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爬虫学习小结

2023-10-31

前几天学习爬虫，总结如下：

一、 Request

1. get函数初介绍

r = request.get(URL, params, **kawarg)

  • params :额外的参数，字典或者字节流格式， 可选
  • **kawarg: 12个控制访问的参数。
    返回的r是包含服务器资源的Response对象

2. response 对象

属性：

属性 说明
r,status_code HTTP请求的返回状态，200表示正常
r.text HTTP相应的字符串形式
r. enconding HTTPheader中猜测的相应内容编码方式
r.apparent_encoding 从内容中分析出的相应内容编码方式
r.content HTTP相应内容的二进制形式

两种编码方式 encoding 和apparent_encoding区别：

encoding 就是提取header中charset 字段信息
apparent_encoding根据内容分析编码方式，更加准确

3. Request库异常

异常 说明
request.ConnectionError 网络连接错误异常，如DNS查询失败，拒绝连接等。
request.HTTPErrot HTTP错误异常
request.URLRequired URL缺失异常
requests.TooManyRedirects 超过最大重定向次数，产生重定向异常
requests.ConnextTimeout 连接远程服务器超时异常
requests.Timeout 请求URL超时，产生超时异常

根据Response库提供函数确定异常，比如r.raise_for_status(),判断返回内容是否正常，如果不是返回200，说明产生异常requests.HTTPError

4. 通用代码框架

import requests
def getHTMLTexxt(url):
	try:
		r = request.get(url, timeout=30)
		r.raise_for_status()
		r.encoding = r.apparent_encoding
		return r.text
	except:
		return "产生异常"
if __name__ == "__main__":
	url = "http://www.baidu.com"
	print(getHTMLText(url))

5. Request库七个主要方法

方法 说明
requests.request() 构造一个请求，支撑以下各个方法的基础方法
request.get() 获取HTML网页的主要方法，对应于HTTP的GET方法
request.head() 获取HTML网页头信息的方法
request.post() 获取网页提交POST请求的方法
request.put() 向HTML网页提交PUT请求的方法
request.patch() 向HTML网页提价局部修改请求
request.delete() 向HTML页面提交删除请求

在这里插入图片描述
PATCH和PUT的区别：

假设URL位置有一组USERInfo,包括UserID, UsserName等20个字段。
采用PATCH，只是向URL提交UserName的局部更新
采用PUT，必须将所有20个字段一并提交到URL，未提交字段将会被删除。

r = requests.head("http://www.baidu.com")
r.headers
r.text

payload = {'key1':'value1','key2':'value2'}
r = request.post{'http://httpbin.org/post', data = payload}
r.text

post根据用户提交的内容不同，在服务器上进行相关的整理。
在这里插入图片描述

其他的六种方法都是基于requset方法直接封装起来的。

6. 控制访问参数

request.request(method, url, ** kwargs)
**kwargs::控制访问的参数，均为可选项

  • params:字典或字节序列，作为参数增加到url中
    在这里插入图片描述
  • data： 字典，字节序列或文件对象，作为Request内容
    在这里插入图片描述
    我们提交的data会放在URL对应的地方作为数据存储。
  • json 作为Request的内容， 和data很像，会把数据赋值到服务器的json域
  • headers: 字典，HTTP定制头
    在这里插入图片描述
    request函数共13个访问控制参数：
    在这里插入图片描述
    request.get函数有12个访问控制参数，request.head有13个，post, get, put patch, delete他们的访问控制参数都几乎和上面相同。

二、Robots协议

网站根目录下robots.txt， 不提供robots就是指可以无限制的爬取

三、beautifulSoup

对文件内容进行树形解析。

from bs4 import BeautifulSoup
import bs4

1. 解析器

解析器 使用方法 条件
bs4的HTML解析器 BeautiSoup(mk,‘heml.parser’) 安装bs4库
lxml的HTML解析器 BeautifulSoup(mk,‘lxml’) pip install lxml
lxml的xml解析器 BeautiSoup(mk,‘xml’) pop instal lxml
html5lib的解析器 BeautifulSoup(mk,‘html5lib’ pip install html5lib

2. beautifulSoup库的基本元素

基本元素 说明
Tag 标签，最基本的信息组织单元，用<> </>表示开头结尾
Name 标签的名字，比如

…

的名字为‘p’
Attribute 标签树形，字典形式，格式：.attrs
NavigableString 标签内非属性字符串，<>…</>中字符串
Commet 标签内字符串的注释部分

