爬虫初学篇——看完这些还怕自己入门不了？

初次学习爬虫，知识笔记小分享
学scrapy框架可看：孤寒者博主的【Python爬虫必备—＞Scrapy框架快速入门篇——上】

目录🌟

一、🍉基础知识

获取网页内容 1. http请求：学习requests库 1. 方法： 1. get方法：活得数据2. post方法：创建数据
解析网页内容 1. 学习html网页结构2. 学习beautiful soup库：解析获取到的html内容，提取信息
储存或者分析数据

二、🍉http协议：

(1) http、Hypertext Transfer Protocol，超文本传输协议http是一个基于“请求与响应”模式的、无状态的应用层协议

(2)基本格式：

scheme://host[:post#]/path/……/[?query-string] [#anchor]
名称解释scheme协议（例如：http，https，ftp）host服务器的IP地址或者域名port#服务器的端口（如果是走协议默认端口，缺省端口80）path访问资源的路径query-string参数，发送给http服务器的数据anchor锚（跳转到网页的指定锚点位置）

当获取的网页代码出现乱码时，可能就是编码格式不一样，手动设置编码格式：请内容 . encoding=’ 编码格式 ‘
URL是通过HTTP协议存取资源的Internet路径，一个URL对应一个数据资源

三、🍉解析网页

(1) xpath的用法：

表达式描述用法说明nodename选取此节点的所有子节点div选取div下的所有标签//从全局节点中选择节点，任意位置均可//div选取整个HTML页面的所有div标签/选取某个节点下的节点//head/title选取head标签下的title标签@选取某个属性的节点//div[@id]选取带有id属性的div标签.当前节点下./span选取当节点下的span标签【代码中威力强大】

etree.HTML(内容)：将不是html的格式的内容转换成html
etree.tostring(内容，encoding=‘UTF-8’).decode(‘UTF-8’):如果不是UTF-8编码格式的内容，这里可以更改成UTF-8的内容
etree.parse(文件路径)：parse对html导入python并解析
自定解析器：如果在浏览器上保存网页到本地，在python中获取.html文件需要利用自定解析器来解析文件内容

# 自定解析器
parser=etree.HTMLParser(encoding='UTF-8')
html=etree.parse(路径,parser=parser)
result=etree.tostring(html,encoding='UTF-8').decode('UTF-8')

xpath中的[1]表示第一个元素，而python中的第一个是从0开始,例如：[0]

(2) bs4解析器的解释：

解析器使用方法优势劣势python标准库soup = BeautifulSoup(htmlt, ‘html.parser’)python内置标准库;执行速度适中python2.x或者python3.2x前的版本中文文档容错能力差lxml HTML解析器soup = BeautifulSoup(html, ‘lxml’)速度快；文档容错能力强需要安装c语言库lxml XML解析器soup = BeautifulSoup(html, ‘xml’)速度快；唯一支持XML的解析器需要安装c语言库html5libsoup = BeautifulSoup(html, ‘html5lib’)最好的容错性；以浏览器的方式解析文档；生成HTML5格式的文档；不依赖外部扩展库速度慢
可以使用列表的强制转换：

（1）bs4的使用时，soup获取的时bs4的元素类型

（2）使用list强制转换

获取全部的单个标签：soup.find_all(‘标签’)
获取拥有指定属性的标签：1. soup.find_all(‘标签’，属性的键值对)2. soup.find_all(‘标签’，attrs={键值对1，键值对2}) attrs是存储的是字典，里面可以包含html的多个属性
获取多个指定属性的标签：- soup.find_all(‘标签’，属性的键值对1，属性的键值对2)- 如果在获取时，出现python关键字与属性冲突时，在获取的时候添加一个下划线 ’ _ ’ ，例如：soup.find_all('div'，class_='position')
获取标签属性值：

方法1:通过下标方式提取

1.先锁定标签
alist=soup.find_all('a')for a in alist:
    href=a['href']print(href)

方法2：利用attrs参数提取

for a in alist:
    href=a.attrs['href']print(href)

获取标签内的文本信息:使用string方法

# 获取html的所有div标签，从第二个开始
divs=soup.find_all('div')[1:]# 利用循环输出每个标签for div in divs:# 只提取标签下的字符串
    a=div.find_all('a')[0].string
    
# 提取整个div下的字符串
divs=soup.find_all('div')[1:]for div in divs:
    infos=list(div.stripped_strings)# stripped_strings方法是删除列表中的制表符，例如: "\n,\t"等

.get_text(strip=True):去除文本内容的前后空白

(3) python字符编码的错误：

UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xca in position 339: invalid continuation byte——错误的原因是，尝试将字节数据解码为UTF-8编码的字符串时，遇到了一个无效的起始字节。UTF-8是一种流行的Unicode字符编码，它使用1到4个字节表示不同的Unicode字符。如果字节数据不符合UTF-8编码规则，就会引发此错误。

解决方法：

尝试使用其他编码格式
使用错误处理策略ignore是忽略无效字符content = response.content.decode('UTF-8',errors='ignore')
尝试不同的编码方式

如果无法确定字节数据的正确编码方式，可以尝试使用不同的编码方式进行解码，直到找到一个可以成功解码的方式。可以使用try-except语句来捕获解码错误，并尝试不同的编码方式：

pythonCopy codedata =b'\xbc\xde\xcf\xbc'
encodings =['utf-8','gbk','latin-1']# 按照可能的编码方式顺序进行尝试
decoded_data =None# 找到合适的编码for encoding in encodings:try:
        decoded_data = data.decode(encoding)breakexcept UnicodeDecodeError:continue# 如果找不到则为None      if decoded_data isNone:print("无法解码字节数据")else:print(decoded_data)

使用chardet库自动检测编码方式

如果无法确定字节数据的正确编码方式，可以使用chardet库来自动检测编码方式。chardet是一个第三方库，可以根据字节数据的特征自动检测编码方式。

安装库：

pythonCopy codepip install chardet

使用：

pythonCopy codeimport chardet
data =b'\xbc\xde\xcf\xbc'
result = chardet.detect(data)
encoding = result['encoding']
decoded_data = data.decode(encoding)

