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利用Python写一个爬妹子的爬虫
2021-10-22 29人围观 0条评论
简介这篇文章主要给大家介绍了关于利用Python写一个爬妹子爬虫的相关资料,文中通过实例代码将实现的方法一步步介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

    前言

    最近学完Python,写了几个爬虫练练手,网上的教程有很多,但是有的已经不能爬了,主要是网站经常改,可是爬虫还是有通用的思路的,即下载数据、解析数据、保存数据。下面一一来讲。

    1.下载数据

    首先打开要爬的网站,分析URL,每打开一个网页看URL有什么变化,有可能带上上个网页的某个数据,例如xxID之类,那么我们就需要在上一个页面分析HTML,找到对应的数据。如果网页源码找不到,可能是ajax异步加载,去xhr里去找。

     

    有的网站做了反爬的处理,可以添加User-Agent :判断浏览器

    self.user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)'
    # 初始化 headers
    self.headers = {'User-Agent': self.user_agent}

    如果不行,在Chrome上按F12分析请求头、请求体,看需不需要添加别的信息,例如有的网址添加了referer:记住当前网页的来源,那么我们在请求的时候就可以带上。按Ctrl + Shift + C,可以定位元素在HTML上的位置

    动态网页

    有一些网页是动态网页,我们得到网页的时候,数据还没请求到呢,当然什么都提取不出来,用Python 解决这个问题只有两种途径:直接从JavaScript 代码里采集内容,或者用Python 的第三方库运行JavaScript,直接采集你在浏览器里看到的页面。

    1.找请求,看返回的内容,网页的内容可能就在这里。然后可以复制请求,复杂的网址中,有些乱七八糟的可以删除,有意义的部分保留。切记删除一小部分后先尝试能不能打开网页,如果成功再删减,直到不能删减。

    2.Selenium:是一个强大的网络数据采集工具(但是速度慢),其最初是为网站自动化测试而开发的。近几年,它还被广泛用于获取精确的网站快照,因为它们可以直接运行在浏览器上。Selenium 库是一个在WebDriver 上调用的API。

    WebDriver 有点儿像可以加载网站的浏览器,但是它也可以像BeautifulSoup对象一样用来查找页面元素,与页面上的元素进行交互(发送文本、点击等),以及执行其他动作来运行网络爬虫。

    PhantomJS:是一个“无头”(headless)浏览器。它会把网站加载到内存并执行页面上的JavaScript,但是它不会向用户展示网页的图形界面。把Selenium和PhantomJS 结合在一起,就可以运行一个非常强大的网络爬虫了,可以处理cookie、JavaScript、header,以及任何你需要做的事情。

    下载数据的模块有urllib、urllib2及Requests

    Requests相比其他俩个的话,支持HTTP连接保持和连接池,支持使用cookie保持会话,支持文件上传,支持自 动确定响应内容的编码,支持国际化的 URL 和 POST 数据自动编码,而且api相对来说也简单,但是requests直接使用不能异步调用,速度慢。

    html = requests.get(url, headers=headers) #没错,就是这么简单

    urllib2以我爬取淘宝的妹子例子来说明: 

    user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)'
    headers = {'User-Agent': user_agent}
    # 注意:form data请求参数
    params = 'q&viewFlag=A&sortType=default&searchStyle=&searchRegion=city%3A&searchFansNum=¤tPage=1&pageSize=100'
     
     
    def getHome():
     url = 'https://mm.taobao.com/tstar/search/tstar_model.do?_input_charset=utf-8'
     req = urllib2.Request(url, headers=headers)
     # decode('utf - 8')解码 把其他编码转换成unicode编码
     # encode('gbk') 编码 把unicode编码转换成其他编码
     # ”gbk”.decode('gbk').encode('utf - 8')
     # unicode = 中文
     # gbk = 英文
     # utf - 8 = 日文
     # 英文一 > 中文一 > 日文,unicode相当于转化器
     html = urllib2.urlopen(req, data=params).read().decode('gbk').encode('utf-8')
     # json转对象
     peoples = json.loads(html)
     for i in peoples['data']['searchDOList']:
     #去下一个页面获取数据
     getUseInfo(i['userId'], i['realName'])

    2.解析数据

    解析数据也有很多方式,我只看了beautifulsoup和正则,这个例子是用正则来解析的

    def getUseInfo(userId, realName):
     url = 'https://mm.taobao.com/self/aiShow.htm?userId=' + str(userId)
     req = urllib2.Request(url)
     html = urllib2.urlopen(req).read().decode('gbk').encode('utf-8')
     
     pattern = re.compile('', re.S)
     items = re.findall(pattern, html)
     x = 0
     for item in items:
     if re.match(r'.*(.jpg")$', item.strip()):
     tt = 'http:' + re.split('"', item.strip())[1]
     down_image(tt, x, realName)
     x = x + 1
     print('下载完毕')

    正则表达式说明

    match:匹配string 开头,成功返回Match object, 失败返回None,只匹配一个。

    search:在string中进行搜索,成功返回Match object, 失败返回None, 只匹配一个。

    findall:在string中查找所有 匹配成功的组, 即用括号括起来的部分。返回list对象,每个list item是由每个匹配的所有组组成的list。

         1).*? 是一个固定的搭配,.和*代表可以匹配任意无限多个字符,加上?表示使用非贪婪模式进行匹配,也就是我们会尽可能短地做匹配

         2)(.*?)代表一个分组,如果有5个(.*?)就说明匹配了五个分组

         3) 正则表达式中,“.”的作用是匹配除“\n”以外的任何字符,也就是说,它是在一行中进行匹配。这里的“行”是以“\n”进行区分的。HTML标签每行的末尾有一个“\n”,不过它不可见。 如果不使用re.S参数,则只在每一行内进行匹配,如果一行没有,就换下一行重新开始,不会跨行。而使用re.S参数以后,正则表达式会将这个字符串作为一个整体,将“\n”当做一个普通的字符加入到这个字符串中,在整体中进行匹配。

    3.保存数据

    数据解析后可以保存到文件或数据库中,这个例子是保存到了文件中,很简单,就不做说明了,在下篇讲如何将数据保存到数据库

    //www.jb51.net/article/141674.htm

    def down_image(url, filename, realName):
     req = urllib2.Request(url=url)
     folder = 'e:\\images\\%s' % realName
     if os.path.isdir(folder):
     pass
     else:
     os.makedirs(folder)
     
     f = folder + '\\%s.jpg' % filename
     if not os.path.isfile(f):
     print f
     binary_data = urllib2.urlopen(req).read()
     with open(f, 'wb') as temp_file:
     temp_file.write(binary_data)

    GitHub地址,还有其他网站爬虫,欢迎star:https://github.com/peiniwan/CreeperTest (本地下载

    总结

    以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对脚本之家的支持。

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