【python爬虫基础入门】python爬虫requests库使用操作全解_requests库是用来执行什么操作的

写在前面
【python爬虫基础入门】系列是对python爬虫的一个入门练习实践，旨在用最浅显易懂的语言，总结最明了，最适合自己的方法，本人一直坚信，总结才会使人提高

一.HTTP协议

使用python爬虫是建立在HTTP协议之上的，何为HTTP协议呢？

1. HTTP协议的框架

用比较容易理解的话来说，HTTP协议是一种超文本传输协议，是一个基于“请求与响应”模式的、无状态的应用层协议

• 请求和响应：简单来说就是用户对服务器发起请求，服务器对用户的请求作出响应：
• 无状态：用户的第一次请求和第二次请求之间没有必然的联系，
• 应用层协议：表示该协议工作在TCP协议之上

此外HTTP协议将使用URL作为定位网路资源的标识，其URL格式如http://host[:port][path]

• host： 合法的Internet主机域名或者IP地址
• port：端口号，如果不写，默认缺省端口为80
• path：请求资源的内部路径

HTTP url实例

• http://www.baidu.com
• http://234.190.111.148/list //list目录下的相关资源

HTTP中的url通过HTTP协议存取资源的Internet路径，一个url对应的是一个数据资源。类似于在自己电脑上各个目录下的文件 ，只不过这里的资源是放在网上的服务器中

2. HTTP协议对资源的操作

HTTP协议对资源的操作如下，requests库的各种方法是依托于HTTP的各种资源操作。

3. 用户对HTTP协议的操作

• 用户想通过url获取资源
  • 使用GET或者HEAD方法
• 用户想将自己的资源放在URL位置上
  • 使用POST或者PATCH或者PUT方法
• 用户想删掉这个URL上的资源
  • 使用DELETE方法

综上来看，HTTP协议是网络传输协议的基本，也是python中requests库的爬取操作的基本，更好的理解HTTP协议可以更清楚的理解requests爬虫

二.requests库的安装

python中的requests库用于对特定的网页进行访问抓抓取操作，是python功能强大的一个库，常常应用于特定静态网页的数据抓取。使用pip工具在命令行中输入安装request库

pip install requests
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三.requests库的7个主要使用方法

requests库中包含有七个主要的方法，其中requests.request()为主方法，其他的六种方法如get,head方法等等等均是对requests.request()的封装使用。在使用的过程中，可以更具特定的需要方便选择主方法或者封装的方法，七种方法如下

1.方法的解析

这里以主方法request方法为例子如下

ruquests.request(method,url,**kwargs)
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这里包含有三个参数method,url,**kwargs

• method：请求方式对应GET/HEAD/POST/PUT/PATCH/OPPTIONS七种方法,调用格式为’GET’
• url：获取的链接
• **kwargs：控制访问的参数，均为可选择项，共13个

其中，**kwargs包含params,data,json,headers,cookies,auth,files,timeout,proxies,allow_redirects,stream,verify,cert13个参数，参数使用说明如下

• params：字典或者字节序列，作为参数增加到url中（常用与请求服务器特定资源）

• kv = {'hey1':'value1', 'key2':'value2'}
  r = requests.request('GET','http://python123.io/ws', params=kv)
  print('r.url')
  
  >>>http://python123.io/ws?key1=value1&key2=value2 # ? 号后面才是要跟上的内容
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• data：字典、字节序列或者文件对象，作为Request的内容（常作为向服务器提交资源使用）

• kv = {'hey1':'value1', 'key2':'value2'}
  r = requests.request('POST','http://python123.io/ws', data=kv)
  
  # 或者直接使用字段
  body='主题内容'
  r = requests.request('POST','http://python123.io/ws', data=body)
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• json：JSON格式的数据，作为Request的内容（常用于向服务器提交）

• r = requests.request('POST','http://python123.io/ws', json=kv)
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• headers：字典，HTTP定制头（常用于模拟游览器）

