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本篇內(nèi)容介紹了“Python爬蟲是什么及怎么應(yīng)用”的有關(guān)知識(shí),在實(shí)際案例的操作過程中,不少人都會(huì)遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細(xì)閱讀,能夠?qū)W有所成!
網(wǎng)絡(luò)爬蟲(又被稱為網(wǎng)頁蜘蛛,網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人)就是模擬瀏覽器發(fā)送網(wǎng)絡(luò)請求,接收請求響應(yīng),一種按照一定的規(guī)則,自動(dòng)地抓取互聯(lián)網(wǎng)信息的程序。
原則上,只要是瀏覽器(客戶端)能做的事情,爬蟲都能夠做。
互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時(shí)代,給予我們的是生活的便利以及海量數(shù)據(jù)爆炸式的出現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)中。
過去,我們通過書籍、報(bào)紙、電視、廣播或許信息,這些信息數(shù)量有限,且是經(jīng)過一定的篩選,信息相對而言比較有效,但是缺點(diǎn)則是信息面太過于狹窄了。不對稱的信息傳導(dǎo),以致于我們視野受限,無法了解到更多的信息和知識(shí)。
互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時(shí)代,我們突然間,信息獲取自由了,我們得到了海量的信息,但是大多數(shù)都是無效的垃圾信息。
例如新浪微博,一天產(chǎn)生數(shù)億條的狀態(tài)更新,而在百度搜索引擎中,隨意搜一條——減肥100,000,000條信息。
在如此海量的信息碎片中,我們?nèi)绾潍@取對自己有用的信息呢?
答案是篩選!
通過某項(xiàng)技術(shù)將相關(guān)的內(nèi)容收集起來,在分析刪選才能得到我們真正需要的信息。
這個(gè)信息收集分析整合的工作,可應(yīng)用的范疇非常的廣泛,無論是生活服務(wù)、出行旅行、金融投資、各類制造業(yè)的產(chǎn)品市場需求等等……都能夠借助這個(gè)技術(shù)獲取更精準(zhǔn)有效的信息加以利用。
網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù),雖說有個(gè)詭異的名字,讓能第一反應(yīng)是那種軟軟的蠕動(dòng)的生物,但它卻是一個(gè)可以在虛擬世界里,無往不前的利器。
我們平時(shí)都說Python爬蟲,其實(shí)這里可能有個(gè)誤解,爬蟲并不是Python獨(dú)有的,可以做爬蟲的語言有很多例如:PHP,JAVA,C#,C++,Python,選擇Python做爬蟲是因?yàn)镻ython相對來說比較簡單,而且功能比較齊全。
首先我們需要下載python,我下載的是官方最新的版本 3.8.3
其次我們需要一個(gè)運(yùn)行Python的環(huán)境,我用的是pychram
也可以從官方下載,
我們還需要一些庫來支持爬蟲的運(yùn)行(有些庫Python可能自帶了)
差不多就是這幾個(gè)庫了,良心的我已經(jīng)在后面寫好注釋了
(爬蟲運(yùn)行過程中,不一定就只需要上面幾個(gè)庫,看你爬蟲的一個(gè)具體寫法了,反正需要庫的話我們可以直接在setting里面安裝)
我做的是爬取豆瓣評(píng)分電影Top250的爬蟲代碼
我們要爬取的就是這個(gè)網(wǎng)站:https://movie.douban.com/top250
這邊我已經(jīng)爬取完畢,給大家看下效果圖,我是將爬取到的內(nèi)容存到xls中
我們的爬取的內(nèi)容是:電影詳情鏈接,圖片鏈接,影片中文名,影片外國名,評(píng)分,評(píng)價(jià)數(shù),概況,相關(guān)信息。
先把代碼發(fā)放上來,然后我根據(jù)代碼逐步解析
# -*- codeing = utf-8 -*- from bs4 import BeautifulSoup # 網(wǎng)頁解析,獲取數(shù)據(jù) import re # 正則表達(dá)式,進(jìn)行文字匹配` import urllib.request, urllib.error # 制定URL,獲取網(wǎng)頁數(shù)據(jù) import xlwt # 進(jìn)行excel操作 #import sqlite3 # 進(jìn)行SQLite數(shù)據(jù)庫操作 findLink = re.compile(r'<a href="(.*?)">') # 創(chuàng)建正則表達(dá)式對象,標(biāo)售規(guī)則 影片詳情鏈接的規(guī)則 findImgSrc = re.compile(r'<img.*src="(.*?)"', re.S) findTitle = re.compile(r'<span class="title">(.*)</span>') findRating = re.compile(r'<span class="rating_num" property="v:average">(.*)</span>') findJudge = re.compile(r'<span>(\d*)人評(píng)價(jià)</span>') findInq = re.compile(r'<span class="inq">(.*)</span>') findBd = re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>', re.S) def main(): baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start=" #要爬取的網(wǎng)頁鏈接 # 1.爬取網(wǎng)頁 datalist = getData(baseurl) savepath = "豆瓣電影Top250.xls" #當(dāng)前目錄新建XLS,存儲(chǔ)進(jìn)去 # dbpath = "movie.db" #當(dāng)前目錄新建數(shù)據(jù)庫,存儲(chǔ)進(jìn)去 # 3.保存數(shù)據(jù) saveData(datalist,savepath) #2種存儲(chǔ)方式可以只選擇一種 # saveData2DB(datalist,dbpath) # 爬取網(wǎng)頁 def getData(baseurl): datalist = [] #用來存儲(chǔ)爬取的網(wǎng)頁信息 for i in range(0, 10): # 調(diào)用獲取頁面信息的函數(shù),10次 url = baseurl + str(i * 25) html = askURL(url) # 保存獲取到的網(wǎng)頁源碼 # 2.