QQ 空间好友说说为例 36

    7.1、Selenium 简介 36

    7.2、在Python 中使用Selenium 获取QQ 空间好友说说 36

    7.3、代码简析 39

    第八章:数据储存——MongoDB 与MySQL 42

    8.1、MySQL 42

    8.2、MongoDB 47

    第九章:下一步 50

    2

    Python 爬虫实战入门教程 州的先生

    第一章:工具准备

    1.1、基础知识

    使用Python 编写爬虫,当然至少得了解Python 基本的语法,了解以下几点即可:

    ? 基本数据结构

    ? 数据类型

    ? 控制流

    ? 函数的使用

    ? 模块的使用

    不需要过多过深的 Python 知识,仅此而已。个人推荐《Python 简明教程》:

    /abyteofpython_cn/ 、Python 官方的《Python 教程》

    /translate/python_352/tutorial/index.html

    如果需要PDF 版Python 入门资料,可以关注我的微信公众号:州的先生,回复关键字:

    python 入门资料

    1.2、开发环境、

    ? 操作系统:Windows 7

    ? Python 版本:Python 3.4

    ? 代码编辑运行环境:个人推荐PyCharm 社区版,当然,Python 自带的IDLE 也行,

    Notepad++亦可,只要自己使用得习惯。

    1.3、第三方依赖库

    ? Requests:一个方便、简洁、高效且人性化

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    爬虫Python入门好学吗?学爬虫需要具备一定的基础,有编程基础学Python爬虫更容易学。但要多看多练,有自己的逻辑想法。用Python达到自己的学习目的才算有价值。如果是入门学习了解,开始学习不难,但深入学习有难度...

    爬虫Python入门好学吗?学爬虫需要具备一定的基础,有编程基础学Python爬虫更容易学。但要多看多练,有自己的逻辑想法。用Python达到自己的学习目的才算有价值。如果是入门学习了解,开始学习不难,但深入学习有难度,特别大项目。

    大部分爬虫按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”的流程来进行,模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。向服务器发送请求后,会得到返回的页面,通过解析页面之后,可以抽取我们想要的那部分信息,并存储在指定的文档或数据库中。

    爬虫Python入门学习分三个阶段:

    一、零基础阶段:

    从零开始学爬虫,系统入门,开始从0上手爬虫,爬虫除了必需的理论知识外更重要的是实际应用,带你抓取4种主流网站数据,掌握主流爬虫抓取方法。

    具备主流网站的数据抓取的能力是此阶段的学习目标

    学习重点:爬虫所需的计算机网络/前端/正则//xpath/CSS选择器等基础知识;实现静态网页,动态网页两大主流网页类型数据抓取;模拟登陆、应对反爬、识别验证码等难点详细讲解;多线程,多进程等工作常见应用场景难题讲解

    二、主流框架

    主流框架Scrapy实现海量数据抓取,从原生爬虫到框架的能力提升,学完你能彻底玩转Scrapy框架,开发一套自己的分布式爬虫系统,完全胜任中级Python工程师工作。获取高效抓取海量数据的能力。

    学习重点:Scrapy框架知识讲解spider/FormRequest/CrawlSpider等;从单机爬虫到分布式爬虫系统讲解;Scrapy突破反爬虫的限制以及Scrapy原理;Scrapy的更多高级特性包括sscrapy信号、自定义中间件;已有的海量数据结合Elasticsearch打造搜索引擎

    三、爬虫

    深入App数据抓取,爬虫能力提升,应对App数据抓取和数据可视化展示,能力不再局限于网页爬虫. 从此拓宽你的爬虫业务,增强自身核心竞争力。掌握App数据抓取实现数据可视化

    学习重点:学会主流抓包工具Fiddler/Mitmproxy 的应用;4种App数据抓取实战,学练结合深入掌握App爬虫技巧;基于Docker打造多任务抓取系统,提升工作效率;掌握Pyecharts库基础,绘制基本图形,地图等实现数据可视化。

