「收藏向」一文搞懂Python爬虫必备知识点

DeepData 10-24 106

前言：

眼前同学们对“python爬虫header的location”大约比较注意，朋友们都需要知道一些“python爬虫header的location”的相关知识。那么小编在网摘上汇集了一些关于“python爬虫header的location””的相关内容，希望大家能喜欢，看官们一起来了解一下吧！

本文略长，建议先收藏，以后慢慢看，或者当工具使用，以后如果有哪里不清楚，可以在网页端Ctrl+F搜索关键字查询。

开发爬虫的步骤：

-目标数据

-网站

-页面

-分析数据加载流程

-分析目标数据所对应的url

-下载数据

-清洗，处理数据

-数据持久化

requests 库:

r = requests.get(";) #向服务器发送get请求

r = requests.get(url,params=None,**kwags)

Response 对象的属性：

r.stastus_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（如果header中不存在charset,则认为编码为ISO-8859-1）

r.apparent_encoding 从内容中分析出的响应内容编码方式（根据网页内容分析出的编码方式）

r.content http响应内容的二进制形式

爬取网页的通用代码框架：

理解Requests库的异常

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

r.raise_for_status() 如果不是200，产生异常requests.HTTPError

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

HTTP协议（超文本传输协议），是一个基于“请求与响应”模式的，无状态的应用层协议，采用URL作为定位网络资源的标识。

URL格式 [:port][path]

host:合法的internet主机域名或IP地址

post:端口号，缺省端口为80

path:请求资源的路径

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位置的部分内容

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

爬取网页的通用代码框架：

try:

r = requests.get(url,timeout=30)

r.raise_for_status() #如果返回的信息状态码不是200，会产生一次异常

r.encoding = r.apparent_encoding

return r.text

except：

return”产生异常”

网络爬虫的尺寸：

爬取网页小规模，数据量小，爬取速度不敏感 Requests库

爬取网站中规模，数据量大，爬取速度敏感 Scrapy库

爬取全网大规模，搜索引擎，爬取速度关键

网络爬虫的限制：

1.来源审查：判断User-Agent进行限制

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

2.发布公告：Robots协议

作用---网站告知网络爬虫哪些页面可以爬取，哪些不行

形式---在网站根目录下的robots.txt文件

BeautifulSoup库的使用方法：

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(”data”, ”html.parser”)

BeautifulSoup库是解析，遍历，维护“标签树”的功能库。（个人理解，先发送请求

r = requests.get(";)，定义demo为该页面内容demo = r.text，将demo煮成汤soup = BeautifulSoup(demo,"html.parser")）

BeautifulSoup类的基本元素：

Tag 标签，最基本的信息组织单元，分别用<>和</>标明开头和结尾

Name 标签的名字，...的名字是”p”,格式:<tag>.name

Attributes 标签的属性，字典形式组织，格式:<tag>.attrs

NavigableString 标签内非属性字符串，<>...</>中字符串，格式：<tag>.string

Comment 标签内字符串的注释部分，一种特殊的Comment类型

HTML基本格式：

<html>

<head>

<title>This is a python demo page</title>

</head>

<body>

The demo python introduces several python courses.

Python is a wonderful general-purpose programming language.

You can learn Python from novice to professional by tracking the following courses:

<a href="; class="py1" id="link1">Basic Python</a> and

<a href="; class="py2" id="link2">Advanced Python</a>.

</body>

</html>

标签树的下行遍历：

.contents 子节点的列表，将<tag>所有儿子节点存入列表

.children 子节点的迭代类型，与.contents类似，用于循环遍历儿子节点

.descendants 子孙节点的迭代类型，包含所有子孙节点，用于循环遍历

标签树的上行遍历：

.parent 节点的父亲标签

.parents 节点先辈标签的迭代类型，用于循环遍历先辈节点

标签树的平行遍历：

.next_sibling 返回按照HTML文本顺序的下一个平行节点标签

.previous_sibling 返回按照HTML文本顺序的上一个平行节点标签

.next_siblings 迭代类型，返回按照HTML文本顺序的后续所有平行节点标签

.previous_siblings 迭代类型，返回按照HTML文本顺序的前续所有平行节点标签

prettify()函数可以给html文本的标签以及内容增加换行符.

