使用 Python 爬取网页数据

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在需要过去一些网页上的信息的时候,使用 Python 写爬虫来爬取十分方便。

1. 使用 urllib.request 获取网页

urllib 是 Python 內建的 HTTP 库, 使用 urllib 可以只需要很简单的步骤就能高效采集数据; 配合 Beautiful 等 HTML 解析库, 可以编写出用于采集网络数据的大型爬虫;

注: 示例代码使用Python3编写; urllib 是 Python2 中 urllib 和 urllib2 两个库合并而来, Python2 中的 urllib2 对应 Python3中的 urllib.request

简单的示例:

import urllib.request # 引入urllib.request

response = urllib.request.urlopen('http://www.zhihu.com') # 打开URL html = response.read() # 读取内容 html = html.decode('utf-8') # 解码 print(html)

2. 伪造请求头信息

有时爬虫发起的请求会被服务器拒绝, 这时就需要将爬虫伪装成人类用户的浏览器, 这通常通过伪造请求头信息实现, 如:

import urllib.request

#定义保存函数

def saveFile(data):

path = "E:\\projects\\Spider\\02_douban.out"

f = open(path,'wb')

f.write(data)

f.close()

#网址

url = "https://www.douban.com/"

headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '

'Chrome/51.0.2704.63 Safari/537.36'}

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

res = urllib.request.urlopen(req)

data = res.read()

#也可以把爬取的内容保存到文件中

saveFile(data)

data = data.decode('utf-8')

#打印抓取的内容

print(data)

#打印爬取网页的各类信息

print(type(res))

print(res.geturl())

print(res.info())

print(res.getcode())

结果:
使用

伪造请求头可以用谷歌的插件Chrome UA Spoofer
使用
右键点击选项便有许多人类用户的浏览器可以伪造,直接复制就行
使用

3. 伪造请求主体

在爬取某一些网站时, 需要向服务器 POST 数据, 这时就需要伪造请求主体;

为了实现有道词典在线翻译脚本, 在 Chrome 中打开开发工具, 在 Network 下找到方法为 POST 的请求, 观察数据可以发现请求主体中的 ‘ i ‘ 为经过 URL 编码的需要翻译的内容, 因此可以伪造请求主体, 如:

import urllib.request import urllib.parse import json

while True: content = input('请输入要翻译的内容:') if content == 'exit!': break

url='http://fanyi.youdao.com/translate?smartresult=dict&smartresult=rule&smartresult=ugc&sessionFrom=null'

# 请求主体 data = {} data['type'] = "AUTO" data['i'] = content data['doctype'] = "json" data['xmlVersion'] = "1.8" data['keyfrom'] = "fanyi.web" data['ue'] = "UTF-8" data['action'] = "FY_BY_CLICKBUTTON" data['typoResult'] = "true" data = urllib.parse.urlencode(data).encode('utf-8')

head = {} head['User-Agent'] = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.11; rv:45.0) Gecko/20100101 Firefox/45.0'

req = urllib.request.Request(url,data,head) # 伪造请求头和请求主体 response = urllib.request.urlopen(req) html = response.read().decode('utf-8')

target = json.loads(html) print('翻译结果: ',(target['translateResult'][0][0]['tgt']))

也可以使用 add_header() 方法伪造请求头, 如:

import urllib.request import urllib.parse import json

while True: content = input('请输入要翻译的内容(exit!):') if content == 'exit!': break

url = 'http://fanyi.youdao.com/translate?smartresult=dict&smartresult=rule&smartresult=ugc&sessionFrom=null'

# 请求主体 data = {} data['type'] = "AUTO" data['i'] = content data['doctype'] = "json" data['xmlVersion'] = "1.8" data['keyfrom'] = "fanyi.web" data['ue'] = "UTF-8" data['action'] = "FY_BY_CLICKBUTTON" data['typoResult'] = "true" data = urllib.parse.urlencode(data).encode('utf-8')

req = urllib.request.Request(url,data) req.add_header('User-Agent','Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.11; rv:45.0) Gecko/20100101 Firefox/45.0')

response = urllib.request.urlopen(req) html=response.read().decode('utf-8')

target = json.loads(html) print('翻译结果: ',(target['translateResult'][0][0]['tgt']))

4. 使用代理IP

为了避免爬虫采集过于频繁导致的IP被封的问题, 可以使用代理IP, 如:

# 参数是一个字典{'类型':'代理ip:端口号'} proxy_support = urllib.request.ProxyHandler({'type': 'ip:port'})

# 定制一个opener opener = urllib.request.build_opener(proxy_support)

# 安装opener urllib.request.install_opener(opener)

#调用opener opener.open(url)

注: 使用爬虫过于频繁的访问目标站点会占用服务器大量资源, 大规模分布式爬虫集中爬取某一站点甚至相当于对该站点发起DDOS攻击; 因此, 使用爬虫爬取数据时应该合理安排爬取频率和时间; 如: 在服务器相对空闲的时间 ( 如: 凌晨 ) 进行爬取, 完成一次爬取任务后暂停一段时间等;

5. 检测网页的编码方式

尽管大多数网页都是用 UTF-8 编码, 但有时候会遇到使用其他编码方式的网页, 因此必须知道网页的编码方式才能正确的对爬取的页面进行解码;

chardet 是 python 的一个第三方模块, 使用 chardet 可以自动检测网页的编码方式;

安装 chardet : pip install charest

使用:

import chardet url = 'http://www,baidu.com' html = urllib.request.urlopen(url).read()

>>> chardet.detect(html) {'confidence': 0.99, 'encoding': 'utf-8'}

6. 获得跳转链接

有时网页一个页面需要在原始 URL 的基础上进行一次甚至多次跳转才能最终到达目的页面, 因此需要正确的处理跳转;

通过 requests 模块的 head() 函数获得跳转链接的 URL , 如

url='https://unsplash.com/photos/B1amIgaNkwA/download/' res = requests.head(url) re=res.headers['Location']

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