python 3.x 爬虫基础

前言

其实前两章都是python内置的爬虫函数，大家都知道python有强大的第三方库，今天我们就来说一下requests，BeautifulSoup4，selenium，lxml ，顺便正则re也会在这篇文章中提及。

Requersts

参考文档：http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/user/quickstart.html

python实现的简单易用的HTTP库（第三方库记得去导入）你不需要手动为 URL 添加查询字串，也不需要对 POST 数据进行表单编码。Keep-alive 和 HTTP 连接池的功能是 100% 自动化的，一切动力都来自于根植在 Requests 内部的 urllib3，使用起来比urllib简洁很多。上面的得文档有详细的介绍，所以如果想系统的学习就直接观看文档即可，我在这只是简单一下。

常见的操作属性

import requests
response = requests.get('http://www.baidu.com')
print('文本形式的网页源码')
print(response.text)
print('二进制流形式打印')
print(response.content)
print('返回JSON格式，可能抛出异常')
print(response.json)
print('状态码')
print(response.status_code)
print('请求url')
print(response.url)
print('头信息')
print(response.headers)
print('cookie信息')
print(response.cookies)

看一下运行结果：

传递参数

import requests
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2', 'key3': None}
r = requests.get('http://httpbin.org/get', params=payload)
print(r.url)

运行结果：

传递headers

这个在python 3.x 爬虫基础---http headers详解有详细的介绍不管是urllib还是request headers都是至关重要的，在这不过多叙述有兴趣的自己去看一下吧。

请求方式

requests.get('http://httpbin.org/get')
requests.post('http://httpbin.org/post')
requests.put('http://httpbin.org/put')
requests.delete('http://httpbin.org/delete')
requests.head('http://httpbin.org/get')
requests.options('http://httpbin.org/get')

post访问

通常，你想要发送一些编码为表单形式的数据—非常像一个HTML表单。要实现这个，只需简单地传递一个字典给 data 参数。你的数据字典在发出请求时会自动编码为表单形式:

import requests
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
r = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload)
print(r.text)

运行结果：

传递文件：

import requests
url = 'http://httpbin.org/post'
files = {'file': open('wyl.xls', 'rb')}
r = requests.post(url, files=files)

这个方式对你传递的复杂参数有很好的控制。

传递字符串：

import requests
import json
url = 'https://xxxxxxxx'
payload = {'some': 'data'}
r = requests.post(url, data=json.dumps(payload))
#或者
r = requests.post(url, json=payload)

提示：选择适当的http访问。

超时设置：

requests.get('http://xxxxx.com', timeout=1)

注：timeout 仅对连接过程有效，与响应体的下载无关。 timeout 并不是整个下载响应的时间限制，而是如果服务器在 timeout 秒内没有应答，将会引发一个异常。

代理

import requests
proxies = {
  'http': 'http://10.10.1.10:3128',
  'https': 'http://10.10.1.10:1080',
}
requests.get('http://xxxx.com', proxies=proxies)

防爬虫会涉及到ip限制，所以ip代理在爬虫中会常用到，还有vpn代理等等吧。

重定向与请求历史

默认情况下，除了 HEAD, Requests 会自动处理所有重定向。可以使用响应对象的 history 方法来追踪重定向，head可以通过 allow_redirects 参数禁用重定向处理。

import requests
s=requests.get('http://github.com')
print(s.url)
print(s.status_code)
r=requests.get('http://github.com', allow_redirects=False)
print(r.url)
print(r.history)
r=requests.head('http://github.com');
print(r.url)
print(r.status_code)
r=requests.head('http://github.com', allow_redirects=True)
print(r.url)
print(r.history)

运行结果：

异常处理

所有Requests显式抛出的异常都继承自 requests.exceptions.RequestException

import requests
from requests.exceptions import ReadTimeout,HTTPError,RequestException
try:
    response = requests.get('http://www.baidu.com',timeout=0.5)
    print(response.status_code)
except ReadTimeout:
    print('timeout')
except HTTPError:
    print('httperror')
except RequestException:
    print('reqerror')

