python爬虫从入门到精通_爬虫入门需要学哪些知识

Python (3) 2024-05-31 11:12

Hi,大家好,我是编程小6,很荣幸遇见你,我把这些年在开发过程中遇到的问题或想法写出来,今天说一说python爬虫从入门到精通_爬虫入门需要学哪些知识,希望能够帮助你!!!。

前言:我分享的都是一些自己的学习经历和干货,关于我的系统学习路线,和一些实战教程,都打包整理好了,大家可以到 777899409 这个扣扣群里面找管理白嫖。如果能对你有帮助,还希望能帮忙点赞、关注、收藏,大家的鼓励,是我分享的动力!(给大家鞠躬了)

讲解我们的爬虫之前,先概述关于爬虫的简单概念(毕竟是零基础教程)

爬虫

网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人)就是模拟浏览器发送网络请求,接收请求响应,一种按照一定的规则,自动地抓取互联网信息的程序。
原则上,只要是浏览器(客户端)能做的事情,爬虫都能够做。

为什么我们要使用爬虫?

互联网大数据时代,给予我们的是生活的便利以及海量数据爆炸式的出现在网络中。
过去,我们通过书籍、报纸、电视、广播或许信息,这些信息数量有限,且是经过一定的筛选,信息相对而言比较有效,但是缺点则是信息面太过于狭窄了。不对称的信息传导,以致于我们视野受限,无法了解到更多的信息和知识。
互联网大数据时代,我们突然间,信息获取自由了,我们得到了海量的信息,但是大多数都是无效的垃圾信息。
例如新浪微博,一天产生数亿条的状态更新,而在百度搜索引擎中,随意搜一条——减肥100,000,000条信息。
在如此海量的信息碎片中,我们如何获取对自己有用的信息呢?
答案是筛选!
通过某项技术将相关的内容收集起来,在分析删选才能得到我们真正需要的信息。
这个信息收集分析整合的工作,可应用的范畴非常的广泛,无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等……都能够借助这个技术获取更精准有效的信息加以利用。
网络爬虫技术,虽说有个诡异的名字,让能第一反应是那种软软的蠕动的生物,但它却是一个可以在虚拟世界里,无往不前的利器。

爬虫准备工作

我们平时都说Python爬虫,其实这里可能有个误解,爬虫并不是Python独有的,可以做爬虫的语言有很多例如:PHP,JAVA,C#,C++,Python,选择Python做爬虫是因为Python相对来说比较简单,而且功能比较齐全。
首先我们需要下载python,我下载的是官方最新的版本 3.8.3
其次我们需要一个运行Python的环境,我用的是pychram

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 也可以从官方下载,
我们还需要一些库来支持爬虫的运行(有些库Python可能自带了)

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 差不多就是这几个库了,良心的我已经在后面写好注释了

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 (爬虫运行过程中,不一定就只需要上面几个库,看你爬虫的一个具体写法了,反正需要库的话我们可以直接在setting里面安装)

爬虫项目讲解

我做的是爬取豆瓣评分电影Top250的爬虫代码
我们要爬取的就是这个网站:https://movie.douban.com/top250

这边我已经爬取完毕,给大家看下效果图,我是将爬取到的内容存到xls中

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我们的爬取的内容是:电影详情链接,图片链接,影片中文名,影片外国名,评分,评价数,概况,相关信息。

代码分析

先把代码发放上来,然后我根据代码逐步解析

# -*- codeing = utf-8 -*-
from bs4 import BeautifulSoup  # 网页解析,获取数据
import re  # 正则表达式,进行文字匹配`
import urllib.request, urllib.error  # 制定URL,获取网页数据
import xlwt  # 进行excel操作
#import sqlite3  # 进行SQLite数据库操作

findLink = re.compile(r'<a href="(.*?)">')  # 创建正则表达式对象,标售规则   影片详情链接的规则
findImgSrc = re.compile(r'<img.*src="(.*?)"', re.S)
findTitle = re.compile(r'<span class="title">(.*)</span>')
findRating = re.compile(r'<span class="rating_num" property="v:average">(.*)</span>')
findJudge = re.compile(r'<span>(\d*)人评价</span>')
findInq = re.compile(r'<span class="inq">(.*)</span>')
findBd = re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>', re.S)




def main():
    baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start="  #要爬取的网页链接
    # 1.爬取网页
    datalist = getData(baseurl)
    savepath = "豆瓣电影Top250.xls"    #当前目录新建XLS,存储进去
    # dbpath = "movie.db"              #当前目录新建数据库,存储进去
    # 3.保存数据
    saveData(datalist,savepath)      #2种存储方式可以只选择一种
    # saveData2DB(datalist,dbpath)



