全栈 - 8 爬虫 使用urllib2获取数据

作者: 宏伦工作室 | 来源:发表于2017-02-06 11:25 被阅读98次

    这是全栈数据工程师养成攻略系列教程的第八期:8 爬虫 使用urllib2获取数据。

    我们知道,Http请求主要有GET和POST两种。对于一个url,既可以使用浏览器去访问,也可以使用代码去请求。

    Urllib2

    我们主要使用的是Python2.7中的urllib2,官方文档在这里:https://docs.python.org/2/library/urllib2.html。如果闲官方文档太长太啰嗦,就跟着我一起操作吧~

    GET请求

    http://kaoshi.edu.sina.com.cn/college/scorelist?tab=batch&wl=1&local=2&batch=&syear=2013 为例,我们来实践下,如何发起GET请求,主要代码如下,所返回的 result 中即包含了网页的内容。

    # 导入需要的库
    import urllib2
    import urllib
    
    # 定义一个字符串变量,保存要访问的链接
    url = 'http://kaoshi.edu.sina.com.cn/college/scorelist?tab=batch&wl=1&local=2&batch=&syear=2013'
    # 发起请求
    request = urllib2.Request(url=url)
    # 打开连接
    response = urllib2.urlopen(request, timeout=20)
    # 读取返回内容
    result = response.read()
    

    POST请求

    http://shuju.wdzj.com/plat-info-target.html 为例,我们来实践下,如何发起POST请求,主要代码如下,所返回的 result 中即包含了请求的数据。

    # 导入需要的库
    import urllib2
    import urllib
    
    # 定义一个字符串变量,保存要访问的链接
    url = 'http://shuju.wdzj.com/plat-info-target.html'
    
    # 将参数进行编码,以字典形式组织参数
    data = urllib.urlencode({
        'target1': 19, 
        'target2': 20, 
        'type': 1, 
        'wdzjPlatId': 59
        })
    # 发起请求
    request = urllib2.Request(url)
    # 建立一个opener
    opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor())
    # 打开连接
    response = opener.open(request, data)
    # 读取返回内容
    result = response.read()
    

    处理返回结果

    url主要有Html和API两类,前者以字符串形式返回经渲染后的复杂页面,后者同样以字符串形式返回json格式数据,因此我们需要对读取的 result 采取不同的处理方法。

    Html

    当返回结果是Html页面的文本内容时,需要借助一些工具进行解析,将纯文本转为结构化的Html对象。最常用的工具是 BeautifulSoup,它也是一个Python中的一个包,提供了解析Html文本、查找和选择Html元素、提取元素内容和属性等功能。考虑到BeautifulSoup的使用涉及到html和css等内容,我们先跳过这一块,等后面介绍了相关基础再回过头来讲解。

    API

    当返回结果是json格式的字符串时,可以使用Python中的 json 模块,方便地将json字符串加载为Python中的字典,再进行后续处理。

    import json
    # result是刚才读取的返回结果,是一个json格式的字符串
    result = json.loads(result)
    # result现在是一个字典了
    print type(result)
    

    视频链接:使用urllib2获取数据

    相关文章

      网友评论

        本文标题:全栈 - 8 爬虫 使用urllib2获取数据

        本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/cpiyittx.html