Python新手写出漂亮的爬虫代码1——从html获取信息

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Python新手写出漂亮的爬虫代码1

初到大数据学习圈子的同学可能对爬虫都有所耳闻，会觉得是一个高大上的东西，仿佛九阳神功和乾坤大挪移一样，和别人说“老子会爬虫”，就感觉特别有逼格，但是又不知从何入手，这里，博主给大家纠正一个误区：爬虫并不神秘，也不高级，是一个非常好上手和掌握的东西（当然，里面也有很多坑，也有很多细节，展开说的话其实也蛮复杂的，不过它的模式和套路就摆在那里，看了小编的博客，保证你能爬下你想要的内容）。

一般情况下，爬虫分为两种，一种是静态爬虫，一种是动态爬虫，所谓静态爬虫，就是大部分信息（至少你所需要的那些信息）是写在html代码中的，而动态爬虫一般都是写在一个json文档中，这么说可能不太标准，不过初学者这样理解即可，这篇博客将会带大家领略静态爬虫，下一篇将会讲解动态爬虫。

补充一句，博主曾是忠实的Python2用户，不过现在也改到Python3了，曾经新的库会在Python2中首先兼容，然后要过好久才在Python3中集成，现在完全不用担心，Python2有了，Python3不日就会集成，Python3也会在编码方面提供更多遍历，推荐新手直接从Python3入手，当然，二者没有什么太大区别，遇到问题问问度娘就可以了了，废话不多说，我们开始爬虫的第一课！

本篇博文将从以下几个方面进行讲解
– 啥是Html代码？
– 怎么从Html代码中定位到我要的东西？
– BeautifulSoup神器
– 案例：爱卡汽车

啥是Html代码

所谓的html代码，浏览博客的你右手一定在鼠标上，好的，跟着我左手右手一个慢动作，点击右键，找到“查看网页源代码”，不同浏览器可能这个描述不太一样，博主是Chrome，不过都差不太多，是不是有看到类似下面这个图的一堆不知道是什么鬼的代码？

Python新手写出漂亮的爬虫代码1——从html获取信息

其实，你可以按键盘上的F12或者右键选择“检查元素”（不同浏览器不同），这时，浏览器的右侧（如果你是360浏览器，可能是在下方）弹出一个东东，类似下面红色框中的区域
Python新手写出漂亮的爬虫代码1——从html获取信息

这个东西就是刚才我们看的那个不知道是什么鬼的东西的树状结构，看上去会整齐一些。这就是html代码，html代码其实就是用许多个"<Y yy='aaa'>xxxx</Y>"是的结构将想要输出在页面上的内容包含起来的一种语言。下一个小节将详细介绍这个结构，总而言之，我们肉眼所看到的东西大部分都来自于html代码，html代码的作用简单来说就是程序员用一堆html代码，将需要展示的信息放在指定的位置上的一种东西，有了html代码，才有了你眼前页面上的很多元素；当然，还有其他方式来将元素展示在页面上，如css、js等渲染方式，这些我们下一篇会介绍。

知道我们所需要的信息位于html中，那么只需要找到我们需要的具体内容在哪里，然后下载下来，就大功告成了，逻辑就是这么个逻辑，所以静态爬虫的关键问题是要准确的解析html代码，一般使用BeautifulSoup这个库或者正则表达式。

怎么从Html代码中定位到我要的东西

上一节中提到，html代码中都是"<Y yy='aaa'>xxxx</Y>"结构，一对”<>”我们称之为标签，这对标签中通常会有一些内容，可能是一个数字，一段字符串，一个网页链接，或者一个图片链接等等，总之，就是我们在网页上看到的内容。”Y”称之为标签名，”yy”为其属性名，”aaa”是其属性值，”xxxx”是这个标签的内容，也就是对应于页面上的信息。一般情况下我们要获取的就是”xxxx”，有时我们可能也需要获取标签的属性值”aaa”。标签可能是唯一的，也可能是有重复的，回看刚才那张树状的标签结构，有一种分明的层次感，同一层的标签我们称他们互为兄弟标签，而一个标签和包含他的标签互为父子标签，如果a包含b，b包含c，d，则c是a的后代标签，是b的子标签，是d的兄弟标签，这个名字无所谓的，了解一下就好，一般标签名可能会重复，但标签属性名（yy）和属性值“aaa”很少重复，不过兄弟标签之间可能会出现标签名、属性名、属性值完全相同的情况，后面会介绍（就是find方法和findAll方法的区别）。

