python之爬虫一

python爬虫学习

1爬虫室什么

网络爬虫（Web Spider）又称“网络蜘蛛”或“网络机器人”，它是一种按照一定规则从 Internet 中获取网页内容的程序。广为人知的“搜索引擎”就是最常见的爬虫程序，比如当我们使用百度引擎搜索关键字时，“百度蜘蛛”就会根据您输入的关键字去互联网资源中抓取相应的页面。

Python 爬虫指的是用 Python 语言来编写爬虫程序。除了 Python 外，其他语言也可以编写，比如 Java、PHP 等，不过相比较而言，Python 更为简单和实用。一方面， Python 提供了许多可以应用于爬虫的库和模块；另一方面， Python 语法简单、易读，更适合于初学者学习，因此 Python 爬虫几乎成了网络爬虫的代名词。网络爬虫主要用途是采集数据，它是数据分析不可或缺的工具之一。许多公司专门设立了 Python 爬虫工程师岗位，该岗位的职责就是为公司的业务拓展提供数据支持。除此之外，网络爬虫也给我们的生活带来便利，比如抢购火车票、飞机票等。

教程特点

本套教程专门为 Python 爬虫的初学者打造，是一套非常不错的入门教程，同时它也适用于数据分析师进阶学习。如您对 Python 爬虫充满兴趣，那么本套教程将非常适合您。

本套教程从最简单的网页分析讲起，并对 Python 网络爬虫常用的请求模块、解析模块做了重点讲解。不仅如此，教程中还介绍了与 Python 爬虫有关的 Selenium 框架和 Scrapy 框架。为了让初学者“学到做到”，我们采用了“知识点讲解+爬虫实例分析”相结合的写作方式，降低初学者的学习门槛。通过学习本套教程，您将全面掌握 Python 爬虫的相关知识。

2审查网页元素

对于一个优秀的爬虫工程师而言，要善于发现网页元素的规律，并且能从中提炼出有效的信息。因此，在动手编写爬虫程序前，必须要对网页元素进行审查。本节将讲解如何使用“浏览器”审查网页元素。

浏览器都自带检查元素的功能，不同的浏览器对该功能的叫法不同， 谷歌(Chrome)浏览器称为“检查”，而 Firefox 则称“查看元素”，尽管如此，但它们的功却是相同的，本教程推荐使用谷歌浏览器。

检查百度首页

下面以检查百度首页为例：首先使用 Chrome 浏览器打开百度，然后在百度首页的空白处点击鼠标右键（或者按快捷键：F12），在出现的会话框中点击“检查”，并进行如图所示操作：

图1：检查百度首页元素(点击看高清图)

点击审查元素按钮，然后将鼠标移动至您想检查的位置，比如百度的输入框，然后单击，此时就会将该位置的代码段显示出来（如图 1 所示）。最后在该代码段处点击右键，在出现的会话框中选择 Copy 选项卡，并在二级会话框内选择“Copy element”，如下所示：

图2：Copy代码段

百度输入框的代码如下所示：

1. <input type="text" class="s_ipt" name="wd" id="kw" maxlength="100" autocomplete="off">

依照上述方法，您可以检查页面内的所有元素。

编辑网页代码

通过检查元素也可以更改网页代码，下面通过C语言中文网登录界面进行简单演示：

图2：检查网页元素(点击看高清图)

检查密码框的 HTML 代码，代码如下所示：

1. <input name="password" type="password" id="password" autocomplete="off">

只要在显示出的代码段上稍微做一下更改，密码就会变为可见状态。如下图所示：

图3：检查网页元素(点击看高清图)

双击 type="password" 将输入框类型更改为 text，此类操作适用于所有网站的登录界面。但是需要注意，您做的更改仅限本次有效，当关闭网页后，会自动恢复为原来的状态。

检查网页结构

对于爬虫而言，检查网页结构是最为关键的一步，需要对网页进行分析，并找出信息元素的相似性。下面以猫眼电影网为例，检查每部影片的 HTML 元素结构。如下所示：

图4：检查网页结构(点击看高清图)

