引入

Requests 唯一的一个非转基因的 Python HTTP 库,人类可以安全享用。

警告:非专业使用其他 HTTP 库会导致危险的副作用,包括:安全缺陷症、冗余代码症、重新发明轮子症、啃文档症、抑郁、头疼、甚至死亡。

今日概要

  • 基于requests的get请求
  • 基于requests模块的post请求
  • 基于requests模块ajax的get请求
  • 基于requests模块ajax的post请求
  • 综合项目练习:爬取国家药品监督管理总局中基于中华人民共和国化妆品生产许可证相关数据

知识点回顾

  • 常见的请求头
  • 常见的相应头
  • https协议的加密方式

今日详情

- 基于如下5点展开requests模块的学习

  • 什么是requests模块

    • requests模块是python中原生的基于网络请求的模块,其主要作用是用来模拟浏览器发起请求。功能强大,用法简洁高效。在爬虫领域中占据着半壁江山的地位。
  • 为什么要使用requests模块
    • 因为在使用urllib模块的时候,会有诸多不便之处,总结如下:

      • 手动处理url编码
      • 手动处理post请求参数
      • 处理cookie和代理操作繁琐
      • ......
    • 使用requests模块:
      • 自动处理url编码
      • 自动处理post请求参数
      • 简化cookie和代理操作
      • ......
  • 如何使用requests模块
    • 安装:

      • pip install requests
    • 使用流程
      • 指定url
      • 基于requests模块发起请求
      • 获取响应对象中的数据值
      • 持久化存储
  • 通过5个基于requests模块的爬虫项目对该模块进行学习和巩固
    • 基于requests模块的get请求

      • 需求:爬取搜狗指定词条搜索后的页面数据
    • 基于requests模块的post请求
      • 需求:登录豆瓣电影,爬取登录成功后的页面数据
    • 基于requests模块ajax的get请求
    • 基于requests模块ajax的post请求
    • 综合练习
      • 需求:爬取国家药品监督管理总局中基于中华人民共和国化妆品生产许可证相关数据http://125.35.6.84:81/xk/

- 代码展示

  • 需求:爬取搜狗指定词条搜索后的页面数据

    import requests
    import os
    #指定搜索关键字
    word = input('enter a word you want to search:')
    #自定义请求头信息
    headers={
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36',
    }
    #指定url
    url = 'https://www.sogou.com/web'
    #封装get请求参数
    prams = {
    'query':word,
    'ie':'utf-8'
    }
    #发起请求
    response = requests.get(url=url,params=param) #获取响应数据
    page_text = response.text with open('./sougou.html','w',encoding='utf-8') as fp:
    fp.write(page_text)

    请求载体身份标识的伪装:

    • User-Agent:请求载体身份标识,通过浏览器发起的请求,请求载体为浏览器,则该请求的User-Agent为浏览器的身份标识,使用爬虫程序发起的请求,则该请求的载体为爬虫程序,则该请求的User-Agent为爬虫程序的身份标识。可以通过判断该值来获知该请求的载体究竟是基于哪款浏览器还是基于爬虫程序。

    • 反爬机制:某些门户网站会对访问该网站的请求中的User-Agent进行捕获和判断,如果该请求的UA为爬虫程序,则拒绝向该请求提供数据。

    • 反反爬策略:将爬虫程序的UA伪装成某一款浏览器的身份标识。

  • 需求:登录豆瓣电影,爬取登录成功后的页面数据
    import requests
    import os
    url = 'https://accounts.douban.com/login'
    #封装请求参数
    data = {
    "source": "movie",
    "redir": "https://movie.douban.com/",
    "form_email": "15027900535",
    "form_password": "bobo@15027900535",
    "login": "登录",
    }
    #自定义请求头信息
    headers={
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36',
    }
    response = requests.post(url=url,data=data)
    page_text = response.text with open('./douban111.html','w',encoding='utf-8') as fp:
    fp.write(page_text)

