Python爬虫入门教程！手把手教会你爬取网页数据_python爬取网页数据_如何爬取网页数据

发送 POST 请求

对于 POST 请求，一般就是提交一个表单

r = requests.post('http://www.xxxx.com', data={"key": "value"}) 

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data 当中，就是需要传递的表单信息，是一个字典类型的数据。

header 增强

对于有些网站，会拒绝掉没有携带 header 的请求的，所以需要做一些 header 增强。比如：UA，Cookie，host 等等信息。

header = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.100 Safari/537.36", 
         "Cookie": "your cookie"} 
res = requests.get('http://www.xxx.com', headers=header) 

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解析 HTML

现在我们已经获取到了网页返回的数据，即 HTML 代码，下面就需要解析 HTML，来提取其中有效的信息。

BeautifulSoup

BeautifulSoup 是 Python 的一个库，最主要的功能是从网页解析数据。

from bs4 import BeautifulSoup  # 导入 BeautifulSoup 的方法 
# 可以传入一段字符串，或者传入一个文件句柄。一般都会先用 requests 库获取网页内容，然后使用 soup 解析。 
soup = BeautifulSoup(html_doc,'html.parser')  # 这里一定要指定解析器，可以使用默认的 html，也可以使用 lxml。 
print(soup.prettify())  # 按照标准的缩进格式输出获取的 soup 内容。 

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BeautifulSoup 的一些简单用法

print(soup.title)  # 获取文档的 title 
print(soup.title.name)  # 获取 title 的 name 属性 
print(soup.title.string)  # 获取 title 的内容 
print(soup.p)  # 获取文档中第一个 p 节点 
print(soup.p['class'])  # 获取第一个 p 节点的 class 内容 
print(soup.find_all('a'))  # 获取文档中所有的 a 节点，返回一个 list 
print(soup.find_all('span', attrs={'style': "color:#ff0000"}))  # 获取文档中所有的 span 且 style 符合规则的节点，返回一个 list 

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具体的用法和效果，我会在后面的实战中详细说明。

XPath 定位

XPath 是 XML 的路径语言，是通过元素和属性进行导航定位的。几种常用的表达式

表达式含义node选择 node 节点的所有子节点/从根节点选取//选取所有当前节点.当前节点…父节点@属性选取text()当前路径下的文本内容

一些简单的例子

xpath('node')  # 选取 node 节点的所有子节点 
xpath('/div')  # 从根节点上选取 div 元素 
xpath('//div')  # 选取所有 div 元素 
xpath('./div')  # 选取当前节点下的 div 元素 
xpath('//@id')  # 选取所有 id 属性的节点 

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当然，XPath 非常强大，但是语法也相对复杂，不过我们可以通过 Chrome 的开发者工具来快速定位到元素的 xpath，如下图

得到的 xpath 为

//*[@id="anony-nav"]/div[1]/ul/li[1]/a 

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在实际的使用过程中，到底使用 BeautifulSoup 还是 XPath，完全取决于个人喜好，哪个用起来更加熟练方便，就使用哪个。

爬虫实战：爬取豆瓣海报

我们可以从豆瓣影人页，进入都影人对应的影人图片页面，比如以刘涛为例子，她的影人图片页面地址为

• [https://movie.douban.com/celebrity/1011562/photos/]
  