HTTPError：如果 HTTP 请求返回了不成功的状态码

Timeout：请求超时

ConnectionError：遇到网络问题（如：DNS 查询失败、拒绝连接等）

TooManyRedirects：若请求超过了设定的最大重定向次数

RequestException：所有的requerst 异常

requests登陆的几种方法

通过账号与密码

loginurl='https://xxxxx.com/check'
formData={'username':'*****',
          'password':'*****'}
headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:9.0.1) Gecko/20100101 Firefox/52.0'}
res=req.post(loginurl,data=formData,headers=headers)

通过cookies

    raw_cookies="k1=v1; k2=v2; k3=v3;
    cookies={}
    for line in raw_cookies.split(';'):
        key,value=line.split('=',1)
        cookies[key]=value
    loginurl='http://xxxxxx.com'
    res=req.post(loginurl,cookies=cookies)
    print res.content
    "访问其它的页面"
    logi1="http://xxxxx.htm"
    print req.post(logi1,cookies=cookies).content

其中的cookies获取后将cookies的值以字典的方式存储，然后进行使用

通过session

import requests as req
s=req.Session()
param={'username':'****',
       'password':'***'}
url='https://xxxxxx'
r=s.post(url,data=param,verify=False)  #登录获取登录后的session
print r.content
print s.get('http://xxxxxxx',verify=False).content  #通过session访问其它url

如果有ssl认证，可以在post的时候，加入认证的参数，取消ssl的认证校验 requests.post(url,data=dataform,verify=False)

BeautifulSoup4（bs4）

参考文档：https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/index.zh.html

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.urllib或者request请求完之后，就要对其操作，那么下面就来操作吧。其实可以把它理解为js/css中的选择器来使用。

解析器

Beautiful Soup支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器,其中一个是LXML ，后面会有介绍。

对象的种类

Beautiful Soup将复杂HTML文档转换成一个复杂的树形结构,每个节点都是Python对象,所有对象可以归纳为4种: Tag , NavigableString , BeautifulSoup , Comment

#1.tag

此对象与html和xml 中的tag相同

soup = BeautifulSoup('<div class="className">wangyanling</div>')
tag = soup.div
print('tag 对象输出：')
print(tag)
print('查看类型')
print(type(tag))
print('#获取tag的名字')
print(tag.name)
print('#Attributes')
print('#Attributes：获取tag的属性值 注tag是有多个属性')
print(tag['class'])
print('添加属性')
tag['id']='wylId'
print(tag)
print('#删除属性')
del tag['class']
print(tag)
print('#多值属性')
css_soup = BeautifulSoup('<p class="body strikeout"></p>')
print(css_soup.p['class'])
print('#不明确的多值属性')
id_soup = BeautifulSoup('<p id="my id"></p>')
print(id_soup.p['id'])
print('# 重新赋值')
print('#重复的值会进行合并')
rel_soup = BeautifulSoup('<p>Back to the <a rel="index">homepage</a></p>')
print(rel_soup.a['rel'])
rel_soup.a['rel'] = ['index', 'contents']
print(rel_soup.p)
print('xml 多值属性')
'''xml_soup = BeautifulSoup('<p class="body strikeout"></p>', 'xml')
print(xml_soup.p['class'])'''

输出结果：

#2.NavigableString

操作标签吓得字符串，我们就要用到NavigableString 类

soup = BeautifulSoup('<b class="index">wyl good</b>')
print('soup.string的类型（NavigableString）')
print(soup.string)
print(type(soup.string))
print('替换字符串')
soup.string.replace_with("王延领")
print(soup)

输出结果：

注：一个字符串不能包含其它内容(tag能够包含字符串或是其它tag),字符串不支持 .contents 或 .string 属性或 find() 方法.

