一个入门级python爬虫教程详解

时间:2022-10-08 17:58:27

前言

本文目的:根据本人的习惯与理解,用最简洁的表述,介绍爬虫的定义、组成部分、爬取流程,并讲解示例代码。

基础

爬虫的定义:定向抓取互联网内容(大部分为网页)、并进行自动化数据处理的程序。主要用于对松散的海量信息进行收集和结构化处理,为数据分析和挖掘提供原材料。

今日t条就是一只巨大的“爬虫”。

爬虫由url库、采集器、解析器组成。

流程

如果待爬取的url库不为空,采集器会自动爬取相关内容,并将结果给到解析器,解析器提取目标内容后进行写入文件或入库等操作。

一个入门级python爬虫教程详解

代码

第一步:写一个采集器

如下是一个比较简单的采集器函数。需要用到requests库。
首先,构造一个http的header,里面有浏览器和操作系统等信息。如果没有这个伪造的header,可能会被目标网站的waf等防护设备识别为机器代码并干掉。

然后,用requests库的get方法获取url内容。如果http响应代码是200 ok,说明页面访问正常,将该函数返回值设置为文本形式的html代码内容。

如果响应代码不是200 ok,说明页面不能正常访问,将函数返回值设置为特殊字符串或代码。

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import requests
 
def get_page(url):
    headers = {'user-agent': 'mozilla/5.0 (windows nt 6.1) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/75.0.3770.142 safari/537.36'}
    response = requests.get(url, headers= headers)
    if response.status_code == 200:
      return response.text
    else:
        return 'get html error !'

第二步:解析器

解析器的作用是对采集器返回的html代码进行过滤筛选,提取需要的内容。
作为一个14年忠实用户,当然要用豆瓣举个栗子 _

我们计划爬取豆瓣排名top250电影的8个参数:排名、电影url链接、电影名称、导演、上映年份、国家、影片类型、评分。整理成字典并写入文本文件。

待爬取的页面如下,每个页面包括25部电影,共计10个页面。

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在这里,必须要表扬豆瓣的前端工程师们,html标签排版非常工整具有层次,非常便于信息提取。

下面是“肖申克的救赎”所对应的html代码:(需要提取的8个参数用红线标注)

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根据上面的html编写解析器函数,提取8个字段。该函数返回值是一个可迭代的序列。
我个人喜欢用re(正则表达式)提取内容。8个(.*?)分别对应需要提取的字段。

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import re
 
def parse_page(html):
    pattern = re.compile('<em class="">(.*?)</em>.*?<a href="(.*?)" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >.*?<span class="title">(.*?)</span>.*?<div class="bd">.*?<p class="">(.*?)&nbsp.*?<br>(.*?)&nbsp;/&nbsp;(.*?)&nbsp;/&nbsp;(.*?)</p>.*?<span class="rating_num".*?"v:average">(.*?)</span>' , re.s)
    items = re.findall(pattern , html)
    for item in items:
        yield {
          'rank': item[0],
          'href': item[1],
          'name': item[2],
          'director': item[3].strip()[4:],
          'year': item[4].strip(),
          'country': item[5].strip(),
          'style': item[6].strip(),
          'score': item[7].strip()
        }

提取后的内容如下:

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整理成完整的代码:(暂不考虑容错)

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import requests
import re
import json
 
def get_page(url):
    #采集器函数
    headers = {'user-agent': 'mozilla/5.0 (windows nt 6.1) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/75.0.3770.142 safari/537.36'}
    response = requests.get(url, headers= headers)
    if response.status_code == 200:
      return response.text
    else:
        return 'get html error ! '
 
 
def parse_page(html):
    #解析器函数
    pattern = re.compile('<em class="">(.*?)</em>.*?<a href="(.*?)" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >.*?<span class="title">(.*?)</span>.*?<div class="bd">.*?<p class="">(.*?)&nbsp.*?<br>(.*?)&nbsp;/&nbsp;(.*?)&nbsp;/&nbsp;(.*?)</p>.*?<span class="rating_num".*?"v:average">(.*?)</span>' , re.s)
    items = re.findall(pattern , html)
    for item in items:
        yield {
          'rank': item[0],
          'href': item[1],
          'name': item[2],
          'director': item[3].strip()[4:],
          'year': item[4].strip(),
          'country': item[5].strip(),
          'style': item[6].strip(),
          'score': item[7].strip()
        }
 
 
def write_to_file(content):
    #写入文件函数
    with open('result.txt' , 'a' , encoding = 'utf-8') as file:
        file.write(json.dumps(content , ensure_ascii = false) + '\n')
 
 
if __name__== "__main__":
    # 主程序
    for i in range(10):
        url= 'https://movie.douban.com/top250?start='+ str(i*25)+ '&filter'
        for res in parse_page(get_page(url)):
            write_to_file(res)

非常简洁,非常符合python简单、高效的特点。

说明:

需要掌握待爬取url的规律,才能利用for循环等操作自动化处理。
前25部影片的url是https://movie.douban.com/top250?start=0&filter,第26-50部影片url是https://movie.douban.com/top250?start=25&filter。规律就在start参数,将start依次设置为0、25、50、75。。。225,就能获取所有页面的链接。parse_page函数的返回值是一个可迭代序列,可以理解为字典的集合。运行完成后,会在程序同目录生成result.txt文件。内容如下:

一个入门级python爬虫教程详解

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原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43247256/article/details/107228277