Python爬虫urllib使用及页面解析

灰太狼 2022-09-11 07:13 254阅读 0赞

## 1.urllib库 ##

### 1.1 基本使用 ###

使用urllib来获取百度首页的源码

import urllib.request
    
    # 1、定义一个url 就是你要访问的地址
    url = 'http://www.baidu.com'
    
    # 2、模拟浏览器向服务器发送请求 response响应
    response = urllib.request.urlopen(url)
    
    # 3、获取响应中的页面的源码
    content = response.read().decode('utf-8')
    
    # 4、打印数据
    print(content)

> read方法，返回的是字节形式的二进制数据，我们要将二进制的数据转换为字符串，需解码 ： decode(‘编码的格式’)

### 1.2 1个类型和6个方法 ###

import urllib.request
    
    url = 'http://www.baidu.com'
    
    # 模拟浏览器向服务器发送请求
    response = urllib.request.urlopen(url)
    
    # 一个类型：response是HTTPResponse的类型
    print(type(response))
    
    # 按照一个字节一个字节的去读
    content = response.read()
    print(content)
    
    # 返回多少个字节
    content = response.read(5)
    print(content)
    
    # 读取一行
    content = response.readline()
    print(content)
    
    # 一行一行读取 直至结束
    content = response.readlines()
    print(content)
    
    # 返回状态码 如果是200了 那么就证明我们的逻辑没有错
    print(response.getcode())
    
    # 返回的是url地址
    print(response.geturl())
    
    # 获取是一个状态信息
    print(response.getheaders())

> 一个类型：HTTPResponse
> 
> 六个方法： read、readline、readlines、getcode、geturl、getheaders

### 1.3 下载 ###

import urllib.request
    
    # 下载网页
    url_page = 'http://www.baidu.com'
    
    # url代表的是下载的路径 filename文件的名字
    urllib.request.urlretrieve(url_page,'baidu.html')
    
    # 下载图片
    url_img = 'https://img1.baidu.com/it/u=3004965690,4089234593&fm=26&fmt=auto&gp=0.jpg'
    urllib.request.urlretrieve(url= url_img,filename='lisa.jpg')
    
    # 下载视频
    url_video = 'https://vd3.bdstatic.com/mda-mhkku4ndaka5etk3/1080p/cae_h264/1629557146541497769/mda-mhkku4ndaka5etk3.mp4?v_from_s=hkapp-haokan-tucheng&auth_key=1629687514-0-0-7ed57ed7d1168bb1f06d18a4ea214300&bcevod_channel=searchbox_feed&pd=1&pt=3&abtest='
    
    urllib.request.urlretrieve(url_video,'hxekyyds.mp4')

> 在python中，可以写变量的名字，也可以直接写值

### 1.4 请求对象的定制 ###

import urllib.request
    
    url = 'https://www.baidu.com'
    
    headers = { 
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.159 Safari/537.36'
    }
    
    # 因为urlopen方法中不能存储字典 所以headers不能传递进去
    # 请求对象的定制
    request = urllib.request.Request(url=url,headers=headers)
    response = urllib.request.urlopen(request)
    content = response.read().decode('utf8')
    print(content)

### 1.5 get请求的quote方法 ###

get请求参数，如果是中文，需要对中文进行编码，如下面这样，如果不编码会报错。

> 需求 获取 https://www.baidu.com/s?wd=周杰伦的网页源码
> 
> 编码后如下： https://www.baidu.com/s?wd=%E5%91%A8%E6%9D%B0%E4%BC%A6

import urllib.request
    import urllib.parse
    
    url = 'https://www.baidu.com/s?wd='
    
    # 请求对象的定制为了解决反爬的第一种手段
    headers = { 
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.159 Safari/537.36'
    }
    
    # 将周杰伦三个字变成unicode编码的格式，需要依赖于urllib.parse
    name = urllib.parse.quote('周杰伦')
    
    # 将转码后的字符串拼接到路径后面
    url = url + name
    
    # 请求对象的定制
    request = urllib.request.Request(url=url,headers=headers)
    
    # 模拟浏览器向服务器发送请求
    response = urllib.request.urlopen(request)
    
    # 获取响应的内容
    content = response.read().decode('utf-8')
    
    # 打印数据
    print(content)

> quote适用于将中文转码成Unicode编码

### 1.6 get请求的urlencode方法 ###

urlencode应用场景：多个参数的时候。如下

> https://www.baidu.com/s?wd=周杰伦&sex=男

# 获取https://www.baidu.com/s?wd=%E5%91%A8%E6%9D%B0%E4%BC%A6&sex=%E7%94%B7的网页源码
    
    import urllib.request
    import urllib.parse
    
    base_url = 'https://www.baidu.com/s?'
    
    data = { 
        'wd':'周杰伦',
        'sex':'男',
        'location':'中国台湾省'
    }
    
    new_data = urllib.parse.urlencode(data)
    