排错：

在Python爬虫中，即使代码看起来没有明显语法错误，爬取的数据仍然可能为空，这通常与以下因素有关：

目标网站结构改变：- 如果爬虫是基于HTML结构编写的，而目标网站进行了改版或更新，原有的选择器（如XPath或CSS Selector）可能不再有效，导致找不到预期的数据。
动态加载内容：- 网页上的数据可能是通过JavaScript动态加载的，直接爬取HTML源代码可能无法获取这些数据。此时需要分析网页加载逻辑，使用如Selenium、Pyppeteer等工具模拟浏览器行为，或者通过分析Ajax请求来间接获取数据。
反爬策略：- 目标网站可能启用了反爬虫策略，比如Cookies验证、User-Agent限制、IP封锁、验证码、登录验证等。这时，需要针对这些策略进行相应的处理，比如设置更真实的User-Agent、使用代理IP池、处理验证码或模拟登录。
请求参数不正确：- 请求头信息（headers）、cookies、POST数据等参数可能需要特殊配置才能获取数据，如果缺少必要参数或参数不正确，服务器可能不会返回有效数据。
网络问题：- 即使代码看似没问题，网络连接不稳定或服务器端出现问题也可能导致无法获取数据。
解析逻辑错误：- 数据解析环节可能出现问题，例如正则表达式匹配不正确，或者在解析HTML或JSON时引用了不存在的键或属性。
API调用权限或频率限制：- 若爬取的是API接口，可能存在调用频率限制、API密钥失效或没有必要的授权。
数据缓存问题：- 如果爬虫有缓存机制并且缓存了错误的结果，新的爬取可能会直接读取缓存而非从服务器获取新数据。

要解决这个问题，可以从以下几个步骤入手：

检查并确认请求网址是否正确且能够正常访问；
使用开发者工具查看网页加载过程，确认数据是如何加载和呈现的；
检查请求头和请求体是否符合目标网站的要求；
检查解析代码逻辑，特别是提取数据的部分；
检测网络状况以及是否有反爬措施，调整爬虫策略；
对于动态加载内容，确保相应脚本能够正确执行或模拟；
针对可能出现的API限制，合理安排请求间隔，遵循网站的使用协议。

(4) 正则表达式：

语法：reslut=re.match(‘匹配内容’，内容文件) - 输出匹配：reslut.group()

"""
    正则表达式，又称规则表达式（Regular Expression），是使用单个字符串来描述、匹配某个句法规则的字符串，常被用来检索、替换那些符合某个模式（规则）的文本
    正则的三个基础方法
        import re
        1.1从头开始搜索，开头第一个如果不匹配则匹配不成功
            re.match(匹配规则， 被匹配字符串)
        1.2 搜索整个容器，匹配则成功，不匹配返回None
            re.search(匹配规则， 被匹配字符串)
        1.3 匹配整个字符串，找出全部匹配项
            re.findall(匹配规则， 被匹配字符串)
        1.4 字符串的 r 标记，表示当前字符串是原始字符串，即内部的转义字符无效而是普通字符
        1.5 数量匹配：
            （1）* ：匹配前一个规则的字符出现0至无数次
            （2）+ ：匹配前一个规则的字符出现1至无数次 就是至少有一次
            （3）？ ：匹配前一个规则的字符出现0次或者1次
            （4）{m}:匹配前一个规则的字符出现m次
            （5）{m,}：匹配前一个规则的字符出现最少m次
            （6）{m,n}：匹配前一个规则的字符出现m到n次
        1.6 边界匹配
            （1）^ :匹配字符串开头
            （2）$ :匹配字符串结尾
            （3）\b :匹配一个单词的边界
            （4）\B :匹配非单词边界
       1.7 分组匹配
            （1）| :匹配左右任意一个表达式
            （2）() :将括号字符串作为一个分组
"""import re
# 练习
s =" itheima1. @ @ python2 !!666  ##itcast3"# 匹配 . 使用\.
re1=re.findall(r'\.',s)print(re1)# 自定义匹配字符 使用[ ]
re2=re.findall(r'[A-Z,\W]',s)print(re2)# 匹配整数 使用\d
re3=re.findall(r'\d',s)print(re3)# 匹配非数字 使用\D
re4=re.findall(r'\D',s)print(re4)# 匹配空格 和tab 使用 \s
re5=re.findall(r'\s',s)print(re5)# 匹配非空白 \S
re6=re.findall(r'\S',s)print(re6)# 匹配单字符 如：a-z A-Z 0—9 _\
re7=re.findall(r'\w',s)print(re7)# 匹配非单词字符 \W
re8=re.findall(r'\W',s)print(re8)# 匹配账号，只能由字母和数字组成，长度限制6到10位# 规则为： ^[0-9a-zA-Z]{6, 10}$# 匹配QQ号，要求纯数字，长度5-11，第一位不为0# 规则为：^[1-9][0-9]{4, 10}&# [1-9]匹配第一位，[0-9]匹配后面4到10位

(5) 拓展知识

爬取图片是不需要解码的

content=response.content

保存数据：wb是写入比特流数值

withopen('路径','wb')as f:
    f.write(content)

四、🍉Requests库

Python123

学习流程图

：

![外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传](https://img-home.csdnimg.cn/images/20230724024159.png?origin_url

python的集成工具：

文本工具类IDE集成工具类IDEIDLEPycharmNotepad++WingSublime TextPyDev & EclipseVim & EmacsVisual StudioAtomAnaconda & SpyderKomodo EditCanopy
推荐使用的是：Sublime Text 、Wing 、Pycharm 、Anaconda (科学计算机和数据分析的专题)

(1) Requests

自动爬取HTML页面，自动网络请求提交
最常用的是get请求方法
方法说明requests.request()构造一个请求，支撑以下各方法的基础方法requests.get()获取html网页的主要方法，对应于http的getrequests.head()获取html网页头信息的方法，对应于http的headrequests.post()向html网页提交post请求的方法，对应于http的postrequests.put()向html网页提交put请求的方法，对应于http的putrequests.patch()向html网页提交局部修改请求，对应于http的patchrequests.delete()向html页面提交删除请求，对应http的delete
理解patch和put的区别'''假设url位置有一组数据UserInfo，包括UserID、UserName等20个字段需求：用户修改了UserName，其他不变- 采用patch，仅向url提交userName的局部更新请求- 采用put，必须将所有20个字段一并提交到url，未提交字段被删除patch的最主要好处：节省网络带宽'''

(2) Response对象的属性

请求：获取html网页
属性说明r.statu_codehttp请求的返回状态，200表示连接成功，其他表示失败或者另有原因r.texthttp响应内容的字符串形式，即，url对应的页面内容r.encoding从http header中猜测的响应内容编码方式r.apparent_encoding从内容中分析出的响应内容编码方式(备选编码方式)r.contenthttp响应内容的二进制形式

(3) 理解Requests库的异常：
网络连接有风险
异常处理很重要
异常说明requests.ConnectionError网络连接错位于异常，如DNS查询失败，拒绝连接等requests.HTTPErrorhttp错误异常requests.URLRequiredurl缺失异常requests.TooManyRedirects超过最大重定向次数，产生重定向异常requests.ConnectTimeout连接远程服务器超时异常requests.Timeout请求URL超时，产生超时异常r.raise_for_status() 【response】如果不是200，产生异常requests.HTTPError
使用try……except排错框架

import requests

def getHTMLText(url):
    try:
        r=requests.get(url,timeout=30)# 如果状态不是200，引发HTTPError异常
        r.raise_for_status()r.encoding=r.apparent_encoding
        return r.text
    except:
        return"产生异常"if __name__ =="__mian__":url="http://www.baidu.com"
    print(getHTMLText(url))