    爬虫Python应用在很多领域,如爬取数据,进行市场调研和商业分析;作为机器学习、数据挖掘的原始数据;爬取优质的资源:图片、文本、视频。掌握正确的方法,在短时间内做到能够爬取主流网站的数据非常容易实现。建议爬虫Python入门从开始就树立一个具体的目标,在目标的驱动下,学习才会更加高效。

    获取python 学习资料 点击 这个网站: https://mz.tanzhouedu.com/?s=d7632358e94455c7
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    在这里插入图片描述

                                          微信公众号:享学python
    
    展开全文
  • 爬虫专栏学习资料
  • Python爬虫入门(一)(适合初学者)

    千次阅读 多人点赞 2022-04-01 19:26:50
    Python爬虫入门(一) (超适合小白)

    Python爬虫入门(一) (适合初学者)

    关于爬虫是什么,怎样保证爬虫的合法性小编在这就不再过多的阐述,从本章起,小编将和大家一起分享在学习python爬虫中的所学,希望可以和大家一起进步,也希望各位可以关注一下我!
    首先我们来初步了解下如何使用开发者工具进行抓包。以 https://fanyi.baidu.com/ 为例。在网页界面右键点击检查,或使用CTRL+SHIFT+I打开。
    在这里插入图片描述
    如图打开了开发者工具后我们点击网络得到如上界面。接着按照提示按CTRL+R进行刷新。刷新后如下图所示:
    在这里插入图片描述
    此时我们即可看到我们获取到了很多很多的数据包,但是想要完成一个爬虫程序的第一步就是在这众多的包中,找到正确的API数据接口。通俗点将就是你想要获得一个小球,而这个小球藏在一个小箱子里,而此时有很多很多个小箱子,想要获得小球则需要找出小球究竟藏在哪个箱子里。一般在实际操作中我们只需要使用到上图小编圈出来的两个地方,一个是全部、另一个是Fetch/XHR。在全部中会显示所有请求获取到的包其中包括:网页源码、css、js、图片、ajax等。而在Fetch/XHR中则只能看到ajax请求所获得的数据包。ajax请求一般是对动态数据进行请求,即前端向后端发起请求,动态请求到后端数据库中的数据,并将这些数据展示在前端网页中。(可能会感觉听起来云里雾里,没关系哦,后面根据一个一个的例子可以更好的了解,或者小编以后更新django框架时会细讲ajax请求)

    接下来我们进入爬虫的第一个程序(百度翻译的单词爬虫)

    在百度翻译中我们可以输入一个单词,然后网页会动态的在界面上给我们展示这个单词的意思,因此我们可以非常非常非常自信的确定,单词意思的数据是通过动态请求得到的,既然说动态请求得到的,那么又可以确定这八成就是一个ajax请求。因此我们选中Fetch/XHR。
    在这里插入图片描述
    根据观察此时看到Fetch/XHR中只有这三个数据包,但点开查看其响应(即返回值)时确发现好像没有我们需要的数据。这个什么呢,不必慌张,因为我们并还没有在左边输入单词的框中输入过单词,于是我们可以在左边随意的输入一个英文单词进行测试:
    在这里插入图片描述
    当我们输入完一个单词后发现,右边又抓到了很包,对这些抓到的包进行分析可以找到如下这个数据包:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    由上述三种图可以看出,这个包中就藏着我们想要的数据。通过查看该包的标头可以确定,请求数据的请求URL是:https://fanyi.baidu.com/sug,且发起的请求方式为POST,且根据Content-Type: application/json可以得出请求的返回值为json格式,在payload中可以分析出该POST请求需要携带一个名为kw的参数,参数的值为我们需要查询的单词。这时我们即可以弄清楚该网站查询单词的运行机制了:我们在查询框中输入英文单词,网页前端拿到我们输入的单词,通过ajax请求向https://fanyi.baidu.com/sug发起请求,并将我们输入的英文单词作为表单数据传输给后端,后端根据我们输入的单词在数据库中查询该单词,拿到该单词的意思然后再次返回给前端并展示出来。接下来就进入令人激动的coding代码部分。

