• 爬虫~bs4


    image-20200408085753901

    今日内容

    1 requests+bs4爬汽车之家新闻

    # 今日头条 
    # https://www.autohome.com.cn/news/1/#liststart
    
    
    ######
    #2  爬取汽车之家新闻
    ######
    
    import requests
    
    # 向汽车之家发送get请求,获取到页面
    ret=requests.get('https://www.autohome.com.cn/news/1/#liststart')
    # ret.encoding='gb2312'
    # print(ret.text)
    
    # bs4解析(不用re了)
    # 安装 pip3 install beautifulsoup4
    # 使用
    from bs4 import BeautifulSoup
    # 实例化得到对象,传入要解析的文本,解析器
    # html.parser内置解析器,速度稍微慢一些,但是不需要装第三方模块
    # lxml:速度快一些,但是需要安装 pip3 install lxml
    soup=BeautifulSoup(ret.text,'html.parser')
    # soup=BeautifulSaoup(open('a.html','r'))  #这个是可以爬打开一个文件
    # find(找到的第一个)
    # find_all(找到的所有)
    # 找页面所有的li标签
    li_list=soup.find_all(name='li')
    for li in  li_list:
        # li是Tag对象
        # print(type(li))
        h3=li.find(name='h3')
        if not h3:
            continue
    
        title=h3.text
        desc=li.find(name='p').text
        # 对象支持[]取值,为什么?重写了__getitem__魔法方法
        # 面试题:你使用过的魔法方法?
        img=li.find(name='img')['src']# type:str
        url=li.find(name='a')['href']
        # 图片下载到本地
        ret_img=requests.get('https:'+img)  #<Response [200]>
        img_name=img.rsplit('/',1)[-1]
        with open(img_name,'wb') as f:
            for line in ret_img.iter_content():
                f.write(line)
        print('''
        新闻标题:%s
        新闻摘要:%s
        新闻链接:%s
        新闻图片:%s
        '''%(title,desc,url,img))
    
    
    
    
    

    2 bs4的使用(遍历文档树和查找文档树)

    # 1 从html或者xml中提取数据的python库,修改xml
    # 补充:java,配置文件基本都是xml格式,以后可能会用python修改配置文件(自动化运维平台,devops平台),mycat,自动上线,自动安装软件,配置,查看nginx日志
    # 视频,生鲜,crm,鲜果配送,在线教育,cmdb      ---》(sugo平台)
    # 飞猪 (旅游相关)    毒app     兔女郎
    
    
    

    遍历文档树

    from bs4 import BeautifulSoup
    html_doc = """
    <html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
    <body>
    <p class="title"id="id_p"><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>
    """
    # pip3 install lxml
    soup=BeautifulSoup(html_doc,'lxml')
    # 美化
    # print(soup.prettify())
    
    # 遍历文档树
    #1、用法(通过.来查找,只能找到第一个)
    # Tag对象
    # head=soup.head
    # title=head.title
    # # print(head)
    # print(title)
    
    # p=soup.p
    # print(p)
    #2、获取标签的名称
    #Tag对象
    # p=soup.body
    # print(type(p))
    from  bs4.element import Tag
    # print(p.name)
    
    #3、获取标签的属性
    # p=soup.p
    # 方式一
    # 获取class属性,可以有多个,拿到列表
    # print(p['class'])
    # print(p['id'])
    # print(p.get('id'))
    # 方式二
    # print(p.attrs['class'])
    # print(p.attrs.get('id'))
    #4、获取标签的内容
    # p=soup.p
    # print(p.text) # 所有层级都拿出来拼到一起
    # print(p.string) # 只有一层,才能去除
    # print(list(p.strings)) # 把每次都取出来,做成一个生成器
    #5、嵌套选择
    # title=soup.head.title
    # print(title)
    #6、子节点、子孙节点
    # p1=soup.p.children   # 迭代器
    # p2=soup.p.contents  # 列表
    # print(list(p1))
    # print(p2)
    #7、父节点、祖先节点
    # p1=soup.p.parent  # 直接父节点   这个是在body内的
    # p2=soup.p.parents
    # print(p1)
    # # print(len(list(p2)))
    # print(list(p2))
    #8、兄弟节点
    # print(soup.a.next_sibling) #下一个兄弟
    # print(soup.a.previous_sibling) #上一个兄弟
    #
    # print(list(soup.a.next_siblings)) #下面的兄弟们=>生成器对象
    # print(soup.a.previous_siblings) #上面的兄弟们=>生成器对象
    