• hd = {'user-aget':'Chrome/10'}
  r = requests.request('POST','http://python123.io/ws', hheader=hd)
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• cookies：字典或者CookieJar，Requests中的cookie，在不同用户游览器的特定页面中有特定的值

• 

• auth：元祖，支持HTTP认证功能

• files：字典类型，传输文件（常用于向服务器传输文件使用）

• fs = {'file' : open('data.xls','rb')}
  r = requests.request('POST','http://python123.io/ws', files=fs)
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• timeout：设定超时单位，秒为单位（常用于服务器请求）

• r = requests.request('GET','http://python123.io/ws', timeout=10)
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• proxies：字典类型，设定访问代理服务器，可以增加登陆认证（常用于隐藏原ip地址）

• pxs = {'http': 'http://user:pass@10/.10.10.1:1234'
  		'https': 'https://10.10.10.1:4321'}		
  r = requests.request('GET','http://python123.io/ws', proxies=pxs)
  
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• allow_redirects：重定向开关，默认为开启True，
• stream：获取内容立即下载开关，默认为开启True
• verify：认证SSL证书开关，默认为开启True
• cert：本地SSL证书路径

request方法是最基本的方法，其他的类似于get方法等都是基于Request方法之上的一种封装形式

2.方法的使用

在网页请求中，常常使用get，head，post三种方法

a. get方法使用

import requests

r = requests.get(url)	# 获取网页网址 
print(r.status_code)			# 请求状态码

r.encoding = 'utf-8'	# 设置编码
r.text					# 将打印输出

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这样的r作为Response返回的对象，包含从服务器返回的所有相关资源

• requests.get方法的完整使用

• requests.get(url,params=None,**kwargs)
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  • url: 指定页面的链接
  • params: url中的额外参数，字典或者字节流格式，为可选择项
  • **kwargs：12个控制访问的参数

Response对象的属性表如下

需要注意的是

• r.encoding：使用的http协议中charset的默认编码格式，通常为ISO-8859-1
• r.apparent_encoding：将会根据网页内容分析出可读的编码方式，通常为UTF-8

Response对象属性的基本流程

• 首先使用r.status_code来检查返回的Response对象的返回状态码
  • 若返回200（可使用r.text，r.encoding，r.apparent_encoding，r.content来解析返回的内容）
  • 若返回404或者其他编码。则访问失败

b. head方法的使用

用head方法来获取url中的头部信息，应用如下

r = requests.head(url,**kwargs)		# 获取头部信息
r.headers					# 输出头部信息

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c. post方法的使用

post方法可以对请求向URL位置的资源后面追加新的数据，应用如下

r = requests.post(url,**kwargs) # 模版

# 如下
payload = {'key1':'valu1', 'key2':'value2'}		# 创建一个字典
# 向URL POST一个字典，自动编码为一个form表单
r = requests.post('http://httpbin.org/post',data = payload)			# 提交修改
print(r.text)								# 打印追加后的内容
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如果不提交一个字典，只是传入一个数据，如data，这样将会自动传入一个数据量，如下

r = requests.post('http://httpbin.org/post',data = 'ABC')			# 提交修改
print(r.text)								# 打印追加后的内容
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3. requests库的异常处理

常用的requests的异常处理如下

requests库中对于异常处理的方法调用

四.爬取网页的通用代码框架

在爬取网页的时候需要我们搭建好一套流程，如同一套框架，清晰的框架可以使得在爬取数据的过程中，更容易检测错误。爬取原声静态网页框架可参照如下

import requests


def getHTMLText(url):
    try:
        r = requests.get(url,timeout = 30)
        r.raise_for_status()    # 检测返回状态码，反之则报错
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text           # 返回获取网页的内容
    except:
        return '产生异常'


# 主函数
if __name__ == "__main__":
    url = 'http://www.baidu.com'
    print(getHTMLText(url))
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五.requests库爬虫实例

