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用Python爬取中国校花网后,我发现她们都有个共同点!

用Python爬取中国校花网后,我发现她们都有个共同点!

作者: IT派森 | 来源:发表于2019-08-16 22:47 被阅读2次

    我们都知道,爬虫获取页面的响应之后,最关键的就是如何从繁杂的网页中把我们需要的数据提取出来,

    python从网页中提取数据的包很多,常用的解析模块有下面的几个:

    • BeautifulSoup API简单 但解析速度慢,不推荐使用

    • lxml 由C语言编写的xml解析库(libxm2),解析速度快 但是API复杂

    • Scrapy 综合以上两者优势实现了自己的数据提取机制,被称为Selector选择器。

    它是由lxml库构建的,并简化了API ,先通过XPath或者CSS选择器选中要提取的数据,然后进行提取

    Scrapy选择器构建于 lxml 库之上,这意味着它们在速度和解析准确性上非常相似。

    Selector选择器的用法

    下面我们以 Scrapy Shell 和 Scrapy 文档服务器的一个样例页面(url=http://doc.scrapy.org/en/latest/_static/selectors-sample1.html) 来了解选择器的基本用法:

    构造选择器

    Scrapy selector 可以以 文字(Text),二进制(content)或 TextResponse 构造的 Selector。其根据输入类型自动选择最优的分析方法 以文字构造:

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    url = "http://doc.scrapy.org/en/latest/_static/selectors-sample1.html"
    response = requests.get(url=url)
    selector = Selector(text=response.text)
    
    

    以 response 构造:

    selector = Selector(response=response)
    
    

    以二进制构造:

    selector = Selector(text=response.content)
    
    

    使用选择器

    这里强烈推荐使用 scrapy shell 来进行调试!

    为什么要使用 scrapy shell ?

    当我们需要爬取某个网站,然后提取数据的时候,要用到 xpath css 或者正则提取方法等

    但是有时候这些xpath 或者css 语句不一定一次就能写对,有时候需要我们不断地去调试。

    可能有些人会说,我每写一次然后重新去请求,输出结果测试一下就知道了。只能说这种做法就比较愚蠢了,如果遇到那种容易封IP的网站,你这样频繁的去请求测试,测不了几次,你的ip就被封了

    这时候,我们要使用 scrapy shell 去调试,测试成功后,在拷贝到我们的项目中就可以了

    如何使用 scrapy shell?

    首先打开 Shell, 然后输入命令 scrapy shell url

    scrapy shell http://doc.scrapy.org/en/latest/_static/selectors-sample1.html
    
    

    当然在 pycharm中, 也可以使用

    当 shell 载入后,将获得名为 response 的 shell 变量,url 响应的内容保存在 response 的变量中,可以直接使用以下方法来获取属性值

    response.body
    response.headers
    response.headers['Server']
    
    

    由于在 response 中使用 XPath、CSS 查询十分普遍,因此,Scrapy 提供了两个实用的快捷方式:

    response.css()
    response.xpath()
    
    

    比如,我们获取该网页下的 title 标签,方法如下:

    >>> response.css("title")
    [<Selector xpath='descendant-or-self::title' data='<title>Example website</title>'>]
    >>> response.xpath("//title")
    [<Selector xpath='//title' data='<title>Example website</title>'>]
    
    

    .xpath() 以及 .css() 方法返回一个类 SelectList 的实例,它是一个新选择器的列表。这个 API 可以用来快速的提取嵌套数据。

    为了提取真实的原文数据,需要调用 .extract() 等方法

    提取数据

    extract():返回选中内容的Unicode字符串。

    extract_first():SelectorList专有,返回其中第一个Selector对象调用extract方法。通常SelectorList中只含有一个Selector对象的时候选择调用该方法。

    re() 使用正则表达式来提取选中内容中的某部分。

    举个例子

    >>> selector.xpath('.//b/text()') .extract() 
    [‘价格:99.00元’,‘价格:88.00元’,‘价格:88.00元’]
    >>> selector.xpath('.//b/text()').re('\d+\.\d+')        
    [ '99.00','88.00','88.00']
    
    

    re_first() 返回SelectorList对象中的第一个Selector对象调用re方法。

    >>> selector.xpath('.//b/text()').re_first('\d+\.\d+')   
     '99.00'
    
    
    css语法简单介绍

    " * " 选择所有节点 " # container " 选择id为container的节点 " .container " 选择class包含container的节点 "li a " 选择 所有 li 下的所有 a 节点 "ul + p" 选择所有ul后面的第一个p元素 "#container > ul" 选择id为container的第一个ul节点 "a[class] " 选取所有有class属性的a元素 "a[href="b.com"]" 含有href="b.com"的a元素 "a[href*='job'] " 包含job的a元素 "a[href^='https'] " 开头是https的a元素 "a[href$='cn']" 结尾是cn的a元素

    我们以上面的样例网页为例 下面是样例的html的源码

    <html>
     <head>
      <base href='http://example.com/' />
      <title>Example website</title>
    