(4) 请求数据 (** kwargs参数)

requests.request(method,url,** kwargs)**kwargs:控制访问的参数，均为可选项method：请求方式
参数说明1params跟在url连接后面，查询（搜索）的含义，字典或者字流格式2data终点作为向服务器提供或提交资源时使用，字典、字节序列或文件对象，作为Request的内容3jsonJSON格式的数据，作为Request的内容4headers字典、HTTP定制头5cookies字典或CookieJar，Request中的cookie6auth元组，支持HTTP认证功能7files字典类型，传输文件8timeout设定超时时间，秒为单位9poroxies字典类型，设定访问代理服务器，可以增加登录认证10allow_redirectsTrue/False,默认为True，重定向开关11streamTrue/False,默认为True，获取内容立即下载开关12verifyTrue/False,默认为True，认证SSL证书开关13cert本地SSL证书路径

params

import requests
url ="https://example.com/search"
params ={"query":"Python爬虫","page":1}
response = requests.get(url, params=params)# 最终得到url = https://example.com/search?query=Python爬虫&page=1

data

import requests
url ="https://example.com/login"# 相当于填写表单数据，如登录表单，post请求
data ={"username":"your_username","password":"your_password"}
response = requests.post(url, data=data)

jsonjson参数的作用是简化向API发送JSON数据的过程，确保了数据的正确序列化和HTTP头部的恰当设置，非常适合与那些期望接收JSON输入的现代Web服务交互。

import requests
import json
url ="https://api.example.com/data"
data ={"key":"value","another_key":"another_value"}
response = requests.post(url, json=data)# 注意：requests库内部会自动将data转换为JSON字符串，# 并设置Content-Type为application/json# data是一个Python字典，通过json=data传递给requests.post方法后，requests会将其转换为JSON字符串{"key": "value", "another_key": "another_value"}并设置请求头，以表明发送的是JSON格式的数据。

headers实际上是http头的相关域，它对应了向某一个url访问时所发起的http头字段，利用这个字段定制某个访问url的http的协议头- User-Agent: 指定客户端的信息，很多网站会根据这个字段判断访问者是浏览器还是爬虫，有时需要将其设置为常见的浏览器字符串来避免被识别为爬虫。- Accept-Language: 指定客户端接受的语言种类，可以帮助获取特定语言的网页内容。- Content-Type: 当发送POST请求且包含请求体时，这个字段指定了数据的格式，如application/x-www-form-urlencoded、application/json等。- Authorization: 如果网站需要认证，可以通过这个字段提供Token或其他认证信息。import requestsurl ="https://example.com"headers ={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3","Accept-Language":"en-US,en;q=0.9,zh-CN;q=0.8,zh;q=0.7",}response = requests.get(url, headers=headers)# 模仿浏览器，请求数据
cookies从http中解析cookies，它可以是字典，也可以是cookieJar形式；解释：通过cookies参数携带相应的cookie信息，可以使爬虫模拟已登录用户的行为，访问那些需要登录后才能查看的内容。这在爬取需要身份验证的网站数据时尤为重要。作用：cookies参数在Python爬虫中的作用是模拟浏览器的cookie机制，帮助爬虫程序绕过登录限制，访问受保护的内容，或是维持与服务器的会话状态，提高数据抓取的准确性和效率。import requestsurl ="https://example.com/userinfo"cookies ={"sessionid":"abcdef123456","user":"example_user"}response = requests.get(url, cookies=cookies)
auth字段是一个元组类型，它是支持http认证功能的，auth参数可以是一个元组，通常包含用户名和密码，或者是一个AuthBase的子类实例，用于自定义认证方案。# 基本HTTP认证from requests.auth import HTTPBasicAuthurl ="https://api.example.com/private"username ="your_username"password ="your_password"response = requests.get(url, auth=HTTPBasicAuth(username, password))# API密钥认证classAPITokenAuth(requests.auth.AuthBase):def__init__(self, token): self.token = token def__call__(self, r): r.headers['Authorization']=f'Token {self.token}'return rurl ="https://api.example.com/data"token ="your_api_token"response = requests.get(url, auth=APITokenAuth(token))# OAuth认证对于支持OAuth的API，虽然直接通过auth参数处理可能较为复杂（通常需要先通过一系列步骤获取访问令牌），但也可以根据具体流程封装认证逻辑到自定义的AuthBase子类中。通过合理使用auth参数，Python爬虫能够安全有效地访问那些需要认证的资源，确保了数据请求的合法性与安全性。
files如何使用files参数上传一个图片文件import requestsurl ="https://example.com/upload"file_path ="/path/to/your/image.jpg"withopen(file_path,'rb')asfile: files ={'image':(file_path,file,'image/jpeg')}# 文件名，文件对象，MIME类型 response = requests.post(url, files=files)print(response.text)在这个例子中，我们首先打开要上传的图片文件，并以二进制模式读取('rb')。然后，我们将文件信息构造成一个字典，其中键 'image' 是服务器端预期接收文件的字段名，值是一个元组，包含文件名（这里也可以是任意字符串，服务器端可能会用作文件名）、文件对象和文件的MIME类型。最后，通过requests.post()方法发送POST请求，并将这个字典作为files参数传入。files参数的使用让Python爬虫能够执行涉及文件上传的任务，如图片上传、文件分享网站的数据抓取等场景。
timeout用于设置网络请求的超时时间，如果一个请求超过指定的秒数还没有得到响应，requests库将会抛出一个异常，而不是无限期地等待下去import requestsurl ="https://example.com"timeout =5# 设置超时时间为5秒try: response = requests.get(url, timeout=timeout)# 处理响应数据except requests.exceptions.Timeout:# 超时处理逻辑print("请求超时")# 请求https://example.com在5秒内没有得到服务器的响应，程序将不会一直等待，而是立即执行except块中的代码，打印出“请求超时”的信息
proxies解释：proxies 参数用于配置HTTP或HTTPS代理服务器。代理服务器作为中间人，可以接收你的爬虫程序发出的网络请求，然后转发给目标服务器，并将响应结果再返回给你的爬虫。目的：1. 匿名性：隐藏真实IP地址，防止被目标网站识别和封锁，尤其是在进行大量请求时，减少被封禁的风险。2. 地域限制绕过：通过选择不同地区的代理服务器，可以访问地理位置受限的内容或服务，比如某些网站仅对特定国家或地区开放。3. 性能优化：如果目标服务器对你的物理位置响应较慢，使用地理位置更近的代理服务器可以加快访问速度。4. 负载均衡和带宽管理：企业级应用中，可能会利用代理服务器来分配请求，优化网络资源使用。import requestsproxies ={"http":"http://代理服务器地址:端口","https":"https://代理服务器地址:端口",}response = requests.get("http://example.com", proxies=proxies)代码解释：proxies参数是一个字典，其中键为协议名（“http” 或 “https”），值为代理服务器的URL（包括协议、地址和端口）。这样，所有通过requests发起的请求都会通过指定的代理服务器进行。注意：使用代理时应遵守目标网站的使用条款和服务协议，合法合规地进行数据抓取，尊重网站的Robots协议，并尽量减少对目标服务器的负担。同时，选择稳定可靠的代理服务对于爬虫的成功运行至关重要。
allow_redirectsrequests库会自动处理重定向，即自动向新的URL发送请求。当设置为False时，则不自动处理重定向，而是直接返回原始的重定向响应。