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3. 遍历

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  • 下行遍历
属性 说明
.contents 子节点的列表，将的所有儿子节点存入列表
.childrens 子节点的迭代类型， 与.contents类似， 用于循环遍历儿子节点
.descentants

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  • 上行遍历
属性 说明
.parent 节点的父亲标签
.parents 节点先辈标签的迭代类型，用于循环遍历先辈节点

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  • 平行遍历
属性 说明
.next_sibling 返回HTML文本顺序的下一个平行节点标签
.previous_sibling 返回按照HTML文本顺序的上一个平行节点标签
.next_siblings 迭代类型，返回按照HTML顺序的后续所有平行节点标签
.previous_siblings 迭代类型，返回按照HTML文本顺序的前序所有平行节点标签

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4. 信息标记三种类型

  • XML， 标签
  • json, 有类型的键值对
  • yaml , 无类型的键值对 ，通过缩进表达所属关系

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三种信息形式的比较

XML Internet上信息交互和传递
Json 移动应用云端和节点的信息通信，无注释
YAML 各类系统的配置文件，有注释易读

5. find_all函数

<>.find_all(name, attrs, recursive, string, **kwags)
返回一个列表类型，存储查找的结果
name: 对标签名臣的检索字符串
attrs：对标签属性值进行检索
recursive: 是否对子孙全部检索，默认为TRUE
string: <>…</>中字符串区域的检索字符串

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(…)等价于 .find_all(…)
(…)等价于 soup.find_all(…)
扩展方法

方法 说明
<.find()> 搜索只返回一个类型，字符串类型，参数和find_all相同
<>.find_parents() 在先辈节点中搜索，返回列表类型
<>.find_parent() 在先辈节点返回一个结果，字符串类型
<>.find_next_siblings() 后续平行节点中搜索，返回列表类型
<>.find_next_sibling() 后续平行节点中搜索一个结果，返回字符串
<>.find_previous_siblings() 前序平行节点中搜索，返回列表类型
<>.find_previous_sibling() 前序平行节点中搜索一个结果

四、正则表达式

1. 常用的操作符

在这里插入图片描述
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raw string类型（原生字符串类型），表示为：r’text’
原生的字符串就是不包含转义符的字符串。

2. 主要功能函数

函数 说明
re.search() 在字符串中搜索匹配正则表达式的第一个位置，返回match对象
re.match() 从一个字符串的开始位置起匹配正则表达式，返回match 对象
re.findall() 搜索字符串，列表类型返回全部匹配的字符串
re.spilit() 讲一个字符串按照正则表达式匹配结果进行分割，返回类表类型
re.finditer() 搜索字符串，返回一个匹配结果的跌打类型，每个迭代元素是match元素
re.sub() 在一个字符串中替换所有匹配正则表达式的子串，返回替换后的字符串
  • re.search(pattern, string, flags = 0)
  • flag: 正则表达式使用时的控制标记
    • re.I re.IGNORECASE 忽略正则表达式大小写
    • re.M re.MULTILINE 正则表达式中的^操作符可以将给定字符串的每行当做匹配开始
    • re.S re.DOTALL 正则表达式中的操作符能匹配所有字符，默认匹配除换行外所有字符。
match = re.search(r'[1-9]\d{5}','BIT 100081')
Iif match:
	print(match.group(0))
>>> 100081
  • re,match(pattern, string, flags = 0)
match = re.match(r'[1-9]\d{5}','BIT 100081')
if match:
	match.group(0)
>>>输出为空
match = re.match(r'[1-9]\d{5}','100081 BIT')
if match:
	match.group(0)