    <link rel="stylesheet" href="/10994125-6b4dfbe961384f54928ea988268cedc6.css?1554613507" type="text/css"/>
    <script language="javascript" type="text/javascript" src="/10994125-ea42c7db7c884a6691551d5756c02302.js?1554613507" charset="utf-8"></script>
    </head>
     <body>
      <div id='images'>
       <a href='image1.html'>Name: My image 1 <br /><img src='image1_thumb.jpg' /></a>
       <a href='image2.html'>Name: My image 2 <br /><img src='image2_thumb.jpg' /></a>
       <a href='image3.html'>Name: My image 3 <br /><img src='image3_thumb.jpg' /></a>
       <a href='image4.html'>Name: My image 4 <br /><img src='image4_thumb.jpg' /></a>
       <a href='image5.html'>Name: My image 5 <br /><img src='image5_thumb.jpg' /></a>
      </div>
     </body>
    </html>
    
    

    css用法实例

    >>> response.css("title ::text").extract_first('')   # 获取文本
    'Example website'
    
    >>> response.css("#images ::attr(href)").extract()   # 获取 id= images 下的所有href属性
    ['image1.html', 'image2.html', 'image3.html', 'image4.html', 'image5.html']
    
    >>> response.css('a[href*=image]::attr(href)').extract()   # 获取所有包含 image 的 href 属性
    ['image1.html', 'image2.html', 'image3.html', 'image4.html', 'image5.html']
    
    >>> response.css("#images a")[0].css("::attr(href)").extract()  # css选取第一个a标签里面的href属性
    ['image1.html']
    
    >>> response.xpath(".//div[@id='images']/a[1]").xpath("@href").extract()  # xpath选取第一个a标签里面的href属性
    ['image1.html']
    
    
    

    css用法实战

    目标地址:中国大学校花网 www.xiaohuar.com/hua/

    爬虫整体思路: 1、先将总页数拿下来 2、根据总页数循环去拿图片地址 3、再请求图片链接,将图片保存到本地

    F12打开浏览器开发者工具,找到尾页再网页源码中的位置

    可以看到尾页链接在 a 标签列表里面的末尾,在 css 中我们可以使用切片的方法来获取最后一个值 语法如下:

    total_pages = selector.css(".page_num a")[-1:].css("::attr(href)").re(r".*?(\d+).html")[0]   # css
    total_pages = selector.xpath(".//div[@class='page_num']/a")[-1:].xpath("@href").re(r".*?(\d+).html")[0]   # xpath
    
    

    同样的方法(不细说了),我们获取图片的地址和名称 语法如下:

    img_list = selector.css(".item_list.infinite_scroll .item_t .img")
    for img in img_list:
        title = img.css("a img ::attr(alt)").extract_first("")
        src = img.css("a img ::attr(src)").extract_first("")
    
    

    因为只是用来测试,所以我只爬了前几页,如果想爬全部,将循环的页数改成 total_pages 即可 最终效果如下:

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    不到2分钟,就全部爬完了,因为是爬虫入门的教程,所以就没用异步的爬虫框架,下面是源码

    # coding: utf-8
    import requests
    import time
    from scrapy import Selector
    import os
    
    class XiaoHuaSpider(object):
        headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64)AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36'
        }
    
        def spider(self):
            """
            爬虫入口
            :return:
            """
            url = "http://www.xiaohuar.com/hua/"
            response = requests.get(url, headers=self.headers)
            selector = Selector(text=response.text)
            total_pages = selector.css(".page_num a")[-1:].css("::attr(href)").re(r".*?(\d+).html")[0]  # 总页数
            self.parse_html(selector)  # 第一页爬取
    
            for page in range(1, 5):  # 第二页至第五页
                url = f"http://www.xiaohuar.com/list-1-{page}.html"
                response = requests.get(url, headers=self.headers)
                selector = Selector(text=response.text)  # 创建选择器
                self.parse_html(selector)  # 解析网页
    
        def parse_html(self, selector):
    
            img_list = selector.css(".item_list.infinite_scroll .item_t .img")
            for img in img_list:
                title = img.css("a img ::attr(alt)").extract_first("")
                src = img.css("a img ::attr(src)").extract_first("")
    
                if "file" in src:  # 第一个图片和其他图片地址不一样
                    src = "http://www.xiaohuar.com" + src
                img_res = requests.get(src, headers=self.headers)
                data = img_res.content
                self.save_img(title, data)
    
        @staticmethod
        def save_img(title, data):
            """
            保存图片到本地
            :param title: 
            :param data: 
            :return: 
            """
            os.chdir("F:\\测试\\校花")   # 需要先在本地创建此目录
            if os.path.exists(title + ".jpg"):
                print(f"{title}已存在")
            else:
                print(f"正在保存{title}")
                with open(title + ".jpg", "wb")as f:
                    f.write(data)
    
    if __name__ == '__main__':
        spider = XiaoHuaSpider()
        t1 = time.time()
        spider.spider()
        t2 = time.time()
        print(t2 - t1)
    
    

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