第一部影片的代码段如下所示：

1. <div class="board-item-main">
2. <div class="board-item-content">
3. <div class="movie-item-info">
4. <p class="name"><a href="/films/1299372" title="你好，李焕英" data-act="boarditem-click" data-val="{movieId:1299372}">你好，李焕英</a></p>
5. <p class="star">
6. 主演：贾玲,张小斐,沈腾
7. </p>
8. <p class="releasetime">上映时间：2021-02-12</p>    </div>
9. <div class="movie-item-number score-num">
10. <p class="score"><i class="integer">9.</i><i class="fraction">5</i></p>
11. </div>
12. </div>
13. </div>

接下来检查第二部影片的代码，如下所示：

1. <div class="board-item-main">
2. <div class="board-item-content">
3. <div class="movie-item-info">
4. <p class="name"><a href="/films/553231" title="心灵奇旅" data-act="boarditem-click" data-val="{movieId:553231}">心灵奇旅</a></p>
5. <p class="star">
6. 主演：杰米·福克斯,蒂娜·菲,菲利西亚·拉斯海德
7. </p>
8. <p class="releasetime">上映时间：2020-12-25</p>    </div>
9. <div class="movie-item-number score-num">
10. <p class="score"><i class="integer">9.</i><i class="fraction">3</i></p>
11. </div>
12. </div>
13. </div>

经过对比发现，除了每部影片的信息不同之外，它们的 HTML 结构是相同的，比如每部影片都使用<dd></dd>标签包裹起来。这里我们只检查了两部影片，在实际编写时，你可以多检查几部，从而确定它们的 HTML 结构是相同的。

提示：通过检查网页结构，然后发现规律，这是编写爬虫程序最为重要的一步。

3知识准备

1) Python语言

Python 爬虫作为 Python 编程的进阶知识，要求学习者具备较好的 Python 编程基础。对于没有基础的小伙伴而言，建议阅读《Python基础教程》，这套教程通俗易懂，非常适合初学者学习，并且教程作者亲自答疑解惑，帮您实现 Python 快速入门。

同时，了解 Python 语言的多进程与多线程（参考《Python并发编程》），并熟悉正则表达式语法，也有助于您编写爬虫程序。

注意：关于正则表达式，Python 提供了专门的 re 模块，详细可参考《Python re模块》。

2) Web前端

了解 Web 前端的基本知识，比如 HTML、CSS、JavaScript，这能够帮助你分析网页结构，提炼出有效信息。推荐阅读《HTML入门教程》、《CSS教程》、《JS入门教程》。

3) HTTP协议

掌握 OSI 七层网络模型，了解 TCP/IP 协议、HTTP 协议，这些知识将帮助您了解网络请求（GET 请求、POST 请求）和网络传输的基本原理。同时，也有助您了解爬虫程序的编写逻辑，这里推荐阅读《TCP/IP协议入门教程》。

图1：OSI 网络七层模型

4第一个程序

获取网页html信息

1) 获取响应对象

向百度（http://www.baidu.com/）发起请求，获取百度首页的 HTML 信息，代码如下：

1. #导包,发起请求使用urllib库的request请求模块
2. import urllib.request
3. # urlopen()向URL发请求,返回响应对象,注意url必须完整
4. response=urllib.request.urlopen('http://www.baidu.com/')
5. print(response)

上述代码会返回百度首页的响应对象， 其中 urlopen() 表示打开一个网页地址。注意：请求的 url 必须带有 http 或者 https 传输协议。

输出结果，如下所示：

<http.client.HTTPResponse object at 0x032F0F90>

上述代码也有另外一种导包方式，也就是使用 from，代码如下所示：

1. #发起请求使用urllib库的request请求模块
2. from urllib import request
3. response=request.urlopen('http://www.baidu.com/')
4. print(response)

2) 输出HTML信息

在上述代码的基础上继续编写如下代码：

1. #提取响应内容
2. html = response.read().decode('utf-8')
3. #打印响应内容
4. print(html)

输出结果如下，由于篇幅过长，此处只做了简单显示：

1. <!DOCTYPE html><!--STATUS OK--> <html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;charset=utf-8"><meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge,chrome=1"><meta content="always" name="referrer"><meta name="theme-color" content="#2932e1"><meta name="description" content="全球最大的中文搜索引擎、致力于让网民更便捷地获取信息，找到...">...</html>

通过调用 response 响应对象的 read() 方法提取 HTML 信息，该方法返回的结果是字节串类型(bytes)，因此需要使用 decode() 转换为字符串。程序完整的代码程序如下：

