python爬虫之一:requests库
安装requtests
python2安装requests
python2 -m pip install requests
python3安装requests
python3 -m pip install requests
一个小demo
>>> import requests
>>> r = requests.get("http://www.baidu.com") # 访问百度主页
>>> r.status_code # 查看状态码,状态码为200表示访问成功
200
>>> r.encoding = 'utf-8' #更改编码为
>>> r.text # 打印网页内容
requests库的连接异常
- requests.ConnectionError 网络连接错误异常,如DNS查询失败、拒绝连接等
- requests.HTTPError HTTP错误异常
- requests.URLRequired URL缺失异常
- requests.TooManyRedirects 超过最大重定向次数,产生重定向异常
- requests.ConnectTimeout 连接远程服务器超时异常
- requests.Timeout 请求URL超时,产生超时异常
通用代码框架,一个小例子
import requests
def getHTMLText(url):
try:
r = requests.get(url, timeout=30)
r.raise_for_status()
print(r.apparent_encoding)
r.encoding = r.apparent_encoding
return r.text
except:
return "产生异常"
if __name__ == "__main__":
url = "http://www.baidu.com"
print(getHTMLText(url))
HTTP协议
HTTP,Hypertext Transfer Protocol,超文本传输协议。HTTP是一个基于“请求与响应”模式的、无状态的应用层协议。HTTP协议采用URL作为定位网络资源的标识,URL格式如下:
http://host[:port][path]
host: 合法的Internet主机域名或IP地址
port: 端口号,缺省端口为80
path: 请求资源的路径
HTTP URL实例:
http://www.bit.edu.cn
http://220.181.111.188/duty
HTTP URL的理解:
URL是通过HTTP协议存取资源的Internet路径,一个URL对应一个数据资源。
HTTP协议对资源的操作
- GET 请求获取URL位置的资源
- HEAD 请求获取URL位置资源的响应消息报告,即获得该资源的头部信息
- POST 请求向URL位置的资源后附加新的数据
- PUT 请求向URL位置存储一个资源,覆盖原URL位置的资源
- PATCH 请求局部更新URL位置的资源,即改变该处资源的部分内容
- DELETE 请求删除URL位置存储的资源
HTTP协议方法于requests库方法是一一对应的。
requests库的7个主要方法
requests.request() 构造一个请求,支撑以下各方法的基础方法
requests.get() 获取HTML网页的主要方法,对应于HTTP的GET
requests.head() 获取HTML网页头信息的方法,对应于HTTP的HEAD
requests.post() 向HTML网页提交POST请求的方法,对应于HTTP的POST
requests.put() 向HTML网页提交PUT请求的方法,对应于HTTP的PUT
requests.patch() 向HTML网页提交局部修改请求,对应于HTTP的PATCH
requests.delete() 向HTML页面提交删除请求,对应于HTTP的DELETE
head()方法示例
>>> r = requests.head('http://httpbin.org/get')
>>> r.headers
{'Content‐Length': '238', 'Access‐Control‐Allow‐Origin': '*', 'Access‐
Control‐Allow‐Credentials': 'true', 'Content‐Type':
'application/json', 'Server': 'nginx', 'Connection': 'keep‐alive',
'Date': 'Sat, 18 Feb 2017 12:07:44 GMT'}
>>> r.text
''
post()方法示例
>>> payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
>>> r = requests.post('http://httpbin.org/post', data = payload)
>>> print(r.text)
{ ...
"form": {
"key2": "value2",
"key1": "value1"
},
}
向URL POST一个字典,自动编码为form(表单)。
post字典,默认存到form表单中。
>>> r = requests.post('http://httpbin.org/post', data = 'ABC')
>>> print(r.text)
{ ...
"data": "ABC"
"form": {},
}
向URL POST一个字符串,自动编码为data。
post字符串,默认存到data中。
put()方法示例
>>> payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
>>> r = requests.put('http://httpbin.org/put', data = payload)
>>> print(r.text)
{ ...
