绝无仅有，史上最全的python爬虫教程！

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import urllib import urllib.request urllib.request.urlopen("http://www.baidu.com")

2.re

3.requests

4.selenimu

这个库是配合一些驱动去爬取动态渲染网页的库

我们使用的时候需要先下载一个 chromedriver.exe ，下载好了以后放在 chrome.exe 的相同目录下（默认安装路径），然后将这个目录放作为 PATH

import selenium from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome() driver.get("http://www.baidu.com") driver.page_source 这种方式的唯一的缺点是会出现浏览器界面，这可能是我们不需要的,所以我们可以使用 headless 的方式来隐藏 web 界面(其实就是使用 options() 对象的 add_argument 属性去设置 headless 参数 )

import os from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.keys import Keys from selenium.webdriver.chrome.options import Options import time

chrome_options = Options() chrome_options.add_argument("–headless")

base_url = "http://www.baidu.com/" #对应的chromedriver的放置目录 driver = webdriver.Chrome(executable_path=(r'C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\Application\chromedriver.exe'), chrome_options=chrome_options)

driver.get(base_url + "/")

start_time=time.time() print('this is start_time ',start_time)

driver.find_element_by_id("kw").send_keys("selenium webdriver") driver.find_element_by_id("su").click() driver.save_screenshot('screen.png')

driver.close()

end_time=time.time() print('this is end_time ',end_time)

这是另一种无界面的实现方法，虽然说不维护了，并且在使用的过程中会出现各种玄学，但是还是要介绍一下

和 Chromedriver 一样，我们首先要去下载 phantomJS,然后将其放在 PATH 中方便我们后面的调用

import selenium from selenium import webdriver

driver = webdriver.phantomJS() driver.get("http://www.baidu.com") driver.page_source

这个是为 XPATH 的使用准备的库

pip 安装的时候注意一下要安装 beautifulsoup4,表示第四个版本，并且这个库是依赖于 lxml 的，所以安装之前请先安装 lxml

from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup('`<html></html>','lxml')

和 BeautifulSoup 一样也是一个网页解析库，但是相对来讲语法简单一些（语法是模仿 jQuery 的）

from pyquery import PyQuery as pq

page = pq('`<html>hello world</html>`') result = page('html').text() result

这个库是 py 操纵 Mysql 的库

import pymysql

conn = pymysql.connect(host='localhost',user='root',password='root',port=3306,db='test') cursor = conn.cursor() result = cursor.execute('select * from user where id = 1') print(cursor.fetchone())

import pymango

client = pymango.MongoClient('localhost') db = client('newtestdb') db['table'].insert({'name':'Bob'}) db['table'].find_one({'name':'Bob'})

import redis

r = redis.Redis('localhost',6379) r.set("name","Bob") r.get('name')

flask 在后期使用代理的时候可能会用到

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')

def hello(): return "hello world"

if __name__ == '__main__':

app.run(debug=True)

在分布式爬虫的维护方面可能会用到 django

网页端记事本

(1)爬虫是什么

爬虫就是请求网页并且提取数据的自动化工具

(2)爬虫的基本流程

1.发起请求：

通过 HTTP 库向目标网站发起请求，即发送一个 request（可以包含额外的header信息），然后等待服务器的响应

2.获取响应内容

如果服务器正常响应，会得到一个 Response.其内容就是所要获取的页面的内容，类型可以是 HTML、JSON、二进制数据(图片视频)等

3.解析内容

对 HTML 数据可以使用正则表达式、网页解析库进行解析。如果是 Json 则可以转化成 JSON 对象解析，如果是二进制数据可以保存或者进一步处理

4.保存数据

保存的形式多样，可以是纯文本，也可以保存成数据库，或者保存为特定格式的文件

(3)请求的基本元素

1.请求方法

2.请求 URL

3.请求头

4.请求体(POST 方法独有)