import requests
# 允许重定向
response = requests.get('http://example.com/redirect', allow_redirects=True)print(response.url)# 最终重定向后的URL# 禁止重定向
response = requests.get('http://example.com/redirect', allow_redirects=False)print(response.status_code)# 可能会得到一个重定向的状态码，如301或302print(response.headers['location'])# 获取重定向的目标URL，而不是自动访问

stream- 解释：在使用Python的requests库进行网络请求时，stream参数是一个非常实用的选项，它的主要作用是控制是否立即下载响应内容。当设置stream=True时，requests不会立即下载整个响应体，而是等到你需要时才按需读取，这对于大文件下载或者仅需处理部分响应内容的场景非常有用- stream参数的作用： 1. 节省内存：对于大型文件的下载，如果直接下载整个响应体到内存中，可能会消耗大量内存资源。使用stream=True可以让数据边下载边处理，减少内存占用。2. 按需读取：当你只想读取响应的一部分内容，而不是全部时，使用流式处理可以更加高效。例如，你可能只需要检查响应的前几行来决定是否继续下载剩余内容。3. 长时间运行的连接：在某些情况下，保持连接打开并逐步处理响应内容是有益的，比如实时数据流处理。import requestsurl ="http://example.com/large_file.zip"response = requests.get(url, stream=True)# 检查请求是否成功if response.status_code ==200:# 打开一个本地文件用于保存下载的内容withopen('large_file.zip','wb')as f:for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):# 如果chunk不是空的，才写入文件if chunk: f.write(chunk)
verify- verify=True，这意味着requests会验证服务器的SSL证书，确保与之建立的HTTPS连接是安全的，可以防止中间人攻击。- 有时候你可能需要关闭这个验证，比如在测试环境中，或者当遇到自签名证书（self-signed certificate）或证书链不完整的情况，这时可以将verify设置为False。不过，这样做会降低安全性，应该谨慎考虑，并仅在确信不会导致安全问题的情况下使用。import requestsurl ="https://example.com"response = requests.get(url, verify=False)
cert- cert参数可以接收一个表示客户端证书文件路径的字符串，或者一个包含证书文件路径和私钥文件路径的元组。- cert 参数用于指定HTTPS请求时的客户端证书。当目标网站或API需要客户端提供安全证书进行身份验证时，就需要用到这个参数。这对于访问那些启用了客户端证书认证的HTTPS服务尤为重要，比如一些内部系统、银行接口或是高度安全的API。import requestsurl ="https://example.com/api/secure-endpoint"cert ="/path/to/client.pem"# 单个文件包含证书和私钥# 或者，如果证书和私钥分开：# cert = ("/path/to/cert.pem", "/path/to/key.pem")response = requests.get(url, cert=cert)

五、🍉网络爬虫的“盗亦有道”

(1) 网络爬虫的尺寸

123小规模，数据量爬取速度不敏感Requests库 >90%中规模，数据规模较大爬取速度敏感Scrapy库大规模，搜索引擎爬取速度关键定制开发爬取网页玩转网页爬取网站爬取系列网站爬取全网

(2) 网络爬虫引发的问题

骚扰问题网络爬虫的“性能骚扰”：web服务器默认接收人类访问。受限于编写水平和目的，网络爬虫将会为Web服务带来巨大的资源开销
法律风险服务器上的数据有产权归属，网络爬虫获取数据后牟利将带来法律风险
隐私泄露网络爬虫可能具备突破简单访问控制的能力，获得被保护数据从而泄露个人隐私

(3) 网络爬虫的限制

来源审查：判断User-Agent进行限制 - 检查来访Http协议头的User-Agent域，只响应浏览器或友好爬虫的访问
发布公告：Robots协议 - 告知所有爬虫网站的爬取策略，要求爬虫遵守

(4) Robots协议

Robots（Robots Exclusion Standard，网络爬虫排除标准协议）是机器人的意思。robots协议是放在网站的根目录上的，如果一个网站无robots协议，则是该网站允许所有爬虫爬取该网站，所有的爬虫都要遵循robots协议。
作用：网站告知网络爬虫哪些页面可以抓取，哪些不行
形式：在网站根目录下的robots.txt文件
robots协议基本语法：

# disallow：表示不允许爬取的内容# *代表所有，/代表根目录

Robots协议的使用 1. 网络爬虫：自动或人工识别robots.txt，再进行内容爬取。2. 约束性：Robots协议是建议但非约束性，网络爬虫可以不遵守，但存在法律风险。

(5) 对Robots协议的理解

123访问量很小：可以遵守；访问量较大：建议遵守非商业且偶尔：建议遵守；商业利益：必须遵守必须遵守爬取网页玩转网页爬取网站爬取系列网站爬取全网
例如：

http://www.baidu.com/robots.txt
http://www.news,sina.com.cn/robots.txt
http://www.qq.com/robots.txt
http://news.qq.com/robots.txt
http://www.moe.edu.cn/robots.txt (无robots协议)

六、🍉实战案例

(1) 京东商品页面的爬取

import requests
url="https://item.jd.com/100077414769.html"try:
    r=requests.get(url)
    r.raise_for_status()# 如果状态码是200则正常运行
    r.encoding=r.apparent_encoding
    print(r.text[:1000])except:print("爬取失败")

(2) 亚马逊商品页面的爬取

import requests

url="https://www.amazon.cn/gp/product/B01M8L5Z3Y"
headers={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36"}try:
    r=requests.get(url,headers=headers)
    r.raise_for_status()# 如果状态码是200则正常运行
    r.encoding=r.apparent_encoding
    print(r.text)except:print("爬取失败")