逐一解析數(shù)據(jù) soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") for item in soup.find_all('p', class_="item"): # 查找符合要求的字符串 data = [] # 保存一部電影所有信息 item = str(item) link = re.findall(findLink, item)[0] # 通過正則表達(dá)式查找 data.append(link) imgSrc = re.findall(findImgSrc, item)[0] data.append(imgSrc) titles = re.findall(findTitle, item) if (len(titles) == 2): ctitle = titles[0] data.append(ctitle) otitle = titles[1].replace("/", "") #消除轉(zhuǎn)義字符 data.append(otitle) else: data.append(titles[0]) data.append(' ') rating = re.findall(findRating, item)[0] data.append(rating) judgeNum = re.findall(findJudge, item)[0] data.append(judgeNum) inq = re.findall(findInq, item) if len(inq) != 0: inq = inq[0].replace("。", "") data.append(inq) else: data.append(" ") bd = re.findall(findBd, item)[0] bd = re.sub('<br(\s+)?/>(\s+)?', "", bd) bd = re.sub('/', "", bd) data.append(bd.strip()) datalist.append(data) return datalist # 得到指定一個(gè)URL的網(wǎng)頁內(nèi)容 def askURL(url): head = { # 模擬瀏覽器頭部信息,向豆瓣服務(wù)器發(fā)送消息 "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122 Safari / 537.36" } # 用戶代理,表示告訴豆瓣服務(wù)器,我們是什么類型的機(jī)器、瀏覽器(本質(zhì)上是告訴瀏覽器,我們可以接收什么水平的文件內(nèi)容) request = urllib.request.Request(url, headers=head) html = "" try: response = urllib.request.urlopen(request) html = response.read().decode("utf-8") except urllib.error.URLError as e: if hasattr(e, "code"): print(e.code) if hasattr(e, "reason"): print(e.reason) return html # 保存數(shù)據(jù)到表格 def saveData(datalist,savepath): print("save.......") book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #創(chuàng)建workbook對象 sheet = book.add_sheet('豆瓣電影Top250', cell_overwrite_ok=True) #創(chuàng)建工作表 col = ("電影詳情鏈接","圖片鏈接","影片中文名","影片外國名","評(píng)分","評(píng)價(jià)數(shù)","概況","相關(guān)信息") for i in range(0,8): sheet.write(0,i,col[i]) #列名 for i in range(0,250): # print("第%d條" %(i+1)) #輸出語句,用來測試 data = datalist[i] for j in range(0,8): sheet.write(i+1,j,data[j]) #數(shù)據(jù) book.save(savepath) #保存 # def saveData2DB(datalist,dbpath): # init_db(dbpath) # conn = sqlite3.connect(dbpath) # cur = conn.cursor() # for data in datalist: # for index in range(len(data)): # if index == 4 or index == 5: # continue # data[index] = '"'+data[index]+'"' # sql = ''' # insert into movie250( # info_link,pic_link,cname,ename,score,rated,instroduction,info) # values (%s)'''%",".join(data) # # print(sql) #輸出查詢語句,用來測試 # cur.execute(sql) # conn.commit() # cur.close # conn.close() # def init_db(dbpath): # sql = ''' # create table movie250( # id integer primary key autoincrement, # info_link text, # pic_link text, # cname varchar, # ename varchar , # score numeric, # rated numeric, # instroduction text, # info text # ) # # # ''' #創(chuàng)建數(shù)據(jù)表 # conn = sqlite3.connect(dbpath) # cursor = conn.cursor() # cursor.execute(sql) # conn.commit() # conn.close() # 保存數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)庫 if __name__ == "__main__": # 當(dāng)程序執(zhí)行時(shí) # 調(diào)用函數(shù) main() # init_db("movietest.db") print("爬取完畢!")
