【python爬虫保姆级教学】urllib的使用以及页面解析

作者: 查理不是猹 | 来源:发表于2021-12-12 09:45 被阅读0次

1.urllib库

1.1 基本使用

使用urllib来获取百度首页的源码

import urllib.request

# 1、定义一个url  就是你要访问的地址
url = 'http://www.baidu.com'

# 2、模拟浏览器向服务器发送请求 response响应
response = urllib.request.urlopen(url)

# 3、获取响应中的页面的源码
content = response.read().decode('utf-8')

# 4、打印数据
print(content)

read方法，返回的是字节形式的二进制数据，我们要将二进制的数据转换为字符串，需解码： decode(‘编码的格式’)

1.2 1个类型和6个方法

import urllib.request

url = 'http://www.baidu.com'

# 模拟浏览器向服务器发送请求
response = urllib.request.urlopen(url)

# 一个类型：response是HTTPResponse的类型
print(type(response))

# 按照一个字节一个字节的去读
content = response.read()
print(content)

# 返回多少个字节
content = response.read(5)
print(content)

# 读取一行
content = response.readline()
print(content)

# 一行一行读取 直至结束
content = response.readlines()
print(content)

# 返回状态码  如果是200了 那么就证明我们的逻辑没有错
print(response.getcode())

# 返回的是url地址
print(response.geturl())

# 获取是一个状态信息
print(response.getheaders())

一个类型：HTTPResponse

六个方法： read、readline、readlines、getcode、geturl、getheaders

1.3 下载

import urllib.request

# 下载网页
url_page = 'http://www.baidu.com'

# url代表的是下载的路径  filename文件的名字
urllib.request.urlretrieve(url_page,'baidu.html')

# 下载图片
url_img = 'https://img1.baidu.com/it/u=3004965690,4089234593&fm=26&fmt=auto&gp=0.jpg'
urllib.request.urlretrieve(url= url_img,filename='lisa.jpg')

# 下载视频
url_video = 'https://vd3.bdstatic.com/mda-mhkku4ndaka5etk3/1080p/cae_h264/1629557146541497769/mda-mhkku4ndaka5etk3.mp4?v_from_s=hkapp-haokan-tucheng&auth_key=1629687514-0-0-7ed57ed7d1168bb1f06d18a4ea214300&bcevod_channel=searchbox_feed&pd=1&pt=3&abtest='

urllib.request.urlretrieve(url_video,'hxekyyds.mp4')

在python中，可以写变量的名字，也可以直接写值

1.4 请求对象的定制

import urllib.request

url = 'https://www.baidu.com'

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.159 Safari/537.36'
}

# 因为urlopen方法中不能存储字典 所以headers不能传递进去
# 请求对象的定制
request = urllib.request.Request(url=url,headers=headers)
response = urllib.request.urlopen(request)
content = response.read().decode('utf8')
print(content)

1.5 get请求的quote方法

get请求参数，如果是中文，需要对中文进行编码，如下面这样，如果不编码会报错。

需求获取 https://www.baidu.com/s?wd=周杰伦的网页源码

编码后如下： https://www.baidu.com/s?wd=%E5%91%A8%E6%9D%B0%E4%BC%A6

import urllib.request
import urllib.parse

url = 'https://www.baidu.com/s?wd='

# 请求对象的定制为了解决反爬的第一种手段
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.159 Safari/537.36'
}

# 将周杰伦三个字变成unicode编码的格式，需要依赖于urllib.parse
name = urllib.parse.quote('周杰伦')

# 将转码后的字符串拼接到路径后面
url = url + name

# 请求对象的定制
request = urllib.request.Request(url=url,headers=headers)

# 模拟浏览器向服务器发送请求
response = urllib.request.urlopen(request)

# 获取响应的内容
content = response.read().decode('utf-8')

# 打印数据
print(content)

quote适用于将中文转码成Unicode编码

1.6 get请求的urlencode方法

urlencode应用场景：多个参数的时候。如下

https://www.baidu.com/s?wd=周杰伦&sex=男

# 获取https://www.baidu.com/s?wd=%E5%91%A8%E6%9D%B0%E4%BC%A6&sex=%E7%94%B7的网页源码

import urllib.request
import urllib.parse

base_url = 'https://www.baidu.com/s?'