#3.BeautifulSoup

表示的是一个文档的全部内容，大部分时候,可以把它当作 Tag 对象。它支持遍历文档树和搜索文档树中描述的大部分的方法.他是没有name合attribute的。

#4.Comment

以上三个对象几乎包换了你所有html与xml的内容，但是你是不是觉得还有一个东西没有涉及到，那就是html xml不编辑的注解。

markup = "<b><!--我是一个注释不要意思--></b>"
soup = BeautifulSoup(markup)
comment = soup.b.string
print('html中的注释')
print(comment)
print(type(comment))

输出结果：

看输出Comment是不是一个特殊的NavigableString管他呢。

遍历文档树

上面有提到遍历文档树与搜索文档树，那么就来一起学习一下。其实从名字就能知道踏实去循环遍历获取html xml内容的。

我们可以把它分为子节点，父节点，兄弟节点，是不是css/js选择器的感觉其实差不多。

为了方便我写了一些html

html_doc = """
<html>
    <head>
        <title>The Dormouse's story</title>
        <stype>
        .body{
        color:red;
        }
        </stype>
    </head>
<p class="title"><b>这是一个不太好的html</b></p>
<p class="story">这是一个段落
<a href="http:http://www.cnblogs.com/kmonkeywyl/p/8482962.html%20" id="link1">python 3.x 爬虫基础---常用第三方库</a>,
<a href="http://www.cnblogs.com/kmonkeywyl/p/8458442.html" class="sister" id="link2">python 3.x 爬虫基础---Urllib详解</a>
<a href="http://www.cnblogs.com/kmonkeywyl/p/8435533.html" class="sister" id="link3">python 3.x 爬虫基础---http headers详解</a>;
</p>
<p class="story">...</p>
"""

#1.子节点

soup = BeautifulSoup(html_doc)
print('1.利用tag的name获取信息')
print(soup.head)
print('2.获取第一个p标签')
print(soup.p)
print('3.获取第一p下的a')
print(soup.p.b)
print('4.tag的 .contents 属性可以将tag的子节点以列表的方式输出')
head_tag = soup.head
print(head_tag)
print(head_tag.contents)
print('5.通过tag的 .children 生成器,可以对tag的子节点进行循环')
i=0
for child in head_tag.children:
    print(i)
    i=i+1
    print(child)
print('6.descendants 操作soup的子孙节点（包括字符串）')
for child in head_tag.descendants:
    print(i)
    i=i+1
    print(child)
print('7.如果tag只有一个 NavigableString 类型子节点,那么这个tag可以使用 .string 得到子节点')
s_titl=soup.title
print(s_titl.string)
print('8.如果有多个字符串可以用strings循环获得')
for string in soup.strings:
    print(repr(string))
print('9.stripped_strings去除空格')
for string in soup.stripped_strings:
    print(repr(string))

#2.父节点

print('通过 .parent 属性来获取某个元素的父节点')
soup = BeautifulSoup(html_doc)
title_tag = soup.title
print(title_tag)
print('title 父节点')
print(title_tag.parent)
print('html 的父节点')
html_tag = soup.html
print(type(html_tag.parent))
print('BeautifulSoup的父节点 ')
print(soup.prent)
print('通过元素的 .parents 属性可以递归得到元素的所有父辈节点')
link = soup.a
for parent in link.parents:
    if parent is None:
        print(parent)
    else:
        print(parent.name)

输出结果：

#3.兄弟节点

sibling_soup = BeautifulSoup("<a><b>text1</b><c>text2</c></a>")
print('next_sibling|previous_sibling 寻找兄弟节点')
print(sibling_soup.prettify())
print(sibling_soup.b.next_sibling)
print(sibling_soup.c.previous_sibling)
print('通过 .next_siblings 和 .previous_siblings 属性可以对当前节点的兄弟节点迭代输出')
soup = BeautifulSoup(html_doc)
for sibling in soup.a.next_siblings:
    print(repr(sibling))

输出结果：

未完待续