    # 请求资源路径
    url = base_url + new_data
    
    headers = { 
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.159 Safari/537.36'
    }
    
    # 请求对象的定制
    request = urllib.request.Request(url=url,headers=headers)
    
    # 模拟浏览器向服务器发送请求
    response = urllib.request.urlopen(request)
    
    # 获取网页源码的数据
    content = response.read().decode('utf-8')
    
    # 打印数据
    print(content)

### 1.7 post请求 ###

import urllib.request
    import urllib.parse
    
    url = 'https://fanyi.baidu.com/sug'
    
    headers = { 
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.159 Safari/537.36'
    }
    
    data = { 
        'kw':'spider'
    }
    
    # post请求的参数，必须要进行编码
    data = urllib.parse.urlencode(data).encode('utf-8')
    request = urllib.request.Request(url=url,data=data,headers=headers)
    
    # 模拟浏览器向服务器发送请求
    response = urllib.request.urlopen(request)
    
    # 获取响应的数据
    content = response.read().decode('utf-8')
    
    # 字符串--》json对象
    import json
    obj = json.loads(content)
    print(obj)

> post请求的参数 必须要进行编码：data = urllib.parse.urlencode(data)  
> 编码之后 必须调用encode方法 ： data = urllib.parse.urlencode(data).encode(‘utf-8’)  
> post的请求的参数，是不会拼接在url的后面的 ，而是需要放在请求对象定制的参数中：  
>  request = urllib.request.Request(url=url,data=data,headers=headers)

### 1.8 异常 ###

import urllib.request
    import urllib.error
    
    url = 'http://www.doudan1.com'
    
    headers = { 
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.159 Safari/537.36'
    }
    
    try:
        request = urllib.request.Request(url = url, headers = headers)
        response = urllib.request.urlopen(request)
        content = response.read().decode('utf-8')
        print(content)
    except urllib.error.HTTPError:
        print('系统正在升级。。。')
    except urllib.error.URLError:
        print('我都说了 系统正在升级。。。')

### 1.9 handler ###

为什么要学习handler？

*  urllib.request.urlopen(url) 不能定制请求头
 *  urllib.request.Request(url,headers,data) 可以定制请求头
 *  Handler：定制更高级的请求头（随着业务逻辑的复杂 请求对象的定制已经满足不了我们的需求，动态cookie和代理不能使用请求对象的定制）

# 需求 使用handler来访问百度 获取网页源码
    
    import urllib.request
    
    url = 'http://www.baidu.com'
    headers = { 
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.159 Safari/537.36'
    }
    
    request = urllib.request.Request(url = url,headers = headers)
    
    # handler build_opener open
    
    #（1）获取hanlder对象
    handler = urllib.request.HTTPHandler()
    
    #（2）获取opener对象
    opener = urllib.request.build_opener(handler)
    
    # (3) 调用open方法
    response = opener.open(request)
    content = response.read().decode('utf-8')
    print(content)

### 1.10 代理 ###

为什么需要代理？因为有的网站是禁止爬虫的，如果用真实的ip去爬虫，容易被封掉。

import urllib.request
    
    url = 'http://www.baidu.com/s?wd=ip'
    
    headers = { 
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.159 Safari/537.36'
    }
    
    # 请求对象的定制
    request = urllib.request.Request(url = url,headers= headers)
    
    # 模拟浏览器访问服务器
    # response = urllib.request.urlopen(request)
    
    proxies = { 
        'http':'118.24.219.151:16817'
    }
    
    # handler build_opener open
    handler = urllib.request.ProxyHandler(proxies = proxies)
    opener = urllib.request.build_opener(handler)
    response = opener.open(request)
    
    # 获取响应的信息
    content = response.read().decode('utf-8')
    
    # 保存
    with open('daili.html','w',encoding='utf-8')as fp:
        fp.write(content)

> 代理可以使用：快代理。可以使用代理池来代替一个代理

## 2.解析技术 ##

### 2.1 xpath ###

#### xpath安装及加载 ####

1.安装lxml库

> pip install lxml ‐i https://pypi.douban.com/simple

2.导入lxml.etree

> from lxml import etree

3.etree.parse() 解析本地文件

> html\_tree = etree.parse(‘XX.html’)

4.etree.HTML() 服务器响应文件

> html\_tree = etree.HTML(response.read().decode(‘utf‐8’)

5.解析获取DOM元素

> html\_tree.xpath(xpath路径)

> 按照xpath的chrome插件，使用 ctrl + shift + x 打开插件

#### xpath基本语法 ####

1.路径查询

> //：查找所有子孙节点，不考虑层级关系  
> / ：找直接子节点

2.谓词查询

> //div\[@id\]  
> //div\[@id=“maincontent”\]