1. import urllib.request
2. # urlopen()向URL发请求,返回响应对象
3. response=urllib.request.urlopen('http://www.baidu.com/')
4. # 提取响应内容
5. html = response.read().decode('utf-8')
6. # 打印响应内容
7. print(html)

通过上述代码获取了百度首页的 html 信息，这是最简单、最初级的爬虫程序。后续我们还学习如何分析网页结构、解析网页数据，以及存储数据等。

常用方法

在本节您认识了第一个爬虫库 urllib，下面关于 urllib 做简单总结。

1) urlopen()

表示向网站发起请求并获取响应对象，如下所示：

urllib.request.urlopen(url,timeout)

urlopen() 有两个参数，说明如下：

• url：表示要爬取数据的 url 地址。
• timeout：设置等待超时时间，指定时间内未得到响应则抛出超时异常。

2) Request()

该方法用于创建请求对象、包装请求头，比如重构 User-Agent（即用户代理，指用户使用的浏览器）使程序更像人类的请求，而非机器。重构 User-Agent 是爬虫和反爬虫斗争的第一步。在下一节会做详细介绍。

urllib.request.Request(url,headers)

参数说明如下：

• url：请求的URL地址。
• headers：重构请求头。

3) html响应对象方法

1. bytes = response.read() # read()返回结果为 bytes 数据类型
2. string = response.read().decode() # decode()将字节串转换为 string 类型
3. url = response.geturl() # 返回响应对象的URL地址
4. code = response.getcode() # 返回请求时的HTTP响应码

4) 编码解码操作

#字符串转换为字节码

string.encode("utf-8")

#字节码转换为字符串

bytes.decode("utf-8")

5user-agent代理

Ua检测网站https://useragent.buyaocha.com/

User-Agent 即用户代理，简称“UA”，它是一个特殊字符串头。网站服务器通过识别 “UA”来确定用户所使用的操作系统版本、CPU 类型、浏览器版本等信息。而网站服务器则通过判断 UA 来给客户端发送不同的页面。

我们知道，网络爬虫使用程序代码来访问网站，而非人类亲自点击访问，因此爬虫程序也被称为“网络机器人”。绝大多数网站都具备一定的反爬能力，禁止网爬虫大量地访问网站，以免给网站服务器带来压力。本节即将要讲解的 User-Agent 就是反爬策略的第一步。

网站通过识别请求头中 User-Agent 信息来判断是否是爬虫访问网站。如果是，网站首先对该 IP 进行预警，对其进行重点监控，当发现该 IP 超过规定时间内的访问次数， 将在一段时间内禁止其再次访问网站。

常见的 User-Agent 请求头，如下所示：

常见的 User-Agent 汇总表
系统	浏览器	User-Agent字符串
Mac	Chrome	Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.75 Safari/537.36
Mac	Firefox	Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.12; rv:65.0) Gecko/20100101 Firefox/65.0
Mac	Safari	Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/12.0.3 Safari/605.1.15
Windows	Edge	Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.140 Safari/537.36 Edge/18.17763
Windows	IE	Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; Trident/7.0; rv:11.0) like Gecko
Windows	Chrome	Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.121 Safari/537.36
iOS	Chrome	Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 7_0_4 like Mac OS X) AppleWebKit/537.51.1 (KHTML, like Gecko) CriOS/31.0.1650.18 Mobile/11B554a Safari/8536.25
iOS	Safari	Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 8_3 like Mac OS X) AppleWebKit/600.1.4 (KHTML, like Gecko) Version/8.0 Mobile/12F70 Safari/600.1.4
Android	Chrome	Mozilla/5.0 (Linux; Android 4.2.1; M040 Build/JOP40D) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/31.0.1650.59 Mobile Safari/537.36
Android	Webkit	Mozilla/5.0 (Linux; U; Android 4.4.4; zh-cn; M351 Build/KTU84P) AppleWebKit/534.30 (KHTML, like Gecko) Version/4.0 Mobile Safari/534.30

使用上表中的浏览器 UA，我们可以很方便的构建出 User-Agent。通过在线识别工具，可以查看本机的浏览器版本以及 UA 信息，如下所示：

当前浏览器UA信息
浏览器名称	Chrome
浏览器版本	88.0.4324.182
系统平台	Windows
UA信息	Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.182 Safari/537.36