好，上实例，打开一个网址把：http://newcar.xcar.com.cn/257/review/0.htm，是爱卡汽车中比亚迪F3的口碑页面，鼠标右键选择“检查元素”或者之间按键盘上的F12，选择那个鼠标的按钮（红色框1），然后将鼠标放到评论框附近（红色框2），如下图所示，看到检查元素界面中有一段代码背景色变成了深色（如红色框3）

Python新手写出漂亮的爬虫代码1——从html获取信息

每个页面有10条口碑，可见这10条口碑均存储在属性名为’class’,属性值为’review_comments_dl’的’div’标签中，当然，这个标签不是一个“叶节点”，也就是说这个标签内部还有其他标签，我们进一步看看。看下面的图片。

Python新手写出漂亮的爬虫代码1——从html获取信息

我们可以看到红框3中有很多相同的标签<dl>…</dl>,他们都是属性名为’class’,属性值为’review_comments_dl’的’div’标签的子标签，他们之间互为兄弟标签，我们把鼠标放在红框3的位置并选中，这时左侧网页的第一条口碑的位置就会变成深色背景，也就是说，红框3这个标签实际上对应着红框2这个区域中的内容，那么我们把红框3再具体的看一看。如下图所示。

Python新手写出漂亮的爬虫代码1——从html获取信息

可以看到，第一条口碑（红框中的内容）在第一个’dl’标签中（红色下划线2），同理可以看到第二条口碑在第二个’dl’标签中。再来看看这个’dl’标签，他有两个子标签，’dt’和’dd’子标签，口碑数据位于dd子标签下；好的，再来看’dd’标签，将’dd’标签展开，如下图所示。

Python新手写出漂亮的爬虫代码1——从html获取信息

红框3是该车的第一页的第一条口碑，位于dd标签中，及图中蓝色下划线<dd>…</dd> 中的内容，图中从开头的dd指向红框3，标注了“同级”，意思是红框3的内容是dd标签的内容，而dd标签下还有子标签，比如属性为class，属性值为useful的div标签，里面的内容1034是有多少人觉得这个口碑有用；还有一个子标签p，p标签的内容是口碑的作者；p中有一个子标签a，a标签的内容是评论来源，如图中的“比亚迪F3论坛”。

好了，现在想必读者已经对通过标签定位信息有所了解了，我们再来练习一下，我们将口碑页切换到第2页，可以看到地址变成了http://newcar.xcar.com.cn/257/review/0/0_2.htm，多了一个’0_2’。将’0_2’改成’0_1’就跳回了第一页（实际上第一页的真实url是http://newcar.xcar.com.cn/257/review/0/0_1.htm），而改成’0_3’就到了第三页。那么我们应该怎么获取该车型的口碑一共有几页呢？看下面的图。

Python新手写出漂亮的爬虫代码1——从html获取信息

依然是在开发者工具视角（及按F12弹出的窗口这个视角），将鼠标放在尾页（这里是122）或者‘下一页’上，右侧的框中会出现如图所示的画面，可以看到尾页122所在的位于属性为class，属性值为’pagers’的div标签的倒数第二个子标签中，如红框1所示；而’下一页’则位于属性为class，属性值为’pagers’的div标签的最后一个子标签中，如红框2所示。在仔细贯彻一下会发现属性为class，属性值为’pagers’的div标签与我们之前寻找口碑的标签dl是兄弟标签，位于全部的dl标签的再后面一个，也就是说，该标签的父标签与dl标签相同，即属性名为’class’,属性值为’review_comments_dl’的’div’标签。