>>>100081
  • re.findall(pattern, string, flags = 0)
ls = re.findall(r'[1-9]\d{5}','BIT 100081 198788HU')
ls
>>>['100081','198788']
  • re.split(pattern, string, maxsplit = 0, flags = 0)
  • maxsplit ：最大分隔数，如果数值小于匹配结果，剩余的部分作为最后一个元素输出
re.split(r'[1-9]\d{5}','BIT100081 519878HU', maxsplit = 1)
>>['BIT',' 519879HU']
  • re.finditer(pattern, string, flags = 0)
for m  in re.finditer(r'[1-9]\d{5}','BIT100081 TSU100084')
		if m:
			print(m.group(0))
  • re.sub(pattern, repl, string, count = 0, flags = 0)
  • 在一个字符串中替换所有匹配正则表达式的子串，返回替换后的字符串
  • repl： 替换匹配字符串的字符串
  • string 带匹配的字符串
  • count 匹配的最大替换次数
re.sub(r'[1-9]\d{5}',':zipcode','BIT100081 TSU100084')
>> 'BIT:zipcode TSU:zipcode'

3. 等价写法

rst = re.search(r’[1-9]\d{5}’,‘BIT 100081’)
等价于
pat = re.compile(r’[1-9]\d{5}’)
rst = pat.search(‘BIT 100081’)

函数式用法是一次性操作
面向对象的写法，用于编译后的多次操作

regex = re.compile(pattern, flags = 0)

在这里插入图片描述

对于之前的写法只是去掉了pattern对象

4. match对象

type(match)
<class '-src.SRE_Match'>
  • match对象的属性
属性 说明
.string 带匹配的文本
.re 匹配时的pattern对象
.pos 正则表达式搜索文本的开始位置
.endpos 正则表达式搜索文本的结束位置
  • match对象的方法
方法 说明
.group(0) 获得匹配后的字符串
.start() 匹配字符串在原始字符串的开始位置
,end() 匹配字符串在原始字符串的结束位置
.span() 返回（.start（）， .end（）

match 对象是返回一次的结果，如果想获得所有的匹配结果，可以使用finditer()

在这里插入图片描述

5. 贪婪匹配和最小匹配

re库默认使用贪婪匹配，即输出匹配最长的子串
如何输出最小匹配呢？
当我们看到一个操作符匹配结果有不同长度的时候，可以在后边加一个问号，返回最小结果。

match = re.search(r'PY.*N','PYANBNCNDN')
match.group(0)
>>>'PYANBNCNDN'
match = re.search(r'PY.*?N','PYANBNCNDN')
match.group(0)
>>> 'PYAN'
  • 最小匹配操作符
操作符 说明
*? 前一个字符0次货无限次扩展，最小匹配
+? 前一个字符1次或多次扩展，最小匹配
?? 前一个字符0次或1次扩展，最小匹配
{m,n}? 前一个字符m到n次，包含n, 最小匹配

五、scrapy

在这里插入图片描述

  • spider middleware
    • 目的： 对请求和爬取项再处理
    • 功能：修改丢弃，新增请求或者爬取项
    • 用户可以编写配置代码
  • scrapy 命令行格式

scrapy [options][args]

  • scrapy常用命令

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  • 工程目录
    在这里插入图片描述

  • yield关键字

生成器是一个不断产生值的函数
包含yield语句的函数就是一个生成器
生成器每次产生一个值，函数被冻结，唤醒后在产生一个值

在这里插入图片描述

如果N = 1M, 10M, 100M
普通写法占用很大的存储空间，并且相应速度慢

  • Request 类

和我们之前学习的Request库不是一个方法
class scarpy.http.Request()
Request对象表示一个HTTP请求
由spider生成，由Downloader执行

在这里插入图片描述

  • Response类

class scrapy.http.Response()
Response对象表示一个HTTP相应
由Downloader生成，由Spider处理

在这里插入图片描述

  • Item类

class scrapy.item.Item()
Item 对象表示一个从HTML页面中提取的信息内容
由spider生成，由Item Pipeline 处理
Item 类似字典类型，可以按照字典类型操作

  • 爬虫提取信息的方法
    • spider 模块可以使用的方法
    • Beautiful Soup
    • lxml
    • re
    • Xpath Selector
    • CSS Selector
  • 编写步骤
  1. 建立工程和spider模块

scrapy startproject BaiduStocks
cd BaiduStocks
scrapy genspider stocks baidu.com
进一步修改spiders/stocks.py文件

  1. 编写spider

修改配配stacks.py文件
修改对返回页面的处理
修改对新增URL爬取请求的处理

  1. 编写pipelines

配置pipelines.py文件
定义对爬取项（Scraped Item）的处理类
配置ITEM_PIPELINES选项

  1. 使用crawl命令执行程序。

也可以进行优化
在这里插入图片描述

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