若想更多地了解浏览器 UA 信息(包含移动端、PC端)可参考《常用浏览器User-Agent》。

爬虫程序UA信息

下面，通过向 HTTP 测试网站（http://httpbin.org/）发送 GET 请求来查看请求头信息，从而获取爬虫程序的 UA。代码如下所示：

1. #导入模块
2. import urllib.request
3. #向网站发送get请求
4. response=urllib.request.urlopen('http://httpbin.org/get')
5. html = response.read().decode()
6. print(html)

程序运行后，输出的请求头信息如下所示：

{

"args": {},

#请求头信息

"headers": {

"Accept-Encoding": "identity",

"Host": "httpbin.org",

"User-Agent": "Python-urllib/3.7", #UserAgent信息包含在请求头中！

"X-Amzn-Trace-Id": "Root=1-6034954b-1cb061183308ae920668ec4c"

},

"origin": "121.17.25.194",

"url": "http://httpbin.org/get"

}

从输出结果可以看出，User-Agent 竟然是 Python-urllib/3.7，这显然是爬虫程序访问网站。因此就需要重构 User-Agent，将其伪装成“浏览器”访问网站。

注意：httpbin.org 这个网站能测试 HTTP 请求和响应的各种信息，比如 cookie、IP、headers 和登录验证等，且支持 GET、POST 等多种方法，对 Web 开发和测试很有帮助。

重构爬虫UA信息

下面使用urllib.request.Request()方法重构 User-Agent 信息，代码如下所示：

1. from urllib import request
2. # 定义变量：URL 与 headers
3. url = 'http://httpbin.org/get' #向测试网站发送请求
4. #重构请求头，伪装成 Mac火狐浏览器访问，可以使用上表中任意浏览器的UA信息
5. headers = {
6. 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.12; rv:65.0) Gecko/20100101 Firefox/65.0'}
7. # 1、创建请求对象，包装ua信息
8. req = request.Request(url=url,headers=headers)
9. # 2、发送请求，获取响应对象
10. res = request.urlopen(req)
11. # 3、提取响应内容
12. html = res.read().decode('utf-8')
13. print(html)

程序的运行结果，如下所示：

{

"args": {},

"headers": {

"Accept-Encoding": "identity",

"Host": "httpbin.org",

#伪装成了Mac火狐浏览器

"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.12; rv:65.0) Gecko/20100101 Firefox/65.0",

"X-Amzn-Trace-Id": "Root=1-6034a52f-372ca79027da685c3712e5f6"

},

"origin": "121.17.25.194",

"url": "http://httpbin.org/get"

}

6user=agent代理

在编写爬虫程序时，一般都会构建一个 User-Agent （用户代理）池，就是把多个浏览器的 UA 信息放进列表中，然后再从中随机选择。构建用户代理池，能够避免总是使用一个 UA 来访问网站，因为短时间内总使用一个 UA 高频率访问的网站，可能会引起网站的警觉，从而封杀掉 IP。

自定义UA代理池

构建代理池的方法也非常简单，在您的 Pycharm 工作目录中定义一个 ua_info.py 文件，并将以下 UA 信息以列表的形式粘贴到该文件中，如下所示：

ua_list = [

'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Maxthon 2.0',

'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_0) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11',

'User-Agent:Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; en) Presto/2.8.131 Version/11.11',

'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; rv:2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1',

'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.0)',

'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50',

'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0',

' Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1',

'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1',

' Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6; rv:2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1',

]

经过上述操作，用户代理池就构建成功。

模块随机获取UA

您也可以使用专门第三方的模块来随机获取浏览器 UA 信息，不过该模块需要单独安装，安装方式如下：

pip install fake-useragent

下载安装成功后，演示如下代码：

1. from fake_useragent import UserAgent
2. #实例化一个对象
3. ua=UserAgent()
4. #随机获取一个ie浏览器ua
5. print(ua.ie)
6. print(ua.ie)
7. #随机获取一个火狐浏览器ua
8. print(ua.firefox)
9. print(ua.firefox)

输出结果：

#随机获取ie的ua信息

Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.0; Trident/4.0; GTB7.4; InfoPath.3; SV1; .NET CLR 3.1.76908; WOW64; en-US)

Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Win64; x64; Trident/5.0

#随机获取火狐的ua信息

Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.8; rv:21.0) Gecko/20100101 Firefox/21.0