需求:爬取豆瓣电影分类排行榜 https://movie.douban.com/中的电影详情数据

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*- import requests
import urllib.request
if __name__ == "__main__": #指定ajax-get请求的url(通过抓包进行获取)
url = 'https://movie.douban.com/j/chart/top_list?' #定制请求头信息,相关的头信息必须封装在字典结构中
headers = {
#定制请求头中的User-Agent参数,当然也可以定制请求头中其他的参数
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36',
} #定制get请求携带的参数(从抓包工具中获取)
param = {
'type':'5',
'interval_id':'100:90',
'action':'',
'start':'0',
'limit':'20'
}
#发起get请求,获取响应对象
response = requests.get(url=url,headers=headers,params=param) #获取响应内容:响应内容为json串
print(response.text)

需求:爬取肯德基餐厅查询http://www.kfc.com.cn/kfccda/index.aspx中指定地点的餐厅数据

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*- import requests
import urllib.request
if __name__ == "__main__": #指定ajax-post请求的url(通过抓包进行获取)
url = 'http://www.kfc.com.cn/kfccda/ashx/GetStoreList.ashx?op=keyword' #定制请求头信息,相关的头信息必须封装在字典结构中
headers = {
#定制请求头中的User-Agent参数,当然也可以定制请求头中其他的参数
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36',
} #定制post请求携带的参数(从抓包工具中获取)
data = {
'cname':'',
'pid':'',
'keyword':'北京',
'pageIndex': '1',
'pageSize': '10'
}
#发起post请求,获取响应对象
response = requests.get(url=url,headers=headers,data=data) #获取响应内容:响应内容为json串
print(response.text)
  • 需求:爬取国家药品监督管理总局中基于中华人民共和国化妆品生产许可证相关数据

    import requests
    from fake_useragent import UserAgent ua = UserAgent(use_cache_server=False,verify_ssl=False).random
    headers = {
    'User-Agent':ua
    } url = 'http://125.35.6.84:81/xk/itownet/portalAction.do?method=getXkzsList'
    pageNum = 3
    for page in range(3,5):
    data = {
    'on': 'true',
    'page': str(page),
    'pageSize': '15',
    'productName':'',
    'conditionType': '1',
    'applyname':'',
    'applysn':''
    }
    json_text = requests.post(url=url,data=data,headers=headers).json()
    all_id_list = []
    for dict in json_text['list']:
    id = dict['ID']#用于二级页面数据获取
    #下列详情信息可以在二级页面中获取
    # name = dict['EPS_NAME']
    # product = dict['PRODUCT_SN']
    # man_name = dict['QF_MANAGER_NAME']
    # d1 = dict['XC_DATE']
    # d2 = dict['XK_DATE']
    all_id_list.append(id)
    #该url是一个ajax的post请求
    post_url = 'http://125.35.6.84:81/xk/itownet/portalAction.do?method=getXkzsById'
    for id in all_id_list:
    post_data = {
    'id':id
    }
    response = requests.post(url=post_url,data=post_data,headers=headers)
    #该请求响应回来的数据有两个,一个是基于text,一个是基于json的,所以可以根据content-type,来获取指定的响应数据
    if response.headers['Content-Type'] == 'application/json;charset=UTF-8':
    #print(response.json())
    #进行json解析
    json_text = response.json()
    print(json_text['businessPerson'])

今日作业

  • 爬取网络上的任意图片数据
  • 爬取百度翻译的翻译结果数据值
  • 爬取百度贴吧指定页码下的数据值

Python网络爬虫之requests模块(1)的更多相关文章

  1. 04.Python网络爬虫之requests模块(1)

    引入 Requests 唯一的一个非转基因的 Python HTTP 库,人类可以安全享用. 警告:非专业使用其他 HTTP 库会导致危险的副作用,包括:安全缺陷症.冗余代码症.重新发明轮子症.啃文档 ...

  2. 04,Python网络爬虫之requests模块(1)

    引入 Requests 唯一的一个非转基因的 Python HTTP 库,人类可以安全享用. 警告:非专业使用其他 HTTP 库会导致危险的副作用,包括:安全缺陷症.冗余代码症.重新发明轮子症.啃文档 ...

  3. 06.Python网络爬虫之requests模块(2)

    今日内容 session处理cookie proxies参数设置请求代理ip 基于线程池的数据爬取 知识点回顾 xpath的解析流程 bs4的解析流程 常用xpath表达式 常用bs4解析方法 引入 ...

