一、什么是爬虫

爬虫：一段自动抓取互联网信息的程序，从互联网上抓取对于我们有价值的信息。
二、Python爬虫架构

Python 爬虫架构主要由五个部分组成，分别是调度器、URL管理器、网页下载器、网页解析器、应用程序（爬取的有价值数据）。

调度器：相当于一台电脑的CPU，主要负责调度URL管理器、下载器、解析器之间的协调工作。

URL管理器：包括待爬取的URL地址和已爬取的URL地址，防止重复抓取URL和循环抓取URL，实现URL管理器主要用三种方式，通过内存、数据库、缓存数据库来实现。

网页下载器：通过传入一个URL地址来下载网页，将网页转换成一个字符串，网页下载器有urllib2（Python官方基础模块）包括需要登录、代理、和cookie，requests(第三方包)

网页解析器：将一个网页字符串进行解析，可以按照我们的要求来提取出我们有用的信息，也可以根据DOM树的解析方式来解析。网页解析器有正则表达式（直观，将网页转成字符串通过模糊匹配的方式来提取有价值的信息，当文档比较复杂的时候，该方法提取数据的时候就会非常的困难）、html.parser（Python自带的）、beautifulsoup（第三方插件，可以使用Python自带的html.parser进行解析，也可以使用lxml进行解析，相对于其他几种来说要强大一些）、lxml（第三方插件，可以解析 xml 和 HTML），html.parser 和 beautifulsoup 以及 lxml 都是以 DOM 树的方式进行解析的。

应用程序：就是从网页中提取的有用数据组成的一个应用。
 

import urllib.request

import http.cookiejar

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

response1 = urllib.request.urlopen(url)

print("第一种方法")

#获取状态码，200表示成功

print(response1.getcode())

#获取网页内容的长度

print(len(response1.read()))
第一种方法

200

156265
print("第二种方法")

request = urllib.request.Request(url)

#模拟Mozilla浏览器进行爬虫

request.add_header("user-agent","Mozilla/5.0")

response2 = urllib.request.urlopen(request)

print(response2.getcode())

print(len(response2.read()))
第二种方法

200

156328
print("第三种方法")

cookie = http.cookiejar.CookieJar()

#加入urllib.request处理cookie的能力

opener = urllib.request.build_opener(urllib.request.HTTPCookieProcessor(cookie))

urllib.request.install_opener(opener)

response3 = urllib.request.urlopen(url)

print(response3.getcode())

print(len(response3.read()))

print(cookie)
第三种方法

200

156488

<CookieJar[<Cookie BAIDUID=CA8C47A224EE898DC34E66D0182C70C3:FG=1 for .baidu.com/>, <Cookie BIDUPSID=CA8C47A224EE898D968EF5993499742B for .baidu.com/>, <Cookie H_PS_PSSID=1446_21123 for .baidu.com/>, <Cookie PSTM=1575029972 for .baidu.com/>, <Cookie delPer=0 for .baidu.com/>, <Cookie BDSVRTM=0 for www.baidu.com/>, <Cookie BD_HOME=0 for www.baidu.com/>]>
四、第三方库 Beautiful Soup 的安装

Beautiful Soup: Python 的第三方插件用来提取 xml 和 HTML 中的数据，官网地址 https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/

1、安装 Beautiful Soup
pip install bs4
2、测试是否安装成功

编写一个 Python 文件，输入:

import bs4

print(bs4)
<module 'bs4' from 'e:\\python\\lib\\site-packages\\bs4\\__init__.py'>
五、使用 Beautiful Soup 解析 html 文件
import re

from bs4 import BeautifulSoup

html_doc = """

<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>

<body>

<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>

<p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were

<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,

<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and

<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;

and they lived at the bottom of a well.</p>

<p class="story">...</p>

"""

#创建一个BeautifulSoup解析对象

soup = BeautifulSoup(html_doc,"html.parser",from_encoding="utf-8")

#获取所有的链接

links = soup.find_all('a')

print("所有的链接")

for link in links:

    print(link.name,link['href'],link.get_text())
所有的链接

a http://example.com/elsie Elsie

a http://example.com/lacie Lacie

a http://example.com/tillie Tillie
print("获取特定的URL地址")

link_node = soup.find('a',href="http://example.com/elsie")

print(link_node.name,link_node['href'],link_node['class'],link_node.get_text())

print("正则表达式匹配")

link_node = soup.find('a',href=re.compile(r"ti"))

print(link_node.name,link_node['href'],link_node['class'],link_node.get_text())

print("获取P段落的文字")

p_node = soup.find('p',class_='story')

print(p_node.name,p_node['class'],p_node.get_text())
获取特定的URL地址

a http://example.com/elsie ['sister'] Elsie

正则表达式匹配

a http://example.com/tillie ['sister'] Tillie

获取P段落的文字

p ['story'] Once upon a time there were three little sisters; and their names were

Elsie,

Lacie and

Tillie;

and they lived at the bottom of a well.

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