Python研究之爬虫练习

访客4年前 (2021-04-12)黑客文章513

本仙女回来啦，阔别已久，分外想念。前天的一次应急响应学到很多内网知识，还认识了很多大厂小哥。对学技术的男孩儿有种天生的好感，比心比心~

呐，今天复习一下爬虫，给你们分享我爬的美女 *** 姐。要是文章有错误，小哥哥 *** 姐请私聊我。

0x00 爬虫前期准备

1. 爬虫就是模拟浏览器抓取东西，爬虫三部曲：数据爬取、数据解析、数据存储

数据爬取：手机端、pc端数据解析：正则表达式数据存储：存储到文件、存储到数据库

2. 相关python库

爬虫需要两个库模块：requests和re

1. requests库

requests是比较简单易用的HTTP库，相较于urllib会简洁很多，但由于是第三方库，所以需要安装，文末附上安装教程链接（链接全在后面，这样会比较方便看吧，贴心吧~）

requests库支持的HTTP特性：

保持活动和连接池、Cookie持久性会话、分段文件上传、分块请求等

Requests库中有许多 *** ，所有 *** 在底层的调用都是通过request() *** 实现的，所以严格来说Requests库只有request() *** ，但一般不会直接使用request() *** 。以下介绍Requests库的7个主要的 *** ：

①requests.request()

构造一个请求，支撑一下请求的 ***

具体形式：requests.request(method,url,**kwargs)

method：请求方式，对应get,post,put等方式

url：拟获取页面的url连接

**kwargs：控制访问参数

②requests.get()

获取网页HTM网页的主要 *** ，对应HTTP的GET。构造一个向服务器请求资源的Requests对象，返回一个包含服务器资源的Response对象。

Response对象的属性：

属性	说明
r.status_code	HTTP请求的返回状态(连接成功返回200；连接失败返回404)
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
r.apparent_encoding	从内容中分析出的响应内容编码方式（备选编码方式）
r.content	HTTP响应内容的二进制形式

具体形式：res=requests.get(url)

code=res.text? ? (text为文本形式；bin为二进制；json为json解析)

③requests.head()

获取HTML的网页头部信息，对应HTTP的HEAD

具体形式：res=requests.head(url)

④requests.post()

向网页提交post请求 *** ，对应HTTP的POST

具体形式：res=requests.post(url)

⑤requests.put()

向网页提交put请求 *** ，对应HTTP的PUT

⑥requests.patch()

向网页提交局部修改的请求，对应HTTP的PATCH

⑦requests.delete()

向网页提交删除的请求，对应HTTP的DELETE

"""requests 操作练习"""

import requests

import re

#数据的爬取

h={

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.97 Safari/537.36'

}

response=requests.get('https://movie.douban.com/chart',headers=h)

html_str=response.text

#数据解析<a class="3a67-059f-b249-6d6a nbg" href="https://movie.XX.com/subject/34961898/"? title="汉密尔顿">

pattern=re.compile('<a class="059f-b249-6d6a-5028 nbg".*?title="(.*?)">')? ? ?#? .*? 任意匹配尽可能多的匹配尽可能少的字符

result=re.findall(pattern,html_str)

print(result)

2. re正则表达式：(Regular Expression)

一组由字母和符号组成的特殊字符串，作用：从文本中找到你想要的格式的句子

关于 .*? 的解释：

*? ? 匹配前面的子表达式零次或多次。例如，zo能匹配“z”以及“zoo”。等价于{0,}。

? 匹配模式是非贪婪的。非贪婪模式尽可能少的匹配所搜索的字符串。例如，对于字符串“oooo”，“o+?”将匹配单个“o”，而“o+”将匹配所有“o”。

.? ? ?匹配除“ ”之外的任何单个字符。要匹配包括“ ”在内的任何字符，请使用像“(.

.*? ?具有贪婪的性质，首先匹配到不能匹配为止，根据后面的正则表达式，会进行回溯。

.*？则相反，一个匹配以后，就往下进行，所以不会进行回溯，具有最小匹配的性质（尽可能匹配少的字符但是要匹配出所有的字符）。

(.*) 是贪婪匹配代表尽可能多的匹配字符因此它将h和l之间所有的字符都匹配了出来

3. xpath解析源码

import requests

import re

from bs4 import? BeautifulSoup

from lxml import etree

#数据爬取（一些HTTP头的信息）

h={

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.97 Safari/537.36'

}

response=requests.get('https://movie.XX.com/chart',headers=h)

html_str=response.text

#数据解析

#正则表达式解析

def re_parse(html_str):

pattern=re.compile('<a class="b249-6d6a-5028-fd43 nbg".*?title="(.*?)"')

results=re.findall(pattern,html_str)

print(results)

return results

#bs4解析

def bs4_parse(html_str):

soup=BeautifulSoup(html_str,'lxml')

items=soup.find_all(class_='nbg')

for item in items:

print(item.attrs['title'])