# 爬取网页
def getData(baseurl):
    datalist = []  #用来存储爬取的网页信息
    for i in range(0, 10):  # 调用获取页面信息的函数,10次
        url = baseurl + str(i * 25)
        html = askURL(url)  # 保存获取到的网页源码
        # 2.逐一解析数据
        soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
        for item in soup.find_all('div', class_="item"):  # 查找符合要求的字符串
            data = []  # 保存一部电影所有信息
            item = str(item)
            link = re.findall(findLink, item)[0]  # 通过正则表达式查找
            data.append(link)
            imgSrc = re.findall(findImgSrc, item)[0]
            data.append(imgSrc)
            titles = re.findall(findTitle, item)
            if (len(titles) == 2):
                ctitle = titles[0]
                data.append(ctitle)
                otitle = titles[1].replace("/", "")  #消除转义字符
                data.append(otitle)
            else:
                data.append(titles[0])
                data.append(' ')
            rating = re.findall(findRating, item)[0]
            data.append(rating)
            judgeNum = re.findall(findJudge, item)[0]
            data.append(judgeNum)
            inq = re.findall(findInq, item)
            if len(inq) != 0:
                inq = inq[0].replace("。", "")
                data.append(inq)
            else:
                data.append(" ")
            bd = re.findall(findBd, item)[0]
            bd = re.sub('<br(\s+)?/>(\s+)?', "", bd)
            bd = re.sub('/', "", bd)
            data.append(bd.strip())
            datalist.append(data)

    return datalist


# 得到指定一个URL的网页内容
def askURL(url):
    head = {  # 模拟浏览器头部信息,向豆瓣服务器发送消息
        "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122  Safari / 537.36"
    }
    # 用户代理,表示告诉豆瓣服务器,我们是什么类型的机器、浏览器(本质上是告诉浏览器,我们可以接收什么水平的文件内容)

    request = urllib.request.Request(url, headers=head)
    html = ""
    try:
        response = urllib.request.urlopen(request)
        html = response.read().decode("utf-8")
    except urllib.error.URLError as e:
        if hasattr(e, "code"):
            print(e.code)
        if hasattr(e, "reason"):
            print(e.reason)
    return html


# 保存数据到表格
def saveData(datalist,savepath):
    print("save.......")
    book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #创建workbook对象
    sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表
    col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息")
    for i in range(0,8):
        sheet.write(0,i,col[i])  #列名
    for i in range(0,250):
        # print("第%d条" %(i+1))       #输出语句,用来测试
        data = datalist[i]
        for j in range(0,8):
            sheet.write(i+1,j,data[j])  #数据
    book.save(savepath) #保存

# def saveData2DB(datalist,dbpath):
#     init_db(dbpath)
#     conn = sqlite3.connect(dbpath)
#     cur = conn.cursor()
#     for data in datalist:
#             for index in range(len(data)):
#                 if index == 4 or index == 5:
#                     continue
#                 data[index] = '"'+data[index]+'"'
#             sql = '''
#                     insert into movie250(
#                     info_link,pic_link,cname,ename,score,rated,instroduction,info)
#                     values (%s)'''%",".join(data)
#             # print(sql)     #输出查询语句,用来测试
#             cur.execute(sql)
#             conn.commit()
#     cur.close
#     conn.close()


# def init_db(dbpath):
#     sql = '''
#         create table movie250(
#         id integer  primary  key autoincrement,
#         info_link text,
#         pic_link text,
#         cname varchar,
#         ename varchar ,
#         score numeric,
#         rated numeric,
#         instroduction text,
#         info text
#         )
#
#
#     '''  #创建数据表
#     conn = sqlite3.connect(dbpath)
#     cursor = conn.cursor()
#     cursor.execute(sql)
#     conn.commit()
#     conn.close()

# 保存数据到数据库







if __name__ == "__main__":  # 当程序执行时
    # 调用函数
     main()
    # init_db("movietest.db")
     print("爬取完毕!")

 

下面我根据代码,从下到下给大家讲解分析一遍

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-- codeing = utf-8 --,开头的这个是设置编码为utf-8 ,写在开头,防止乱码。
然后下面 import就是导入一些库,做做准备工作,(sqlite3这库我并没有用到所以我注释起来了)。
下面一些find开头的是正则表达式,是用来我们筛选信息的。
(正则表达式用到 re 库,也可以不用正则表达式,不是必须的。)
大体流程分三步走:

1. 爬取网页
2.逐一解析数据
3. 保存网页

先分析流程1,爬取网页,baseurl 就是我们要爬虫的网页网址,往下走,调用了 getData(baseurl) ,
我们来看 getData方法

  for i in range(0, 10):  # 调用获取页面信息的函数,10次
        url = baseurl + str(i * 25)

