Python网络爬虫之requests模块1
Python网络爬虫之requests模块(1)
引入
Requests 唯一的一个非转基因的 Python HTTP 库,人类可以安全享用。
警告:非专业使用其他 HTTP 库会导致危险的副作用,包括:安全缺陷症、冗余代码症、重新发明轮子症、啃文档症、抑郁、头疼、甚至死亡。
今日概要
基于requests的get请求
基于requests模块的post请求
基于requests模块ajax的get请求
基于requests模块ajax的post请求
综合项目练习:爬取国家药品监督管理总局中基于中华人民共和国化妆品生产许可证相关数据
知识点回顾
常见的请求头
常见的相应头
https协议的加密方式
今日详情
- 基于如下5点展开requests模块的学习
什么是requests模块
requests模块是python中原生的基于网络请求的模块,其主要作用是用来模拟浏览器发起请求。功能强大,用法简洁高效。在爬虫领域中占据着半壁江山的地位。
为什么要使用requests模块
因为在使用urllib模块的时候,会有诸多不便之处,总结如下:
手动处理url编码
手动处理post请求参数
处理cookie和代理操作繁琐
......
使用requests模块:
自动处理url编码
自动处理post请求参数
简化cookie和代理操作
......
如何使用requests模块
安装:
pip install requests
使用流程
指定url
基于requests模块发起请求
获取响应对象中的数据值
持久化存储
通过5个基于requests模块的爬虫项目对该模块进行学习和巩固
基于requests模块的get请求
需求:爬取搜狗指定词条搜索后的页面数据
基于requests模块的post请求
需求:登录豆瓣电影,爬取登录成功后的页面数据
基于requests模块ajax的get请求
需求:爬取豆瓣电影分类排行榜 https://movie.douban.com/中的电影详情数据
基于requests模块ajax的post请求
需求:爬取肯德基餐厅查询http://www.kfc.com.cn/kfccda/index.aspx中指定地点的餐厅数据
综合练习
需求:爬取国家药品监督管理总局中基于中华人民共和国化妆品生产许可证相关数据http://125.35.6.84:81/xk/ - 代码展示
需求:爬取搜狗指定词条搜索后的页面数据
import requests
import os
指定搜索关键字
word = input('enter a word you want to search:')
自定义请求头信息
headers={
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36',
}
指定url
url = 'https://www.sogou.com/web'
封装get请求参数
prams = {
'query':word,
'ie':'utf-8'
}
发起请求
response = requests.get(url=url,params=param)
获取响应数据
page_text = response.text
with open('./sougou.html','w',encoding='utf-8') as fp:
fp.write(page_text)
请求载体身份标识的伪装:
User-Agent:请求载体身份标识,通过浏览器发起的请求,请求载体为浏览器,则该请求的User-Agent为浏览器的身份标识,使用爬虫程序发起的请求,则该请求的载体为爬虫程序,则该请求的User-Agent为爬虫程序的身份标识。可以通过判断该值来获知该请求的载体究竟是基于哪款浏览器还是基于爬虫程序。
反爬机制:某些门户网站会对访问该网站的请求中的User-Agent进行捕获和判断,如果该请求的UA为爬虫程序,则拒绝向该请求提供数据。
反反爬策略:将爬虫程序的UA伪装成某一款浏览器的身份标识。
需求:登录豆瓣电影,爬取登录成功后的页面数据
import requests
import os
url = 'https://accounts.douban.com/login'
封装请求参数
data = {
"source": "movie",
"redir": "https://movie.douban.com/",
"form_email": "15027900535",
"form_password": "bobo@15027900535",
"login": "登录",
}
自定义请求头信息
headers={
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36',
}
response = requests.post(url=url,data=data)
page_text = response.text
with open('./douban111.html','w',encoding='utf-8') as fp:
fp.write(page_text)
需求:爬取豆瓣电影分类排行榜 https://movie.douban.com/中的电影详情数据
!/usr/bin/env python
-- coding:utf-8 --
import requests
import urllib.request
if name == "main":
#指定ajax-get请求的url(通过抓包进行获取)
url = 'https://movie.douban.com/j/chart/top_list?'