#lxml解析

def lxml_parse(html_str):

html=etree.HTML(html_str)

results=html.xpath('//a[@class="e003-1a50-dbb6-faef nbg"]/@title')

print(results)

return results

re_parse(html_str)

bs4_parse(html_str)

lxml_parse(html_str)

4. python写爬虫的架构

从图上可以看到，整个基础爬虫架构分为5大类：爬虫调度器、URL管理器、HTML下载器、HTML解析器、数据存储器。

下面给大家依次来介绍一下这5个大类的功能：

① 爬虫调度器：主要是配合调用其他四个模块，所谓调度就是取调用其他的模板。

② URL管理器：就是负责管理URL链接的，URL链接分为已经爬取的和未爬取的，这就需要URL管理器来管理它们，同时它也为获取新URL链接提供接口。

③ HTML下载器：就是将要爬取的页面的HTML下载下来。

④ HTML解析器：就是将要爬取的数据从HTML源码中获取出来，同时也将新的URL链接发送给URL管理器以及将处理后的数据发送给数据存储器。

⑤ 数据存储器：就是将HTML下载器发送过来的数据存储到本地。

0x01 whois爬取

每年，有成百上干万的个人、企业、组织和 *** 机构注册域名，每个注册人都必须提供身份识别信息和联系方式，包括姓名、地址、电子邮件、联系 *** 、管理联系人和技术联系人一这类信息通常被叫做whois数据

"""

whois

http://whois.chinaz.com/sin ***

"""

import requests

import re

h={

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.97 Safari/537.36'

}

response=requests.get('http://whois.chinaz.com/'+input("请输入网址："),headers=h)

print(response.status_code)

html=response.text

#print(html)

#解析数据

pattern=re.compile('class="1a50-dbb6-faef-1857 MoreInfo".*?>(.*?)</p>',re.S)

result=re.findall(pattern,html)

# *** 一：

# str=re.sub(' ',',',result[0])

# print(str)

# *** 二：

print(result[0].replace('/n',','))

0x02 爬取电影信息

"""爬取*眼电影前100电影信息"""

import requests

import re

import time

# count=[0,10,20,30,40,50,60,70,80,90]

h={

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.97 Safari/537.36'

}

responce=requests.get('https://XX.com/board/4?offset=0', headers=h)

responce.encoding='utf-8'

html=responce.text

# 解析数据? time.sleep(2)

patter=re.compile('class="dbb6-faef-1857-4d26 name">.*?title="(.*?)".*?主演：(.*?)</p>.*?上映时间：(.*?)</p>', re.S)

#time.sleep(2)

result=re.findall(patter, html)

print(result)

with open('maoyan.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:

for item in result:? # 读取result（以元组的形式储存）中的内容=》

for i in item:

f.write(i.strip().replace(' ', ','))

#print(' ')

0x03 爬取图片

"""*精灵爬取练习 http://616pic.com/png/?==》 http://XX.616pic.com/ys_img/00/06/20/64dXxVfv6k.jpg"""

import requests

import re

import time

#数据的爬取img的url

def get_urls():

response=requests.get('http://XX.com/png/')

html_str=response.text

#解析数据，得到url

pattern=re.compile('<img class="faef-1857-4d26-f9ff lazy" data-original="(.*?)"')

results=re.findall(pattern,html_str)

print(results)

return results

#<img class="1857-4d26-f9ff-de02 lazy" data-original="http://XX.616pic.com/ys_img/00/06/20/64dXxVfv6k.jpg">

#下载图片

def down_load_img(urls):

for url in urls:

response=requests.get(url)

with open('temp/'+url.split('/')[-1], 'wb') as f:

f.write(response.content)

print(url.split('/')[-1],'已经下载成功')

if __name__=='__main__':

urls=get_urls()

down_load_img(urls)

0x04 爬取小仙女

'''头条美女爬取==== *** 一'''import requests
import re
url='https://www.XX.com/api/search/content/?aid=24&app_name=web_search&offset=0&format=json&keyword=%E7%BE%8E%E5%A5%B3&autoload=true&count=20&en_qc=1&cur_tab=1&from=search_tab&pd=synthesis&amptimestamp=1596180364628&_signature=-Bv0rgAgEBA-TE0juRclmfgatbAAKdC7s6ktYqc7u9jLqXOQ5SBCDkd25scxRvDydd6TgtOw0B7RVuaQxhwY1BwV89sPbdam8LkNuV08d0QfrZqQ4oOOrOukEJ1qxroigLT'
response=requests.get(url)
print(response.status_code)
html_str=response.text
#解析"large_image_url":"(.*?)"
pattern=re.compile('"large_image_url":"(.*?)"')
urls=re.findall(pattern,html_str)
print(urls)def down_load(urls):
for url in urls:
response=requests.get(url)
with open('pic/'+url.split('/')[-1],'wb') as f:
f.write(response.content)
print(url.split('/')[-1],'已经下载成功')
if __name__=='__main__':
down_load(urls)