"form": {
"key2": "value2",
"key1": "value1"
},
}
request方法
requsets库的request方法,是所有方法的基础方法。
request方法的完整使用方法
requests.request(method, url, **kwargs)
- method : 请求方式,对应get/put/post等7种
- url : 拟获取页面的url链接
- **kwargs: 控制访问的参数,共13个
methed:request的请求方式(7种)
r = requests.request('GET', url, **kwargs)
r = requests.request('HEAD', url, **kwargs)
r = requests.request('POST', url, **kwargs)
r = requests.request('PUT', url, **kwargs)
r = requests.request('PATCH', url, **kwargs)
r = requests.request('delete', url, **kwargs)
r = requests.request('OPTIONS', url, **kwargs)
对应http协议的请求功能。
OPTIONS是向服务器获取一些服务器和客户端能够打交道的参数。
**kwargs: 控制访问的参数,均为可选项
params : 字典或字节序列,作为参数增加到url中
>>> kv = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
>>> r = requests.request('GET', 'http://python123.io/ws', params=kv)
>>> print(r.url)
http://python123.io/ws?key1=value1&key2=value2
data : 字典、字节序列或文件对象,作为Request的内容
>>> kv = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
>>> r = requests.request('POST', 'http://python123.io/ws', data=kv)
>>> body = '主体内容'
>>> r = requests.request('POST', 'http://python123.io/ws', data=body)
json : JSON格式的数据,作为Request的内容
>>> kv = {'key1': 'value1'}
>>> r = requests.request('POST', 'http://python123.io/ws', json=kv)
headers : 字典,HTTP定制头
>>> hd = {'user‐agent': 'Chrome/10'}
>>> r = requests.request('POST', 'http://python123.io/ws', headers=hd)
cookies : 字典或CookieJar,Request中的cookie
auth : 元组,支持HTTP认证功能
files : 字典类型,传输文件
>>> fs = {'file': open('data.xls', 'rb')}
>>> r = requests.request('POST', 'http://python123.io/ws', files=fs)
timeout : 设定超时时间,秒为单位
>>> r = requests.request('GET', 'http://www.baidu.com', timeout=10)
proxies : 字典类型,设定访问代理服务器,可以增加登录认证
>>> pxs = { 'http': 'http://user:pass@10.10.10.1:1234'
'https': 'https://10.10.10.1:4321' }
>>> r = requests.request('GET', 'http://www.baidu.com', proxies=pxs)
allow_redirects : True/False,默认为True,重定向开关
stream : True/False,默认为True,获取内容立即下载开关
verify : True/False,默认为True,认证SSL证书开关
cert : 本地SSL证书路径
get方法
get方法的常用方式
r = requests.get(url)
r返回一个包含服务器资源的Response对象
get方法构造一个向服务器请求资源的Request对象
get方法的完整使用方法
requests.get(url, params=None, **kwargs)
- url : 拟获取页面的url链接
- params : url中的额外参数,字典或字节流格式,可选
- **kwargs: 12个控制访问的参数,可选
>>> import requests
>>> r = requests.get("http://www.baidu.com") # 访问百度主页
>>> print(r.status_code) # 打印请求的状态码
200
>>> type(r) #查看r的类型
<class 'requests.models.Response'> #r是一个类,类的名是requests
>>> r.headers # 返回get请求获得页面的头部信息
{'Server': 'bfe/1.0.8.18', 'Date': 'Wed, 19 Apr 2017 09:28:11 GMT', 'Content-Type': 'text/html', 'Last-Modified': 'Mon, 23 Jan 2017 13:27:33 GMT', 'Transfer-Encoding': 'chunked', 'Connection': 'Keep-Alive', 'Cache-Control': 'private, no-cache, no-store, proxy-revalidate, no-transform', 'Pragma': 'no-cache', 'Set-Cookie': 'BDORZ=27315; max-age=86400; domain=.baidu.com; path=/', 'Content-Encoding': 'gzip'}
对于状态码,如果状态码为200,那么访问成功;如果状态码不是200,那么访问失败。
response对象包含服务器返回的所有信息,也包含请求的request信息。
response对象的属性
- r.status_code HTTP请求的返回状态,200表示连接成功,404表示失败
- r.text HTTP响应内容的字符串形式,即,url对应的页面内容
- r.encoding 从HTTP header中猜测的响应内容编码方式
