路飞学城Python-Day152

爬取搜狗首页页面数据

import urllib.request

# 1.指定url

url = r'https://www.sogou.com/'

# 2.发起请求

# urlopen()参数内部可以指定填写url，且返回一个函数对象

res = urllib.request.urlopen(url=url)

# 3.获取页面数据

# 响应对象中会获取存储的数据,read()函数中返回的就是响应对象存储的页面数据

page_text = res.read()

print(page_text)

# 4.持久化存储

with open('./sogou.html', 'wb') as fp:

    fp.write(page_text)

    print('写入数据成功')

---

爬取指定词条数据

import urllib.request

import urllib.parse

# 1.指定url

url = r'https://www.sogou.com/web?query='

# 2.发请求 url中不可以存在ascii码的字符数据,否则就会报错,这里需要对中文进行转码和拼接后才能进行处理

word = urllib.parse.quote('人民币')

url = url+word

res = urllib.request.urlopen(url=url)

# print(word)

# 3.获取页面数据(二进制的页面数据)

page_text = res.read()

print(page_text)

# 4.持久化存储

with open('./renminbi.html', 'wb') as f:

    f.write(page_text)

    print('写入数据成功')

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伪装UA

import urllib.request

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

# UA伪装

# 1.自制定一个请求对象

headers = {

#     存储任意的请求头信息

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) '

                  'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36',

}

# 该请求对象进行了成功的伪装

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

# 2.针对自制定的请求对象发起请求

res = urllib.request.urlopen(req)

print(res.read())

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爬取百度翻译的结果

import urllib.request

import urllib.parse

# 1.制定url

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

# post请求所携带的参数处理流程

# 1.将请求参数封装到字典中

data = {

    'kw': '西瓜',

}

# 2.使用parse中的url encode进行编码处理

data = urllib.parse.urlencode(data)

 

# 3.将步骤2的编码结果转换为byte类型

data = data.encode()

 

# 2.发起post请求

# urlopen中的data表示的就是经过处理之后的post的请求参数

req = urllib.request.urlopen(url=url, data=data)

# print(req.read())

with open('./百度翻译.txt', 'wb') as fp:

    fp.write(req.read())

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request发起get请求

# 爬取搜狗首页的数据

import requests

# 1.指定url

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

# 2.发起get请求

res = requests.get(url=url)

# 3.获取响应中的数据值

# text获取相应页面中的字符串形式

page_data = res.text

# print(page_data)

# 4.持久化操作

with open('./sougou.html', 'w', encoding='utf-8') as fp:

    fp.write(page_data)

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response其他重要属性

# 爬取搜狗首页的数据

import requests

# 1.指定url

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

# 2.发起get请求

res = requests.get(url=url)

# 3.获取响应中的数据值

# content获取的是response对象中的byte类型的页面数据

# print(res.content)

# status_code表示网页的响应状态码，返回响应状态码，查属性的结果，响应成功或失败

# print(res.status_code)

# 获取响应头信息(字典的形式)

# print(res.headers)

# 获取的是响应对象中的url，获取请求的url，返回的是请求中指定的url

# print(res.url)

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处理携带参数的get请求

# 获取搜狗搜索结果对应页面数据

import requests

url = 'https://www.sogou.com/web?query=周杰伦&ie=utf-8'

 

res = requests.get(url=url)

 

# print(res.text)

 

with open('./Jay.html', 'w', encoding='utf-8') as fp:

    fp.write(res.text)

 

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处理携带参数的get请求2

# 获取搜狗搜索结果对应页面数据

import requests

 

url = 'https://www.sogou.com/web'

# 将参数封装到字典中

params = {

    'query': '周杰伦',

    'ie': 'utf-8',

}

res = requests.get(url=url, params=params)

 

# print(res.text)

 

with open('./Jay2.html', 'w', encoding='utf-8') as fp:

    fp.write(res.text)

---

request模块的post请求

# 登录豆瓣网，获取登陆成功后的页面数据

import requests

# 指定url

url = 'https://accounts.douban.com/login'