'''头条美女爬取==== *** 二'''import requests
import re
from urllib.parse import urlencode
#https://www.XX.com/api/search/content/?aid=24&app_name=web_search&offset=0&format=json&keyword=%E7%BE%8E%E5%A5%B3&autoload=true&count=20def get_urls(page):
keys={
'aid':'24',
'app_name':'web_search',
'offset':20*page,
'keyword':'美女',
'count':'20'
}
keys_word=urlencode(keys)
url='https://www.XX.com/api/search/content/?'+keys_word
response=requests.get(url)
print(response.status_code)
html_str=response.text
# 解析"large_image_url":"(.*?)"
pattern=re.compile('"large_image_url":"(.*?)"',re.S)
urls=re.findall(pattern, html_str)
return urls#下载图片
def download_imags(urls):
for url in urls:
response=requests.get(url)
with open('pic/'+url.split('/')[-1]+'.jpg','wb') as f:
f.write(response.content)
print(url.split('/')[-1]+'.jpg',"已下载~~")if __name__=='__main__':
for page in range(3):
urls=get_urls(page)
print(urls)
download_imags(urls)

0x05 线程池

线程池是一种多线程处理形式，处理过程中将任务添加到队列，然后在创建线程后自动启动这些任务。线程池线程都是后台线程。每个线程都使用默认的堆栈大小，以默认的优先级运行，并处于多线程单元中。

"""线程池"""from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
import threadingdef ban_zhuang(i):
print(threading.current_thread().name,"**开始搬砖{}**".format(i))
time.sleep(2)
print("**员工{}搬砖完成**一共搬砖：{}".format(i,12**2)) ? #将format里的内容输出到{}if __name__=='__main__': ? ? ? ? ? ? #主线程
start_time=time.time()
print(threading.current_thread().name,"开始搬砖")
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as pool:
for i in range(10):
p=pool.submit(ban_zhuang,i)
end_time=time.time()
print("一共搬砖{}秒".format(end_time-start_time))

结合多线程的爬虫：

'''头条美女爬取'''import requests
import re
from urllib.parse import urlencode
import timeimport threading
#https://www.XX.com/api/search/content/?aid=24&app_name=web_search&offset=0&format=json&keyword=%E7%BE%8E%E5%A5%B3&autoload=true&count=20def get_urls(page):
keys={
'aid':'24',
'app_name':'web_search',
'offset':20*page,
'keyword':'美女',
'count':'20'
}
keys_word=urlencode(keys)
url='https://www.XX.com/api/search/content/?'+keys_word
response=requests.get(url)
print(response.status_code)
html_str=response.text
# 解析"large_image_url":"(.*?)"
pattern=re.compile('"large_image_url":"(.*?)"',re.S)
urls=re.findall(pattern, html_str)
return urls#下载图片
def download_imags(urls):
for url in urls:
try:
response=requests.get(url)
with open('pic/'+url.split('/')[-1]+'.jpg','wb') as f:
f.write(response.content)
print(url.split('/')[-1]+'.jpg',"已下载~~")
except Exception as err:
print('An exception happened: ')
if __name__=='__main__':
start=time.time()
thread=[]
for page in range(3):
urls=get_urls(page)
#print(urls)
#多线程
for url in urls:
th=threading.Thread(target=download_imags,args=(url,))
#download_imags(urls)
thread.append(th)
for t in thread:
t.start()
for t in thread:
t.join()end=time.time()
print('耗时：',end-start)

0X06 tips--爬虫协议

Robots协议，又称作爬虫协议，机器人协议，全名叫做 *** 爬虫排除标准（Robots Exclusion Protocol）,是用来告诉爬虫和搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些不可以抓取，通常为一个robots.txt文本文件，一般放在网站的根目录下。

Robots协议:在网页的根目录+/robots.txt? 如www.baidu.com/robots.txt

User-agent: Baiduspider
Disallow: /baidu
Disallow: /s?
Disallow: /ulink?
Disallow: /link?
Disallow: /home/news/data/
Disallow: /bh

User-agent: Googlebot
Disallow: /baidu
Disallow: /s?
Disallow: /shifen/
Disallow: /homepage/
Disallow: /cpro
Disallow: /ulink?
Disallow: /link?
Disallow: /home/news/data/
Disallow: /bh

tips：要遵守爬虫协议哟，呐。。只能用于爬着玩儿哈~~~记得挂 *** ~~~（文中的链接我都改过啦，想练手的私聊我，或者自己找链接吧。。。挺好玩儿的啦）