python 爬虫学习笔记

前言

网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在 FOAF 社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。

爬虫，说白了其实就是一段自动抓取互联网信息的程序，它不需要我们自己手动一个一个地打开网站搜索信息，我们只需要制定规则，就可以让程序按照规则自动获取信息。

在学习如何使用爬虫前，你仍需要具备一定的基础知识：

python 基本功
HTML 知识
HTTP 请求 GET、POST
正则表达式
F12 开发者工具

掌握上面的这些知识能够帮助你快速理解与掌握，当然，上面的这些除了第一点 python 基本功外，只需要先了解，然后通过具体项目来不断实践即可。

使用 requests 库请求网站

尽管有许多类似的工具，但在 python 中 requests 往往是绝大多数人的第一选择。类似的，你可以使用如下命令安装 requests 库：

代码语言：javascript复制

pip install requests

基本请求

requests 库能够方便的让我们进行所有 HTTP 请求，在中文文档中有这样一个示例：

代码语言：javascript复制

import requests
# 发送一个 get 请求并返回一个 Response 对象
r = requests.get('https://api.github.com/events')
print(r.text)

上面的这段代码可以获取 Github 的公共时间线，并打印内容。

除了 get 请求之外，你也可以按照类似的方法使用其他 HTTP 请求：

代码语言：javascript复制

r = requests.post('http://httpbin.org/post', data = {'key':'value'})
r = requests.put('http://httpbin.org/put', data = {'key':'value'})
r = requests.delete('http://httpbin.org/delete')
r = requests.head('http://httpbin.org/get')
r = requests.options('http://httpbin.org/get')

httpbin 是一个 HTTP Request & Response Service，你可以向他发送请求，然后他会按照指定的规则将你的请求返回。这个类似于 echo 服务器，但是功能又比它要更强大一些。 httpbin 支持 HTTP/HTTPS，支持所有的 HTTP 动词，能模拟 302 跳转乃至 302 跳转的次数，还可以返回一个 HTML 文件或一个 XML 文件或一个图片文件（还支持指定返回图片的格式）。

get 请求

接下来，让我们仔细来看看实现的一些细节，同样以 http://httpbin.org/ 为例，我们试着打印它返回的内容：

代码语言：javascript复制

import requests
r = requests.get("http://httpbin.org/get")
print(r.text)

下面展示了这个 get 请求所返回的内容，其中包含了请求地址和本机的一些信息，关于 headers 会在下面进行说明，这里暂且忽视。

代码语言：javascript复制

{
  "args": {},
  "headers": {
    "Accept": "*/*",
    "Accept-Encoding": "gzip, deflate",
    "Host": "httpbin.org",
    "User-Agent": "python-requests/2.22.0",
    "X-Amzn-Trace-Id": "Root=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
  },
  "origin": "xxx.xxx.xxx.xxx",
  "url": "http://httpbin.org/get"
}

现在，我们尝试传递某种数据，如果你是手工构建 URL，那么数据会以键/值对的形式置于 URL 中，跟在一个问号的后面。例如， httpbin.org/get?key=val。

Requests 允许你使用 params 关键字参数很方便地进行参数的传递：

代码语言：javascript复制

import requests

params = {'key1': 'value1', 'key2': ['value2', 'value3']}
# 发送一个 get 请求并返回一个 Response 对象
r = requests.get("http://httpbin.org/get")
print(r.text)

在上面的例子中，我们传递了一个值以及一个列表，下面打印了详细的信息，与之前对比你会发现，网站确实收到了我们传递的参数，你也可以从 "url" 中发现这点。

代码语言：javascript复制

{
  "args": {
    "key1": "value1",
    "key2": ["value2", "value3"]
  },
  "headers": {
    "Accept": "*/*",
    "Accept-Encoding": "gzip, deflate",
    "Host": "httpbin.org",
    "User-Agent": "python-requests/2.22.0",
    "X-Amzn-Trace-Id": "Root=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
  },
  "origin": "xxx.xxx.xxx.xxx",
  "url": "http://httpbin.org/get?key1=value1&key2=value2&key2=value3"
}

post 请求

在 post 请求中，我们往往需要传递一些参数，这与我们之前讨论的是类似的，只需要简单地传递一个字典给 data 参数。

代码语言：javascript复制

import requests

params = {'key1': 'value1', 'key2': ['value2', 'value3']}
# 发送一个 get 请求并返回一个 Response 对象
r = requests.post("http://httpbin.org/post", data=params)
print(r.text)

我们可以看到，数据被正确地传递了。

代码语言：javascript复制

...
  "form": {
    "key1": "value1",
    "key2": [
      "value2",
      "value3"
    ]
  },
...