- r.apparent_encoding 从内容中分析出的响应内容编码方式(备选编码方式)
- r.content HTTP响应内容的二进制形式
response的编码
r.encoding:如果header中不存在charset,则认为编码为ISO‐8859‐1
r.text根据r.encoding显示网页内容
r.apparent_encoding:根据网页内容分析出的编码方式,可以看作是r.encoding的备选
r.apparent_encoding比r.encoding更可靠
网络爬虫引发的问题
- 爬取网页,玩转网页
小规模,数据量小,对爬取速度不敏感,此时用requests库。 - 爬取网站,爬取系列网站
中规模,数据规模较大,对爬取速度敏感。比如爬取携程。此时用scrapy库。 - 爬取全网
规模大,对于搜索引擎,它的爬取速度是关键。此时只能定制开发。
骚扰服务器。Web服务器默认接收人类访问。受限于编写水平和目的,网络爬虫将会为Web服务器带来巨大的资源开销。
对产权有法律风险。服务器上的数据有产权归属。网络爬虫获取数据后牟利将带来法律风险。
泄露隐私。网络爬虫可能具备突破简单访问控制的能力,获得被保护数据从而泄露个人隐私。
服务器如何对网络爬虫的限制。
- 来源审查:判断User‐Agent进行限制(有技术难度)
检查来访HTTP协议头的User‐Agent域,只响应浏览器或友好爬虫的访问 - 发布公告:Robots协议
告知所有爬虫网站的爬取策略,要求爬虫遵守
robots协议
Robots Exclusion Standard,网络爬虫排除标准
作用:
网站告知网络爬虫哪些页面可以抓取,哪些不行
形式:
在网站根目录下的robots.txt文件
例如:
京东的协议
https://www.jd.com/robots.txt
User‐agent: *
Disallow: /?*
Disallow: /pop/*.html
Disallow: /pinpai/*.html?*
User‐agent: EtaoSpider
Disallow: /
User‐agent: HuihuiSpider
Disallow: /
User‐agent: GwdangSpider
Disallow: /
User‐agent: WochachaSpider
Disallow: /
Robots协议基本语法:
User‐agent: *
Disallow: /
注释:*代表所有,/代表根目录
一些其它网站的robots
http://www.baidu.com/robots.txt
http://news.sina.com.cn/robots.txt
http://www.qq.com/robots.txt
http://news.qq.com/robots.txt
http://www.moe.edu.cn/robots.txt (无robots协议)
并不是所有的网站都存在robots.txt
robots协议的遵守方式
实际操作中,该如何遵守Robots协议?
网络爬虫:
自动或人工识别robots.txt,再进行内容爬取
约束性:
Robots协议是建议但非约束性,网络爬虫可以不遵守,但存在法律风险
类人行为可以不参考robots协议。
访问次数少。访问数据量小。可以不遵守该协议。
网络爬虫实战
京东商品页面的爬取
import requests
url = "https://item.jd.com/896813.html"
try:
r = requests.get(url)
r.raise_for_status()
r.encoding = r.apparent_encoding
print(r.text[:1000])
except:
print("爬取失败")
亚马逊商品页面的爬取
import requests
url = "https://www.amazon.cn/电脑-it-办公/dp/B00D0393AM/ref=sr_1_4?s=pc&ie=UTF8&qid=1492660788&sr=1-4&keywords=移动硬盘"
try:
kv = {'user-agent':'Mozilla/5.0'}
r = requests.get(url,headers=kv)
r.raise_for_status()
r.encoding = r.apparent_encoding
print(r.text[:1000])
except:
print("爬取失败")
百度/360搜索关键字提交
import requests
keyword = "python"
try:
kv = {'wd':keyword}
r = requests.get("http://www.baidu.com/s",params=kv)
#r = requests.get("http://www.so.com/s",params=kv)
print(r.request.url)
r.raise_for_status()
print(len(r.text))
except:
print("爬取失败")
网络图片的爬取和存储
import requests
import os
root = "D://pics//"
url = "http://image.nationalgeographic.com.cn/2017/0419/20170419035805561.jpg"
path = root+url.split('/')[-1]
try:
if not os.path.exists(root):
os.mkdir(root)
if not os.path.exists(path):
r = requests.get(url)
with open(path,'wb') as f:
f.write(r.content)
f.close
print("文件保存成功")
else:
print("文件已存在")
except:
print("爬取失败")
IP地址归属地的自动查询
import requests
url = 'http://m.ip138.com/ip.asp?ip='
try:
r = requests.get(url+'202.204.80.112')
r.raise_for_status()
r.encoding = r.apparent_encoding
print(r.text[-500:])
except:
print("爬取失败")
参考:
python爬虫之一:requests库的更多相关文章
- Python爬虫之requests库介绍(一)
一:Requests: 让 HTTP 服务人类 虽然Python的标准库中 urllib2 模块已经包含了平常我们使用的大多数功能,但是它的 API 使用起来让人感觉不太好,而 Requests 自称 ...
- python爬虫之requests库
在python爬虫中,要想获取url的原网页,就要用到众所周知的强大好用的requests库,在2018年python文档年度总结中,requests库使用率排行第一,接下来就开始简单的使用reque ...
