[b]课程体系结构：[/b]
1、Requests框架：自动爬取HTML页面与自动网络请求提交
2、robots.txt:网络爬虫排除标准
3、BeautifulSoup框架：解析HTML页面
4、Re框架：正则框架，提取页面关键信息
5、Scrapy框架：网络爬虫原理介绍，专业爬虫框架介绍
理念：The Website is the API ...
[b]Python语言常用的IDE工具[/b]
[b]文本工具类IDE：[/b]
IDLE、Notepad++、Sublime Text、Vim & Emacs、Atom、Komodo Edit
[b]集成工具IDE：[/b]
PyCharm、Wing、PyDev & Eclipse、Visual Studio、Anaconda & Spyder、Canopy
·IDLE是Python自带的默认的常用的入门级编写工具，它包含交互式文件式两种方式。适用于较短的程序。
·Sublime Text是专为程序员开发的第三方专用编程工具，可以提高编程体验，具有多种编程风格。
·Wing是Wingware公司提供的收费IDE，调试功能丰富，具有版本控制，版本同步功能，适合于多人共同开发。适用于编写大型程序。
·Visual Studio是微软公司维护的，可以通过配置PTVS编写Python，主要以Windows环境为主，调试功能丰富。
·Eclipse是一款开源的IDE开发工具，可以通过配置PyDev来编写Python，但是配置过程复杂，需要有一定的开发经验。
·PyCharm分为社区版和专业版，社区版免费，具有简单、集成度高的特点，适用于编写较复杂的工程。
适用于科学计算、数据分析的IDE：
·Canopy是由Enthought公司维护的收费工具，支持近500个第三方库，适合科学计算领域应用开发。
·Anaconda是开源免费的，支持近800个第三方库。
[b]Requests库入门[/b]
[b]Requests的安装：[/b]
Requests库是目前公认的爬取网页最好的Python第三方库，具有简单、简捷的特点。
官方网站：http://www.python-requests.org
在"C:WindowsSystem32"中找到"cmd.exe"，使用管理员身份运行，在命令行中输入：“pip install requests”运行。
[img]http://img.1sucai.cn/uploads/article/2018010709/20180107090140_0_222.png[/img]
使用IDLE测试Requests库：
>>> import requests
>>> r = requests.get("http://www.baidu.com")#抓取百度页面
>>> r.status_code
>>> r.encoding = 'utf-8'
>>> r.text
[b]Requests库的7个主要方法[/b]
| 方法 |
说明 |
| requests.request() |
构造一个请求，支撑以下各方法的基础方法 |
| requests.get() |
获取HTML网页的主要方法，对应于HTTP的GET |
| requests.head() |
获取HTML网页头信息的方法，对应于HTTP的HEAD |
| requests.post() |
向HTML网页提交POST请求的方法，对应于HTTP的POST |
| requests.put() |
向HTML网页提交PUT请求的方法，对应于HTTP的PUT |
| requests.patch() |
向HTML网页提交局部修改请求，对应于HTTP的PATCH |
| requests.delete() |
向HTML页面提交删除请求，对应于HTTP的DELET |
详细信息参考 Requests库 API文档：http://www.python-requests.org/en/master/api/
[b]get()方法[/b]
r = requests.get(url)
get()方法构造一个向服务器请求资源的Request对象，返回一个包含服务器资源的Response对象。
requests.get(url, params=None, **kwargs)
url：拟获取页面的url链接
params：url中的额外参数，字典或字节流格式，可选
**kwargs：12个控制访问参数
[b]Requests库的2个重要对象[/b]
· Request
· Response:Response对象包含爬虫返回的内容
[b]Response对象的属性[/b]
r.status_code ：HTTP请求的返回状态，200表示连接成功，404表示失败
r.text ：HTTP响应内容的字符串形式，即，url对应的页面内容
r.encoding ： 从HTTP header中猜测的相应内容编码方式
r.apparent_encoding ： 从内容中分析出的相应内容编码方式（备选编码方式）
r.content ： HTTP响应内容的二进制形式
r.encoding ：如果header中不存在charset，则认为编码为ISO-8859-1 。
r.apparent_encoding ：根据网页内容分析出的编码方式可以 看作是r.encoding的备选。
[b]Response的编码：[/b]
r.encoding : 从HTTP header中猜测的响应内容的编码方式；如果header中不存在charset，则认为编码为ISO-8859-1，r.text根据r.encoding显示网页内容
r.apparent_encoding : 根据网页内容分析出的编码方式，可以看作r.encoding的备选
[b]爬取网页的通用代码框架[/b]
Requests库的异常
| 异常 |
说明 |
| requests.ConnectionError |
网络连接错误异常，如DNS查询失败拒绝连接等 |
| requests.HTTPError |
HTTP错误异常 |
| requests.URLRequired |
URL缺失异常 |
| requests.ToolManyRedirects |
超过最大重定向次数，产生重定向异常 |
| requests.ConnectTimeout |
连接远程服务器超时异常 |
| requests.Timeout |