Mozilla/5.0 (Windows NT 5.0; rv:21.0) Gecko/20100101 Firefox/21.0

7rul编码和解码

当 URL 路径或者查询参数中，带有中文或者特殊字符的时候，就需要对 URL 进行编码（采用十六进制编码格式）。URL 编码的原则是使用安全字符去表示那些不安全的字符。

安全字符，指的是没有特殊用途或者特殊意义的字符。

URL基本组成

URL 是由一些简单的组件构成，比如协议、域名、端口号、路径和查询字符串等，示例如下：

http://www.biancheng.net/index?param=10

路径和查询字符串之间使用问号?隔开。上述示例的域名为 www.biancheng.net，路径为 index，查询字符串为 param=1。

URL 中规定了一些具有特殊意义的字符，常被用来分隔两个不同的 URL 组件，这些字符被称为保留字符。例如：

• 冒号：用于分隔协议和主机组件，斜杠用于分隔主机和路径
• ?：用于分隔路径和查询参数等。
• =用于表示查询参数中的键值对。
• &符号用于分隔查询多个键值对。

其余常用的保留字符有：/ . ... # @ $ + ; %

哪些字符需要编码

URL 之所以需要编码，是因为 URL 中的某些字符会引起歧义，比如 URL 查询参数中包含了”&”或者”%”就会造成服务器解析错误；再比如，URL 的编码格式采用的是 ASCII 码而非 Unicode 格式，这表明 URL 中不允许包含任何非 ASCII 字符（比如中文），否则就会造成 URL 解析错误。

URL 编码协议规定（RFC3986 协议）：URL 中只允许使用 ASCII 字符集可以显示的字符，比如英文字母、数字、和- _ . ~ ! *这 6 个特殊字符。当在 URL 中使用不属于 ASCII 字符集的字符时，就要使用特殊的符号对该字符进行编码，比如空格需要用%20来表示。

除了无法显示的字符需要编码外，还需要对 URL 中的部分保留字符和不安全字符进行编码。下面列举了部分不安全字符：

[ ] < > " "  { } | \ ^ * · ‘ ’ 等

下面示例，查询字符串中包含一些特殊字符，这些特殊字符不需要编码：

http://www.biancheng.net/index?param=10!*¶m1=20!-~_

下表对 URL 中部分保留字符和不安全字符进行了说明：

URL特殊字符编码
字符	含义	十六进制值编码
+	URL 中 + 号表示空格	%2B
空格	URL中的空格可以编码为 + 号或者 %20	%20
/	分隔目录和子目录	%2F
?	分隔实际的 URL 和参数	%3F
%	指定特殊字符	%25
#	表示书签	%23
&	URL 中指定的参数间的分隔符	%26
=	URL 中指定参数的值	%3D

下面简单总结一下，哪些字符需要编码，分为以下三种情况：

• ASCII 表中没有对应的可显示字符，例如，汉字。
• 不安全字符，包括：# ”% <> [] {} | \ ^ ` 。
• 部分保留字符，即 & / : ; = ? @ 。

Python实现编码与解码

Python 的标准库urllib.parse模块中提供了用来编码和解码的方法，分别是 urlencode() 与 unquote() 方法。

方法	说明
urlencode()	该方法实现了对 url 地址的编码操作
unquote()	该方法将编码后的 url 地址进行还原，被称为解码

1) 编码urlencode()

下面以百度搜索为例进行讲解。首先打开百度首页，在搜索框中输入“爬虫”，然后点击“百度一下”。当搜索结果显示后，此时地址栏的 URL 信息，如下所示：

https://www.baidu.com/s?wd=爬虫&rsv_spt=1&rsv_iqid=0xa3ca348c0001a2ab&issp=1&f=8&rsv_bp=1&rsv_idx=2&ie=utf-8&tn=baiduhome_pg&rsv_enter=1&rsv_dl=ib&rsv_sug3=8&rsv_sug1=7&rsv_sug7=101