- Python爬虫:requests 库详解,cookie操作与实战
原文 第三方库 requests是基于urllib编写的.比urllib库强大,非常适合爬虫的编写. 安装: pip install requests 简单的爬百度首页的例子: response.te ...
- Python爬虫之requests库的使用
requests库 虽然Python的标准库中 urllib模块已经包含了平常我们使用的大多数功能,但是它的 API 使用起来让人感觉不太好,而 Requests宣传是 "HTTP for ...
- 【Python爬虫】Requests库的基本使用
Requests库的基本使用 阅读目录 基本的GET请求 带参数的GET请求 解析Json 获取二进制数据 添加headers 基本的POST请求 response属性 文件上传 获取cookie 会 ...
- python爬虫(1)requests库
在pycharm中安装requests库的一种方法 首先找到设置 搜索然后安装,蓝色代表已经安装 requests库中的get请求 与HTTP协议相对应,requests库也有七种请求方式. 获取ur ...
- python爬虫之requests库介绍(二)
一.requests基于cookie操作 引言:有些时候,我们在使用爬虫程序去爬取一些用户相关信息的数据(爬取张三“人人网”个人主页数据)时,如果使用之前requests模块常规操作时,往往达不到我们 ...
- Python爬虫之Requests库的基本使用
import requests response = requests.get('http://www.baidu.com/') print(type(response)) print(respons ...
- Python爬虫系列-Requests库详解
Requests基于urllib,比urllib更加方便,可以节约我们大量的工作,完全满足HTTP测试需求. 实例引入 import requests response = requests.get( ...
- python下载安装requests库
一.python下载安装requests库 1.到git下载源码zip源码https://github.com/requests/requests 2.解压到python目录下: 3.“win+R”进 ...
随机推荐
- Spring Boot 学习笔记1——初体验之3分钟启动你的Web应用[z]
前言 早在去年就简单的使用了一下Spring Boot,当时就被其便捷的功能所震惊.但是那是也没有深入的研究,随着其在业界被应用的越来越广泛,因此决定好好地深入学习一下,将自己的学习心得在此记录,本文 ...
- MFC 一个无参线程的CreateThread 使用
最近想把c#的一个工作中用到的软件用MFC 实现出来, 刚下手 要了解的东西挺多,不但要对c++的语法,大体看一遍. 还要看MFC 内一些窗体,之类的相关的定义,比如cpp ,.h 内的类的定义方式等 ...
- Linux_(1)基本命令(上)
一.基本命令1.我是谁 whoami --who am i2.谁在线 who w3.显示当前路径(定位) pwd4.切换目录 cd ~返回主目录 cd ..返回上一级目录5.查看某个目录中的子目录和文 ...
- 去掉easyui datagrid内部虚线的方式。
去掉easyui datagrid内部虚线的方式.easyui datagrid的样式是统一写在样式文件中的,如果想要统一替换可以找对应的datagird样式文件中的以下部分.如果想要改 ...
- 谁说delphi没有IOCP库,delphi新的IOCP类库,开源中: DIOCP组件JSON流模块说明
单元:JSonStream.pas 简介:本单元实现 流和json对象的相互转换,其中有一些保留的key. 依赖:superobject 保留key: __result.errCode 返回的错误编 ...
- Git简单操作命令
Git 1.创建远程分支(git项目已在) git checkout -b cgy git add . git commit -m “add new branch” git push origin c ...
- [ES]elasticsearch章4 ES的META们
在介绍Meta更新流程前,我们先介绍一下ES中Meta的组成.存储方式和恢复方式. 1. Meta:ClusterState.MetaData.IndexMetaData Meta是用来描述数据的数据 ...
- 摹客 · Veer 第二届设计大赛邀你来战!
2018年12月,摹客设计大赛一年一度一归来. 继2017年摹客全国首届原型设计大赛成功举办后,本次大赛是摹客第二届设计大赛.大赛由摹客主办,Veer独家冠名赞助,iSlide和创客贴协办,国内多家知 ...
- 原生js的dom操作
父节点parentNode 第一个子节点 只会获取到元素节点 firstElementChild ★★★★★ 第一个子节点 (如果有文本节点将会获取到文本节点) firstChild 最 ...
- 【Git】 GitLab服务器社区版安装与配置
GitLab简介 GitLab 是一个用于仓库管理系统的开源项目,使用Git作为代码管理工具,并在此基础上搭建起来的web服务 GitLab系统架构 当~git在图片中引用时,它表示git用户的主目录 ...