这段大家可能看不懂,其实是这样的:
因为电影评分Top250,每个页面只显示25个,所以我们需要访问页面10次,25*10=250。

baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start="

我们只要在baseurl后面加上数字就会跳到相应页面,比如i=1时

https://movie.douban.com/top250?start=25

我放上超链接,大家可以点击看看会跳到哪个页面,毕竟实践出真知。

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然后又调用了askURL来请求网页,这个方法是请求网页的主体方法,
怕大家翻页麻烦,我再把代码复制一遍,让大家有个直观感受

def askURL(url):
    head = {  # 模拟浏览器头部信息,向豆瓣服务器发送消息
        "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122  Safari / 537.36"
    }
    # 用户代理,表示告诉豆瓣服务器,我们是什么类型的机器、浏览器(本质上是告诉浏览器,我们可以接收什么水平的文件内容)

    request = urllib.request.Request(url, headers=head)
    html = ""
    try:
        response = urllib.request.urlopen(request)
        html = response.read().decode("utf-8")
    except urllib.error.URLError as e:
        if hasattr(e, "code"):
            print(e.code)
        if hasattr(e, "reason"):
            print(e.reason)
    return html

这个askURL就是用来向网页发送请求用的,那么这里就有老铁问了,为什么这里要写个head呢?

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这是因为我们要是不写的话,访问某些网站的时候会被认出来爬虫,显示错误,错误代码

 418

这是一个梗大家可以百度下,

418 I’m a teapot

The HTTP 418 I’m a teapot client error response code indicates that
the server refuses to brew coffee because it is a teapot. This error
is a reference to Hyper Text Coffee Pot Control Protocol which was an
April Fools’ joke in 1998.

我是一个茶壶

所以我们需要 “装” ,装成我们就是一个浏览器,这样就不会被认出来,
伪装一个身份。

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来,我们继续往下走,

  html = response.read().decode("utf-8")

这段就是我们读取网页的内容,设置编码为utf-8,目的就是为了防止乱码。
访问成功后,来到了第二个流程:

2.逐一解析数据

解析数据这里我们用到了 BeautifulSoup(靓汤) 这个库,这个库是几乎是做爬虫必备的库,无论你是什么写法。

下面就开始查找符合我们要求的数据,用BeautifulSoup的方法以及 re 库的
正则表达式去匹配,

findLink = re.compile(r'<a href="(.*?)">')  # 创建正则表达式对象,标售规则   影片详情链接的规则
findImgSrc = re.compile(r'<img.*src="(.*?)"', re.S)
findTitle = re.compile(r'<span class="title">(.*)</span>')
findRating = re.compile(r'<span class="rating_num" property="v:average">(.*)</span>')
findJudge = re.compile(r'<span>(\d*)人评价</span>')
findInq = re.compile(r'<span class="inq">(.*)</span>')
findBd = re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>', re.S)

匹配到符合我们要求的数据,然后存进 dataList , 所以 dataList 里就存放着我们需要的数据了。

最后一个流程:

3.保存数据

    # 3.保存数据
    saveData(datalist,savepath)      #2种存储方式可以只选择一种
    # saveData2DB(datalist,dbpath)

保存数据可以选择保存到 xls 表, 需要(xlwt库支持)
也可以选择保存数据到 sqlite数据库, 需要(sqlite3库支持)

这里我选择保存到 xls 表 ,这也是为什么我注释了一大堆代码,注释的部分就是保存到 sqlite 数据库的代码,二者选一就行

保存到 xls 的主体方法是 saveData (下面的saveData2DB方法是保存到sqlite数据库):

def saveData(datalist,savepath):
    print("save.......")
    book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #创建workbook对象
    sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表
    col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息")
    for i in range(0,8):
        sheet.write(0,i,col[i])  #列名
    for i in range(0,250):
        # print("第%d条" %(i+1))       #输出语句,用来测试
        data = datalist[i]
        for j in range(0,8):
            sheet.write(i+1,j,data[j])  #数据
    book.save(savepath) #保存

创建工作表,创列(会在当前目录下创建),

   sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表
    col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息")

然后把 dataList里的数据一条条存进去就行。

最后运作成功后,会在左侧生成这么一个文件

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打开之后看看是不是我们想要的结果

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成了,成了!

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 如果我们需要以数据库方式存储,可以先生成 xls 文件,再把 xls 文件导入数据库中,就可以啦

本篇文章讲解到这里啦,我感觉我讲的还算细致吧,爬虫我也是最近才可以学,对这个比较有兴趣,我肯定有讲的不好的地方,欢迎各位大佬来指正我 。

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