3.属性查询

> //@class

4.模糊查询

> //div\[contains(@id, “he”)\]  
> //div\[starts‐with(@id, “he”)\]

5.内容查询

> //div/h1/text()

6.逻辑运算

> //div\[@id=“head” and @class=“s\_down”\]  
> //title | //price

示例：

from lxml import etree
    
    # xpath解析本地文件
    tree = etree.parse('test.html')
    
    # 查找ul下面的li
    li_list = tree.xpath('//body/ul/li')
    
    # 查找所有有id的属性的li标签，text()获取标签中的内容
    li_list = tree.xpath('//ul/li[@id]/text()')
    
    # 找到id为l1的li标签 注意引号的问题
    li_list = tree.xpath('//ul/li[@id="l1"]/text()')
    
    # 查找到id为l1的li标签的class的属性值
    li = tree.xpath('//ul/li[@id="l1"]/@class')
    
    # 查询id中包含l的li标签
    li_list = tree.xpath('//ul/li[contains(@id,"l")]/text()')
    
    # 查询id的值以l开头的li标签
    li_list = tree.xpath('//ul/li[starts-with(@id,"c")]/text()')
    
    #查询id为l1和class为c1的
    li_list = tree.xpath('//ul/li[@id="l1" and @class="c1"]/text()')
    
    li_list = tree.xpath('//ul/li[@id="l1"]/text() | //ul/li[@id="l2"]/text()')

### 2.2 JsonPath ###

JsonPath只能解析本地文件。

#### jsonpath的安装及使用 ####

pip安装：

> pip install jsonpath

jsonpath的使用：

> obj = json.load(open(‘json文件’, ‘r’, encoding=‘utf‐8’))  
> ret = jsonpath.jsonpath(obj, ‘jsonpath语法’)

示例：

{ 
      "store": { 
        "book": [
          { 
            "category": "修真",
            "author": "六道",
            "title": "坏蛋是怎样练成的",
            "price": 8.95
          },
          { 
            "category": "修真",
            "author": "天蚕土豆",
            "title": "斗破苍穹",
            "price": 12.99
          },
          { 
            "category": "修真",
            "author": "唐家三少",
            "title": "斗罗大陆",
            "isbn": "0-553-21311-3",
            "price": 8.99
          },
          { 
            "category": "修真",
            "author": "南派三叔",
            "title": "星辰变",
            "isbn": "0-395-19395-8",
            "price": 22.99
          }
        ],
        "bicycle": { 
          "author": "老马",
          "color": "黑色",
          "price": 19.95
        }
      }
    }

解析上面的json数据，具体语法，参考如下博客：

https://blog.csdn.net/luxideyao/article/details/77802389

import json
    import jsonpath
    
    obj = json.load(open('jsonpath.json','r',encoding='utf-8'))
    
    # 书店所有书的作者
    author_list = jsonpath.jsonpath(obj,'$.store.book[*].author')
    
    # 所有的作者
    author_list = jsonpath.jsonpath(obj,'$..author')
    
    # store下面的所有的元素
    tag_list = jsonpath.jsonpath(obj,'$.store.*')
    
    # store里面所有东西的price
    price_list = jsonpath.jsonpath(obj,'$.store..price')
    
    # 第三个书
    book = jsonpath.jsonpath(obj,'$..book[2]')
    
    # 最后一本书
    book = jsonpath.jsonpath(obj,'$..book[(@.length-1)]')
    
    # 前面的两本书
    book_list = jsonpath.jsonpath(obj,'$..book[0,1]')
    book_list = jsonpath.jsonpath(obj,'$..book[:2]')
    
    # 条件过滤需要在（）的前面添加一个？
    # 过滤出所有的包含isbn的书。
    book_list = jsonpath.jsonpath(obj,'$..book[?(@.isbn)]')
    
    # 哪本书超过了10块钱
    book_list = jsonpath.jsonpath(obj,'$..book[?(@.price>10)]')

### 2.3 BeautifulSoup ###

#### 基本介绍 ####

*  BeautifulSoup简称：bs4
 *  什么是BeatifulSoup？ BeautifulSoup，和lxml一样，是一个html的解析器，主要功能也是解析和提取数据
 *  优缺点
    
    缺点：效率没有lxml的效率高  
    优点：接口设计人性化，使用方便

#### 安装以及创建 ####

*  安装
    
    > pip install bs4 -i https://pypi.douban.com/simple
 *  导入
    
    > from bs4 import BeautifulSoup
 *  创建对象
    
     *  服务器响应的文件生成对象
        
        > soup = BeautifulSoup(response.read().decode(), ‘lxml’)
     *  本地文件生成对象
        
        > soup = BeautifulSoup(open(‘1.html’), ‘lxml’)