data = {
    'wd':'周杰伦',
    'sex':'男',
    'location':'中国台湾省'
}

new_data = urllib.parse.urlencode(data)

# 请求资源路径
url = base_url + new_data

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.159 Safari/537.36'
}

# 请求对象的定制
request = urllib.request.Request(url=url,headers=headers)

# 模拟浏览器向服务器发送请求
response = urllib.request.urlopen(request)

# 获取网页源码的数据
content = response.read().decode('utf-8')

# 打印数据
print(content)

1.7 post请求

import urllib.request
import urllib.parse

url = 'https://fanyi.baidu.com/sug'

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.159 Safari/537.36'
}

data = {
    'kw':'spider'
}

# post请求的参数，必须要进行编码
data = urllib.parse.urlencode(data).encode('utf-8')
request = urllib.request.Request(url=url,data=data,headers=headers)

# 模拟浏览器向服务器发送请求
response = urllib.request.urlopen(request)

# 获取响应的数据
content = response.read().decode('utf-8')

# 字符串--》json对象
import json
obj = json.loads(content)
print(obj)

post请求的参数必须要进行编码：data = urllib.parse.urlencode(data)
编码之后必须调用encode方法： data = urllib.parse.urlencode(data).encode(‘utf-8’)
post的请求的参数，是不会拼接在url的后面的，而是需要放在请求对象定制的参数中：
request = urllib.request.Request(url=url,data=data,headers=headers)

1.8 异常

import urllib.request
import urllib.error

url = 'http://www.doudan1.com'

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.159 Safari/537.36'
}

try:
    request = urllib.request.Request(url = url, headers = headers)
    response = urllib.request.urlopen(request)
    content = response.read().decode('utf-8')
    print(content)
except urllib.error.HTTPError:
    print('系统正在升级。。。')
except urllib.error.URLError:
    print('我都说了 系统正在升级。。。')

1.9 handler

为什么要学习handler？

urllib.request.urlopen(url) 不能定制请求头
urllib.request.Request(url,headers,data) 可以定制请求头
Handler：定制更高级的请求头（随着业务逻辑的复杂请求对象的定制已经满足不了我们的需求，动态cookie和代理不能使用请求对象的定制）

# 需求 使用handler来访问百度  获取网页源码

import urllib.request

url = 'http://www.baidu.com'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.159 Safari/537.36'
}

request = urllib.request.Request(url = url,headers = headers)

# handler   build_opener  open

#（1）获取hanlder对象
handler = urllib.request.HTTPHandler()

#（2）获取opener对象
opener = urllib.request.build_opener(handler)

# (3) 调用open方法
response = opener.open(request)
content = response.read().decode('utf-8')
print(content)

1.10 代理

为什么需要代理？因为有的网站是禁止爬虫的，如果用真实的ip去爬虫，容易被封掉。

import urllib.request

url = 'http://www.baidu.com/s?wd=ip'

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.159 Safari/537.36'
}

# 请求对象的定制
request = urllib.request.Request(url = url,headers= headers)

# 模拟浏览器访问服务器
# response = urllib.request.urlopen(request)

proxies = {
    'http':'118.24.219.151:16817'
}

# handler  build_opener  open
handler = urllib.request.ProxyHandler(proxies = proxies)
opener = urllib.request.build_opener(handler)
response = opener.open(request)

# 获取响应的信息
content = response.read().decode('utf-8')

# 保存
with open('daili.html','w',encoding='utf-8')as fp:
    fp.write(content)

代理可以使用：快代理。可以使用代理池来代替一个代理

2.解析技术

2.1 xpath

xpath安装及加载

1.安装lxml库

pip install lxml ‐i https://pypi.douban.com/simple

2.导入lxml.etree

from lxml import etree

3.etree.parse() 解析本地文件

html_tree = etree.parse(‘XX.html’)

4.etree.HTML() 服务器响应文件

html_tree = etree.HTML(response.read().decode(‘utf‐8’)

5.解析获取DOM元素

html_tree.xpath(xpath路径)

按照xpath的chrome插件，使用 ctrl + shift + x 打开插件

xpath基本语法

1.路径查询

//：查找所有子孙节点，不考虑层级关系
/ ：找直接子节点

2.谓词查询

//div[@id]
//div[@id=“maincontent”]