    查找文档树

    # 查找文档树(find,find_all),速度比遍历文档树慢
    # 两个配合着使用(soup.p.find())
    # 五种过滤器: 字符串、正则表达式、列表、True、方法
    # 以find为例
    #1 字符串查找 引号内是字符串
    # p=soup.find(name='p')
    # p=soup.find(name='body')
    # print(p)
    # 查找类名是title的所有标签,class是关键字,class_
    # ret=soup.find_all(class_='title')
    # href属性为http://example.com/elsie的标签
    # ret=soup.find_all(href='http://example.com/elsie')
    # 找id为xx的标签
    # ret=soup.find_all(id='id_p')
    # print(ret)
    
    #2 正则表达式
    # import re
    # # reg=re.compile('^b')
    # # ret=soup.find_all(name=reg)
    # #找id以id开头的标签
    # reg=re.compile('^id')
    # ret=soup.find_all(id=reg)
    # print(ret)
    
    # 3 列表
    # ret=soup.find_all(name=['body','b'])
    # ret=soup.find_all(id=['id_p','link1'])
    # ret=soup.find_all(class_=['id_p','link1'])
    # and 关系
    # ret=soup.find_all(class_='title',name='p')
    # print(ret)
    
    
    #4  True
    # 所有有名字的标签
    # ret=soup.find_all(name=True)
    #所有有id的标签
    # ret=soup.find_all(id=True)
    # 所有有herf属性的
    # ret=soup.find_all(href=True)
    # print(ret)
    
    # 5 方法
    # def has_class_but_no_id(tag):
    #     return tag.has_attr('class') and not tag.has_attr('id')
    #
    # print(soup.find_all(has_class_but_no_id))
    
    # 6 其他使用
    # ret=soup.find_all(attrs={'class':"title"})
    # ret=soup.find_all(attrs={'id':"id_p1",'class':'title'})
    # print(ret)
    
    # 7 拿到标签,取属性,取text
    # ret=soup.find_all(attrs={'id':"id_p",'class':'title'})
    # print(ret[0].text)
    
    # 8 limit(限制条数)
    # soup.find()  就是find_all limit=1
    # ret=soup.find_all(name=True,limit=2)
    # print(len(ret))
    
    # 9 recursive
    # recursive=False (只找儿子)不递归查找,只找第一层
    # ret=soup.body.find_all(name='p',recursive=False)
    # print(ret)
    

    3 带你搭一个免费的代理池

    # https://github.com/jhao104/proxy_pool
    # 收费的:提供给你一个接口,每掉一次这个接口,获得一个代理
    # 免费:用爬虫爬取,免费代理,放到我的库中,flask,django搭一个服务(删除代理,自动测试代理可用性),每次发一个请求,获取一个代理
    
    # 带你配置
    
    # 1 下载,解压,用pycharm打开
    # 2 安装依赖 pip install -r requirements.txt
    # 3 配置Config/setting.py:
    	DB_TYPE = getenv('db_type', 'redis').upper()
    	DB_HOST = getenv('db_host', '127.0.0.1')
    	DB_PORT = getenv('db_port', 6379)
    	DB_PASSWORD = getenv('db_password', '')
    # 4 本地启动redis-server
    
    # 5 可以在cli目录下通过ProxyPool.py
    		cd到cli
    	-python proxyPool.py schedule :调度程序,他会取自动爬取免费代理
      -python proxyPool.py webserver:启动api服务,把flask启动起来
        
        如果这个 0.0.0.0:5010 不行 我们就用http://127.0.0.1:5010/get/
    

    4 验证码破解

    # 1 简单验证码,字母,数字
    # 2 高级的,选择,你好,12306选择乒乓球,滑动验证(极验)
    
    # 打码平台(自动破解验证码,需要花钱)云打码,超级鹰(12306)
    http://www.yundama.com/
    http://www.chaojiying.com/
    
    # 注册账号,(充钱)把demo下载下来,运行即可
    

    5 爬取糗事百科段子,自动通过微信发给女朋友(老板)

    ## 6 爬取拉钩职位
    ## 7 爬取cnblogs新闻
    ## 8 爬取红楼梦小说写入txt
    ​```
    http://www.shicimingju.com/book/hongloumeng.html
    ​```
    ## 9 爬取糗事百科段子,自动通过微信发给女朋友(老板)
    ## 10 肯德基餐厅信息
    http://www.kfc.com.cn/kfccda/storelist/index.aspx
    