信息的标记：

1. 标记后的信息可形成信息组织结构，增加了信息维度

2. 标记后的信息可用于通信、存储或展示

3. 标记的结构与信息一样具有重要价值

4. 标记后的信息更利于程序理解和运用

信息标记的三种形式：

1. XML # 用<>和标签表达信息

2. JSON # 用有类型的键值对” key”:”value”表达信息

3. YAML # 用无类型的键值对key:value表达信息

三种信息标记形式的比较：

1. XML

最早的通用信息标记语言，可拓展性好，但繁琐

Internet上的信息交互与传递

2. JSON

信息有类型，适合程序处理(js)，较XML简洁

移动应用云端和节点的信息通信，无注释

3. YAML

信息无类型，文本信息比例最高，可读性好

各类系统的配置文件，有注释易读

信息提取的一般方法：

方法一：

完整解析信息的标记形式，再提取关键信息

XML JSON YAML

需要标记解析器例如： bs4库的标签树遍历

优点 : 信息解析准确

缺点：提取过程繁琐，速度慢

方法二：

无视标记形式，直接搜索关键信息

搜索

对信息的文本查找函数即可

优点：提取过程简洁，速度较快

缺点：提取结果准确性与信息内容相关

融合方法：

结合形式解析与搜索方法，提取关键信息

XML JSON YAML 搜索

需要标记解析器及文本查找函数

<>.find_all(name,attrs,recursive,string,**kwargs)

返回一个列表类型，存储查找的结果。

name : 对标签名称的检索字符串

attrs ：对标签属性值的检索字符串，可标注属性检索

recursive : 是否对子孙全部检索，默认True

拓展方法：

<>.find

搜索且只返回一个结果，字符串类型,同.find_all()参数

<>.find_parents()

在先辈节点中搜索，返回列表类型，同.find_all()参数

<>.find_parent()

在先辈节点中返回一个结果，字符串类型，同.find()参数

<>.find_next_siblings()

在后续平行节点中搜索，返回列表类型，同.find_all()参数

<>.find_next_sibling()

在后续平行节点中返回一个结果，字符串类型，同.find()参数

<>.find_previous_siblings

()在前序平行节点中搜索，返回列表类型，同.find_all()参数

<>.find_previous_sibling

() 在前序平行节点中返回一个结果，字符串类型，同.find()参数

正则表达式：正则表达式是用来简洁表达一组字符串的表达式

1. 通用的字符串表达框架

2. 简洁表达一组字符串的表达式

3. 针对字符串表达“简洁”和“特征”思想的工具

正则表达式主要应用在字符串匹配中

正则表达式的使用：

编译：将符合正则表达式语法的字符串转换成正则表达式特征。

正则表达式的表示类型：

raw string类型(原生字符串类型) r“text”

string类型，更繁琐

经典正则表达式实例：

^[A-Za-z]+$ 由26个字母组成的字符串

^[A-Za-z0-9]+$ 由26个字母和数字组成的字符串

^-?\d+$ 整数形式的字符串

^[0-9]*[1-9][0-9]*$ 正整数形式的字符串

[1-9]\{d5} 中国境内邮政编码，6位

[\u4e00-\u9fa5] 匹配中文字符

\d{3}-\d{8}|\d{4}-\d{7} 国内电话号码

Re库主要功能函数：

re.search(pattern,string,flags=0)

在一个字符串中搜索匹配正则表达式的第一个位置，返回match对象

pattern : 正则表达式的字符串或原生字符串表示

string : 待匹配字符串

flags ：正则表达式使用时的控制标记

常用标记

re.match(pattern,string,flags=0)

从一个字符串的开始位置起匹配正则表达式，返回match对象

pattern : 正则表达式的字符串或原生字符串表示

string : 待匹配字符串

flags ：正则表达式使用时的控制标记

re.findall(pattern,string,flags=0)

搜索字符串，以列表类型返回全部能匹配的子串

pattern : 正则表达式的字符串或原生字符串表示

string : 待匹配字符串

flags ：正则表达式使用时的控制标记

re.split(pattern,string,maxsplit=0,flags=0)

将一个字符串按照正则表达式匹配结果进行分割，返回列表类型

pattern : 正则表达式的字符串或原生字符串表示

string : 待匹配字符串

maxsplit: 最大分割数，剩余部分作为最后一个元素输出

flags ：正则表达式使用时的控制标记

re.finditer (pattern,string,flags=0)

搜索字符串，返回一个匹配结果的迭代类型，每个迭代元素是match对象

pattern : 正则表达式的字符串或原生字符串表示

string : 待匹配字符串

flags ：正则表达式使用时的控制标记

re.sub(pattern,repl,string,count=0,flags=0)

在一个字符串中替换所有匹配正则表达式的子串，返回替换后的字符串

pattern : 正则表达式的字符串或原生字符串表示

repl : 替换匹配字符串的字符串

string : 待匹配字符串

count : 匹配的最大替换次数

flags ：正则表达式使用时的控制标记

Re库的两种用法：

1. 函数式用法:一次性操作

rst = re.search(r“[1-9]\d{5}”,“BIT 100081”)

2. 面向对象用法：编译后的多次操作

pat = re.compile(r“[1-9]\{d5}”)

rst = pat.search(“BIT 100081”)

regex = re.compile(pattern,flags=0)

