Python 爬虫介绍_python爬虫技术介绍

一、什么是爬虫

爬虫：一段自动抓取互联网信息的程序，从互联网上抓取对于我们有价值的信息。

二、Python爬虫架构

Python 爬虫架构主要由五个部分组成，分别是调度器、URL管理器、网页下载器、网页解析器、应用程序（爬取的有价值数据）。

• 调度器：相当于一台电脑的CPU，主要负责调度URL管理器、下载器、解析器之间的协调工作。
• URL管理器：包括待爬取的URL地址和已爬取的URL地址，防止重复抓取URL和循环抓取URL，实现URL管理器主要用三种方式，通过内存、数据库、缓存数据库来实现。
• 网页下载器：通过传入一个URL地址来下载网页，将网页转换成一个字符串，网页下载器有urllib2（Python官方基础模块）包括需要登录、代理、和cookie，requests(第三方包)
• 网页解析器将一个网页字符串进行解析，可以按照我们的要求来提取出我们有用的信息，也可以根据DOM树的解析方式来解析。网页解析器有正则表达式（直观，将网页转成字符串通过模糊匹配的方式来提取有价值的信息，当文档比较复杂的时候，该方法提取数据的时候就会非常的困难）、html.parser（Python自带的）、beautifulsoup（第三方插件，可以使用Python自带的html.parser进行解析，也可以使用lxml进行解析，相对于其他几种来说要强大一些）、lxml（第三方插件，可以解析 xml 和 HTML），html.parser 和 beautifulsoup 以及 lxml 都是以 DOM 树的方式进行解析的。
• 应用程序：就是从网页中提取的有用数据组成的一个应用。

下面用一个图来解释一下调度器是如何协调工作的:

三、urllib2 实现下载网页的三种方式

#!/usr/bin/python # -- coding: UTF-8 -- import cookielib import urllib2 url = “http://www.baidu.com” response1 = urllib2.urlopen(url) print “第一种方法” #获取状态码，200表示成功 print response1.getcode() #获取网页内容的长度 print len(response1.read()) print “第二种方法” request = urllib2.Request(url) #模拟Mozilla浏览器进行爬虫 request.add_header(“user-agent”,“Mozilla/5.0”) response2 = urllib2.urlopen(request) print response2.getcode() print len(response2.read()) print “第三种方法” cookie = cookielib.CookieJar() #加入urllib2处理cookie的能力 opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie)) urllib2.install_opener(opener) response3 = urllib2.urlopen(url) print response3.getcode() print len(response3.read()) print cookie

四、第三方库 Beautiful Soup 的安装

Beautiful Soup: Python 的第三方插件用来提取 xml 和 HTML 中的数据，官网地址 https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/

1、安装 Beautiful Soup

打开 cmd（命令提示符），进入到 Python（Python2.7版本）安装目录中的 scripts 下，输入 dir 查看是否有 pip.exe, 如果用就可以使用 Python 自带的 pip 命令进行安装，输入以下命令进行安装即可：

pip install beautifulsoup4
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2、测试是否安装成功

编写一个 Python 文件，输入:

import bs4
print bs4
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运行该文件，如果能够正常输出则安装成功。

五、使用 Beautiful Soup 解析 html 文件

#!/usr/bin/python # -- coding: UTF-8 -- import re from bs4 import BeautifulSoup html_doc = “”"

The Dormouse’s story

Once upon a time there were three little sisters; and their names were Elsie, Lacie and Tillie; and they lived at the bottom of a well.

…

“”" #创建一个BeautifulSoup解析对象 soup = BeautifulSoup(html_doc,“html.parser”,from_encoding=“utf-8”) #获取所有的链接 links = soup.find_all(‘a’) print “所有的链接” for link in links: print link.name,link[‘href’],link.get_text() print “获取特定的URL地址” link_node = soup.find(‘a’,href=“http://example.com/elsie”) print link_node.name,link_node[‘href’],link_node[‘class’],link_node.get_text() print “正则表达式匹配” link_node = soup.find(‘a’,href=re.compile(r"ti")) print link_node.name,link_node[‘href’],link_node[‘class’],link_node.get_text() print “获取P段落的文字” p_node = soup.find(‘p’,class_=‘story’) print p_node.name,p_node[‘class’],p_node.get_text()

1 篇笔记 写笔记

 没有细胞的人

275***0558@qq.com

[ 参考地址](https://www.cnblogs.com/keye/p/7868059.html)
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可以使用使用 keywords 参数进行查找：

soup.find_all(id="link2")
# [<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2" rel="nofollow ugc">Lacie</a>]
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将上例中 id=“link2” 改为 id=True 表示查找全部存在 id 这个属性的标签：

soup.find_all(id=True)
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1" rel="nofollow ugc">Elsie</a>,
#  <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2" rel="nofollow ugc">Lacie</a>,
#  <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3" rel="nofollow ugc">Tillie</a>]
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也可以使用正则表达式进行查找：

emailid_regexp = re.compile("\w+@\w+\.\w+")　　　　# regexp 表达式对象
first_email_id = soup.find(text=emailid_regexp)
#  abc@example.com
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最后

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后给大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

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