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 Humans”,说明使用更简洁方便。
安装和文档地址:
利用pip
可以非常方便的安装:
pip install requests
中文文档:http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/index.html
github地址:https://github.com/requests/requests
发送GET请求:
最简单的发送
get
请求就是通过requests.get
来调用:response = requests.get("http://www.baidu.com/")
添加headers和查询参数:
如果想添加 headers,可以传入headers参数来增加请求头中的headers信息。如果要将参数放在url中传递,可以利用 params 参数。相关示例代码如下:import requests kw = {'wd':'中国'} headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.99 Safari/537.36"} # params 接收一个字典或者字符串的查询参数,字典类型自动转换为url编码,不需要urlencode()
response = requests.get("http://www.baidu.com/s", params = kw, headers = headers) # 查看响应内容,response.text 返回的是Unicode格式的数据
print(response.text) # 查看响应内容,response.content返回的字节流数据
print(response.content) # 查看完整url地址
print(response.url) # 查看响应头部字符编码
print(response.encoding) # 查看响应码
print(response.status_code)
发送POST请求:
最基本的POST请求可以使用
post
方法:response = requests.post("http://www.baidu.com/",data=data)
传入data数据:
这时候就不要再使用urlencode
进行编码了,直接传入一个字典进去就可以了。比如请求拉勾网的数据的代码:import requests url = "https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?city=%E6%B7%B1%E5%9C%B3&needAddtionalResult=false&isSchoolJob=0" headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.94 Safari/537.36',
'Referer': 'https://www.lagou.com/jobs/list_python?labelWords=&fromSearch=true&suginput='
} data = {
'first': 'true',
'pn': 1,
'kd': 'python'
} resp = requests.post(url,headers=headers,data=data)
# 如果是json数据,直接可以调用json方法
print(resp.json())
使用代理:
使用requests
添加代理也非常简单,只要在请求的方法中(比如get
或者post
)传递proxies
参数就可以了。示例代码如下:
import requests
url = "http://httpbin.org/get"
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.94 Safari/537.36',
}
proxy = {
'http': '171.14.209.180:27829'
}
resp = requests.get(url,headers=headers,proxies=proxy)
with open('xx.html','w',encoding='utf-8') as fp:
fp.write(resp.text)
cookie:
如果在一个响应中包含了cookie
,那么可以利用cookies
属性拿到这个返回的cookie
值:
import requests
url = "http://www.renren.com/PLogin.do"
data = {"email":"970138074@qq.com",'password':"pythonspider"}
resp = requests.get('http://www.baidu.com/')
print(resp.cookies)
print(resp.cookies.get_dict())
session:
之前使用urllib
库,是可以使用opener
发送多个请求,多个请求之间是可以共享cookie
的。那么如果使用requests
,也要达到共享cookie
的目的,那么可以使用requests
库给我们提供的session
对象。注意,这里的session
不是web开发中的那个session,这个地方只是一个会话的对象而已。还是以登录人人网为例,使用requests
来实现。示例代码如下:
import requests
url = "http://www.renren.com/PLogin.do"
data = {"email":"970138074@qq.com",'password':"pythonspider"}
headers = {
'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.94 Safari/537.36"
}
# 登录
session = requests.session()
session.post(url,data=data,headers=headers)
# 访问大鹏个人中心
resp = session.get('http://www.renren.com/880151247/profile')
print(resp.text)
处理不信任的SSL证书:
对于那些已经被信任的SSL整数的网站,比如https://www.baidu.com/
,那么使用requests
直接就可以正常的返回响应。示例代码如下:
resp = requests.get('http://www.12306.cn/mormhweb/',verify=False)
print(resp.content.decode('utf-8'))
编写Scrapy-Redis分布式爬虫:
要将一个Scrapy
项目变成一个Scrapy-redis
项目只需修改以下三点就可以了:
- 将爬虫的类从
scrapy.Spider
变成scrapy_redis.spiders.RedisSpider
;或者是从scrapy.CrawlSpider
变成scrapy_redis.spiders.RedisCrawlSpider
。 - 将爬虫中的
start_urls
删掉。增加一个redis_key="xxx"
。这个redis_key
是为了以后在redis
中控制爬虫启动的。爬虫的第一个url,就是在redis中通过这个发送出去的。 - 在配置文件中增加如下配置:
# Scrapy-Redis相关配置
# 确保request存储到redis中
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
# 确保所有爬虫共享相同的去重指纹
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
# 设置redis为item pipeline
ITEM_PIPELINES = {
'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300
}
# 在redis中保持scrapy-redis用到的队列,不会清理redis中的队列,从而可以实现暂停和恢复的功能。
SCHEDULER_PERSIST = True
# 设置连接redis信息
REDIS_HOST = '127.0.0.1'
REDIS_PORT = 6379
- 运行爬虫:
- 在爬虫服务器上。进入爬虫文件所在的路径,然后输入命令:
scrapy runspider [爬虫名字]
。 - 在
Redis
服务器上,推入一个开始的url链接:redis-cli> lpush [redis_key] start_url
开始爬取。
- 在爬虫服务器上。进入爬虫文件所在的路径,然后输入命令:
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