  4. Python网络爬虫之requests模块(2)

    session处理cookie proxies参数设置请求代理ip 基于线程池的数据爬取 xpath的解析流程 bs4的解析流程 常用xpath表达式 常用bs4解析方法 引入 有些时候,我们在使用爬 ...

  5. Python网络爬虫之requests模块

    今日内容 session处理cookie proxies参数设置请求代理ip 基于线程池的数据爬取 知识点回顾 xpath的解析流程 bs4的解析流程 常用xpath表达式 常用bs4解析方法 引入 ...

  6. 网络爬虫之requests模块的使用+Github自动登入认证

    本篇博客将带领大家梳理爬虫中的requests模块,并结合Github的自动登入验证具体讲解requests模块的参数. 一.引入:   我们先来看如下的例子,初步体验下requests模块的使用: ...

  7. Python学习---爬虫学习[requests模块]180411

    模块安装 安装requests模块 pip3 install requests 安装beautifulsoup4模块 [更多参考]https://blog.csdn.net/sunhuaqiang1/ ...

  8. Python网络爬虫之BeautifulSoup模块

    一.介绍: Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮 ...

  9. python网络爬虫之requests库

    Requests库是用Python编写的HTTP客户端.Requests库比urlopen更加方便.可以节约大量的中间处理过程,从而直接抓取网页数据.来看下具体的例子: def request_fun ...

随机推荐

  1. [CodeForces - 447D] D - DZY Loves Modification

    D - DZY Loves Modification As we know, DZY loves playing games. One day DZY decided to play with a n ...

  2. docker安装使用教程(Kali2.0)

    一.apt安装 apt直接安装是最好的,因为apt源中的其他docker相关组件,也是与docker匹配的版本. apt-get install docker docker-compose 二.手动安 ...

  3. C# 中web如何定时同步数据

    之前做定时器同步方法试过很多方法, 不过都有些问题 1)quartz + IIS 方式(web项目发布到IIS上,出现IIS应用池回收问题) 2)用线程Timer方式 (出现多个线程同步同个任务问题) ...

  4. isScroll 插件在iPhone 5s 和以上版本

    才加入这个移动项目组三天,解决一个同事(请假),解决一个切换头部tab 选型时,下拉数据,再次切换到另外一个选项时,出现滚动条距离顶部有些距离,当频繁操作会出现距离顶部距离加大问题(第二天衍生出其他b ...

  5. flask+apache+mod-wsgi部署遇到的坑

    首先,看到这种方式部署,我也有疑问,为什么不用nginx,gunicorn.接手的项目,就先按照前人思路run起来. 线上使用ubuntu系统,apache2,而给我玩耍的测试机是centos6.5, ...

  6. U帮忙U盘装系统工具使用教程

    在用U盘装系统时首先我们需要了解一下U帮忙U盘启动盘的制作以及BIOS设置U盘启动和U盘装系统步骤后才能让操作更顺利的完成,下面就来说说U帮忙U盘装系统工具使用教程,希望对大家有所帮助! 如果您不了解 ...

  7. linux生成SSH key

    1. 检查SSH keys是否存在 ls -al ~/.ssh2. 生成新的ssh key 输入 ssh-keygen -t rsa -C your_email@example.com

  8. 【转载三】Grafana系列教程–Grafana的配置及运行

    本篇文章,就让我们来了解下,Grafana的简单配置及运行. 详细的配置我们后面会讲,本篇文章只对其配置做一个简单了解,主要是让大家了解Grafana的配置及启动的过程及方法. 更多Grafana问题 ...

  9. 《Python》网络编程基础

    计算机网络的发展及基础网络概念 问题:网络到底是什么?计算机之间是如何通信的? 早期 : 联机 以太网 : 局域网与交换机 广播 主机之间“一对所有”的通讯模式,网络对其中每一台主机发出的信号都进行无 ...

  10. :适配器模式:Adapter

    #ifndef __ADAPTER_H__ #define __ADAPTER_H__ #include <iostream> using namespace std; class Duc ...