一、爬虫是什么?
从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为,把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据(图片、视频) 爬到本地,进而提取自己需要的数据,存放起来使用;
二、爬虫的基本流程:
用户获取网络数据的方式:
方式1:浏览器提交请求--->下载网页代码--->解析成页面
方式2:模拟浏览器发送请求(获取网页代码)->提取有用的数据->存放于数据库或文件中
爬虫要做的就是方式2;
1、发起请求
使用http库向目标站点发起请求,即发送一个Request
Request包含:请求头、请求体等
Request模块缺陷:不能执行JS 和CSS 代码
2、获取响应内容
如果服务器能正常响应,则会得到一个Response
Response包含:html,json,图片,视频等
3、解析内容
解析html数据:正则表达式(RE模块),第三方解析库如Beautifulsoup,pyquery等
解析json数据:json模块
解析二进制数据:以wb的方式写入文件
4、保存数据
数据库(MySQL,Mongdb、Redis)
文件
三、http协议 请求与响应
Request:用户将自己的信息通过浏览器(socket client)发送给服务器(socket server)
Response:服务器接收请求,分析用户发来的请求信息,然后返回数据(返回的数据中可能包含其他链接,如:图片,js,css等)
ps:浏览器在接收Response后,会解析其内容来显示给用户,而爬虫程序在模拟浏览器发送请求然后接收Response后,是要提取其中的有用数据。
四、 request
1、请求方式:
常见的请求方式:GET / POST
2、请求的URL
url全球统一资源定位符,用来定义互联网上一个唯一的资源 例如:一张图片、一个文件、一段视频都可以用url唯一确定
url编码
https://www.baidu.com/s?wd=图片
图片会被编码(看示例代码)
网页的加载过程是:
加载一个网页,通常都是先加载document文档,
在解析document文档的时候,遇到链接,则针对超链接发起下载图片的请求
3、请求头
User-agent:请求头中如果没有user-agent客户端配置,服务端可能将你当做一个非法用户host;
cookies:cookie用来保存登录信息
注意: 一般做爬虫都会加上请求头
请求头需要注意的参数:
(1)Referrer:访问源至哪里来(一些大型网站,会通过Referrer 做防盗链策略;所有爬虫也要注意模拟)
(2)User-Agent:访问的浏览器(要加上否则会被当成爬虫程序)
(3)cookie:请求头注意携带
4、请求体
请求体 如果是get方式,请求体没有内容 (get请求的请求体放在 url后面参数中,直接能看到) 如果是post方式,请求体是format data ps: 1、登录窗口,文件上传等,信息都会被附加到请求体内 2、登录,输入错误的用户名密码,然后提交,就可以看到post,正确登录后页面通常会跳转,无法捕捉到post
五、 响应Response
1、响应状态码
200:代表成功
301:代表跳转
404:文件不存在
403:无权限访问
502:服务器错误
2、respone header
响应头需要注意的参数:
(1)Set-Cookie:BDSVRTM=0; path=/:可能有多个,是来告诉浏览器,把cookie保存下来
(2)Content-Location:服务端响应头中包含Location返回浏览器之后,浏览器就会重新访问另一个页面
3、preview就是网页源代码
JSO数据
如网页html,图片
二进制数据等
六、总结
1、总结爬虫流程:
爬取--->解析--->存储
2、爬虫所需工具:
请求库:requests,selenium(可以驱动浏览器解析渲染CSS和JS,但有性能劣势(有用没用的网页都会加载);)
解析库:正则,beautifulsoup,pyquery
存储库:文件,MySQL,Mongodb,Redis
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'http://www.itest.info/courses'# 定义被抓取页面的url
# 获取被抓取页面的html代码,并使用html.parser来实例化BeautifulSoup,属于固定套路
soup = BeautifulSoup(requests.get(url).text, 'html.parser')
# 遍历页面上所有的h4
for course in soup.find_all('h4'):
# 打印出h4的text属性
print(course.text)
如果网站反扒,可以使用以下方法
url='https://cn.investing.com/currencies/wti-usd'
ua={"user-agent":"Mozilla/5.0"}
r=requests.get(url,headers=ua)
soup=BeautifulSoup(r.text,'html.parser')
for i in soup.find_all('div', class_='top bold inlineblock'):
print(i.get_text())