# 封装post请求的参数

data = {

'source': 'movie',

'redir': 'https://movie.douban.com/',

'form_email': 'a873245193@sina.com',

'form_password': 'dota2009',

'login': '登录'

}

headers = {

#     存储任意的请求头信息

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) '

                  'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36',

}

# 发起post请求

req = requests.post(url=url, data=data, headers=headers)

# 3.获取响应对象中的页面数据

page_text = req.text

# 4.持久化操作

with open('./douban.html', 'w', encoding='utf-8') as fp:

    fp.write(page_text)

 

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requests模块ajax的get请求

import requests

 

url = 'https://movie.douban.com/j/chart/top_list?'

# 封装ajax中get请求携带的参数

params = {

    'type': '13',

    'interval_id': '100:90',

    'action': '',

    'start': '0',

    'limit': '2000',

}

headers = {

    #     存储任意的请求头信息

    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) '

                  'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36',

}

req = requests.get(url=url, params=params, headers=headers)

print(req.text)

 

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requests模块处理ajax的post请求

 

# 爬取肯德基餐厅的位置数据

import requests

 

# 1.指定url

post_url = r'http://www.kfc.com.cn/kfccda/ashx/GetStoreList.ashx?op=keyword'

# 2.处理post请求的参数

data = {

    'cname': '',

    'pid': '',

    'keyword': '江苏',

    'pageIndex': '1',

    'pageSize': '10',

}

headers = {

    #     存储任意的请求头信息

    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) '

                  'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36',

}

req = requests.post(url=post_url, data=data, headers=headers)

print(req.text)

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request模块综合练习

import requests

# 爬取搜狗、知乎某一个词条对应的一定范围表示的页面数据

# 获取前3页页面数据

# 1.指定url

url = 'https://zhihu.sogou.com/zhihu'

params = {

    'query': '人工智能',

    'page':'6',

    'ie':'utf8',

}

headers = {

    #     存储任意的请求头信息

    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) '

                  'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36',

}

req = requests.get(url=url, params=params, headers=headers)

# print(req.text)

with open('./人工智能.html', 'w', encoding='utf-8') as fp:

    fp.write(req.text)

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request模块的cookie操作

# cookie

# 基于用户的数据

# 爬取豆瓣网的个人主页页面数据

# cookie作用，服务端使用cookie来记录客户端的状态信息

# 1.执行登录操作

# 2.发起个人请求主页请求时，需要将cookie携带到该请求中

# session也可以使用来发起请求，该cookie对象会自动存储在session中

import requests

 

session = requests.session()

login_url = 'https://www.douban.com/accounts/login'

data = {

    'source': 'movie',

    'redir': 'https://movie.douban.com/',

    'form_email': 'a873245193@sina.com',

    'form_password': 'dota2009',

    'login': '登录',

}

headers = {

    #     存储任意的请求头信息

    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) '

                  'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36',

}

res = session.post(url=login_url, data=data, headers=headers)

print(res.text)

with open('./dou.html', 'w', encoding='utf-8') as fp:

    fp.write(res.text)

 