(4)请响应的基本元素

1.状态码

2.响应头

3.响应体

(5)实例代码：

1.请求网页数据

import requests

headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.86 Safari/537.36'} res = requests.get("http://www.baidu.com",headers=headers)

print(res.status_code) print(res.headers) print(res.text)

当然这里使用的是 res.text 这种文本格式，如果返回的是一个二进制格式的数据(比如图片)，那么我们应该使用 res.content

2.请求二进制数据

import requests

headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.86 Safari/537.36'} res = requests.get("https://ss2.bdstatic.com/lfoZeXSm1A5BphGlnYG/icon/95486.png",headers=headers) print(res.content)

with open(r'E:\桌面\1.png','wb') as f: f.write(res.content) f.close()

(6)解析方式

1.直接处理

2.转化成 json对象

3.正则匹配

4.BeautifulSoap

5.PyQuery

6.XPath

(7)response 的结果为什么和浏览器中的看到的不同

我们使用脚本去请求(只是一次请求)网页得到的是最原始的网页的源码，这个源码里面会有很多的远程的 js 和 css 的加载，我们的脚本是没法解析的，但是浏览器能对这些远程的链接进行再次的请求，然后利用加载到的数据对页面进行进一步的加载和渲染，于是我们在浏览器中看到的页面是很多请求渲染得到的结果，因此和我们一次请求的到的页面肯定是不一样的。

(8)如何解决 JS 渲染的问题

解决问题的方法本质上就是模拟浏览器的加载渲染，然后将渲染好的页面进行返回

1.分析Ajax 请求

2.selenium+webdriver(推荐)

3.splash

4.PyV8、Ghostpy

(9)如何存储数据

1.纯本文

2.关系型数据库

3.非关系型数据库

4.二进制文件

这个库是 python 的内置的一个请求库

urllib.request —————–>请求模块

urllib.error——————–>异常处理模块

urllib.parse——————–>url解析模块

urllib.robotparser ————>robots.txt 解析模块

(1)函数调用原型

urllib.request.urlopen(url,data,timeout…)

(2)实例代码一：GET 请求

import urllib.request

res = urllib.request.urlopen("http://www.baidu.com") print(res.read().decode('utf-8'))

(3)实例代码二：POST 请求

import urllib.request import urllib.parse from pprint import pprint

data = bytes(urllib.parse.urlencode({'world':'hello'}),encoding = 'utf8') res = urllib.request.urlopen('https://httpbin.org/post',data = data) pprint(res.read().decode('utf-8'))

(4)实例代码三：超时设置

import urllib.request

res = urllib.request.urlopen("http://httpbin.org.get",timeout = 1) print(res.read().decode('utf-8'))

(5)实例代码：获取响应状态码、响应头、响应体

import urllib.request

res = urllib.request.urlopen("http://httpbin.org/get") print(res.status) print(res.getheaders()) print(res.getheader('Server')) #获取响应体的使用 read() 的结果是 Bytes 类型，我们还要用 decode('utf-8')转化成字符串 print(res.read().decode('utf-8'))

(6) request 对象

from urllib import request,parse from pprint import pprint

url = "https://httpbin.org/post" headers = { 'User-Agent':'hello wolrd', 'Host':'httpbin.org' } dict = { 'name':'Tom', }

data = bytes(parse.urlencode(dict),encoding='utf8') req = request.Request(url=url,data=data,headers=headers,method='POST') res = request.urlopen(req) pprint(res.read().decode('utf-8'))

(1)代理

import urllib.request

proxy_handler = urllib.request.ProxyHandler({ 'http':'http://127.0.0.1:9743' })

opener = urllib.request.build_opener(proxy_handler) res = opener.open('https://www.taobao.com') print(res.read())

(2)Cookie

1.获取 cookies

import http.cookiejar import urllib.request

cookie = http.cookiejar.CookieJar() handler = urllib.request.HTTPCookieProcessor(cookie) opener = urllib.request.build_opener(handler) response = opener.open("http://www.baidu.com") for item in cookie: print(item.name+"="+item.value)