(3) 百度360搜索关键词提交

百度的关键词接口：

http://www.baidu.com/s?wd=

keyword

import requests

url="http://www.baidu.com/s"try:
    kv={'wd':'Python'}
    r=requests.get(url,params=kv)print(r.request.url)
    r.raise_for_status()# 如果状态码是200则正常运行print(r.request.url)print(r.text)except:print("爬取失败")

360的关键词接口

http://www.so.com/s?q=

keyword

import requests

url="http://www.so.com/s"try:
    kv={'q':'Python'}
    r=requests.get(url,params=kv)print(r.request.url)
    r.raise_for_status()# 如果状态码是200则正常运行print(r.text)except:print("爬取失败")

(4) 网络图片的爬取和存储

import requests
import os
url="http://image.nationalgeograhic.com.cn/2017/20170211061910157.jpg"
root="F://music//"
path = root +url.split('/')[-1]try:ifnot os.path.exists(root):
        os.mkdir(root)ifnot os.path.exists(path):
        r= requests.get(url)withopen(path,"wb")as f:
            f.write(r.content)
            f.close()print("文件保存成功")else:print("文件已存在")except:print("爬取失败")

(5) ip地址归属地的自动获取

import requests

url="http://m.ip138.com/ip.asp?ip="try:
    r=requests.get(url+'202.204.80.112')
    r.raise_for_status()
    r.encoding=r.apparent_encoding
    print(r.text[-500:])except:print("爬取失败")

七、🍉Beautiful Soup库入门

(1) 标签基本元素

基本元素说明Tag标签，最基本的信息组织单元，分别用<>和</>标明开头和结尾Name标签的名字，
……
的名字是‘p’，格式：.nameAttributes标签的属性，字典形式组织，格式：.attrsNavigableString标签内非属性字符串，<>……</>中字符串，格式：.stringComment标签内字符串的注释部分，一种特殊的Comment类型

最基本的信息单元import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupurl="http://python123.io/ws/demo.html"try: response=requests.get(url) response.raise_for_status() html=response.text soup=BeautifulSoup(html,"html.parser") title=soup.title a=soup.a print(title,a)except:print("爬取失败")
标签的名字import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupurl="http://python123.io/ws/demo.html"try: response=requests.get(url) response.raise_for_status() html=response.text soup=BeautifulSoup(html,"html.parser") title=soup.title.name # 获取标签的尖括号里面的内容print(title)except:print("爬取失败")
标签属性import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupurl="http://python123.io/ws/demo.html"try: response=requests.get(url) response.raise_for_status() html=response.text soup=BeautifulSoup(html,"html.parser") a=soup.a id=a.attrs # 查看a标签里的属性 id_class=a.attrs['href']# 获取属性的键值对，就是属性内容print(id_class)except:print("爬取失败")
标签内非属性字符串import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupurl="http://python123.io/ws/demo.html"try: response=requests.get(url) response.raise_for_status() html=response.text soup=BeautifulSoup(html,"html.parser") p=soup.p.string print(p)except:print("爬取失败")
标签内字符串的注释部分from bs4 import BeautifulSoup soup=BeautifulSoup("<b></b><p>This is not a comment</p>","html.parser")print(type(soup.b.string))except:print("爬取失败")

(2) 标签树下的下行遍历

属性说明.contents子节点的列表，将所有儿子节点存入列表.children子节点的迭代类型，与.contents类似，用于循环遍历儿子节点.descendants子孙节点的迭代类型，包含所有子孙节点，用于循环遍历

遍历下行import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupurl="http://python123.io/ws/demo.html"response=requests.get(url)soup=BeautifulSoup(response.text,"html.parser")head=soup.head.contentsbody=soup.body.contentsprint(head)print(body)
遍历下行import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupurl="http://python123.io/ws/demo.html"response=requests.get(url)soup=BeautifulSoup(response.text,"html.parser")# 遍历儿子节点for child in soup.body.children:print(child)# 遍历子孙节点for child in soup.body.descendants:print(child)

(3) 标签树的上行遍历

属性说明.parent节点的父亲标签.parents节点先辈标签的迭代类型，用于循环遍历辈点

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url="http://python123.io/ws/demo.html"
response=requests.get(url)
soup=BeautifulSoup(response.text,"html.parser")
title=soup.title.parent
print(title)for parent in soup.a.parents:if parent isNone:print(parent)else:print(parent.name)

(4) 标签树的平衡遍历

属性说明.next_sibling返回按照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文本顺序的后续所有平行节点标签.previous_siblings迭代类型，返回按照HTML文本顺序的前续所有平行节点标签

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url="http://python123.io/ws/demo.html"
response=requests.get(url)
soup=BeautifulSoup(response.text,"html.parser")
a0=soup.a.next_sibling
print(a0)
a1=soup.a.next_sibling.next_sibling
print(a1)
a2=soup.a.previous_sibling
print(a2)
a3=soup.a.previous_sibling.previous_sibling
print(a3)
a4=soup.a.parent
print(a4)# 遍历后续节点for sibling in soup.a.next_sibling:print(sibling)# 遍历前续节点for sibling in soup.a.previous_sibling:print(sibling)

.prettify()为HTML文本<>及其内容增加更加”\n“
.prettofuy()可用与标签，方法：.prettift()

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url="http://python123.io/ws/demo.html"
response=requests.get(url)
soup=BeautifulSoup(response.text,"html.parser")print(soup.prettify())

八、🍉信息组织与提取方法

(1) 信息标记的三种形式

json

"key":"value""key":["value1","value2"]"key":{"subkey":"subvalue"}

信息有类型，适合程序处理(js)，较XML简洁
移动应用云端和节点的信息通信，无注释

yaml

key:vlaue
key:#Comment-vlaue1
-vlaue2
key:
    subkey:subvlaue

信息无类型，文本信息比例最高，可读性好
各类系统的配置文件，有注释易读

xml

<name>……</name>
注释：<!-- -->

最早的通用信息标记语言，可扩展性好，但繁琐。
Internet上的信息交互与传递

(2) 信息提取的一般方法

方法一：完整解析信息的标记形式，再提取关键信息。XML、JSON、YAML ，需要标记解析器；优点：信息解析准确；缺点：提取过程繁琐，速度慢。
方法二：无视标记形式，直接搜索关键信息。对信息的文本查找函数即可。优点：提取过程简洁，速度较快。缺点：提取结果准确性与信息内容相关
融合方法：结合形式解析与搜索方法，提取关键信息。XML、JSON、YAML、搜索。需要标记解析器及文本查找函数。