    
    #####
    # 1 爬取糗事百科,微信自动发送
    #####
    # https://www.qiushibaike.com/text/
    # https://www.qiushibaike.com/text/page/1/
    
    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    ret=requests.get('https://www.qiushibaike.com/text/page/1/')
    # print(ret.text)
    ll=[]
    soup=BeautifulSoup(ret.text,"lxml")
    article_list=soup.find_all(name='div',id=True,class_='article')
    for article in article_list:
        content=article.find(name='div',class_='content').span.text
        # content=article.find(name='div',class_='content').text
        # content=article.find(class_='content').text
        # print(content)
        # 入库
        #我们放到列表中
        ll.append(content)
    print(ll)
    
    # 微信自动发消息
    # wxpy:实现了web微信的接口
    # pip3 install wxpy
    from wxpy import *
    # 实例化得到一个对象,微信机器人对象
    import random
    bot=Bot(cache_path=True)
    
    @bot.register() # 接收从指定好友发来的消息,发送者即recv_msg.sender为指定好友girl_friend
    def recv_send_msg(recv_msg):
        print('收到的消息:',recv_msg.text) # recv_msg.text取得文本
        return random.choice(ll)
    
    embed()
    

    6 爬虫数据保存在mysql中

    import requests
    import pymysql
    conn = pymysql.Connect(host='127.0.0.1',user='root',password='123456',database='autohome')
    cursor = conn.cursor()
    ret = requests.get('https://www.autohome.com.cn/news/5/#liststart')
    # print(ret.text)
    from bs4 import BeautifulSoup
    soup = BeautifulSoup(ret.text,'lxml')
    li_list = soup.find_all(name='li')
    # print(li_list)
    import os
    BASE_DIR = r'E:新建文件夹flask_firstpachong'
    PIC_DIR = os.path.join(BASE_DIR,'pic_list')
    try:
        os.mkdir(PIC_DIR)
    except Exception as e:
        pass
    for li in li_list:
        h3 = li.find(name='h3')
        # print(type(h3))
    
        if not h3:
            continue
        title = h3.text
        desc = li.find(name='p').text
        img = li.find(name='img')['src']
    
        url = li.find(name='a')['href']
        ret_img = requests.get('https:'+img)
        img_name =img.rsplit('/',1)[-1]
    
        IMG_NAME = os.path.join(PIC_DIR,img_name)
        with open(IMG_NAME,'wb') as f:
            for  line in ret_img.iter_content():
                f.write(line)
        # print(f"""
        # 新闻标题:{title}
        # 新闻摘要:{desc}
        # 新闻连接:{'https:'+url}
        # 新闻图片:{'https:'+img}
        # """
        #       )
        print(f"""
            新闻标题:{title}
            新闻摘要:{desc}
            新闻连接:{url}
            新闻图片:{img}
            """
              )
        sql = f"insert into car_home(title,content,url,img) values('{title}','{desc}','{'https:'+url}','{'https:'+img}');"
        print(sql)
        cursor.execute(sql)
        conn.commit()
    cursor.close()
    conn.close()
    

    1 什么是函数,什么是方法?

    类来调用对象的绑定方法,这个方法就是一个普通函数

    对象的绑定方法和类的绑定方法,类可以调用对象的绑定方法,它就是个普通函数

    2 python中的魔法方法,分别什么作用

    3 psutil

    4 APScheduler(做定时任务的框架)

    -celery:定时任务,异步任务,mq(redis,rabbimq)

    5 https://github.com/jhao104/django-blog

    8 pyecharts可视化的模块

  • 相关阅读:
    Cipherlab CPT9300手持扫描枪开发体验 [转]
    引用(ajaxfileupload.js) ajaxfileupload.js报jQuery.handleError is not a function错误解决方法
    C#锐利体验2.0:泛型编程
    Visual C#中调用Windows服务初探
    C#操作XML代码整理
    个人代码库のC#背景色渐变的功能
    ~~ C#数字时钟 ~~
    DevExpress随笔10.1.5的汉化与破解
    用C#获取局域网内所有机器
    C# 图片格式(JPG,BMP,PNG,GIF)等转换为ICO图标
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/bs2019/p/13021818.html
Copyright © 2020-2023  润新知