#定制请求头信息,相关的头信息必须封装在字典结构中
headers = {
#定制请求头中的User-Agent参数,当然也可以定制请求头中其他的参数
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36',
}
#定制get请求携带的参数(从抓包工具中获取)
param = {
'type':'5',
'interval_id':'100:90',
'action':'',
'start':'0',
'limit':'20'
}
#发起get请求,获取响应对象
response = requests.get(url=url,headers=headers,params=param)
#获取响应内容:响应内容为json串
print(response.text)
需求:爬取肯德基餐厅查询http://www.kfc.com.cn/kfccda/index.aspx中指定地点的餐厅数据
!/usr/bin/env python
-- coding:utf-8 --
import requests
import urllib.request
if name == "main":
#指定ajax-post请求的url(通过抓包进行获取)
url = 'http://www.kfc.com.cn/kfccda/ashx/GetStoreList.ashx?op=keyword'
#定制请求头信息,相关的头信息必须封装在字典结构中
headers = {
#定制请求头中的User-Agent参数,当然也可以定制请求头中其他的参数
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36',
}
#定制post请求携带的参数(从抓包工具中获取)
data = {
'cname':'',
'pid':'',
'keyword':'北京',
'pageIndex': '1',
'pageSize': '10'
}
#发起post请求,获取响应对象
response = requests.get(url=url,headers=headers,data=data)
#获取响应内容:响应内容为json串
print(response.text)
需求:爬取国家药品监督管理总局中基于中华人民共和国化妆品生产许可证相关数据
import requests
from fake_useragent import UserAgent
ua = UserAgent(use_cache_server=False,verify_ssl=False).random
headers = {
'User-Agent':ua
}
url = 'http://125.35.6.84:81/xk/itownet/portalAction.do?method=getXkzsList'
pageNum = 3
for page in range(3,5):
data = {
'on': 'true',
'page': str(page),
'pageSize': '15',
'productName':'',
'conditionType': '1',
'applyname':'',
'applysn':''
}
json_text = requests.post(url=url,data=data,headers=headers).json()
all_id_list = []
for dict in json_text['list']:
id = dict['ID']#用于二级页面数据获取
#下列详情信息可以在二级页面中获取
# name = dict['EPS_NAME']
# product = dict['PRODUCT_SN']
# man_name = dict['QF_MANAGER_NAME']
# d1 = dict['XC_DATE']
# d2 = dict['XK_DATE']
all_id_list.append(id)
#该url是一个ajax的post请求
post_url = 'http://125.35.6.84:81/xk/itownet/portalAction.do?method=getXkzsById'
for id in all_id_list:
post_data = {
'id':id
}
response = requests.post(url=post_url,data=post_data,headers=headers)
#该请求响应回来的数据有两个,一个是基于text,一个是基于json的,所以可以根据content-type,来获取指定的响应数据
if response.headers['Content-Type'] == 'application/json;charset=UTF-8':
#print(response.json())
#进行json解析
json_text = response.json()
print(json_text['businessPerson'])
Python网络爬虫之requests模块1的更多相关文章
- 04.Python网络爬虫之requests模块(1)
引入 Requests 唯一的一个非转基因的 Python HTTP 库,人类可以安全享用. 警告:非专业使用其他 HTTP 库会导致危险的副作用,包括:安全缺陷症.冗余代码症.重新发明轮子症.啃文档 ...
- Python网络爬虫之requests模块(1)
引入 Requests 唯一的一个非转基因的 Python HTTP 库,人类可以安全享用. 警告:非专业使用其他 HTTP 库会导致危险的副作用,包括:安全缺陷症.冗余代码症.重新发明轮子症.啃文档 ...
- 04,Python网络爬虫之requests模块(1)
引入 Requests 唯一的一个非转基因的 Python HTTP 库,人类可以安全享用. 警告:非专业使用其他 HTTP 库会导致危险的副作用,包括:安全缺陷症.冗余代码症.重新发明轮子症.啃文档 ...
- 06.Python网络爬虫之requests模块(2)
今日内容 session处理cookie proxies参数设置请求代理ip 基于线程池的数据爬取 知识点回顾 xpath的解析流程 bs4的解析流程 常用xpath表达式 常用bs4解析方法 引入 ...