下面我根據(jù)代碼,從下到下給大家講解分析一遍-- codeing = utf-8 --,開頭的這個(gè)是設(shè)置編碼為utf-8 ,寫在開頭,防止亂碼。
然后下面 import就是導(dǎo)入一些庫,做做準(zhǔn)備工作,(sqlite3這庫我并沒有用到所以我注釋起來了)。
下面一些find開頭的是正則表達(dá)式,是用來我們篩選信息的。
(正則表達(dá)式用到 re 庫,也可以不用正則表達(dá)式,不是必須的。)
大體流程分三步走:
1. 爬取網(wǎng)頁
2.逐一解析數(shù)據(jù)
3. 保存網(wǎng)頁
先分析流程1,爬取網(wǎng)頁,baseurl 就是我們要爬蟲的網(wǎng)頁網(wǎng)址,往下走,調(diào)用了 getData(baseurl) ,
我們來看 getData方法
for i in range(0, 10): # 調(diào)用獲取頁面信息的函數(shù),10次 url = baseurl + str(i * 25)
這段大家可能看不懂,其實(shí)是這樣的:
因?yàn)殡娪霸u(píng)分Top250,每個(gè)頁面只顯示25個(gè),所以我們需要訪問頁面10次,25*10=250。
baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start="
我們只要在baseurl后面加上數(shù)字就會(huì)跳到相應(yīng)頁面,比如i=1時(shí)
https://movie.douban.com/top250?start=25
我放上超鏈接,大家可以點(diǎn)擊看看會(huì)跳到哪個(gè)頁面,畢竟實(shí)踐出真知。
然后又調(diào)用了askURL來請求網(wǎng)頁,這個(gè)方法是請求網(wǎng)頁的主體方法,
怕大家翻頁麻煩,我再把代碼復(fù)制一遍,讓大家有個(gè)直觀感受
def askURL(url): head = { # 模擬瀏覽器頭部信息,向豆瓣服務(wù)器發(fā)送消息 "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122 Safari / 537.36" } # 用戶代理,表示告訴豆瓣服務(wù)器,我們是什么類型的機(jī)器、瀏覽器(本質(zhì)上是告訴瀏覽器,我們可以接收什么水平的文件內(nèi)容) request = urllib.request.Request(url, headers=head) html = "" try: response = urllib.request.urlopen(request) html = response.read().decode("utf-8") except urllib.error.URLError as e: if hasattr(e, "code"): print(e.code) if hasattr(e, "reason"): print(e.reason) return html
這個(gè)askURL就是用來向網(wǎng)頁發(fā)送請求用的,那么這里就有老鐵問了,為什么這里要寫個(gè)head呢?
這是因?yàn)槲覀円遣粚懙脑挘L問某些網(wǎng)站的時(shí)候會(huì)被認(rèn)出來爬蟲,顯示錯(cuò)誤,錯(cuò)誤代碼
這是一個(gè)梗大家可以百度下,
418 I’m a teapot
The HTTP 418 I’m a teapot client error response code indicates that
the server refuses to brew coffee because it is a teapot. This error
is a reference to Hyper Text Coffee Pot Control Protocol which was an
April Fools’ joke in 1998.