    代码部分
    1、安装requests包(在cmd命令行中输入以下语句进行自动下载安装):
    前提需要电脑上已经装有python且配置了环境变量

    pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple requests
    

    在这里插入图片描述
    2、导入requests包并确定url:

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

    3、进行UA伪装

    headers = {
            'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/98.0.4758.102 Safari/537.36 Edg/98.0.1108.56'
        }
    

    UA伪装:可以理解为将我们的爬虫程序伪装起来,增加请求成功的可能性。
    在这里插入图片描述
    只需在数据包的标头中,拉到最下面,即可以找到这个User-Agent,将其复制下来,像小编一样在python用字典进行封装即可。
    4、确定参数,并对数据接口发起请求获得返回结果

    data = {     #post请求携带的参数
           'kw':'dog'
       }
    #对目标url发起post请求
    response = requests.post(url=url,headers=headers,data=data).json()
    print(response)
    

    结果如下:
    在这里插入图片描述
    至此一个最最最简单的爬虫程序就写完了,是不是很简单!接下来我们对程序进行完善,所有代码如下:

    import requests
    
    def spider(url,headers,data):
    
        response = requests.post(url=url, headers=headers, data=data).json()  # 对目标url发起post请求
        for key in response['data'][0]:
            print(key,response['data'][0][key])
    
    def main():
    
        url = 'https://fanyi.baidu.com/sug'  #需要请求的url
        headers = {  #进行UA伪装
            'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/98.0.4758.102 Safari/537.36 Edg/98.0.1108.56'
        }
        while True:  #使程序进入死循环
            kw = input("输入需要查询的单词:")
            data = {     #post请求携带的参数
                'kw':kw
            }
            spider(url=url,headers=headers,data=data)  #调用自定义函数spider
    
    if __name__ == '__main__':
    
        main()
    

    在这里插入图片描述
    这样一个简单的基于爬虫的单词查询器就完成啦!其中对json数据进行提取的代码如果有看不懂的小伙伴可以去学习一个python的字典。
    希望该文章可以帮助到你!如果觉得有用可以关注一下我哦!后序会写更多的例子。

    展开全文
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  • python爬虫入门教程(二):开始一个简单的爬虫

    万次阅读 多人点赞 2017-09-12 15:02:21
    python爬虫入门教程,介绍编写一个简单爬虫的过程。

    2019/10/28更新

    • 使用Python3,而不再是Python2

    转载请注明出处:https://blog.csdn.net/aaronjny/article/details/77945329

    爬虫入门系列教程:


    上一篇讲了开始爬虫前的准备工作。当我们完成开发环境的安装、IDE的配置之后,就可以开始开发爬虫了。 这一篇,我们开始写一个超级简单的爬虫。

    1.爬虫的过程分析

    当人类去访问一个网页时,是如何进行的?
      ①打开浏览器,输入要访问的网址,发起请求。
      ②等待服务器返回数据,通过浏览器加载网页。
      ③从网页中找到自己需要的数据(文本、图片、文件等等)。
      ④保存自己需要的数据。

    对于爬虫,也是类似的。它模仿人类请求网页的过程,但是又稍有不同。
      首先,对应于上面的①和②步骤,我们要利用python实现请求一个网页的功能。
      其次,对应于上面的③步骤,我们要利用python实现解析请求到的网页的功能。
      最后,对于上面的④步骤,我们要利用python实现保存数据的功能。
      因为是讲一个简单的爬虫嘛,所以一些其他的复杂操作这里就不说了。下面,针对上面几个功能,逐一进行分析。

    2.如何用python请求一个网页

    作为一门拥有丰富类库的编程语言,利用python请求网页完全不在话下。这里推荐一个非常好用的第三方类库requests。

    2.1 requests

    2.1.1 安装方式

    打开终端或者cmd,在里面输入以下指令并回车

    pip3 install requests
    

    安装requests
      一般不会出什么问题,如果下载太慢,是因为pip使用的源服务器在国外,可以设置pip使用国内镜像源,设置方法可以参考PyPI使用国内源