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requests模块的代理操作

# -代理操作，使用第三方代替本体去操作事务

# -为什么要使用代理？

# 反爬操作有关联

# 设置代理ip防止门户网站封禁ip，使用代理是一种反反爬的手段

# 代理分类

# -正向代理 代替客户端获取数据

# -反向代理 代替服务器端提供数据

# 4.免费代理ip的网站提供商

# -www.goubanjia.com

# -快代理

# -西祠代理

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正则回顾

# 数据解析

# 1.指定url

# 2.发起请求

# 3.获取页面数据

# 4.数据解析

# 5.进行持久化存储

# 大多数页面都是聚焦爬取指定的内容，就需要就行数据解析

# 1.正则解析

# 2.bs4

# 3.xpath解析

# +----------------------------------------------+

# 正则表达式练习

import re

# 1.提取python

# key = "javapythonc++php"

# text = re.findall('python', key)

# print(text)

# 2.提取hello world

# key = "<html><h1>hello world</h1></html>"

# text = re.findall("<h1>(hello world)</h1>", key)[0]

# print(text)

# 3.提取170

# string = '我喜欢身高170的女孩'

# text = re.findall('\d+', string)[0]

# print(text)

# 4.提取http://和https://

# key = 'http://www.baidu.com and https://boob.com'

# text = re.findall('http://|https://', key)

# print(text)

# 5.提取hit.

# key = 'bobo@hit.edu.com'

# text = re.findall('@(hit).', key)[0]

# text1 =re.findall('h.*?\.', key)   #贪婪模式，尽可能多的匹配,加问号就是切换为非贪婪模式

# print(text1)

# 6.匹配sas和saas

# key = 'saas and sas and saaas'

# text = re.findall('sa{1,2}s', key)

# print(text)

# 7.匹配出i开头的行

# re.M  作用在多行处 re.S 作用于单行处

# string = '''fall in love with you

# i love you much

# i love she

# i love her

# '''

# text = re.findall('^i.*', string, re.M)

# print(text)

# 8.匹配全部行

# string = '''<div>静夜思

# 床前明月光

# 疑是地上霜

# 举头望明月

# 低头思故乡

# </div>

# '''

# text = re.findall('<div>.*</div>', string, re.S)

# print(text)

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正则解析项目演练

None

自定义请求头信息

import requests

# 自定义请求头信息

headers = {

        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) '

                  'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36',

}

 

 

url = 'https://www.sogou.com/web'

# 将参数封装到字典中

params = {

    'query': '周杰伦',

    'ie': 'utf-8',

}

res = requests.get(url=url, params=params, headers=headers)

 

# print(res.text)

 

with open('./Jay3.html', 'w', encoding='utf-8') as fp:

    fp.write(res.text)

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xpath表达式回顾

# 1.下载lxml插件

# 2.导入包 from lxml import etree

# 3.创建etree，指定数据的解析

# -如果解析的数据源来源是本地的话，就需要etree.parse('本地文件路径)

#     -etree.xpath('xpath表达式')

# -数据来源是来自网络的形式 etree=etree.HTML('网络请求到的数据')

from lxml import etree

tree = etree.parse(r'F:\爬虫专用\text.html')

# 属性定位:根据指定的属性定位到指定的节点标签

print(tree.xpath("//div[@class='song']"))

# 层级索引定位

print(tree.xpath("//div[@class='tang']/ul/li[2]/a"))

# 逻辑定位

print(tree.xpath("//a[@href='' and @class='du']"))

print(tree.xpath("//div[contains(@class, 'ng')]"))

# 模糊匹配

print(tree.xpath("//div[starts-with(@class, 'ta')]"))

# 取文本

print(tree.xpath("//div[@class='song']/p[1]/text()"))

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xpath插件

# xpath插件可以直接将xpath的表达式作用于浏览器的网页当中

# 需要在谷歌浏览器中使用一个插件

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xpath项目演练

# 使用xpath对段子网中的段子内容和标题进行爬取

# 进行持久化存储

import requests

from lxml import etree

 

# 1.指定url

url = 'https://ishuo.cn/joke'

# 2.发起请求

headers = {

    "user-agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_0) AppleWebKit/535.11 "

                  "(KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11"

}

res = requests.get(url=url, headers=headers)

 

# 3.获取页面内容

page_text = res.text

# print(page_text)

# 4.数据解析

tree = etree.HTML(page_text)

# 获取所有的li标签

li_list = tree.xpath("//div[@id='list']/ul/li")

# print(tree.xpath("//div[@id='list']/ul/li"))

fp = open('./duanzi.txt', 'w', encoding='utf-8')

for li in li_list:

    content = li.xpath("./div[@class='content']/text()")[0]

    title = li.xpath("./div[@class='info']/a/text()")[0]

    # print(title)

    # 5.持久化存储

    fp.write(title + ':' + content + '\n\n')

print('数据写入成功')

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bs4基础使用

# beautifulsoup是python中独有的一种解析方式

# 使用的时候更加的简单便捷和高效

# 代码的使用流程

# 可以将html的文档转换为beautifulsoup的一个对象

# 调用对象的一些属性，对指定内容的一个定位于查找

from bs4 import BeautifulSoup

 

