1. 发送web请求

1.1  requests

  用requests库的get()方法发送get请求,常常会添加请求头"user-agent",以及登录"cookie"等参数

1.1.1  user-agent

  登录网站,将"user-agent"值复制到文本文件

1.1.2  cookie

  登录网站,将"cookie"值复制到文本文件

1.1.3  测试代码

import requests
from requests.exceptions import RequestException headers = {
'cookie': '',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36'
} # 替换为自己的cookie def get_page(url):
try:
html = requests.get(url, headers=headers, timeout=5)
if html.status_code == 200:
print('请求成功')
return html.text
else: # 这个else语句不是必须的
return None
except RequestException:
print('请求失败') if __name__ == '__main__':
input_url = 'https://www.zhihu.com/hot'
get_page(input_url)

1.2  selenium

  多数网站能通过window.navigator.webdriver的值识别selenium爬虫,因此selenium爬虫首先要防止网站识别selenium模拟浏览器。同样,selenium请求也常常需要添加请求头"user-agent",以及登录"cookie"等参数

1.2.1  移除Selenium中window.navigator.webdriver的值

  在程序中添加如下代码(对应老版本谷歌)

from selenium.webdriver import Chrome
from selenium.webdriver import ChromeOptions option = ChromeOptions()
option.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])
driver = Chrome(options=option)
time.sleep(10)

1.2.2  user-agent

  登录网站,将"user-agent"值复制到文本文件,执行如下代码将添加请求头

from selenium.webdriver import Chrome
from selenium.webdriver import ChromeOptions option = ChromeOptions()
option.add_argument('user-agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.130 Safari/537.36"')

1.2.3  cookie

  因为selenium要求cookie需要有"name","value"两个键以及对应的值的值,如果网站上面的cookie是字符串的形式,直接复制网站的cookie值将不符合selenium要求,可以用selenium中的get_cookies()方法获取登录"cookie"

from selenium.webdriver import Chrome
from selenium.webdriver import ChromeOptions
import time
import json option = ChromeOptions()
option.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])
option.add_argument('user-agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.130 Safari/537.36"')
driver = Chrome(options=option)
time.sleep(10) driver.get('https://www.zhihu.com/signin?next=%2F')
time.sleep(30)
driver.get('https://www.zhihu.com/')
cookies = driver.get_cookies()
jsonCookies = json.dumps(cookies) with open('cookies.txt', 'a') as f: # 文件名和文件位置自己定义
f.write(jsonCookies)
f.write('\n')

1.2.4  测试代码示例

  将上面获取到的cookie复制到下面程序中便可运行

from selenium.webdriver import Chrome
from selenium.webdriver import ChromeOptions
import time option = ChromeOptions()
option.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])
driver = Chrome(options=option)
time.sleep(10) driver.get('https://www.zhihu.com')
time.sleep(10) driver.delete_all_cookies() # 清除刚才的cookie
time.sleep(2) cookie = {} # 替换为自己的cookie
driver.add_cookie(cookie)
driver.get('https://www.zhihu.com/')
time.sleep(5)
for i in driver.find_elements_by_css_selector('div[itemprop="zhihu:question"] > a'):
print(i.text)

2. HTML解析(元素定位)

  要爬取到目标数据首先要定位数据所属元素,BeautifulSoup和selenium都很容易实现对HTML的元素遍历

2.1  BeautifulSoup元素定位

  下面代码BeautifulSoup首先定位到属性为"HotItem-title"的"h2"标签,然后再通过.text()方法获取字符串值

import requests
from requests.exceptions import RequestException headers = {
'cookie': '',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36'
} # 替换为自己的cookie def get_page(url):
try:
html = requests.get(url, headers=headers, timeout=5)
if html.status_code == 200:
print('请求成功')
return html.text
else: # 这个else语句不是必须的
return None
except RequestException:
print('请求失败') def parse_page(html):
html = BeautifulSoup(html, "html.parser")
titles = html.find_all("h2", {'class': 'HotItem-title'})[:10]
for title in titles:
print(title.text()) if __name__ == '__main__':
input_url = 'https://www.zhihu.com/hot'
parse_page(get_page(input_url))

2.2  selenium元素定位

  selenium元素定位语法形式与requests不太相同,下面代码示例(1.2.4 测试代码示例)采用了一种层级定位方法:'div[itemprop="zhihu:question"] > a',笔者觉得这样定位比较放心。

  selenium获取文本值得方法是.text,区别于requests的.text()

from selenium.webdriver import Chrome
from selenium.webdriver import ChromeOptions
import time option = ChromeOptions()
option.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])
driver = Chrome(options=option)
time.sleep(10) driver.get('https://www.zhihu.com')
time.sleep(10) driver.delete_all_cookies() # 清除刚才的cookie
time.sleep(2) cookie = {} # 替换为自己的cookie
driver.add_cookie(cookie)
driver.get('https://www.zhihu.com/')
time.sleep(5)
for i in driver.find_elements_by_css_selector('div[itemprop="zhihu:question"] > a'):
print(i.text)

  

爬虫:HTTP请求与HTML解析(爬取某乎网站)的更多相关文章

  1. python爬虫学习之使用BeautifulSoup库爬取开奖网站信息-模块化

    实例需求:运用python语言爬取http://kaijiang.zhcw.com/zhcw/html/ssq/list_1.html这个开奖网站所有的信息,并且保存为txt文件和excel文件. 实 ...