(3) find_all()方法

<>.find_all(name,attrs,recursive,string,**kwargs)"""
返回一个列表类型，存储查找的结果
name：对标签名称的检索字符串
attrs：对标签属性值的检索字符串，可标注属性检索
recursive：是否对子孙全部检索，默认True
string：<>……</>中字符串区域的检索字符串
"""

name：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
r=requests.get("http://python123.io/ws/demo.html").text
soup=BeautifulSoup(r,"html.parser")# 单个标签查找
a=soup.find_all('a')# 多个标签查找用列表
b=soup.find_all(['a','b'])

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
r=requests.get("http://python123.io/ws/demo.html").text
soup=BeautifulSoup(r,"html.parser")for tag in soup.find_all(True):print(tag.name)# 返回结果"""
html
head
title
body
p
b
p
a
a
"""

attrs

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
r=requests.get("http://python123.io/ws/demo.html").text
soup=BeautifulSoup(r,"html.parser")# 属性的查找
link1=soup.find_all(id=['link1','class'])print(link1)
p=soup.find_all('p','course')print(p)

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
r=requests.get("http://python123.io/ws/demo.html").text
soup=BeautifulSoup(r,"html.parser")# 利用正则表达式的函数compile搜索属性单词搜索
link=soup.find_all(id=re.compile('lin'))print(link)

recursive

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
r=requests.get("http://python123.io/ws/demo.html").text
soup=BeautifulSoup(r,"html.parser")# 是否对子孙全部检索
a=soup.find_all('a',recursive=False)print(a)

string

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
r=requests.get("http://python123.io/ws/demo.html").text
soup=BeautifulSoup(r,"html.parser")# 搜索字符串str=soup.find_all(string='Basic Python')print(str)# 利用正则表达式搜索关键词
python=soup.find_all(string=re.compile('py'))print(python)

拓展：
方法说明<>.find()搜索且只返回一个结果，字符串类型，同.find_all参数<>.find_parents()在先辈节点中搜索，返回列表类型，同.find_all参数<>.find_parent()在先辈节点中返回一个结果，字符串类型，同.find_all参数<>.find_next_siblings()在后续平行节点中搜索，返回列表类型，同.find_all参数<>.find_next_sibling()在后续平行节点中返回一个结果，字符串类型，同.find_all参数<>.find_previous_siblings()在前序平行节点中搜索，返回列表类型，同.find_all参数<>.find_previous_sibling()在前序平行节点中返回一个结果，字符串类型，同.find_all参数
提取属性的方法：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
r=requests.get("http://python123.io/ws/demo.html").text
soup=BeautifulSoup(r,"html.parser")for link in soup.find_all('a'):"""
    提取属性的三种方法
    """print(link['href'])print(link.get('href'))print(link.attrs['href'])

特

：soup(…) 等价于 soup.find_all(…)

九、🍉实例：中国大学排名爬虫

(1) 程序的结构设计

步骤1：从网络上获取大学排名网页内容——getHTMLText()
步骤2：提取网页内容中信息到合适的数据结构——fillUnivList()
步骤3：利用数据结构展示并输出结果——printUnivList()

【软科排名】2024年最新软科中国大学排名|中国最好大学排名 (shanghairanking.cn)

(2) 中文对齐的问题的原因

![外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传](https://img-home.csdnimg.cn/images/20230724024159.png?origin_url=C%3A%5CUsers%5C29496%5CAppData%5CRoaming%5CTypora%5Ctypora-user-images%5Cimage-20240520100132695.png&pos_id=img-9t2WSPCM-1718533492537
:<填充><对齐><宽度>,<.精度><类型>引导符号用于填充的单个字符<左对齐；> 右对齐；^剧中对齐槽的设定输出宽度数字的千位分隔符，适用于整数和浮点数浮点数小数部分的精度或字符串的最大输出长度整数类型b,c,d,o,x,X浮点数类型e,E,f,%

中文对齐问题的解决：当中文字符宽度不够时，采用西文字符填充；中西文字符占用宽度不同，采用中文字符的空格填充chr(12288).

代码块：Python网络爬虫与信息提取_中国大学MOOC(慕课) (icourse163.org)

import bs4
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re

defgetHTMLText(url):try:
        r=requests.get(url,timeout=30)
        r.raise_for_status()
        r.encoding=r.apparent_encoding
        return r.text
    except:return"网页信息爬取错误"deffillUnivList(ulist, html):
    soup = BeautifulSoup(html,"html.parser")for tr in soup.find_all('tbody').children:# 检测tr标签的类型的类型，如果tr标签的类型不是bs4库定义的tag类型，将过滤掉ifisinstance(tr,bs4.element.Tag):
            tds=tr('td')
            ulist.append([tds[0].string,tds[1].string,tds[2].string])defprintUnivList(ulist, num):
    tplt="{0:10}\t{1:{3}^10}\t{2:^10}"print("{:10}\t{:^6}\t{:^10}".format("排名","学校名称","总分"))for i inrange(num):
        u=ulist[i]print(tplt.format(u[0],u[1],u[2],chr(12288)))defmain():
    uinfo=[]
    url=""
    html=getHTMLText(url)
    fillUnivList(uinfo,html)
    printUnivList(uinfo,20)

十、🍉正则表达式

(1) 正则表达式的概述

通用的字符串表达框架
简洁表达一组字符串的表达式
针对字符串表达“简洁”和“特征”思想的工具
判断某字符串的特征归属

正则表达式在文本处理中十分常用

表达式文本类型的特征（病毒、入侵等）
同时查找或替换一组字符串
匹配字符串的全部或部分

(2) 正则表达式的语法和使用

语法：正则表达式语法由字符和操作符构成

P(Y|YT|YTH|YTHO)?N

使用编译：将符合正则表达式语法的字符串转换成正则表达式特征。

(3) 正则表达式的常用操作符

操作符说明实例.表示任何单个字符，除”\n“以外[ ]字符集，对单个字符给出取值范围[abc]表示a、b、c，[a-z]表示a到z单个字符[^ ]非字符集，对单个字符给出排除范围[^abc]表示非a或b或c的单个字符前一个字符0次或无限次扩展abc表示ab、abc、abcc、abcc等+前一个字符1次或无限次扩展abc+表示abc、abcc、abccc等?前一个字符0次或1次扩展abc？表示av、abc|左右表达式任意一个abc|def表示abc、def{m}扩展前一个字符m次ab{2}c表示abbc{m,n}扩展前一个字符m至n次(含n)ab{1，2}c表示abc、abbc^匹配字符串开头^abc表示abc且在一个字符串的开头$匹配字符串结尾abc$表示abc且在一个字符串的结尾()分组标记，内部只能使用|操作符(abc)表示abc，(abc|def)表示abc、def\d数字，等价于[0-9]\w单词字符，等价于[A-Za-z0-9]