3.属性查询

//@class

4.模糊查询

//div[contains(@id, “he”)]
//div[starts‐with(@id, “he”)]

5.内容查询

//div/h1/text()

6.逻辑运算

//div[@id=“head” and @class=“s_down”]
//title | //price

示例：

from lxml import etree

# xpath解析本地文件
tree = etree.parse('test.html')

# 查找ul下面的li
li_list = tree.xpath('//body/ul/li')

# 查找所有有id的属性的li标签，text()获取标签中的内容
li_list = tree.xpath('//ul/li[@id]/text()')

# 找到id为l1的li标签  注意引号的问题
li_list = tree.xpath('//ul/li[@id="l1"]/text()')

# 查找到id为l1的li标签的class的属性值
li = tree.xpath('//ul/li[@id="l1"]/@class')

# 查询id中包含l的li标签
li_list = tree.xpath('//ul/li[contains(@id,"l")]/text()')

# 查询id的值以l开头的li标签
li_list = tree.xpath('//ul/li[starts-with(@id,"c")]/text()')

#查询id为l1和class为c1的
li_list = tree.xpath('//ul/li[@id="l1" and @class="c1"]/text()')

li_list = tree.xpath('//ul/li[@id="l1"]/text() | //ul/li[@id="l2"]/text()')

2.2 JsonPath

JsonPath只能解析本地文件。

jsonpath的安装及使用

pip安装：

pip install jsonpath

jsonpath的使用：

obj = json.load(open(‘json文件’, ‘r’, encoding=‘utf‐8’))
ret = jsonpath.jsonpath(obj, ‘jsonpath语法’)

示例：

{
  "store": {
    "book": [
      {
        "category": "修真",
        "author": "六道",
        "title": "坏蛋是怎样练成的",
        "price": 8.95
      },
      {
        "category": "修真",
        "author": "天蚕土豆",
        "title": "斗破苍穹",
        "price": 12.99
      },
      {
        "category": "修真",
        "author": "唐家三少",
        "title": "斗罗大陆",
        "isbn": "0-553-21311-3",
        "price": 8.99
      },
      {
        "category": "修真",
        "author": "南派三叔",
        "title": "星辰变",
        "isbn": "0-395-19395-8",
        "price": 22.99
      }
    ],
    "bicycle": {
      "author": "老马",
      "color": "黑色",
      "price": 19.95
    }
  }
}

解析上面的json数据，具体语法，参考如下博客：

https://blog.csdn.net/luxideyao/article/details/77802389

import json
import jsonpath

obj = json.load(open('jsonpath.json','r',encoding='utf-8'))

# 书店所有书的作者
author_list = jsonpath.jsonpath(obj,'$.store.book[*].author')

# 所有的作者
author_list = jsonpath.jsonpath(obj,'$..author')

# store下面的所有的元素
tag_list = jsonpath.jsonpath(obj,'$.store.*')

# store里面所有东西的price
price_list = jsonpath.jsonpath(obj,'$.store..price')

# 第三个书
book = jsonpath.jsonpath(obj,'$..book[2]')

# 最后一本书
book = jsonpath.jsonpath(obj,'$..book[(@.length-1)]')

#  前面的两本书
book_list = jsonpath.jsonpath(obj,'$..book[0,1]')
book_list = jsonpath.jsonpath(obj,'$..book[:2]')

# 条件过滤需要在（）的前面添加一个？
#   过滤出所有的包含isbn的书。
book_list = jsonpath.jsonpath(obj,'$..book[?(@.isbn)]')

# 哪本书超过了10块钱
book_list = jsonpath.jsonpath(obj,'$..book[?(@.price>10)]')

2.3 BeautifulSoup

基本介绍

BeautifulSoup简称：bs4
什么是BeatifulSoup？ BeautifulSoup，和lxml一样，是一个html的解析器，主要功能也是解析和提取数据
优缺点

缺点：效率没有lxml的效率高
优点：接口设计人性化，使用方便

安装以及创建

安装

pip install bs4 -i https://pypi.douban.com/simple
导入

from bs4 import BeautifulSoup
创建对象
- 服务器响应的文件生成对象
  
  soup = BeautifulSoup(response.read().decode(), ‘lxml’)
- 本地文件生成对象
  
  soup = BeautifulSoup(open(‘1.html’), ‘lxml’)