  2. Python开发爬虫之BeautifulSoup解析网页篇:爬取安居客网站上北京二手房数据

    目标:爬取安居客网站上前10页北京二手房的数据,包括二手房源的名称.价格.几室几厅.大小.建造年份.联系人.地址.标签等. 网址为:https://beijing.anjuke.com/sale/ B ...

  3. scrapy爬虫框架教程(二)-- 爬取豆瓣电影TOP250

    scrapy爬虫框架教程(二)-- 爬取豆瓣电影TOP250 前言 经过上一篇教程我们已经大致了解了Scrapy的基本情况,并写了一个简单的小demo.这次我会以爬取豆瓣电影TOP250为例进一步为大 ...

  4. 爬虫简单之二---使用进程爬取起点中文网的六万多也页小说的名字,作者,等一些基本信息,并存入csv中

    爬虫简单之二---使用进程爬取起点中文网的六万多也页小说的名字,作者,等一些基本信息,并存入csv中 准备使用的环境和库Python3.6 + requests + bs4 + csv + multi ...

  5. 另类爬虫:从PDF文件中爬取表格数据

    简介   本文将展示一个稍微不一样点的爬虫.   以往我们的爬虫都是从网络上爬取数据,因为网页一般用HTML,CSS,JavaScript代码写成,因此,有大量成熟的技术来爬取网页中的各种数据.这次, ...

  6. Python爬虫教程-13-爬虫使用cookie爬取登录后的页面(人人网)(下)

    Python爬虫教程-13-爬虫使用cookie爬取登录后的页面(下) 自动使用cookie的方法,告别手动拷贝cookie http模块包含一些关于cookie的模块,通过他们我们可以自动的使用co ...

  7. (java)selenium webdriver爬虫学习--爬取阿里指数网站的每个分类的top50 相关数据;

    主题:java 爬虫--爬取'阿里指数'网站的每个分类的top50 相关数据: 网站网址为:http://index.1688.com/alizs/top.htm?curType=offer& ...

  8. [Python]爬取 游民星空网站 每周精选壁纸(1080高清壁纸) 网络爬虫

    一.检查 首先进入该网站的https://www.gamersky.com/robots.txt页面 给出提示: 弹出错误页面 注: 网络爬虫:自动或人工识别robots.txt,再进行内容爬取 约束 ...

  9. python爬虫(三) 用request爬取拉勾网职位信息

    request.Request类 如果想要在请求的时候添加一个请求头(增加请求头的原因是,如果不加请求头,那么在我们爬取得时候,可能会被限制),那么就必须使用request.Request类来实现,比 ...

  10. 爬虫黑科技,我是怎么爬取indeed的职位数据的

    最近在学习nodejs爬虫技术,学了request模块,所以想着写一个自己的爬虫项目,研究了半天,最后选定indeed作为目标网站,通过爬取indeed的职位数据,然后开发一个自己的职位搜索引擎,目前 ...

随机推荐

  1. python-给一个参数n,例如3:先输出1,2,3,4,5,6,7,8,9,每三个数后换行,后输出1,4,7,2,5,8,3,6,9

    """ 2 定义一个函数,fn(n)其中n表示输入n行n列的矩阵,需要满足的要求是在n为 3时先输出 3 1 2 3 4 4 5 6 5 7 8 9 6 后输出 7 1 ...

  2. POJ2635(数论+欧拉筛+大数除法)

    题目链接:https://vjudge.net/problem/POJ-2635 题意:给定一个由两个质数积的大数M和一个数L,问大数M的其中较小的质数是否小于L. 题解:因为大数M已经超过long ...

  3. Redis实战篇(四)基于GEO实现查找附近的人功能

    如果现在要开发一个功能: 要为一款交友App实现查找附近的人,并按距离进行排序. 让你来开发这个功能,你会如何实现? MySQL 不合适 你可能想到,把用户用户的经纬度坐标使用MySQL等关系数据库( ...

  4. 冒泡排序(BubbleSort)

    介绍: 冒泡排序是一种最基础的交换排序(两两比较待排序的关键字,交换不满足次序要求的那对数,直到整个表都满足次序要求为止),工作方式如同碳酸饮料中的二氧化碳气泡最终会上浮到顶端一样,故名"冒 ...

  5. vue 快速入门 系列 —— vue 的基础应用(下)

    其他章节请看: vue 快速入门 系列 vue 的基础应用(下) 上篇聚焦于基础知识的介绍:本篇聚焦于基础知识的应用. 递归组件 组件是可以在它们自己的模板中调用自身的.不过它们只能通过 name 选 ...

  6. GO-01-GoLang的快捷键

  7. Day 12_61_多线程的创建和启动(二)

    多线程的创建和启动 * 在java中实现多线程的第二种方法 实现java.lang.Runnable接口,重写run()方法 * 推荐使用这种方式,因为实现接口还可以保留类的继承. package c ...

  8. React函数式组件的性能优化

    优化思路 主要优化的方向有2个: 减少重新 render 的次数.因为在 React 里最重(花时间最长)的一块就是 reconction(简单的可以理解为 diff),如果不 render,就不会 ...

  9. k8s 使用nfs做provisioner

    官方的nfs provisoner,serviceAccount RABC相关 请在这里下载https://raw.githubusercontent.com/kubernetes-incubator ...

  10. new word

    strategy: a plan of action or policy designed to achieve a major or overall aim.