请求URL超时，尝试超时异常 |
Response的异常
r.raise_for_status() : 如果不是200，产生异常requests.HTTPError；
在方法内部判断r.status_code是否等于200，不需要增加额外的if语句，该语句便于利用try-except进行异常处理
import requests
def getHTMLText(url):
try:
r = requests.get(url, timeout=30)
r.raise_for_status() # 如果状态不是200，引发HTTPError异常
r.encoding = r.apparent_encoding
return r.text
except:
return "产生异常"
if __name__ == "__main__":
url = "http://www.baidu.com"
print(getHTMLText(url))
通用代码框架，可以使用户爬取网页变得更有效，更稳定、可靠。
[b]HTTP协议[/b]
HTTP,Hypertext Transfer Protocol，超文本传输协议。
HTTP是一个基于“请求与响应”模式的、无状态的应用层协议。
HTTP协议采用URL作为定位网络资源的标识。
URL格式：http://host[:port][path]
· host：合法的Internet主机域名或IP地址
· port：端口号，缺省端口号为80
· path：请求资源的路径
HTTP URL的理解：
URL是通过HTTP协议存取资源的Internet路径，一个URL对应一个数据资源。
HTTP协议对资源的操作
| 方法 |
说明 |
| GET |
请求获取URL位置的资源 |
| HEAD |
请求获取URL位置资源的响应消息报告，即获得该资源的头部信息 |
| POST |
请求向URL位置的资源后附加新的数据 |
| PUT |
请求向URL位置存储一个资源，覆盖原URL位置资源 |
| PATCH |
请求局部更新URL位置的资源，即改变该处资源的部分内容 |
| DELETE |
请求删除URL位置存储的资源 |
[b]理解PATCH和PUT的区别[/b]
假设URL位置有一组数据UserInfo，包括UserID、UserName等20个字段。
需求：用户修改了UserName，其他不变。
· 采用PATCH，仅向URL提交UserName的局部更新请求。
· 采用PUT，必须将所有20个字段一并提交到URL，未提交字段被删除。
PATCH的主要好处：节省网络带宽
[b]Requests库主要方法解析[/b]
requests.request(method, url, **kwargs)
· method：请求方式，对应get/put/post等7种
例： r = requests.request('OPTIONS', url, **kwargs)
· url：拟获取页面的url链接
· **kwargs：控制访问的参数，共13个，均为可选项
params：字典或字节序列，作为参数增加到url中；
kv = {'key1':'value1', 'key2':'value2'}
r = requests.request('GET', 'http://python123.io/ws',params=kv)
print(r.url)
'''
http://python123.io/ws?key1=value1&key2=value2
'''
data：字典、字节序列或文件对象，作为Request的内容；
json：JSON格式的数据，作为Request的内容；
headers：字典，HTTP定制头；
hd = {'user-agent':'Chrome/10'}
r = requests.request('POST','http://www.yanlei.shop',headers=hd)
cookies：字典或CookieJar，Request中的cookie；
auth：元组，支持HTTP认证功能；
files：字典类型，传输文件；
fs = {'file':open('data.xls', 'rb')}
r = requests.request('POST','http://python123.io/ws',files=fs)
timeout：设定超时时间，秒为单位；
proxies：字典类型，设定访问代理服务器，可以增加登录认证
allow_redirects：True/False，默认为True，重定向开关；
stream：True/False，默认为True，获取内容立即下载开关；
verify：True/False，默认为True，认证SSL证书开关；
cert：本地SSL证书路径
#方法及参数
requests.get(url, params=None, **kwargs)
requests.head(url, **kwargs)
requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs)
requests.put(url, data=None, **kwargs)
requests.patch(url, data=None, **kwargs)
requests.delete(url, **kwargs)
[img]http://img.1sucai.cn/uploads/article/2018010709/20180107090141_1_42963.png[/img]
[b]网络爬虫引发的问题[/b]
性能骚扰：
受限于编写水平和目的，网络爬虫将会为web服务器带来巨大的资源开销
法律风险：
服务器上的数据有产权归属，网路爬虫获取数据后牟利将带来法律风险。
隐私泄露：
网络爬虫可能具备突破简单访问控制的能力，获得被保护数据从而泄露个人隐私。
[b]网络爬虫的限制[/b]
·来源审查：判断User-Agent进行限制
检查来访HTTP协议头的User-Agent域，值响应浏览器或友好爬虫的访问。
· 发布公告：Roots协议
告知所有爬虫网站的爬取策咯，要求爬虫遵守。
[b]Robots协议[/b]
Robots Exclusion Standard 网络爬虫排除标准
作用：网站告知网络爬虫哪些页面可以抓取，哪些不行。