1. 对京东商品页面的爬取

将游览器网址url设置为https://itm.jd.com/2967929.html使用Request库获取商品页面信息，具体代码如下

import requests
url = 'https://item.jd.com/2967929.html'
kv = {'user-agent': 'Mozilla/5.0'}      # 加入游览器头部信息，隐藏头

try:
	r = requests.get(url,header=kv)
	r.raise_for_status()
	r.encoding = r.appraent_encoding
	printf(r.txt[:1000])		# 限定显示前1000个字符
expect:
	print('爬取出错')
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2. 百度/360搜索关键字的提交

• 百度的关键字接口http://www,baidu.com/s?wd=keyword
• 360的搜索关键字接口http://www.so.com/s?q=keyword

代码如下

import requests
'''
使用requests库使用百度进行关键字搜索
'''

keyword = "Python"      # 要搜索的关键字

try:
    kv = {'wd':keyword}
    url = 'http://www.baidu.com/s'
    r = requests.request('Get',url,params=kv)
    # r = requests.get(url,params=kv)   # 也可用使用这样的做法
    print(r.request.url)
    r.raise_for_status()
    print(len(r.text))

except:
    print('something wrong!')
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3. 网络图片的爬取

使用requests库在特定的网页中进行网络图片的爬取，具体代码如下

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time  : 2020/4/14 22:08
# @Author: 哦嚯嚯哦
# @File  : Demo3.py
# @tool  : PyCharm

import requests
import os
'''
使用requests库在特定的网址获取图片，并保存在本地文件夹
'''

kv = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.108 Safari/537.36',
      'Referer': 'https://www.baidu.com/'     # 请求防盗链,用于请求网站的反爬
      }
url = 'https://i.loli.net/2020/05/16/nwGVPKSbtToYOac.jpg' # 图片网址
root = 'F://User_Desktop/py_test/'			# 保存路径
path = root + url.split('/')[-1]     # 使用图片的最后几个字节作为文件名存储

try:
    if not os.path.exists(root):
        os.mkdir(root)
    if not os.path.exists(path):
        r = requests.get(url, headers=kv)
        with open(path,'wb') as f:      # 以二进制方式写入
            f.write(r.content)
            r.close()
            print('文件保存成功')
    else:
        print('文件已经存在')

except:
    print('something wrong!')




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将上述代码改进加入循环爬取可以实现批量定向爬取网站图片，效果的话，可以自己尝试下，这里就不予展示了。

六.网络爬虫的正确使用方法

1. 网络爬虫的规模分类

根据使用网络爬虫的功能的不同，尺寸的不同，将网络爬虫分为三个类

• 小规模：
  • 数据量小，对爬取速度不敏感
  • 主要用于爬取特定的网页
  • 主要使用Requests库
• 中规模：
  • 数据量较大，爬取速度叫敏感
  • 主要用于爬取网站，或者爬取一系列的网站，如爬取携程上的火车票数据
  • 主要使用Scrapy库
• 大规模
  • 搜索引擎级别
  • 用于爬取全网
  • 需要定制开发

2. 网络爬虫的风险

• 知识 产权的风险
• 用户隐私的泄露
• 服务器的骚然问题（加重对网站服务器的负担量）

3. Robots协议

该协议作为网络爬虫的一种标准，内嵌于网站中，存在于网站根目录下的robots.txt文件中，告知网络爬虫哪些页面可以抓取，哪些不允许被抓取

Robots协议的基本语法

# *通配符代表素有，/表示根目录
User-Agent: *
Disallow: /
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Robots协议的网站举例

https://www.baidu.com/robots.txt
https://www.csdn.net/robots.txt
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Robots协议的使用方法，在编写网络爬虫的时候，应当做到以下几点

• 编写自动或者人工识别robots.txt，再进行爬取
• 类人行为的网站访问，可以不用参考robots.txt协议

虽然规则已经定在哪里，但是使用爬虫的时候还是要将规则牢记于心，违法犯罪的事情千万不能做。

七.结语

有句话说的好，“爬虫学的好，监狱蹲到老”（当然这只是开玩笑的