可以看出 URL 中有很多的查询字符串，而第一个查询字符串就是“wd=爬虫”，其中 wd 表示查询字符串的键，而“爬虫”则代表您输入的值。

在网页地址栏中删除多余的查询字符串，最后显示的 URL 如下所示：

https://www.baidu.com/s?wd=爬虫

使用搜索修改后的 URL 进行搜索，依然会得到相同页面。因此可知“wd”参数是百度搜索的关键查询参数。下面编写爬虫程序对 “wd=爬虫”进行编码，如下所示：

1. #导入parse模块
2. from urllib import parse
3. #构建查询字符串字典
4. query_string = {
5. 'wd' : '爬虫'
6. }
7. #调用parse模块的urlencode()进行编码
8. result = parse.urlencode(query_string)
9. #使用format函数格式化字符串，拼接url地址
10. url = 'http://www.baidu.com/s?{}'.format(result)
11. print(url)

输出结果，如下所示：

wd=%E7%88%AC%E8%99%AB
http://www.baidu.com/s?wd=%E7%88%AC%E8%99%AB

编码后的 URL 地址依然可以通过地网页址栏实现搜索功能。

除了使用 urlencode() 方法之外，也可以使用 quote(string) 方法实现编码，代码如下：

1. from urllib import parse
2. #注意url的书写格式，和 urlencode存在不同
3. url = 'http://www.baidu.com/s?wd={}'
4. word = input('请输入要搜索的内容:')
5. #quote()只能对字符串进行编码
6. query_string = parse.quote(word)
7. print(url.format(query_string))

输出结果如下：

输入：请输入要搜索的内容:编程帮www.biancheng.net

输出：http://www.baidu.com/s?wd=%E7%BC%96%E7%A8%8B%E5%B8%AEwww.biancheng.net

注意：quote() 只能对字符串编码，而 urlencode() 可以直接对查询字符串字典进行编码。因此在定义 URL 时，需要注意两者之间的差异。方法如下：

1. # urllib.parse
2. urllib.parse.urlencode({'key':'value'}) #字典
3. urllib.parse.quote(string) #字符串

2) 解码unquote(string)

解码是对编码后的 URL 进行还原的一种操作，示例代码如下：

1. from urllib import parse
2. string = '%E7%88%AC%E8%99%AB'
3. result = parse.unquote(string)
4. print(result)

输出结果：

爬虫

3) URL地址拼接方式

最后，给大家介绍三种拼接 URL 地址的方法。除了使用 format() 函数外，还可以使用字符串相加，以及字符串占位符，总结如下：

1. # 1、字符串相加
2. baseurl = 'http://www.baidu.com/s?'
3. params='wd=%E7%88%AC%E8%99%AB'
4. url = baseurl + params
5. # 2、字符串格式化（占位符）
6. params='wd=%E7%88%AC%E8%99%AB'
7. url = 'http://www.baidu.com/s?%s'% params
8. # 3、format()方法
9. url = 'http://www.baidu.com/s?{}'
10. params='wd=%E7%88%AC%E8%99%AB'
11. url = url.format(params)

8爬取网页

本节讲解第一个 Python 爬虫实战案例：抓取您想要的网页，并将其保存至本地计算机。

首先我们对要编写的爬虫程序进行简单地分析，该程序可分为以下三个部分：

• 拼接 url 地址
• 发送请求
• 将照片保存至本地

明确逻辑后，我们就可以正式编写爬虫程序了。

导入所需模块

本节内容使用 urllib 库来编写爬虫，下面导入程序所用模块：

from urllib import request

from urllib import parse

拼接URL地址

定义 URL 变量，拼接 url 地址。代码如下所示：

1. url = 'http://www.baidu.com/s?wd={}'
2. #想要搜索的内容
3. word = input('请输入搜索内容:')
4. params = parse.quote(word)
5. full_url = url.format(params)

向URL发送请求

发送请求主要分为以下几个步骤：

• 创建请求对象-Request
• 获取响应对象-urlopen
• 获取响应内容-read

代码如下所示：

1. #重构请求头
2. headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:6.0) Gecko/20100101 Firefox/6.0'}
3. #创建请求对应
4. req = request.Request(url=full_url,headers=headers)
5. #获取响应对象
6. res = request.urlopen(req)
7. #获取响应内容
8. html = res.read().decode("utf-8")

保存为本地文件

把爬取的照片保存至本地，此处需要使用 Python 编程的文件 IO 操作，代码如下：

1. filename = word + '.html'
2. with open(filename,'w', encoding='utf-8') as f:
3. f.write(html)