# 创建对象

#     如果html的本地来源是本地的话，Beautiful(open('文件'),'lxml')

#     如果html的来源是来自网络的，Beautiful('网络请求的数据','lxml')

# 属性和方法

fp = open(r'F:\爬虫专用\text.html', 'r', encoding='utf-8')

soup = BeautifulSoup(fp, 'lxml')

# print(soup)

# 根据标签名称进行查找

# print(soup.find('div'))

# 获取标签的属性值

# print(soup.a.attrs)

# 获取指定的属性值

# 获取的文本内容

# print(soup.p.text)

# 获取其他的内容

# print(soup.find('div', {'class': 'song'}))

tag_name = soup.find('div', {'class': 'song'}).find_all('p')

for tag in tag_name:

    print(tag.text)

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bs4项目演练

# 爬取古诗文网中的部分内容

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

 

url = 'http://www.shicimingju.com/book/sanguoyanyi.html'

headers = {

    "user-agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_0) AppleWebKit/535.11 "

                  "(KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11"

}

 

 

def get_content(url):

    content_page = requests.get(url=url, headers=headers).text

    soup = BeautifulSoup(content_page, 'lxml')

    content_text = soup.find('div', {'class': 'chapter_content'}).text

    return content_text

 

 

page_text = requests.get(url=url, headers=headers).text

soup = BeautifulSoup(page_text, 'lxml')

# print(soup.text)

te = soup.select('.book-mulu > ul > li > a')

# print(te)

for a in te:

    # 获取了章节的标题

    title = a.string

    content_url = 'http://www.shicimingju.com' + a['href']

    # print(title)

    con = get_content(content_url)

    print(con)

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scrapy简介和基础使用01

# scrapy框架：

#     1.框架的简介和基础应用

#     2.持久化存储

#     3.代理和cookie

#     4.日志和请求传参

#     5.CrawlSpider

#     6.基于redis的分布式爬虫

# ===========================================

# 一、scrapy框架的简介和基础应用

# 1.概念：为了爬取网站数据而编写的一款应用框架、出名且强大

# 所谓的框架就是集成了相应的功能且具有很强通用性的项目模板（高性能的异步下载功能），可以开启多个异步进程，高性能持久化存储

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scrapy简介和基础使用02

# 1.创建一个工程

# >>>scrapy startproject project_name

# 2.在工程目录下创建一个爬虫文件

# 3.对应的文件中编写爬虫程序来完成爬虫的操作

# 4.配置文件的编写

# 5.执行

# scrapy crawl 爬虫文件的名称(--nolog指的是阻止日志信息的输出)

# ====================================================

# scrapy.cfg 项目的主配置信息，真正的爬虫的配置信息是配置在settings.py文件中

# items.py 设置数据存储模板，用于数据化结构，像django的model

# pipelines.py 数据持久化处理

# settings.py 配置文件，如递归的层数，并发数，延迟下载等

#     1.对请求载体进行配置

#     2.不遵循robots.txt协议

# spiders 爬虫目录创建文件，爬虫的编写规则等

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scrapy简介和基础使用03

# 爬虫页面的解析操作

# -需求：爬取糗事百科中段子的内容和段子的作者

# 1.创建一个工程项目scrapy startproject qiubai

#

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基于终端指令的持久化存储

# 1.持久化存储

#     存储在磁盘文件中

#         基于终端指令的数据存储

#             保证parse方法返回一个可迭代的类型对象（存储解析到的页面内容）

#             使用终端指令完成数据存储到指定磁盘文件中的操作

#         基于管道的数据存储

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基于管道的持久化存储

# items文件

# pipelines文件

# items表示的是数据存储的模板式文件

# pipelines文件处理持久化存储的相关操作

# 代码实现的流程

# 1.先将解析到的页面数据存储到items对象中

# 2.使用yield关键字将items对象提交给管道处理，yield可以提交关键字进行处理

# 3.在管道文件中编写代码完成数据存储的操作

# 4.在配置文件中开启管道的操作

#

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