2.将 cookie 保存成文本文件

格式一：

import http.cookiejar, urllib.request filename = "cookie.txt" cookie = http.cookiejar.MozillaCookieJar(filename) handler = urllib.request.HTTPCookieProcessor(cookie) opener = urllib.request.build_opener(handler) response = opener.open('http://www.baidu.com') cookie.save(ignore_discard=True, ignore_expires=True)

格式二：

import http.cookiejar, urllib.request filename = 'cookie.txt' cookie = http.cookiejar.LWPCookieJar(filename) handler = urllib.request.HTTPCookieProcessor(cookie) opener = urllib.request.build_opener(handler) response = opener.open('http://www.baidu.com') cookie.save(ignore_discard=True, ignore_expires=True)

3.使用文件中的 cookie

import http.cookiejar, urllib.request cookie = http.cookiejar.LWPCookieJar() cookie.load('cookie.txt', ignore_discard=True, ignore_expires=True) handler = urllib.request.HTTPCookieProcessor(cookie) opener = urllib.request.build_opener(handler) response = opener.open('http://www.baidu.com') print(response.read().decode('utf-8'))

(3)异常处理

1.实例代码一：URLError

from urllib import request from urllib import error

try: urllib.request.urlopen("http://httpbin.org/xss") except error.URLError as e: print(e.reason)

2.实例代码二：HTTPError

from urllib import request, error

try: response = request.urlopen('http://httpbin.org/xss') except error.HTTPError as e: print(e.reason, e.code, e.headers, sep='\n') except error.URLError as e: print(e.reason) else: print('Request Successfully')

3.实例代码三：异常类型判断

import socket import urllib.request import urllib.error

try: response = urllib.request.urlopen('https://www.baidu.com', timeout=0.01) except urllib.error.URLError as e: print(type(e.reason)) if isinstance(e.reason, socket.timeout): print('TIME OUT')

(4)URL 解析工具类

1.urlparse

from urllib.parse import urlparse

result = urlparse('http://www.baidu.com/index.html;user?id=5#comment') print(type(result), result)

2.urlunparse

from urllib.parse import urlunparse

data = ['http', 'www.baidu.com', 'index.html', 'user', 'a=6', 'comment'] print(urlunparse(data))

3.urljoin

from urllib.parse import urljoin

print(urljoin('http://www.baidu.com', 'FAQ.html'))

4.urlencode

from urllib.parse import urlencode

params = { 'name': 'germey', 'age': 22 } base_url = 'http://www.baidu.com?' url = base_url + urlencode(params) print(url)

这个库是基于 URLlib3 的，改善了 urllib api 比较繁琐的特点，使用几句简单的语句就能实现设置 cookie 和设置代理的功能，非常的方便

(1)获取响应信息

import requests

res = requests.get("http://www.baidu.com") print(res.status_code) print(res.text) print(res.cookies)

2)各种请求方法

import requests

requests.get("http://httpbin.org/get") requests.post("http://httpbin.org/post") requests.put("http://httpbin.org/put") requests.head("http://httpbin.org/get") requests.delete("http://httpbin.org/delete") requests.options("http://httpbin.org/get")

(3)带参数的 get 请求

import requests

params = { 'id':1, 'user':'Tom', 'pass':'123456' }

res = requests.get('http://httpbin.org/get',params = params ) print(res.text)

(4)解析 json

import requests

res = requests.get("http://httpbin.org/get") print(res.json())

(5)获取二进制数据

import requests

response = requests.get("https://github.com/favicon.ico") with open('favicon.ico', 'wb') as f: f.write(response.content) f.close()

(6)添加 headers

import requests

headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/52.0.2743.116 Safari/537.36' } response = requests.get("https://www.zhihu.com/explore", headers=headers) print(response.text)

(7)POST 请求

import requests

data = { 'id':1, 'user':'Tom', 'pass':'123456', }

res = requests.post('http://httpbin.org/post',data=data) print(res.text)