形式：在网站根目录下的robots.txt文件。
案例：京东的Robots协议
http://www.jd.com/robots.txt
# 注释：*代表所有，/代表根目录
User-agent: *
Disallow: /?*
Disallow: /pop/*.html
Disallow: /pinpai/*.html?*
User-agent: EtaoSpider
Disallow: /
User-agent: HuihuiSpider
Disallow: /
User-agent: GwdangSpider
Disallow: /
User-agent: WochachaSpider
Disallow: /
Robots协议的使用
网络爬虫：自动或人工识别robots.txt，再进行内容爬取。
[img]http://img.1sucai.cn/uploads/article/2018010709/20180107090141_2_7783.png[/img]
约束性：Robots协议是建议但非约束性，网络爬虫可以不遵守，但存在法律风险。
[b]Requests库网络爬虫实战[/b]
[b]1、京东商品[/b]
import requests
url = "https://item.jd.com/5145492.html"
try:
r = requests.get(url)
r.raise_for_status()
r.encoding = r.apparent_encoding
print(r.text[:1000])
except:
print("爬取失败")
[b]2、亚马逊商品[/b]
# 直接爬取亚马逊商品是会被拒绝访问，所以需要添加'user-agent'字段
import requests
url = "https://www.amazon.cn/gp/product/B01M8L5Z3Y"
try:
kv = {'user-agent':'Mozilla/5.0'} # 使用代理访问
r = requests.get(url, headers = kv)
r.raise_for_status()
r.encoding = r.apparent_encoding
print(t.text[1000:2000])
except:
print("爬取失败")
[b]3、百度/360搜索关键词提交[/b]
搜索引擎关键词提交接口
· 百度的关键词接口：
http://www.baidu.com/s?wd=keyword
· 360的关键词接口：
http://www.so.com/s?q=keyword
# 百度
import requests
keyword = "Python"
try:
kv = {'wd':keyword}
r = requests.get("http://www.baidu.com/s",params=kv)
print(r.request.url)
r.raise_for_status()
print(len(r.text))
except:
print("爬取失败")
# 360
import requests
keyword = "Python"
try:
kv = {'q':keyword}
r = requests.get("http://www.so.com/s",params=kv)
print(r.request.url)
r.raise_for_status()
print(len(r.text))
except:
print("爬取失败")
[b]4、网络图片的爬取和存储[/b]
网络图片链接的格式：
http://www.example.com/picture.jpg
国家地理：
http://www.nationalgeographic.com.cn/
选择一张图片链接：
http://image.nationalgeographic.com.cn/2017/0704/20170704030835566.jpg
图片爬取全代码
import requests
import os
url = "http://image.nationalgeographic.com.cn/2017/0704/20170704030835566.jpg"
root = "D://pics//"
path = root + url.split('/')[-1]
try:
if not os.path.exists(root):
os.mkdir(root)
if not os.path.exists(path):
r = requests.get(url)
with open(path,'wb') as f:
f.write(r.content)
f.close()
print("文件保存成功")
else:
print("文件已存在")
except:
print("爬取失败")
[b]5、IP地址归属地的自动查询[/b]
www.ip138.com IP查询
http://ip138.com/ips138.asp?ip=ipaddress
http://m.ip138.com/ip.asp?ip=ipaddress
import requests
url = "http://m.ip138.com/ip.asp?ip="
ip = "220.204.80.112"
try:
r = requests.get(url + ip)
r.raise_for_status()
r.encoding = r.apparent_encoding
print(r.text[1900:])
except:
print("爬取失败")
# 使用IDLE
>>> import requests
>>> url ="http://m.ip138.com/ip.asp?ip="
>>> ip = "220.204.80.112"
>>> r = requests.get(url + ip)
>>> r.status_code
>>> r.text
以上这篇Python网络爬虫与信息提取(实例讲解)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持编程素材网。
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