另外一方面，我们可以通过 post 来传输文件，直接用 file 参数即可。

首先我们创建一个 txt 文件，写入 hello world!。然后通过以下方式进行文件的发送。

代码语言：javascript复制

import requests

# 使用二进制模式打开文件
files = {'files': open('test.txt', 'rb')}
# 发送一个 get 请求并返回一个 Response 对象
r = requests.post("http://httpbin.org/post", files=files)
print(r.text)

通过返回的内容可以看到，文件确实被接收了。

代码语言：javascript复制

...
"data": "",
  "files": {
    "files": "hello world!"
  },
  "form": {},
...

状态响应码

HTTP 状态码

分类	描述
1××	信息，服务器收到请求，需要请求者继续执行操作
2××	成功，操作被成功接收并处理
3××	重定向，需要进一步的操作以完成请求
4××	客户端错误，请求包含语法错误或无法完成请求
5××	服务器错误，服务器在处理请求的过程中发生了错误

我们可以使用 status_code 查看响应状态码。

代码语言：javascript复制

import requests

params = {'key1': 'value1', 'key2': ['value2', 'value3']}
# 发送一个 get 请求并返回一个 Response 对象
r = requests.get("http://httpbin.org/get")
print(r.status_code)

超时重时

你可以告诉 requests 在经过以 timeout 参数设定的秒数时间之后停止等待响应。

代码语言：javascript复制

requests.get('http://github.com', timeout=1)

一个简单爬虫的示例

代码语言：javascript复制

import requests

url = 'https://www.baidu.com/'
# get方式获取网页数据
# 通过向网页发起请求，我们获得了一个 response 的对象
r = requests.get(url)

# 返回请求状态码
print(r.status_code)

# 返回页面代码
print(r.text)

上面的这段代码实现了一个简单的爬虫，我们可以获取网页的 html 代码，然后再通过解析 html 获得我们想要的数据。

http 请求头

然而，我们需要知道的是，由于许多网站都有反爬虫的措施，在我们登录网站时，大部分网站都会需要你表明你的身份，因此在我们正常访问网站时都会附带一个请求头（headers）信息，里面包含了你的浏览器，编码等内容，网站会通过这部分信息来判断你的身份，所以我们一般写爬虫时也加上一个 headers。

下面我们列举了一些常见的 http 请求头参数：

"Accept"：指定客户端可以接受的内容类型，比如文本，图片，应用等等，内容的先后排序表示客户端接收的先后次序，每种类型之间用逗号隔开
"Accept-Charset"：指的是规定好服务器处理表单数据所接受的字符集
"Accept-Encoding"：客户端接收编码类型
"Accept-Language"：客户端可以接受的语言类型
"Cache-Control"：指定请求和响应遵循的缓存机制
"Connection"：表示是否需要持久连接
- "close"：在完成本次请求的响应后，断开连接
- "keep-alive"：在完成本次请求的响应后，保持连接，等待本次连接的后续请求
"Cookie"：HTTP 请求发送时，会把保存在该请求域名下的 cookie 值一起发送给 web 服务器
"Pragma"：用来包含实现特定的指令，最常用的是 "Pragma": "no-cache"
"Referer"：先前网页的地址
"User-Agent"：中文名用户代理，服务器从此处知道客户端的操作系统类型和版本