    2.1.2 测试是否安装成功

    在命令行中输入python,敲击回车,进入python交互环境。在里面输入以下代码并回车:

    import requests
    

    如果不报错,就安装成功了,如下图:
      测试requests安装是否成功

    2.2 使用requests请求网页

    打开pycharm,创建一个项目,嗯,随便取个名字吧。
      创建项目
      创建成功后,再创建一个py文件,用来写代码。嗯,再随便取个名字= =教程(二)的2.2,那就spider_2_2_2吧。
      创建2.2.2
      在里面输入以下代码:

    #coding=utf-8
    import requests
    
    resp=requests.get('https://www.baidu.com') #请求百度首页
    print(resp) #打印请求结果的状态码
    print(resp.content) #打印请求到的网页源码
    

    对上面的代码进行以下简单的分析:
      我是用的是python2.7,第1行到第4行,都是为了将字符编码设置为utf8
      第2行:引入requests包。
      第4行:使用requests类库,以get的方式请求网址https://www.baidu.com,并将服务器返回的结果封装成一个对象,用变量resp来接收它。
      第5行:一般可以根据状态码来判断是否请求成功,正常的状态码是200,异常状态码就很多了,比如404(找不到网页)、301(重定向)等。
      第6行:打印网页的源码。注意,只是源码。不像是浏览器,在获取到源码之后,还会进一步地取请求源码中引用的图片等信息,如果有JS,浏览器还会执行JS,对页面显示的内容进行修改。使用requests进行请求,我们能够直接获取到的,只有最初始的网页源码。也正是因为这样,不加载图片、不执行JS等等,爬虫请求的速度会非常快。
      代码很短吧?一行就完成了请求,可以,这很python
      现在,运行一下代码看看吧。
      运行结果
      箭头指向的是状态码,可以看到,200,请求正常。
      被圈起来是网页的源码。

    3.如何用python解析网页源码

    网页源码我们拿到了,接下来就是要解析了。python解析网页源码有很多种方法,比如BeautifulSoup、正则、pyquery、xpath等。这里我简单介绍一下。

    3.1 网页源码解析器

    3.1.1 BeautifulSoup

    这是我比较推荐的一款解析器,简单易用,容易理解。
      但是使用bs4还需要安装另一个类库lxml,用来代替bs4默认的解析器。之所以这样做,是因为默认的那个实在太慢了,换用了lxml后,可以大幅度提升解析速度。

    3.1.1.1 安装

    命令行中输入以下指令并回车,安装bs4:

    pip3 install beautifulsoup4
    

    安装bs4
      使用pip直接安装lxml会出错,所以要用些特别的方法。Windows用户的话,去百度搜一下lxml在Windows环境下的安装方法,网上有很多,我就不多说了(主要是嫌麻烦= =)。Ubuntu用户就很方便了,在终端里面输入以下指令并回车就行了:

    apt-get install python-lxml
    

    python-lxml

    3.1.1.2 测试是否安装成功

    进入python交互环境,引用bs4和lxml类库,不报错即安装成功。

    import bs4
    import lxml
    

    bs4+lxml

    3.1.2 正则

    这个不用安装,标准库里带的就有。
      正则的优点:①速度快 ②能够提取有些解析器提取不到的数据
      正则的缺点:①不够直观,很难从面向对象的角度来考虑数据的提取 ②你得会写正则表达式
      教程就不放了,善用百度嘛。正则一般用来满足特殊需求、以及提取其他解析器提取不到的数据,正常情况下我会用bs4,bs4无法满足就用正则。
      当然了,如果你喜欢,全部用正则解析也是没问题的,你喜欢就好= =。

    3.1.3 pyquery

    这个解析器的语法和jQuery很相似,所以写过jQuery的同学用起来可能比较容易上手。国内有个dalao写的爬虫框架pyspider用的就是这个解析器。
      如果没用过jQuery,那就在bs4和pyquery两个里面选一个学吧,一般情况下会一个就够了。