  下面我们就来分析下这个网页

目标网站页面分析

注意：网络上的网站页面构成总是会变化的，所以这里你需要学会分析的方法，以此类推到其他网站。正所谓授人以鱼不如授人以渔，就是这个原因。

Chrome 开发者工具

Chrome 开发者工具(按 F12 打开)，是分析网页的绝佳利器，一定要好好使用。

我们在任意一张图片上右击鼠标，选择“检查”，可以看到同样打开了“开发者工具”，而且自动定位到了该图片所在的位置

可以清晰的看到，每张图片都是保存在 li 标签中的，图片的地址保存在 li 标签中的 img 中。

知道了这些规律后，我们就可以通过 BeautifulSoup 或者 XPath 来解析 HTML 页面，从而获取其中的图片地址。

代码编写

我们只需要短短的几行代码，就能完成图片 url 的提取

import requests 
from bs4 import BeautifulSoup  
 
url = 'https://movie.douban.com/celebrity/1011562/photos/' 
res = requests.get(url).text 
content = BeautifulSoup(res, "html.parser") 
data = content.find_all('div', attrs={'class': 'cover'}) 
picture_list = [] 
for d in data: 
    plist = d.find('img')['src'] 
    picture_list.append(plist) 
print(picture_list) 
>>> 
['https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2564834267.jpg', 'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p860687617.jpg', 'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2174001857.jpg', 'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p1563789129.jpg', 'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2363429946.jpg', 'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2382591759.jpg', 'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2363269182.jpg', 'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p1959495269.jpg', 'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2356638830.jpg', 'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p1959495471.jpg', 'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p1834379290.jpg', 'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2325385303.jpg', 'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2361707270.jpg', 'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2325385321.jpg', 'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2196488184.jpg', 'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2186019528.jpg', 'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2363270277.jpg', 'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2325240501.jpg', 'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2258657168.jpg', 'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2319710627.jpg', 'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2319710591.jpg', 'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2311434791.jpg', 'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2363270708.jpg', 'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2258657185.jpg', 'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2166193915.jpg', 'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2363265595.jpg', 'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2312085755.jpg', 'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2311434790.jpg', 'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2276569205.jpg', 'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2165332728.jpg'] 

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可以看到，是非常干净的列表，里面存储了海报地址。

但是这里也只是一页海报的数据，我们观察页面发现它有好多分页，如何处理分页呢。

分页处理

我们点击第二页，看看浏览器 url 的变化

• https://movie.douban.com/celebrity/1011562/photos/?type=C&start=30&sortby=like&size=a&subtype=a

发现浏览器 url 增加了几个参数

再点击第三页，继续观察 url

• https://movie.douban.com/celebrity/1011562/photos/?type=C&start=60&sortby=like&size=a&subtype=a

通过观察可知，这里的参数，只有 start 是变化的，即为变量，其余参数都可以按照常理来处理

同时还可以知道，这个 start 参数应该是起到了类似于 page 的作用，start = 30 是第二页，start = 60 是第三页，依次类推，最后一页是 start = 420。

于是我们处理分页的代码也呼之欲出了

首先将上面处理 HTML 页面的代码封装成函数

def get_poster_url(res): 
    content = BeautifulSoup(res, "html.parser") 
    data = content.find_all('div', attrs={'class': 'cover'}) 
    picture_list = [] 
    for d in data: 
        plist = d.find('img')['src'] 
        picture_list.append(plist) 
    return picture_list 

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然后我们在另一个函数中处理分页和调用上面的函数

def fire(): 
    page = 0 
    for i in range(0, 450, 30): 
        print("开始爬取第 %s 页" % page) 
        url = 'https://movie.douban.com/celebrity/1011562/photos/?type=C&start={}&sortby=like&size=a&subtype=a'.format(i) 
        res = requests.get(url).text 
        data = get_poster_url(res) 
        page += 1 

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此时，我们所有的海报数据都保存在了 data 变量中，现在就需要一个下载器来保存海报了

def download_picture(pic_l): 
    if not os.path.exists(r'picture'): 
        os.mkdir(r'picture') 
    for i in pic_l: 
        pic = requests.get(i) 
        p_name = i.split('/')[7] 
        with open('picture\\' + p_name, 'wb') as f: 
            f.write(pic.content) 

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再增加下载器到 fire 函数，此时为了不是请求过于频繁而影响豆瓣网的正常访问，设置 sleep time 为1秒

def fire(): 
    page = 0 
    for i in range(0, 450, 30): 
        print("开始爬取第 %s 页" % page) 
        url = 'https://movie.douban.com/celebrity/1011562/photos/?type=C&start={}&sortby=like&size=a&subtype=a'.format(i) 
        res = requests.get(url).text 
        data = get_poster_url(res) 
        download_picture(data) 
        page += 1 
        time.sleep(1) 

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下面就执行 fire 函数，等待程序运行完成后，当前目录下会生成一个 picture 的文件夹，里面保存了我们下载的所有海报

核心代码讲解

下面再来看下完整的代码

import requests 
from bs4 import BeautifulSoup 
import time 
import osdef fire(): 
    page = 0 
    for i in range(0, 450, 30): 
        print("开始爬取第 %s 页" % page) 
        url = 'https://movie.douban.com/celebrity/1011562/photos/?type=C&start={}&sortby=like&size=a&subtype=a'.format(i) 
        res = requests.get(url).text 
        data = get_poster_url(res) 
        download_picture(data) 
        page += 1 
        time.sleep(1)def get_poster_url(res): 
    content = BeautifulSoup(res, "html.parser") 
    data = content.find_all('div', attrs={'class': 'cover'}) 
    picture_list = [] 
    for d in data: 
        plist = d.find('img')['src'] 
        picture_list.append(plist) 
    return picture_listdef download_picture(pic_l): 
    if not os.path.exists(r'picture'): 
        os.mkdir(r'picture') 
    for i in pic_l: 
        pic = requests.get(i) 
        p_name = i.split('/')[7] 
        with open('picture\\' + p_name, 'wb') as f: 


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