- Python网络爬虫之requests模块(2)
session处理cookie proxies参数设置请求代理ip 基于线程池的数据爬取 xpath的解析流程 bs4的解析流程 常用xpath表达式 常用bs4解析方法 引入 有些时候,我们在使用爬 ...
- Python网络爬虫之requests模块
今日内容 session处理cookie proxies参数设置请求代理ip 基于线程池的数据爬取 知识点回顾 xpath的解析流程 bs4的解析流程 常用xpath表达式 常用bs4解析方法 引入 ...
- 网络爬虫之requests模块,自动办公领域之openpyx模块
一.第三方模块的下载与使用 第三方模块:别人写的模块,一般情况下功能都特别强大 我们如果想使用第三方模块,第一次必须先下载,后面才可以反复使用(等同于内置模块) 下载第三方模块的方式 1. pi ...
- 网络爬虫之requests模块的使用+Github自动登入认证
本篇博客将带领大家梳理爬虫中的requests模块,并结合Github的自动登入验证具体讲解requests模块的参数. 一.引入: 我们先来看如下的例子,初步体验下requests模块的使用: ...
- Python学习---爬虫学习[requests模块]180411
模块安装 安装requests模块 pip3 install requests 安装beautifulsoup4模块 [更多参考]https://blog.csdn.net/sunhuaqiang1/ ...
- Python网络爬虫之BeautifulSoup模块
一.介绍: Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮 ...
随机推荐
- 使用 nuxi analyze 命令分析 Nuxt 应用的生产包
title: 使用 nuxi analyze 命令分析 Nuxt 应用的生产包 date: 2024/8/29 updated: 2024/8/29 author: cmdragon excerpt: ...
- 深度学习/NLP中的Attention注意力机制
首先是整体认知,Attention的位置: 传送门1:Attention 机制 传送门2:Attention用于NLP的一些小结 一句话概括:Attention就是从关注全局到关注重点. 借鉴了人类视 ...
- Powershell 重新排列 Windows环境变量
最近乱搞环境变量,然后有些重复了,遂写个脚本去重下排序下. 环境变量有长度限制,如果超出了,比如SqlServer相关的,将共同路径单独搞个变量声明下,比如 将其路径手动替换成如下,可大幅压缩变量长度 ...
- SpringBoot——配置文件分类
配置文件分类 1级:file:config/application.yml(jar包所在目录) [最高] 2级:file:application.yml 3级:classp ...
- 在 Node.js 中使用 ES6 模块 import 和 export
1.Node版本 >= 13 2.使用 ES6 模块 a.js export const A = 'A'; index.js import { A } from './a.js'; consol ...
- git工具:sourcetree使用中的部分问题
这段时间经常用到这个工具.就当记个笔记,记录一下我的一些问题. 问题一: 如果想要拉取远端更新: 第一步:先登陆sourcetree,点击"抓取". 第二步:在终端输入:git s ...
- 关系图谱后端不给指向性字段使用children
.markdown-body { line-height: 1.75; font-weight: 400; font-size: 16px; overflow-x: hidden; color: rg ...
- .NET使用Graphql的演示
Graphql是什么?先来一段AI给的回答: GraphQL是一种为API设计的查询语言,与REST相比,它提供了更高效.强大和灵活的方法来与数据交互.GraphQL由Facebook于2012年开发 ...
- 旧电脑配置玩魔兽世界带不动?云电脑轻松解决,用ToDesk!
最近魔兽世界重新回归,不少游戏老玩家都摩拳擦掌准备上线回忆青春,但发现手里的旧电脑早已带不动游戏,硬要打开很容易出现画面卡顿.延迟严重,甚至频繁掉线,这些问题都让游戏乐趣大打折扣.但要为此再重新买一台 ...
- Pandas 空值数据的索引 位置 行号
前言 先说一下什么是pandas, 这个东西其实就是一个处理表格数据的一个库.可以把它看做是一个没有图形化界面的Excel. Pandas中的空值是非常多的,这体现了数据搜集的一个不可避免的方面.由于 ...