完整程序如下所示：

1. from urllib import request,parse
2. # 1.拼url地址
3. url = 'http://www.baidu.com/s?wd={}'
4. word = input('请输入搜索内容:')
5. params = parse.quote(word)
6. full_url = url.format(params)
7. # 2.发请求保存到本地
8. headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:6.0) Gecko/20100101 Firefox/6.0'}
9. req = request.Request(url=full_url,headers=headers)
10. res = request.urlopen(req)
11. html = res.read().decode('utf-8')
12. # 3.保存文件至当前目录
13. filename = word + '.html'
14. with open(filename,'w',encoding='utf-8') as f:
15. f.write(html)

尝试运行程序，并输入编程帮，确认搜索，然后您会在 Pycharm 当前的工作目录中找到“编程帮.html”文件。

函数式编程修改程序

Python 函数式编程可以让程序的思路更加清晰、易懂。接下来，使用函数编程的思想更改上面代码。

定义相应的函数，通过调用函数来执行爬虫程序。修改后的代码如下所示：

1. from urllib import request
2. from urllib import parse
3. # 拼接URL地址
4. def get_url(word):
5. url = 'http://www.baidu.com/s?{}'
6. #此处使用urlencode()进行编码
7. params = parse.urlencode({'wd':word})
8. url = url.format(params)
9. return url
10. # 发请求,保存本地文件
11. def request_url(url,filename):
12. headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:6.0) Gecko/20100101 Firefox/6.0'}
13. # 请求对象 + 响应对象 + 提取内容
14. req = request.Request(url=url,headers=headers)
15. res = request.urlopen(req)
16. html = res.read().decode('utf-8')
17. # 保存文件至本地
18. with open(filename,'w',encoding='utf-8') as f:
19. f.write(html)
20. # 主程序入口
21. if __name__ == '__main__':
22. word = input('请输入搜索内容:')
23. url = get_url(word)
24. filename = word + '.html'
25. request_url(url,filename)

除了使用函数式编程外，您也可以使用面向对象的编程方法（本教程主要以该方法），在后续内容中会做相应介绍。

9实战

本节继续讲解 Python 爬虫实战案例：抓取百度贴吧（https://tieba.baidu.com/）页面，比如 Python爬虫吧、编程吧，只抓取贴吧的前 5 个页面即可。本节我们将使用面向对象的编程方法来编写程序。

判断页面类型

通过简单的分析可以得知，待抓取的百度贴吧页面属于静态网页，分析方法非常简单：打开百度贴吧，搜索“Python爬虫”，在出现的页面中复制任意一段信息，比如“爬虫需要 http 代理的原因”，然后点击右键选择查看源码，并使用 Ctrl+F 快捷键在源码页面搜索刚刚复制的数据，如下所示：

图1：静态网页分析判断(点击看高清图)

由上图可知，页面内的所有信息都包含在源码页中，数据并不需要从数据库另行加载，因此该页面属于静态页面。

寻找URL变化规律

接下来寻找要爬取页面的 URL 规律，搜索“Python爬虫”后，此时贴吧第一页的的 url 如下所示：

https://tieba.baidu.com/f?ie=utf-8&kw=python爬虫&fr=search

点击第二页，其 url 信息如下：

https://tieba.baidu.com/f?kw=python爬虫&ie=utf-8&pn=50

点击第三页，url 信息如下：

https://tieba.baidu.com/f?kw=python爬虫&ie=utf-8&pn=100

重新点击第一页，url 信息如下：

https://tieba.baidu.com/f?kw=python爬虫&ie=utf-8&pn=0

如果还不确定，您可以继续多浏览几页。最后您发现 url 具有两个查询参数，分别是 kw 和 pn，并且 pn 参数具有规律性，如下所示：

第n页：pn=(n-1)*50

#参数params

pn=(page-1)*50

params={

'kw':name,

'pn':str(pn)