(4) re库主要功能函数

函数说明re.search(pattern, string)在一个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(pattern, string)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(pattern, string)搜索字符串，以列表类型返回全部能匹配的子串re.split(pattern, string)将一个字符串按照正则表达式匹配结果进行分割，返回列表类型re.finditer(pattern, string)搜索字符串，返回一个匹配结果的迭代类型，每个迭代元素是match对象re.sub(pattern, string)在一个字符串中替换所有匹配正则表达式的字串，返回替换后的字符串re.compile(pattern[, flags])re.escape(string)

re

模块中常用函数的简单介绍：

语法：

re.函数(pattern, string，flags=0)

pattern：正则表达式的字符串或原生字符串表示
string：待匹配字符串
flags：正则表达式使用时的控制标记

re.search(pattern, string，flags=0): 在字符串中搜索匹配正则表达式pattern的第一个位置，返回一个匹配对象，如果没有找到匹配的，则返回None。import rematch= re.search(r'\d+','hello 123 world')ifmatch:print('找到匹配:',match.group())else:print('未找到匹配')
re.match(pattern, string，flags=0): 从字符串的起始位置匹配正则表达式pattern，如果起始位置没有匹配到，则返回None。注意这与search()不同，search()会扫描整个字符串以查找匹配项。match= re.match(r'\d+','123 hello world')ifmatch:print('找到匹配:',match.group())else:print('未找到匹配')
re.findall(pattern, string): 返回字符串中所有与正则表达式pattern相匹配的所有非重叠匹配项的列表。如果未找到匹配项，则返回空列表。matches = re.findall(r'\b\w+\b','Hello World! This is a test.')print(matches)# 输出：['Hello', 'World', 'This', 'is', 'a', 'test']
re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags): 将字符串中所有与正则表达式pattern匹配的部分替换为repl，并返回修改后的字符串。count参数可以指定替换的最大次数，默认为0，表示替换所有匹配项。result = re.sub(r'\d+','NUMBER','hello 123 world 456')print(result)# 输出：'hello NUMBER world NUMBER'
re.compile(pattern[, flags]): 编译正则表达式字符串为一个正则表达式对象，这样可以提高使用相同模式进行多次匹配的效率。pattern = re.compile(r'\d+')match= pattern.match('123 hello')ifmatch:print('找到匹配:',match.group())
re.escape(string): 转义字符串中的特殊字符，使得它们在正则表达式中作为字面值字符对待。pattern = re.compile(re.escape('[')+r'\d+'+ re.escape(']'))match= pattern.search('[123]')ifmatch:print('找到匹配:',match.group())
re.split(pattern,string,maxsplit=0,flags=0):将一个字符串按照正则表达式匹配进行分割返回列表类型- maxsplit：最大分割数，剩余部分作为最后一个元素输出import reresult1=re.split(r'[1-9]\d{5}','BIT100081 TSU100084')print(result1)result2=re.split(r'[1-9]\d{5}','BIT100081 TSU100084',maxsplit=1)print(result2)
re.finditer(pattern, string):搜索字符串，返回一个匹配结果的迭代类型，每个迭代元素是，match对象import refor m in re.finditer(r'[1-9]\d{5}','BIT100081 TSU100084'):if m:print(m.group(0))

拓展

re库的另一种等价用法：

# 第一种 函数式用法：一次性操作
rst=re.search(r'[1-9]\d{5}','BIT 100081')# 第二种 面对对象用法：编译后的多次操作
pat=ree.compile(r'[1-9]\d{5}')
rst=pat.search('BIT 100081')

match对象介绍Match对象一次匹配的结果，包含匹配的很多信息import rematch=re.search(r'[1-9]\d{5}','BIT 100081')ifmatch:print(match.group(0))print(type(match))match对象的属性：属性说明.string待匹配的文本.re匹配时使用的patter对象（正则表达式）.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())import rematch=re.search(r'[1-9]\d{5}','BIT100081 TSU100084')print(match.string)print(match.re)print(match.pos)print(match.endpos)print(match.group(0))print(match.start())print(match.end())print(match.span())
贪婪匹配Re默认采用贪婪匹配，即输出匹配最长的字串import rematch=re.search(r'PY.*N','PYANBNCNDN')print(match.group(0))最小匹配：如何输出最短的子串呢？import rematch=re.search(r'PY.*?N','PYANBNCNDN')print(match.group(0))最小匹配操作符操作符说明*？前一个字符0次或无限次扩展，最小匹配+？前一个字符1次或无限次扩展，最小匹配？？前一个字符0次或1次扩展，最小匹配{m，n}？扩展前一个字符m至n次（含n），最小匹配
典型例子：在Python中，可以使用re模块（正则表达式模块）来匹配IP地址。一个基本的IPv4地址由四个0到255之间的数字组成，每部分之间用点(“.”)分隔。下面是一个简单的例子，展示了如何编写一个正则表达式来匹配这样的IP地址：

import re

defis_valid_ip(ip):# 定义IP地址的正则表达式
    ip_pattern = re.compile(r'^((25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)\.){3}(25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)$')# 使用正则表达式匹配IP地址if ip_pattern.match(ip):returnTrueelse:returnFalseif __name__ =='__main__':# 测试函数
    ips =["192.168.1.1","255.255.255.255","123.456.789.0","1.2.3"]for ip in ips:print(f"{ip}: {is_valid_ip(ip)}")

这段代码首先导入了

re

模块，并定义了一个函数

is_valid_ip

，该函数使用一个正则表达式来检查输入的字符串是否符合IPv4地址的格式。正则表达式的详细解释如下：

^：表示字符串的开始。
((25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)\.){3}：这部分匹配前三部分的数字，每部分数字范围是0到255，后面跟着一个点(“.”)。其中， - 25[0-5] 匹配从250到255的数字，- 2[0-4][0-9] 匹配从200到249的数字，- [01]?[0-9][0-9]? 匹配0到199的数字，包括前导零的情况。- \. 表示匹配点字符本身（因为点在正则表达式中有特殊含义，所以需要用反斜杠转义）。
(25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)$：这部分匹配第四部分的数字，后面跟上字符串的结束标志$。

经典正则表达式实例：
表达式解释^ [A-Z a-z]+$由26个字母组成的字符串^ [A-Z a-Z 0-9]+$由26个字母和数字组成的字符串^-?\d+$整数形式的字符串^ [0-9] * [1-9] [0-9] * $正整数形式的字符串[1-9] \d{5}中国境内邮政编码，6位[\u 4e00-\u9fa5]匹配中文字符\d {3}-d{8}|\d{4}-\d{7}国内电话号码，010-68913536