为什么要确定尾页呢？因为构造代码时，我们要知道代码的起止位置，使用for循环良好的控制代码的开始与完结。

这个爬虫的逻辑是这样的：找到目标的车型，即其url，实际上，不同车型的url只有id不同，比如比亚迪F3的url是http://newcar.xcar.com.cn/257/，其车子id是257，当id更改为258时，车型就变成了比亚迪F0；然后查看html代码，明确要爬取的内容的所在位置，明确换页规律，明确爬虫的起止位置（获取尾页信息的html位置），然后构造代码。

BeautifulSoup神器

Python一个第三方库bs4中有一个BeautifulSoup库，是用于解析html代码的，换句话说就是可以帮助你更方便的通过标签定位你需要的信息。这里只介绍两个比较关键的方法：

1、find方法和findAll方法：
首先，BeautifulSoup会先将整个html或者你所指定的html代码编程一个BeautifulSoup对象的实例（不懂对象和实例不要紧，你只要把它当作是一套你使用F12看到的树形html代码代码就好），这个实例可以使用很多方法，最常用的就是find和findAll，二者的功能是相同的，通过find( )的参数，即find( )括号中指定的标签名，属性名，属性值去搜索对应的标签，并获取它，不过find只获取搜索到的第一个标签，而findAll将会获取搜索到的所有符合条件的标签，放入一个迭代器（实际上是将所有符合条件的标签放入一个list），findAll常用于兄弟标签的定位，如刚才定位口碑信息，口碑都在dl标签下，而同一页的10条口碑对应于10个dl标签，这时候用find方法只能获取第一个，而findAll会获取全部的10个标签，存入一个列表，想要获取每个标签的内容，只需对这个列表使用一个for循环遍历一遍即可。

2、get_text()方法：
使用find获取的内容不仅仅是我们需要的内容，而且包括标签名、属性名、属性值等，比如使用find方法获取"<Y yy='aaa'>xxxx</Y>" 的内容xxxx，使用find后，我们会得到整个"<Y yy='aaa'>xxxx</Y>"，十分冗长，实际我们想要的仅仅是这个标签的内容xxxx，因此，对使用find方法后的对象再使用get_text( )方法，就可以得到标签的内容了，对应到这里，我们通过get_text( )方法就可以得到xxxx了。

好了，铺垫做的差不多了，上代码咯~~~

案例：爱卡汽车

使用Python3，需要提前安装bs4库，博主的环境是win7+Python3+Pycharm（有时候也用Ubuntu16.04+Python3+Pycharm），很多时候都有人问博主，什么ide好用呢？jupyter notebook？spyder？Pycharm？这里只能和大家说各个ide各有千秋，做工程（如爬虫）使用pycharm肯定是首选，如果只是平时的练习，写个小程序，使用jupyter notebook和spyder就不错，总之，如果涉及到频繁打印输出结果的东西，最好还是用pycharm，不要用jupyter notebook，不然会很卡。

言归正传，上代码！

两点说明：爬虫代码中，html代码经常会出现’class’这个属性名，而class是python中“类”的关键字，而爬虫的find方法对于属性名而言，是不需要加引号的，如果直接输入class是会出现问题的，所以需要注意，每次输入class时应当输入为class_，即class后加一个下划线；

第二就是下方代码一开始有一个add_header的过程，为的是将代码伪装成浏览器。很多网站是反对爬虫程序对其信息进行爬取的，所以会禁止一些程序访问他们的网站，通过add_header将你的爬虫程序伪装成了浏览器，故在网站看来，访问它的就不是一个程序，而是一个浏览器，或者说是一个人类用户了。

import urllib import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup import re import random import time

# 设置目标url，使用urllib.request.Request创建请求 url0 = "http://newcar.xcar.com.cn/257/review/0.htm" req0 = urllib.request.Request(url0)

# 使用add_header设置请求头，将代码伪装成浏览器 req0.add_header("User-Agent","Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/59.0.3071.115 Safari/537.36")