}

url 地址可以简写为：

https://tieba.baidu.com/f?kw=python爬虫&pn=450

编写爬虫程序

下面以类的形式编写爬虫程序，并在类下编写不同的功能函数，代码如下所示：

1. from urllib import request,parse
2. import time
3. import random
4. from ua_info import ua_list #使用自定义的ua池
5. #定义一个爬虫类
6. class TiebaSpider(object):
7. #初始化url属性
8. def __init__(self):
9. self.url='http://tieba.baidu.com/f?{}'
10. # 1.请求函数，得到页面，传统三步
11. def get_html(self,url):
12. req=request.Request(url=url,headers={'User-Agent':random.choice(ua_list)})
13. res=request.urlopen(req)
14. #windows会存在乱码问题，需要使用 gbk解码，并使用ignore忽略不能处理的字节
15. #linux不会存在上述问题，可以直接使用decode('utf-8')解码
16. html=res.read().decode("gbk","ignore")
17. return html
18. # 2.解析函数，此处代码暂时省略，还没介绍解析模块
19. def parse_html(self):
20. pass
21. # 3.保存文件函数
22. def save_html(self,filename,html):
23. with open(filename,'w') as f:
24. f.write(html)
25. # 4.入口函数
26. def run(self):
27. name=input('输入贴吧名：')
28. begin=int(input('输入起始页：'))
29. stop=int(input('输入终止页：'))
30. # +1 操作保证能够取到整数
31. for page in range(begin,stop+1):
32. pn=(page-1)*50
33. params={
34. 'kw':name,
35. 'pn':str(pn)
36. }
37. #拼接URL地址
38. params=parse.urlencode(params)
39. url=self.url.format(params)
40. #发请求
41. html=self.get_html(url)
42. #定义路径
43. filename='{}-{}页.html'.format(name,page)
44. self.save_html(filename,html)
45. #提示
46. print('第%d页抓取成功'%page)
47. #每爬取一个页面随机休眠1-2秒钟的时间
48. time.sleep(random.randint(1,2))
49. #以脚本的形式启动爬虫
50. if __name__=='__main__':
51. start=time.time()
52. spider=TiebaSpider() #实例化一个对象spider
53. spider.run() #调用入口函数
54. end=time.time()
55. #查看程序执行时间
56. print('执行时间:%.2f'%(end-start))  #爬虫执行时间

程序执行后，爬取的文件将会保存至 Pycharm 当前工作目录，输出结果：

输入贴吧名：python爬虫

输入起始页：1

输入终止页：2

第1页抓取成功

第2页抓取成功

执行时间:12.25

以面向对象方法编写爬虫程序时，思路简单、逻辑清楚，非常容易理解，上述代码主要包含了四个功能函数，它们分别负责了不同的功能，总结如下：

1) 请求函数

请求函数最终的结果是返回一个 HTML 对象，以方便后续的函数调用它。

2) 解析函数

解析函数用来解析 HTML 页面，常用的解析模块有正则解析模块、bs4 解析模块。通过分析页面，提取出所需的数据，在后续内容会做详细介绍。

3) 保存数据函数

该函数负责将抓取下来的数据保至数据库中，比如 MySQL、MongoDB 等，或者将其保存为文件格式，比如 csv、txt、excel 等。

4) 入口函数

入口函数充当整个爬虫程序的桥梁，通过调用不同的功能函数，实现数据的最终抓取。入口函数的主要任务是组织数据，比如要搜索的贴吧名、编码 url 参数、拼接 url 地址、定义文件保存路径。

爬虫程序结构

用面向对象的方法编写爬虫程序时，逻辑结构较为固定，总结如下：

1. # 程序结构
2. class xxxSpider(object):
3. def __init__(self):
4. # 定义常用变量,比如url或计数变量等
5. def get_html(self):
6. # 获取响应内容函数,使用随机User-Agent
7. def parse_html(self):
8. # 使用正则表达式来解析页面，提取数据
9. def write_html(self):
10. # 将提取的数据按要求保存，csv、MySQL数据库等
11. def run(self):
12. # 主函数，用来控制整体逻辑
13. if __name__ == '__main__':
14. # 程序开始运行时间
15. spider = xxxSpider()
16. spider.run()

注意：掌握以上编程逻辑有助于您后续的学习。

爬虫程序随机休眠

在入口函数代码中，包含了以下代码：

1. #每爬取一个页面随机休眠1-2秒钟的时间
2. time.sleep(random.randint(1,2))

爬虫程序访问网站会非常快，这与正常人类的点击行为非常不符。因此，通过随机休眠可以使爬虫程序模仿成人类的样子点击网站，从而让网站不易察觉是爬虫访问网站，但这样做的代价就是影响程序的执行效率。

聚焦爬虫是一种执行效率较低的程序，提升其性能，是业界一直关注的问题，由此也诞生了效率较高的 Python 爬虫框架 Scrapy。