下面展示了一个典型的 headers 请求头示例：

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headers = {
  "Accept": "text/html,application/xhtml xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8",
  "Accept-Charset": "gb2312,gbk;q=0.7,utf-8;q=0.7,*;q=0.7",
  "Accept-Encoding": "gzip, deflate, sdch",
  "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.8,en-US;q=0.6,en;q=0.4",
  "Cache-Control": "no-cache",
  "Connection": "keep-alive",
  "Pragma": "no-cache",
  "Referer": "https://leetcode-cn.com/accounts/login/",
  "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36"
}

如果你只是简单的进行爬虫的学习，不想了解那么多字段，那么你可以关注 User-Agent，我们写爬虫时，User-Agent 总是必不可少的，你可以通过它来伪装成浏览器在访问。它是爬虫当中最重要的一个请求头参数，所以一定要伪造，甚至多个。

其中，对于每一种内容类型，分号 ; 后面会加一个 q=0.6 这样的 q 值，表示该种类型被客户端喜欢接受的程度，如果没有表示 q=1，数值越高，客户端越喜欢这种类型。

添加请求头

在了解了请求头之后，我们对之前的代码进行修改，在这里，我们只在请求头中添加了 "User-Agent" 字段。

代码语言：javascript复制

import requests

url = 'https://www.baidu.com/'
headers = {
    'User-Agent':
    'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}
# 通过向网页发起请求
r = requests.get(url, headers=headers)

如果你像我一样使用 chrome，那么你可以在地址栏输入 chrome://version/ 查看你当前的用户代理，也可在网上搜索常用的用户代理。

会话对象

在之前的请求中，每次请求其实都相当于发起了一个新的请求。也就是相当于我们每个请求都用了不同的浏览器单独打开的效果。

在一些站点中，我们需要保持一个持久的会话怎么办呢？会话对象让你能够跨请求保持某些参数。它也会在同一个 Session 实例发出的所有请求之间保持 cookie

很多时候等于需要登录的站点我们可能需要保持一个会话，不然每次请求都先登录一遍效率太低

代码语言：javascript复制

# 新建一个Session对象，保持会话
session = requests.Session()
session.get('http://httpbin.org/cookies/set/sessioncookie/123456789')
# 然后在这个会话下再去访问
r = session.get("http://httpbin.org/cookies")

print(r.text)
# '{"cookies": {"sessioncookie": "123456789"}}'

爬虫豆瓣电影名

在了解了那么多内容之后，我相信你也已经掌握了大半，现在让我们从一个具体案例开始分析，爬取豆瓣电影名。

首先，我们需要做好准备工作，准备网址，构建请求头，接着进行 get。

代码语言：javascript复制

import requests

# 准备网址
url = 'https://movie.douban.com/top250'

# 构建请求头
headers = {
    'User-Agent':
    'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}

# 发送一个 get 请求并返回一个 Response 对象
r = requests.get(url, headers=headers)

到此为止，我们已经获得了 html 信息，接下来，我们需要对其进行解析，并提取出我们想要的内容。

通过 BeautifulSoup 解析网页

现在我们有了 html 信息，那么一个最朴素的想法就是通过正则表达式进行匹配。虽然可能写一个匹配模式可能有些难度，但基本的思想总是没问题的。

Beautiful Soup 是一个可以从 HTML 或 XML 文件中提取数据的 Python 库。你可以在中文文档中了解其用法。

在解析网页之前，先让我们看看豆瓣电影网站的结构是怎么样的，打开开发者工具，你可以看见网页源码，然后定位到电影名所在的位置。

现在，让我们来分析一下网页的结构

从里到外进行分析，包装电影名肖申克的救赎的是一个 span，向外一层是一个 a 标签，接着是一个 div 类型为 hd。那么我们如何正确定位到电影名呢？直接搜索类为 title 的 span 明显是不可行的，因为我们看到电影的英文名也是同样的包装，并不唯一确定。

一个比较好的做法是找到所有类型为 hd 的 div，接着向下定位，找到 span

代码语言：javascript复制

from bs4 import BeautifulSoup

# 对网址进行解析
soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')

# 匹配所有电影名所在的标签
movies = soup.find_all('div', class_='hd')

movie_list = []
for movie in movies:
    movie_list.append(movie.a.span.text)
print(movie_list)