    3.1.3.1 安装

    pip3 install pyquery
    

    3.1.3.2 测试

    import pyquery
    

    3.2 使用BeautifulSoup+lxml解析网页源码

    接着上面的代码来,我们使用BeautifulSoup+lxml解析请求到的网页源码。
      从百度的首页,可以通过点击跳转到很多其他页面,比如说下面圈起来的,点击都会跳转到新的页面:
      百度首页
      现在,我们想要用python获得从百度能够跳转到的页面的链接,该怎么做?
      代码很简单,接着上面的写:

    #coding=utf-8
    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    resp=requests.get('https://www.baidu.com') #请求百度首页
    print(resp) #打印请求结果的状态码
    print(resp.content) #打印请求到的网页源码
    
    bsobj=BeautifulSoup(resp.content,'lxml') #将网页源码构造成BeautifulSoup对象,方便操作
    a_list=bsobj.find_all('a') #获取网页中的所有a标签对象
    for a in a_list:
        print(a.get('href')) #打印a标签对象的href属性,即这个对象指向的链接地址
    

    首先,第3行,引入我们解析时要使用的类库,beautifulsoup4。
      第9行,将网页的源码转化成了BeautifulSoup的对象,这样我们可以向操作DOM模型类似地去操作它。
      第10行,从这个BeautifulSoup对象中,获取所有的a标签对象(大家应该知道a标签对象是什么吧,网页中的链接绝大多数都是a对象实现的),将他们组成一个列表,也就是a_list。
      第11、12行,遍历这个列表,对于列表中的每一个a标签对象,获取它的属性href的值(href属性记录一个a标签指向的链接地址)。获取一个标签对象的属性,可以使用get(‘xx’)方法,比如a_tag是一个a标签对象,获取它的href的值,就是a_tag.get('href'),获取它的class信息可以用a_tag.get('class'),这将返回一个修饰该标签的class列表。
      运行一下,可以看到,打印出了很多链接。
      运行结果
      这是个简单的例子,介绍如何开始一个简单爬虫,不涉及复杂操作(复杂的后面会上小项目,会介绍)。关于beautifulsoup的详细用法,请自行百度。

    3.3 简单的保存数据的方法

    保存数据的方法大概可以分为几类:保存文本、保存二进制文件(包括图片)、保存到数据库。保存二进制文件和保存到数据库后面会具体说,这里简单讲一下怎么保存到文本。
      python里面操作文本相当的简单。现在,我将刚才提取出来的链接保存到一个名称为url.txt的文本里面去,将上面的代码稍作修改。

    #coding=utf-8
    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    resp=requests.get('https://www.baidu.com') #请求百度首页
    print(resp) #打印请求结果的状态码
    print(resp.content) #打印请求到的网页源码
    
    bsobj=BeautifulSoup(resp.content,'lxml') #将网页源码构造成BeautifulSoup对象,方便操作
    a_list=bsobj.find_all('a') #获取网页中的所有a标签对象
    text='' # 创建一个空字符串
    for a in a_list:
        href=a.get('href') #获取a标签对象的href属性,即这个对象指向的链接地址
        text+=href+'\n' #加入到字符串中,并换行
    with open('url.txt','w') as f: #在当前路径下,以写的方式打开一个名为'url.txt',如果不存在则创建
        f.write(text) #将text里的数据写入到文本中
    

    代码中注释写得很清楚了,就不多做解释了。值得一提的是,使用with…as…来打开文件,在操作完成后,会自动关闭文件,不用担心忘记关闭文件了,超级好用啊!
      运行一下代码,可以发现,当前路径下多了个名为url.txt的文件。
      新文件
      打开后,能够看到我们刚才提取出来的url。
      url.txt

    4.更多

    虽然东西不多,但是写了挺长时间的。因为平时在一边上课,一边实习,时间真的不多,抽着时间一点点写的。后面我尽量加快速度写吧,当然了,尽量嘛,写得慢了的话……你顺着网线过来打我呀~
      我也只是个菜鸟,文中错误的地方,欢迎拍砖~

    展开全文
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空空如也

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