(8) response 属性

import requests

data = { 'id':1, 'user':'Tom', 'pass':'123456', }

res = requests.post('http://httpbin.org/post',data=data) print(res.text) print(res.status_code) print(res.headers) print(res.cookies) print(res.history) print(res.url)

(9)响应状态码

每一个状态码都对应着一个名字，我们只要调用这个名字就可以进行判断了

100: ('continue',), 101: ('switching_protocols',), 102: ('processing',), 103: ('checkpoint',), 122: ('uri_too_long', 'request_uri_too_long'), 200: ('ok', 'okay', 'all_ok', 'all_okay', 'all_good', '\\o/', '✓'), 201: ('created',), 202: ('accepted',), 203: ('non_authoritative_info', 'non_authoritative_information'), 204: ('no_content',), 205: ('reset_content', 'reset'), 206: ('partial_content', 'partial'), 207: ('multi_status', 'multiple_status', 'multi_stati', 'multiple_stati'), 208: ('already_reported',), 226: ('im_used',),

# Redirection. 300: ('multiple_choices',), 301: ('moved_permanently', 'moved', '\\o-'), 302: ('found',), 303: ('see_other', 'other'), 304: ('not_modified',), 305: ('use_proxy',), 306: ('switch_proxy',), 307: ('temporary_redirect', 'temporary_moved', 'temporary'), 308: ('permanent_redirect', 'resume_incomplete', 'resume',), # These 2 to be removed in 3.0

# Client Error. 400: ('bad_request', 'bad'), 401: ('unauthorized',), 402: ('payment_required', 'payment'), 403: ('forbidden',), 404: ('not_found', '-o-'), 405: ('method_not_allowed', 'not_allowed'), 406: ('not_acceptable',), 407: ('proxy_authentication_required', 'proxy_auth', 'proxy_authentication'), 408: ('request_timeout', 'timeout'), 409: ('conflict',), 410: ('gone',), 411: ('length_required',), 412: ('precondition_failed', 'precondition'), 413: ('request_entity_too_large',), 414: ('request_uri_too_large',), 415: ('unsupported_media_type', 'unsupported_media', 'media_type'), 416: ('requested_range_not_satisfiable', 'requested_range', 'range_not_satisfiable'), 417: ('expectation_failed',), 418: ('im_a_teapot', 'teapot', 'i_am_a_teapot'), 421: ('misdirected_request',), 422: ('unprocessable_entity', 'unprocessable'), 423: ('locked',), 424: ('failed_dependency', 'dependency'), 425: ('unordered_collection', 'unordered'), 426: ('upgrade_required', 'upgrade'), 428: ('precondition_required', 'precondition'), 429: ('too_many_requests', 'too_many'), 431: ('header_fields_too_large', 'fields_too_large'), 444: ('no_response', 'none'), 449: ('retry_with', 'retry'), 450: ('blocked_by_windows_parental_controls', 'parental_controls'), 451: ('unavailable_for_legal_reasons', 'legal_reasons'), 499: ('client_closed_request',),

# Server Error. 500: ('internal_server_error', 'server_error', '/o\\', '✗'), 501: ('not_implemented',), 502: ('bad_gateway',), 503: ('service_unavailable', 'unavailable'), 504: ('gateway_timeout',), 505: ('http_version_not_supported', 'http_version'), 506: ('variant_also_negotiates',), 507: ('insufficient_storage',), 509: ('bandwidth_limit_exceeded', 'bandwidth'), 510: ('not_extended',), 511: ('network_authentication_required', 'network_auth', 'network_authentication'),

实例代码：

import requests

response = requests.get('http://www.jianshu.com/hello.html') exit() if not response.status_code == requests.codes.not_found else print('404 Not Found')

(1)文件上传

import requests

files = {'file':open('E:\\1.png','rb')}

res= requests.post('http://httpbin.org/post',files=files) print(res.text)

(2)获取 cookies

import requests

res = requests.get("http://www.baidu.com") for key,value in res.cookies.items(): print(key + "=" + value)