我是一個(gè)茶壺
所以我們需要 “裝” ,裝成我們就是一個(gè)瀏覽器,這樣就不會(huì)被認(rèn)出來,
偽裝一個(gè)身份。
來,我們繼續(xù)往下走,
html = response.read().decode("utf-8")
這段就是我們讀取網(wǎng)頁的內(nèi)容,設(shè)置編碼為utf-8,目的就是為了防止亂碼。
訪問成功后,來到了第二個(gè)流程:
2.逐一解析數(shù)據(jù)
解析數(shù)據(jù)這里我們用到了 BeautifulSoup(靚湯) 這個(gè)庫,這個(gè)庫是幾乎是做爬蟲必備的庫,無論你是什么寫法。
下面就開始查找符合我們要求的數(shù)據(jù),用BeautifulSoup的方法以及 re 庫的
正則表達(dá)式去匹配,
findLink = re.compile(r'<a href="(.*?)">') # 創(chuàng)建正則表達(dá)式對象,標(biāo)售規(guī)則 影片詳情鏈接的規(guī)則 findImgSrc = re.compile(r'<img.*src="(.*?)"', re.S) findTitle = re.compile(r'<span class="title">(.*)</span>') findRating = re.compile(r'<span class="rating_num" property="v:average">(.*)</span>') findJudge = re.compile(r'<span>(\d*)人評(píng)價(jià)</span>') findInq = re.compile(r'<span class="inq">(.*)</span>') findBd = re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>', re.S)
匹配到符合我們要求的數(shù)據(jù),然后存進(jìn) dataList , 所以 dataList 里就存放著我們需要的數(shù)據(jù)了。
最后一個(gè)流程:
3.保存數(shù)據(jù)
# 3.保存數(shù)據(jù) saveData(datalist,savepath) #2種存儲(chǔ)方式可以只選擇一種 # saveData2DB(datalist,dbpath)
保存數(shù)據(jù)可以選擇保存到 xls 表, 需要(xlwt庫支持)
也可以選擇保存數(shù)據(jù)到 sqlite數(shù)據(jù)庫, 需要(sqlite3庫支持)
這里我選擇保存到 xls 表 ,這也是為什么我注釋了一大堆代碼,注釋的部分就是保存到 sqlite 數(shù)據(jù)庫的代碼,二者選一就行
保存到 xls 的主體方法是 saveData (下面的saveData2DB方法是保存到sqlite數(shù)據(jù)庫):
def saveData(datalist,savepath): print("save.......") book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #創(chuàng)建workbook對象 sheet = book.add_sheet('豆瓣電影Top250', cell_overwrite_ok=True) #創(chuàng)建工作表 col = ("電影詳情鏈接","圖片鏈接","影片中文名","影片外國名","評(píng)分","評(píng)價(jià)數(shù)","概況","相關(guān)信息") for i in range(0,8): sheet.write(0,i,col[i]) #列名 for i in range(0,250): # print("第%d條" %(i+1)) #輸出語句,用來測試 data = datalist[i] for j in range(0,8): sheet.write(i+1,j,data[j]) #數(shù)據(jù) book.save(savepath) #保存
創(chuàng)建工作表,創(chuàng)列(會(huì)在當(dāng)前目錄下創(chuàng)建),
sheet = book.add_sheet('豆瓣電影Top250', cell_overwrite_ok=True) #創(chuàng)建工作表 col = ("電影詳情鏈接","圖片鏈接","影片中文名","影片外國名","評(píng)分","評(píng)價(jià)數(shù)","概況","相關(guān)信息")
然后把 dataList里的數(shù)據(jù)一條條存進(jìn)去就行。
最后運(yùn)作成功后,會(huì)在左側(cè)生成這么一個(gè)文件
打開之后看看是不是我們想要的結(jié)果
“Python爬蟲是什么及怎么應(yīng)用”的內(nèi)容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注億速云網(wǎng)站,小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章!
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