# 使用urllib.request.urlopen打开页面，使用read方法保存html代码 html0 = urllib.request.urlopen(req0).read()

# 使用BeautifulSoup创建html代码的BeautifulSoup实例，存为soup0 soup0 = BeautifulSoup(html0)

# 获取尾页（对照前一小节获取尾页的内容看你就明白了） total_page = int(soup0.find("div",class_= "pagers").findAll("a")[-2].get_text()) myfile = open("aika_qc_gn_1_1_1.txt","a") print("user","来源","认为有用人数","类型","评论时间","comment",sep="|",file=myfile) for i in list(range(1,total_page+1)): # 设置随机暂停时间 stop = random.uniform(1, 3) url = "http://newcar.xcar.com.cn/257/review/0/0_" + str(i) + ".htm" req = urllib.request.Request(url) req.add_header("User-Agent","Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/59.0.3071.115 Safari/537.36") html = urllib.request.urlopen(req).read() soup = BeautifulSoup(html) contents = soup.find('div', class_="review_comments").findAll("dl") l = len(contents) for content in contents: tiaoshu = contents.index(content) try: ss = "正在爬取第%d页的第%d的评论，网址为%s" % (i, tiaoshu + 1, url) print(ss) try: comment_jiaodu = content.find("dt").find("em").find("a").get_text().strip().replace("\n","").replace("\t","").replace("\r","") except: comment_jiaodu = "" try: comment_type0 = content.find("dt").get_text().strip().replace("\n","").replace("\t","").replace("\r","") comment_type1 = comment_type0.split("【")[1] comment_type = comment_type1.split("】")[0] except: comment_type = "好评" # 认为该条评价有用的人数 try: useful = int(content.find("dd").find("div",class_ = "useful").find("i").find("span").get_text().strip().replace("\n","").replace("\t","").replace("\r","")) except: useful = "" # 评论来源 try: comment_region = content.find("dd").find("p").find("a").get_text().strip().replace("\n","").replace("\t","").replace("\r","") except: comment_region = "" # 评论者名称 try: user = content.find("dd").find("p").get_text().strip().replace("\n","").replace("\t","").replace("\r","").split("：")[-1] except: user = "" # 评论内容 try: comment_url = content.find('dt').findAll('a')[-1]['href'] urlc = comment_url reqc = urllib.request.Request(urlc) reqc.add_header("User-Agent", "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/59.0.3071.115 Safari/537.36") htmlc = urllib.request.urlopen(reqc).read() soupc = BeautifulSoup(htmlc) comment0 = \ soupc.find('div', id='mainNew').find('div', class_='maintable').findAll('form')[1].find('table',class_='t_msg').findAll('tr')[1] try: comment = comment0.find('font').get_text().strip().replace("\n", "").replace("\t", "") except: comment = "" try: comment_time = soupc.find('div', id='mainNew').find('div', class_='maintable').findAll('form')[1].find('table', class_='t_msg').\ find('div', style='padding-top: 4px;float:left').get_text().strip().replace("\n","").replace( "\t", "")[4:] except: comment_time = "" except: try: comment = content.find("dd").get_text().split("\n")[-1].split('\r')[-1].strip().replace("\n", "").replace("\t","").replace("\r", "").split("：")[-1] except: comment = "" # time.sleep(stop) print(user,comment_region,useful,comment_type,comment_time,comment, sep="|", file=myfile) except: s = "爬取第%d页的第%d的评论失败，网址为%s" % (i, tiaoshu + 1, url) print(s) pass myfile.close()

补充说明一下：try——except这个结构（看起来有点像if——else的结构）是一个非常重要的过程，为了使爬虫代码可以良好的运行，不至于刚开始爬几分钟就报错这种恶心人的情况，需要很好的利用try——except过程。程序会先执行try下的语句，如果发生失败，就会执行except下的语句，你也可以使用多个try——except嵌套的结构完成复杂的情况的覆盖，最好要保证你的try——except过程包含了程序会遇到的所有情况，那么你的代码就是趋于完美的。

讲到这里，第一节爬虫课程也就到这里了，不久之后会介绍动态爬虫，如果之后还有时间，还会介绍一下selenium这个模拟浏览的库，以及爬虫框架还有反爬虫的知识，给自己打个广告，除了爬虫可，近期也会分享一些关于word2vec和fastText文本分类算法的内容，读者有什么其他想交流的可以留言~我也是个正在学习路上的仔，希望能和各路朋友以及大牛交流。