(3)会话维持

这个用法非常的重要，在我们的模拟登陆的过程中是必然会用到的方法，在 CTF 的写脚本的过程中也经常会用到，所以我们稍微详细解释一下

我们在使用 requests.get 的时候要明确一点就是，我们每使用一个 requests.get 就相当于重新打开了一个浏览器，因此上一个 requests.get 中设置的 cookie 在下面的第二次请求中是不能同步的，我们来看下面的例子

实例代码:

import requests

#这里我们设置了 cookie requests.get('http://httpbin.org/cookies/set/number/123456789') #我们再次发起请求，查看是否能带着我们设置的 cookie res = requests.get('http://httpbin.org/cookies') print(res.text)

运行结果：

{ "cookies": {} }

我们发现，正如我们上面分析的，我们第一次访问设置的 cookie 并没有在第二次访问中生效，那么怎么办呢，我们有一个 session() 方法能帮助我们解决这个问题

实例代码：

import requests

s = requests.Session() s.get('http://httpbin.org/cookies/set/number/123456789') res = s.get('http://httpbin.org/cookies') print(res.text)

运行结果：

{ "cookies": { "number": "123456789" } }

(4)证书验证

我们在访问 https 的网站的时候浏览器首先会对网站的证书进行校验，如果发现这个证书不是官方授权的话就会出现警告页面而不会继续访问该网站，对于爬虫来讲就会抛出异常，那如果我们想要让爬虫忽略证书的问题继续访问这个网站的话就要对其进行设置

1.忽略证书验证

import requests

response = requests.get('https://www.heimidy.cc/',verify=False) print(response.status_code)

但是此时是存在一个警告的，我们可以通过导入 urilib3 的包，并调用消除 warning 的方法来消除这个警告

import requests from requests.packages import urllib3

urllib3.disable_warnings() response = requests.get('https://www.heimidy.cc/',verify=False) print(response.status_code)

2.手动指定本地证书进行验证

import requests

response = requests.get('https://www.12306.cn', cert=('/path/server.crt', '/path/key')) print(response.status_code)

运行结果：

SSLError: SOCKSHTTPSConnectionPool(host='www.google.com', port=443): Max retries exceeded with url: / (Caused by SSLError(SSLError("bad handshake: SysCallError(-1, 'Unexpected EOF')")))

试了一些方法都没什么效果，有待以后考证

(6)超时设置

import requests from requests.exceptions import ReadTimeout try: response = requests.get("http://httpbin.org/get", timeout = 0.5) print(response.status_code) except ReadTimeout: print('Timeout')

(7)Basic 认证

实例代码一：

import requests from requests.auth import HTTPBasicAuth

r = requests.get('http://120.27.34.24:9001', auth=HTTPBasicAuth('user', '123')) print(r.status_code)

实例代码二：

import requests

r = requests.get('http://120.27.34.24:9001', auth=('user', '123')) print(r.status_code)

(8)异常处理

import requests from requests.exceptions import ReadTimeout, ConnectionError, RequestException try: response = requests.get("http://httpbin.org/get", timeout = 0.5) print(response.status_code) except ReadTimeout: print('Timeout') except ConnectionError: print('Connection error') except RequestException: print('Error')

正则表达式是对字符串进行操作的一种逻辑公式，用事先定义好的一些特定的字符，以及这些字符的组合，组成一个规则字符串，用这个规则字符串去表达对字符串的一种过滤的逻辑，在python 中使用过re 库来实现

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re.match(pattern, string, flags=0)

(1)常规匹配

span() 方法是返回匹配的范围，group() 是返回匹配的结果

实例代码：

import re

content = 'Hello 123 4567 World_This is a Regex Demo' res = re.match('^\w{5}\s\d{3}\s\d{4}\s\w{10}.*Demo$',content) print(res.span()) print(res.group())

(2)泛匹配

import re

content = 'Hello 123 4567 World_This is a Regex Demo' res = re.match('^Hello.*Demo$',content) print(res.span()) print(res.group())