在第 2 行代码中，我们使用 BeautifulSoup 对网址进行解析，第一个参数是网站的 html 文本，第二个参数是解析器。接着返回一个 BeautifulSoup 类型的对象。

在第 5 行代码中，正如我们前面讨论的，找到所有类型为 hd 的 div。其中返回值 movies 仍然是 html 文本，只不过是筛选之后的。

在第 7 - 10 行代码中，我们写了一个简单的 for 循环，通过 movie.a.span.text 的方式逐级提取出电影名，相信理解起来并不困难。

完整代码如下：

代码语言：javascript复制

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 准备网站
url = 'https://movie.douban.com/top250'

# 构建请求头
headers = {
    'User-Agent':
    'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}

# 发送一个 get 请求并返回一个 Response 对象
r = requests.get(url, headers=headers)

# 对网址进行解析
soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')

# 匹配所有电影名所在的标签
movies = soup.find_all('div', class_='hd')

movie_list = []
for movie in movies:
    movie_list.append(movie.a.span.text)
print(movie_list)

打印结果如下：

[‘肖申克的救赎’, ‘霸王别姬’, ‘阿甘正传’, ‘这个杀手不太冷’, ‘泰坦尼克号’, ‘美丽人生’, ‘千与千寻’, ‘辛德勒的名单’, ‘盗梦空间’, ‘忠犬八公的故事’, ‘星际穿越’, ‘楚门的世界’, ‘海上钢琴师’, ‘三傻大闹宝莱坞’, ‘机器人总动员’, ‘放牛班的春天’, ‘无间道’, ‘疯狂动物城’, ‘大话西游之大圣娶亲’, ‘熔炉’, ‘教父’, ‘当幸福来敲门’, ‘龙猫’, ‘怦然心动’, ‘控方证人’]

翻页的问题

现在我们成功爬取了豆瓣电影名，但是又出现了一个问题，正如我们所看到的，现在只爬取了一页 25 个电影名，远远没有完成目标，当然比较笨的做法是手动翻页重复几次，修改 url。但事实上不必如此，我们只需要仔细观察 url 的结构即可。

代码语言：javascript复制

第一页  https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=
第二页  https://movie.douban.com/top250?start=25&filter=
第三页  https://movie.douban.com/top250?start=50&filter=

你会发现 url 非常有规律，一页 25 个，共 10 页，差别也仅有 start 字段而已。

那么我们就可以在外层简单的套一个 for 循环，并且传递参数即可，正如之前提到的，Requests 允许你使用 params 关键字参数很方便地进行参数的传递。

代码语言：javascript复制

...
for i in range(10):
    params = {'start': str(i * 25)}
    r = requests.get(url, headers=headers, params=params)
...

通过 post 进行登录

接下来，我们以登录力扣为例，说明如何使用 post 进行登录，毕竟许多网站只有在登录之后你才可以进行各种操作。

值得注意的是，进行网站登录的时候要知道表单的字段是什么，有的是 email password 有的是 username password 而表单字段的设置不一定有规律。只有获取到表单的字段才可以模拟传入值进行登录。

代码语言：javascript复制

import requests

# 建立会话
session = requests.Session()
session.encoding = 'utf-8'

# 输入登录信息，即用户名和密码
USERNAME = '你的用户名'
PASSWORD = '你的密码'
login_data = {'login': USERNAME, 'password': PASSWORD}

# 登陆网址
sign_in_url = 'https://leetcode-cn.com/accounts/login/'

# 构造请求头
headers = {
    'User-Agent':
    'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',
    'Connection': 'keep-alive',
    'Referer': sign_in_url
}

# 发送登录请求
# 提供请求头和登录信息
session.post(sign_in_url, headers=headers, data=login_data)
is_login = session.cookies.get('LEETCODE_SESSION') != None
if is_login:
    print('登录成功')
else:
    print('登录失败')

总结

python 爬虫相对来说入门并不算太难，但真正的实践过程中往往会遇到许多的问题。你可以在 github 上寻找更多的爬虫示例/教程，通过更多的实战更上一层楼。

参考资料

Requests: 让 HTTP 服务人类

爬虫网站 html http python

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