> 注意：默认打开文件的编码格式gbk所以需要指定打开编码格式

#### 节点定位 ####

1.根据标签名查找节点

> soup.a \# 只能找到第一个a  
> soup.a.name  
> soup.a.attrs

2.函数

*  find(返回一个对象)
    
    > find(‘a’)：只找到第一个a标签
    > 
    > find(‘a’, title=‘名字’)
    > 
    > find(‘a’, class\_=‘名字’)
 *  find\_all(返回一个列表)
    
    > find\_all(‘a’) ：查找到所有的a
    > 
    > find\_all(\[‘a’, ‘span’\]) 返回所有的a和span
    > 
    > find\_all(‘a’, limit=2) 只找前两个a
 *  select(根据选择器得到节点对象)【☆☆☆】
    
     *  `element`：p
     *  `.class`：.firstname
     *  `#id`：\#firstname
     *  `属性选择器`：  
        `[attribute]`：li = soup.select(‘li\[class\]’)  
        `[attribute=value]`：li = soup.select(‘li\[class=“hengheng1”\]’)
     *  `层级选择器`:  
        div p 后代选择器  
        div>p 子代选择器：某标签的第一级子标签  
        div,p div或p标签的所有的对象

#### 节点信息 ####

*  获取节点内容：适用于标签中嵌套标签的结构
    
    > obj.string
    > 
    > obj.get\_text()【推荐】
 *  节点的属性
    
    > tag.name：获取标签名
    > 
    > tag.attrs：将属性值作为一个字典返回
 *  获取节点属性
    
    > obj.attrs.get(‘title’)【常用】
    > 
    > obj.get(‘title’)
    > 
    > obj\[‘title’\]

示例：

<!DOCTYPE html>
    <html lang="en">
    <head>
        <meta charset="UTF-8">
        <title>Title</title>
    </head>
    <body>
        <div>
            <ul>
                <li id="l1">张三</li>
                <li id="l2">李四</li>
                <li>王五</li>
                <a href="" id="" class="a1">尚硅谷</a>
                <span>嘿嘿嘿</span>
            </ul>
        </div>
        <a href="" title="a2">百度</a>
        <div id="d1">
            <span>
                哈哈哈
            </span>
        </div>
        <p id="p1" class="p1">呵呵呵</p>
    </body>
    </html>

使用BeautifulSoup解析上面的html

from bs4 import BeautifulSoup
    
    # 默认打开的文件的编码格式是gbk，所以在打开文件的时候需要指定编码
    soup = BeautifulSoup(open('bs4的基本使用.html',encoding='utf-8'),'lxml')
    
    # 根据标签名查找节点，找到的是第一个符合条件的数据
    print(soup.a)
    # 获取标签的属性和属性值
    print(soup.a.attrs)
    
    # bs4的一些函数
    # （1）find：返回的是第一个符合条件的数据
    print(soup.find('a'))
    
    # 根据title的值来找到对应的标签对象
    print(soup.find('a',title="a2"))
    
    # 根据class的值来找到对应的标签对象 注意的是class需要添加下划线
    print(soup.find('a',class_="a1"))
    
    # （2）find_all 返回的是一个列表，并且返回了所有的a标签
    print(soup.find_all('a'))
    
    # 如果想获取的是多个标签的数据 那么需要在find_all的参数中添加的是列表的数据
    print(soup.find_all(['a','span']))
    
    # limit的作用是查找前几个数据
    print(soup.find_all('li',limit=2))
    
    # （3）select（推荐）
    # select方法返回的是一个列表，并且会返回多个数据
    print(soup.select('a'))
    
    # 可以通过.代表class 我们把这种操作叫做类选择器
    print(soup.select('.a1'))
    print(soup.select('#l1'))
    
    # 属性选择器：通过属性来寻找对应的标签
    # 查找到li标签中有id的标签
    print(soup.select('li[id]'))
    
    # 查找到li标签中id为l2的标签
    print(soup.select('li[id="l2"]'))
    
    # 层级选择器
    # 后代选择器：找到的是div下面的li
    print(soup.select('div li'))
    
    # 子代选择器：某标签的第一级子标签
    print(soup.select('div > ul > li'))
    
    # 找到a标签和li标签的所有的对象
    print(soup.select('a,li'))
    
    # 获取节点内容
    obj = soup.select('#d1')[0]
    
    # 如果标签对象中，只有内容，那么string和get_text()都可以使用
    # 如果标签对象中，除了内容还有标签，那么string就获取不到数据 而get_text()是可以获取数据
    # 推荐使用get_text()
    print(obj.string)
    print(obj.get_text())
    
    # 节点的属性
    obj = soup.select('#p1')[0]
    # name是标签的名字
    print(obj.name)
    # 将属性值左右一个字典返回
    print(obj.attrs)
    
    # 获取节点的属性
    print(obj.attrs.get('class'))
    print(obj.get('class'))
    print(obj['class'])