Python爬取网页文档(python爬取网页的代码)
Python网页解析库:用requests-html爬取网页
Python 中可以进行网页解析的库有很多,常见的有 BeautifulSoup 和 lxml 等。在网上玩爬虫的文章通常都是介绍 BeautifulSoup 这个库,我平常也是常用这个库,最近用 Xpath 用得比较多,使用 BeautifulSoup 就不大习惯,很久之前就知道 Reitz 大神出了一个叫 Requests-HTML 的库,一直没有兴趣看,这回可算歹着机会用一下了。
使用 pip install requests-html 安装,上手和 Reitz 的其他库一样,轻松简单:
这个库是在 requests 库上实现的,r 得到的结果是 Response 对象下面的一个子类,多个一个 html 的属性。所以 requests 库的响应对象可以进行什么操作,这个 r 也都可以。如果需要解析网页,直接获取响应对象的 html 属性:
不得不膜拜 Reitz 大神太会组装技术了。实际上 HTMLSession 是继承自 requests.Session 这个核心类,然后将 requests.Session 类里的 requests 方法改写,返回自己的一个 HTMLResponse 对象,这个类又是继承自 requests.Response,只是多加了一个 _from_response 的方法来构造实例:
之后在 HTMLResponse 里定义属性方法 html,就可以通过 html 属性访问了,实现也就是组装 PyQuery 来干。核心的解析类也大多是使用 PyQuery 和 lxml 来做解析,简化了名称,挺讨巧的。
元素定位可以选择两种方式:
方法名非常简单,符合 Python 优雅的风格,这里不妨对这两种方式简单的说明:
定位到元素以后势必要获取元素里面的内容和属性相关数据,获取文本:
获取元素的属性:
还可以通过模式来匹配对应的内容:
这个功能看起来比较鸡肋,可以深入研究优化一下,说不定能在 github 上混个提交。
除了一些基础操作,这个库还提供了一些人性化的操作。比如一键获取网页的所有超链接,这对于整站爬虫应该是个福音,URL 管理比较方便:
内容页面通常都是分页的,一次抓取不了太多,这个库可以获取分页信息:
结果如下:
通过迭代器实现了智能发现分页,这个迭代器里面会用一个叫 _next 的方法,贴一段源码感受下:
通过查找 a 标签里面是否含有指定的文本来判断是不是有下一页,通常我们的下一页都会通过 下一页 或者 加载更多 来引导,他就是利用这个标志来进行判断。默认的以列表形式存在全局: ['next','more','older'] 。我个人认为这种方式非常不灵活,几乎没有扩展性。 感兴趣的可以往 github 上提交代码优化。
也许是考虑到了现在 js 的一些异步加载,这个库支持 js 运行时,官方说明如下:
使用非常简单,直接调用以下方法:
第一次使用的时候会下载 Chromium,不过国内你懂的,自己想办法去下吧,就不要等它自己下载了。render 函数可以使用 js 脚本来操作页面,滚动操作单独做了参数。这对于上拉加载等新式页面是非常友好的。
爬虫软件是什么意思
简单来讲,爬虫就是一个探测机器。
网络爬虫也叫做网络机器人,可以代替人们自动地在互联网中进行数据信息的采集与整理。
可以利用爬虫技术,自动地从互联网中获取感兴趣的数据内容,并将这些数据内容爬取回来,作为自己的数据源,从而进行更深层次的数据分析,并获得更多有价值的信息。
如何用Python爬虫抓取网页内容?
爬虫流程
其实把网络爬虫抽象开来看,它无外乎包含如下几个步骤
模拟请求网页。模拟浏览器,打开目标网站。
获取数据。打开网站之后,就可以自动化的获取我们所需要的网站数据。
保存数据。拿到数据之后,需要持久化到本地文件或者数据库等存储设备中。
那么我们该如何使用 Python 来编写自己的爬虫程序呢,在这里我要重点介绍一个 Python 库:Requests。
Requests 使用
Requests 库是 Python 中发起 HTTP 请求的库,使用非常方便简单。
模拟发送 HTTP 请求
发送 GET 请求
当我们用浏览器打开豆瓣首页时,其实发送的最原始的请求就是 GET 请求
import requests
res = requests.get('')
print(res)
print(type(res))
Response [200]
class 'requests.models.Response'