(3)匹配具体内容

我们如果想匹配具体的内容，我们可以用小括号将其括起来

import re

content = 'Hello 1234567 World_This is a Regex Demo' res = re.match('^Hello\s(\d+)\s.*Demo$',content) print(res.span(1)) print(res.group(1))

(4)贪婪与非贪婪模式

所谓贪婪模式指的就是 .* 会匹配尽可能多的字符，我们来看下面的例子

实例代码：

import re

content = 'Hello 1234567 World_This is a Regex Demo' res = re.match('^He.*(\d+).*Demo$',content) print(res.span(1)) print(res.group(1))

运行结果：

(12, 13) 7

我们的本意是想匹配 1234567 这个字符串，但是实际上我们只匹配到了 7 ，因为 .* 默认的贪婪模式将123456匹配掉了，那么为了解决这个问题，我们可以使用？去消除非贪婪模式

实例代码：

import re

content = 'Hello 1234567 World_This is a Regex Demo' res = re.match('^He.*?(\d+).*Demo$',content) print(res.span(1)) print(res.group(1))

运行结果：

(6, 13) 1234567

(5)匹配模式

匹配模式是用来解决一些细节问题的，比如匹配中的是否区分大小写、是否能匹配换行符等

实例代码：

import re

content = '''Hello 1234567 World_This is

a Regex Demo'''

res = re.match('^He.*?(\d+).*Demo$',content,re.S) print(res.span(1)) print(res.group(1))

运行结果： (6, 13) 1234567

可以发现我们的 .* 本来是不能匹配换行符的，但是我们使用了 re.S 的模式以后就可以正常匹配了

(6)转义字符

如果在待匹配字符串中出现了正则表达式中的特殊字符，我们要对其进行转义操作

import re

content = 'price is $5.00' res = re.match('price is \$5\.00', content) print(res.group())

我们上面介绍的 re.match 有一个弊端就是它只能从开头开始匹配，也就是说如果我们的正则不匹配第一个字符那么是无法匹配中间的字符的，所以我们还有一个武器叫 re.search，它会扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。

实例代码：

import re

content = 'Extra stings Hello 1234567 World_This is a Regex Demo Extra stings' res = re.search('Hello.*?(\d+).*?Demo', content) print(res.group(1)) 运行结果：

因为这个特性能大大减少我们写正则的难度，因此，我们在能用 search 的情况下就不要用 match

这是一个方便的网页解析库，不用编写正则就是实现网页信息的提取

实例代码：

html = """ <html><head><title>The Dormouse's story</title></head> <body> The Dormouse's story Once upon a time there were three little sisters; and their names were <a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1"><!– Elsie –></a>, <a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and <a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>; and they lived at the bottom of a well. … """

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html,'lxml') print(soup.prettify()) print(soup.title.string) 运行结果：

<html> <head> <title> The Dormouse's story </title> </head> <body> The Dormouse's story Once upon a time there were three little sisters; and their names were <a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1"> <!– Elsie –> </a> , <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2"> Lacie </a> and <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3"> Tillie </a> ; and they lived at the bottom of a well. … </body> </html> The Dormouse's story

(1)选择元素

使用soup.(点)属性标签的方式来进行选择，如果有多个符合的话只能返回第一个匹配的标签

实例代码：

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发表于：Python爬虫

2022-10-28

# Python爬虫

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(1)chromedriver

(2)phantomJS

5.lxml

6.beautifulsoup

7.pyquery

8.pymysql

9.pymango

10.redis

11.flask

12.django

13.jupyter

0X02 基础部分

1.爬虫基本原理

0X03 Urllib 库

1.什么是 Urllib 库

2.urllib 库的基本使用

3.urllib 库的进阶使用

0X04 Requests 库

1.什么是 requests 库

2.requests 库的基本使用

3.requests 库的进阶使用

0X05 正则表达式

1.什么是正则表达式

2.常见的匹配模式

3.re.match

4.re.search

0X06 BeautifulSoup

1.什么是 BeautifulSoup

2.常见的配合使用的解析库

3.基本使用

4.标签选择器

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