注意：默认打开文件的编码格式gbk所以需要指定打开编码格式

节点定位

1.根据标签名查找节点

soup.a # 只能找到第一个a
soup.a.name
soup.a.attrs

2.函数

find(返回一个对象)

find(‘a’)：只找到第一个a标签

find(‘a’, title=‘名字’)

find(‘a’, class_=‘名字’)
find_all(返回一个列表)

find_all(‘a’) ：查找到所有的a

find_all([‘a’, ‘span’]) 返回所有的a和span

find_all(‘a’, limit=2) 只找前两个a
select(根据选择器得到节点对象)【☆☆☆】
- element：p
- .class：.firstname
- #id：#firstname
- 属性选择器：
  [attribute]：li = soup.select(‘li[class]’)
  [attribute=value]：li = soup.select(‘li[class=“hengheng1”]’)
- 层级选择器:
  div p 后代选择器
  div>p 子代选择器：某标签的第一级子标签
  div,p div或p标签的所有的对象

节点信息

获取节点内容：适用于标签中嵌套标签的结构

obj.string

obj.get_text()【推荐】
节点的属性

tag.name：获取标签名

tag.attrs：将属性值作为一个字典返回
获取节点属性

obj.attrs.get(‘title’)【常用】

obj.get(‘title’)

obj[‘title’]

示例：

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
</head>
<body>
    <div>
        <ul>
            <li id="l1">张三</li>
            <li id="l2">李四</li>
            <li>王五</li>
            <a href="" id="" class="a1">尚硅谷</a>
            <span>嘿嘿嘿</span>
        </ul>
    </div>
    <a href="" title="a2">百度</a>
    <div id="d1">
        <span>
            哈哈哈
        </span>
    </div>
    <p id="p1" class="p1">呵呵呵</p>
</body>
</html>

使用BeautifulSoup解析上面的html

from bs4 import BeautifulSoup

# 默认打开的文件的编码格式是gbk，所以在打开文件的时候需要指定编码
soup = BeautifulSoup(open('bs4的基本使用.html',encoding='utf-8'),'lxml')

# 根据标签名查找节点，找到的是第一个符合条件的数据
print(soup.a)
# 获取标签的属性和属性值
print(soup.a.attrs)

# bs4的一些函数
# （1）find：返回的是第一个符合条件的数据
print(soup.find('a'))

# 根据title的值来找到对应的标签对象
print(soup.find('a',title="a2"))

# 根据class的值来找到对应的标签对象  注意的是class需要添加下划线
print(soup.find('a',class_="a1"))

# （2）find_all  返回的是一个列表，并且返回了所有的a标签
print(soup.find_all('a'))

# 如果想获取的是多个标签的数据 那么需要在find_all的参数中添加的是列表的数据
print(soup.find_all(['a','span']))

# limit的作用是查找前几个数据
print(soup.find_all('li',limit=2))

# （3）select（推荐）
# select方法返回的是一个列表，并且会返回多个数据
print(soup.select('a'))

# 可以通过.代表class  我们把这种操作叫做类选择器
print(soup.select('.a1'))
print(soup.select('#l1'))

# 属性选择器：通过属性来寻找对应的标签
# 查找到li标签中有id的标签
print(soup.select('li[id]'))

# 查找到li标签中id为l2的标签
print(soup.select('li[id="l2"]'))

# 层级选择器
#  后代选择器：找到的是div下面的li
print(soup.select('div li'))

# 子代选择器：某标签的第一级子标签
print(soup.select('div > ul > li'))

# 找到a标签和li标签的所有的对象
print(soup.select('a,li'))

# 获取节点内容
obj = soup.select('#d1')[0]

# 如果标签对象中，只有内容，那么string和get_text()都可以使用
# 如果标签对象中，除了内容还有标签，那么string就获取不到数据 而get_text()是可以获取数据
# 推荐使用get_text()
print(obj.string)
print(obj.get_text())

# 节点的属性
obj = soup.select('#p1')[0]
# name是标签的名字
print(obj.name)
# 将属性值左右一个字典返回
print(obj.attrs)

# 获取节点的属性
print(obj.attrs.get('class'))
print(obj.get('class'))
print(obj['class'])