将正则表达式的字符串形式编译成正则表达式对象

pattern : 正则表达式的字符串或原生字符串表示

flags ：正则表达式使用时的控制标记

Re库的另一种等价用法：

Match对象的属性：

Match对象的方法：

贪婪匹配：

Re库默认采用贪婪匹配，即输出匹配最长的子串

最小匹配操作符：

Scrapy 框架：

爬虫框架：

是实现爬虫功能的一个软件结构和功能组件集合。

是一个半成品，能够帮助用户实现专业网络爬虫。

Scrapy爬虫框架结构：

Engine:

1. 控制所有模块之间的数据流

2. 根据条件触发事件

Downloader:

1. 根据请求下载网页

2. 不需要用户修改

Scheduler:

1. 对所有爬取请求进行调度管理

2. 不需要用户修改

Downloader Middleware:

目的：实施Engine、Scheduler和Downloader之间进行用户可配置的控制

功能：修改、丢弃、新增请求或响应

用户可以编写配置代码

Spider:

1. 解析Downloader返回的响应（Response）

2. 产生爬取项（scraped item）

3. 产生额外的爬取请求（Request）

Item Pipelines:

1. 以流水线方式处理Spider产生的爬取项

2. 由一组操作顺序组成，类似流水线，每个操作是一个Item Pipeline类型

3. 可能操作包括：清理、检验和查重爬取项中的HTML数据、将数据存储到数据库

Spider Middleware:

目的：对请求和爬取项的再处理

功能：修改、丢弃、新增请求或爬取项

用户可以编写配置代码

requests vs. Scrapy

相同点:

1. 两者都可以进行页面请求和爬取，Python爬虫的两个重要技术路线

2. 两者可用性都好，文档丰富，入门简单

3. 两者都没有处理js、提交表单、应对验证码等功能（可扩展）

不同点：

Scrapy 命令行：Scrapy是为持续运行设计的专业爬虫框架，提供操作的Scrapy命令行。

Scrapy命令行格式：

>scrapy<command>[options][args]

Scrapy常用命令：

为什么Scrapy采用命令行创建和运行爬虫？

1. 命令行（不是图形界面）更容易自动化，适合脚本控制。

2. 本质上，Scrapy是给程序员用的，功能（而不是界面）很重要。

产生步骤（举个例子）：

1. 建立一个Scrapy爬虫工程

打开cmd,定位到 e:\pycodes

输入scrapy startproject python123demo

生产的工程目录：

python123demo/ 外层目录

scrapy.cfg 部署Scrapy爬虫的配置文件

python123demo/ Scrapy框架的用户自定义Python代码

_init_.py 初始化脚本

items.py Items代码模板（继承类）

middlewares.py Middlewares代码模板（继承类）

pipelines.py Pipelines代码模板（继承类）

settings.py Scrapy爬虫的配置文件

spiders/ Spiders代码模板目录（继承类）

2. 在工程中产生一个Scrapy爬虫

cmd定位到e:\pycodes\python123demo

输入 scrapy genspider demo python123.io

在Spider文件夹会生成demo.py文件

demo.py文件：

# -*- coding: utf-8 -*-import scrapyclass DemoSpider(scrapy.Spider):    name = 'demo'    allowed_domains = ['python123.io']    start_urls = [';]    def parse(self, response):        pass

3. 配置产生的spider爬虫（修改代码）

4. 运行爬虫，获取网页

打开cmd,定位e:\pycodes\python123demo

输入scrapy crawl demo

yield关键字←→生成器

1. 生成器是一个不断产生值的函数

2. 包含yield的语句的函数是一个生成器

3. 生成器每次产生一个值（yield语句），函数被冻结，被唤醒后再产生一个值

为何会有生成器？

1. 更节省存储空间

2. 响应更迅速

3. 使用更灵活

Scrapy爬虫的使用步骤：

1. 创建一个工程和Spider模板

2. 编写Spider

3. 编写Item Pipeline

4. 优化配置策略

Scrapy爬虫的数据类型：

1. Requests类

class scrapy.http.Request（）

Request对象表示一个HTTP请求

由Spider生成，由Downloader执行

2. Response类

class scrapy .http.Response（）

Response对象表示一个HTTP响应

由Downloader生成，由Spider处理

3. Item类

class scrapy.item.Item（）

Item对象表示一个从HTML页面中提取的信息的内容

由Spider生成，由Item Pipeline处理

Item类似字典类型，可以按照字典类型操作

Scrapy爬虫提取信息的方法：

Scrapy爬虫支持多种HTML信息提取方法。

BeautifulSoup

lxml

Xpath Selector

CSS Selector

CSS Selector的基本使用：

<HTML>.css（“a::attr（href）”）.extract（）

配置并发连接选项：

settings.py

回顾与总结：

技术路线:

requests-bs4-re

scrapy（5+2结构）

本文地址：http://www.longkongtuishu.com/cae1cAGsCDFEOC1I.html

标签： #python爬虫header的location