十一、🍉实例：淘宝商品信息定向爬虫

(1) 功能描述

目标：获取淘宝搜索页面的信息，提取其中的商品名称和价格
理解：淘宝的搜索接口、翻页的处理
技术路线：requests-re

(2) 程序的结构设计

步骤1：提交商品搜索请求，循坏获取页面。

https://s.taobao.com/search?initiative_id=staobaoz_20240525&page=1&q=%E4%B9%A6%E5%8C%85&tab=all
https://s.taobao.com/search?initiative_id=staobaoz_20240525&page=2&q=%E4%B9%A6%E5%8C%85&tab=all
https://s.taobao.com/search?initiative_id=staobaoz_20240525&page=3&q=%E4%B9%A6%E5%8C%85&tab=all
https://s.taobao.com/search?page=2&q=%E4%B9%A6%E5%8C%85&tab=all
https://s.taobao.com/search?page=1&q=%E4%B9%A6%E5%8C%85&tab=all
https://s.taobao.com/search?page=3&q=%E4%B9%A6%E5%8C%85&tab=all

步骤2：对于每个页面，提取商品名称和价格信息

步骤3：将信息输出到屏幕上。

代码块

：

#CrowTaobaoPrice.pyimport requests
import re

defgetHTMLText(url):try:
        r = requests.get(url, timeout=30)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text
    except:return""defparsePage(ilt, html):try:
        plt = re.findall(r'\"view_price\"\:\"[\d\.]*\"',html)
        tlt = re.findall(r'\"raw_title\"\:\".*?\"',html)for i inrange(len(plt)):
            price =eval(plt[i].split(':')[1])
            title =eval(tlt[i].split(':')[1])
            ilt.append([price , title])except:print("")defprintGoodsList(ilt):
    tplt ="{:4}\t{:8}\t{:16}"print(tplt.format("序号","价格","商品名称"))
    count =0for g in ilt:
        count = count +1print(tplt.format(count, g[0], g[1]))defmain():
    goods ='书包'
    depth =3
    start_url ='https://s.taobao.com/search?q='+ goods
    infoList =[]for i inrange(depth):try:
            url = start_url +'&s='+str(44*i)
            html = getHTMLText(url)
            parsePage(infoList, html)except:continue
    printGoodsList(infoList)
    
main()

十二、🍉实例：股票数据定向爬虫

(1) 功能描述：

目标：获取上交所和深交所所有股票的名称和交易信息
输出：保存到文件中
技术路线：requests-bs4-re

候选数据网站的选择

新浪股票:http://finance.sina.com.cn/stock/
百度股票:https://gupiao.baidu.com/stock/

选取原则：股票信息静态存在于HTML页面中，非js代码生成，没有Robots协议限制。
选取方法：浏览器F12，源代码查看等。
选取心态：不要纠结于某个网络，多找信息源，选择尝试

(2) 程序的结构设计

东方财富网：http://quote.eastmoney.com/stocklist.html
百度股票：https://gupiao.baidu.com/stock/
单个股票：https://gupiao.baidu.com/stock/sz002439.html

步骤1：从东方财富网获取股票列表步骤2：根据股票列表逐个到百度股票获取个股信息
步骤3：将结果存储到文件

代码块

：

#CrawBaiduStocksB.pyimport requests
from bs4 import BeautifulSoup
import traceback
import re

defgetHTMLText(url, code="utf-8"):try:
        r = requests.get(url)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = code
        return r.text
    except:return""defgetStockList(lst, stockURL):
    html = getHTMLText(stockURL,"GB2312")
    soup = BeautifulSoup(html,'html.parser') 
    a = soup.find_all('a')for i in a:try:
            href = i.attrs['href']
            lst.append(re.findall(r"[s][hz]\d{6}", href)[0])except:continuedefgetStockInfo(lst, stockURL, fpath):
    count =0for stock in lst:
        url = stockURL + stock +".html"
        html = getHTMLText(url)try:if html=="":continue
            infoDict ={}
            soup = BeautifulSoup(html,'html.parser')
            stockInfo = soup.find('div',attrs={'class':'stock-bets'})

            name = stockInfo.find_all(attrs={'class':'bets-name'})[0]
            infoDict.update({'股票名称': name.text.split()[0]})
            
            keyList = stockInfo.find_all('dt')
            valueList = stockInfo.find_all('dd')for i inrange(len(keyList)):
                key = keyList[i].text
                val = valueList[i].text
                infoDict[key]= val
            
            withopen(fpath,'a', encoding='utf-8')as f:
                f.write(str(infoDict)+'\n')
                count = count +1print("\r当前进度: {:.2f}%".format(count*100/len(lst)),end="")except:
            count = count +1print("\r当前进度: {:.2f}%".format(count*100/len(lst)),end="")continuedefmain():
    stock_list_url ='http://quote.eastmoney.com/stocklist.html'
    stock_info_url ='https://gupiao.baidu.com/stock/'
    output_file ='D:/BaiduStockInfo.txt'
    slist=[]
    getStockList(slist, stock_list_url)
    getStockInfo(slist, stock_info_url, output_file)

main()

十三、🍉网络爬虫框架

(1) Scrapy爬虫框架结构

1. 爬虫框架

爬虫框架是实现爬虫功能的一个软件结构和功能组件集合
爬虫框架是一个半成品，能够帮助用户实现专业网络爬虫

2. 5+2结构

在这里插入图片描述

数据流的三个路径

Engine从Spider处获得爬取请求（Requests）

Engine将爬取请求转发给Scheduler，用于调度

Engine从Scheduler处获得下一个要爬取的请求

Engine将爬取请求通过中间件发送给Downloader

爬取网页后，Downloader形成响应（Response）通过中间件发给Engine

Engine将收到的响应通过中间件发送给Spider处理

Spider处理响应后产生爬取项（scraped Item）和新的爬取请求（requests）给Engine

Engine将爬取项发送给Item Pipeline（框架出口）

Engine将爬取请求发送给Scheduler

数据流的出入口

Engine控制各模块数据流，不间断从Scheduler处获得爬取请求，直至请求为空

框架入口：Spider的初始爬取请求

框架出口：Item Pipeline

Engine：不需要用户修改 - 控制所有模块之间的数据流- 根据条件触发事件
Downloader：不需要用户修改 - 根据请求下载页面
Scheduler：不需要用户修改 - 对所有爬取请求进行调度管理
Spider：需要用户编写配置代码 - 解析Downloader返回的响应（Response）- 产生爬取项（scraped item）- 产生额外的爬取请求（Request）
Item Pipelines - 以流水线方式处理Spider 产生的爬取项。- 由一组操作顺序组成，类似流水线，每一个操作是一个Item Pipeline类型- 可能操作包括：清理、检验和查重爬取项中的HTML数据、将数据存储到数据库。

Downloader Middleware : 用户可以编写配置代码

# 目的：实施Engine、Scheduler和Downloader之间进行用户可配置的控制# 功能：修改、丢弃、新增请求或响应

Spider Middleware：用户可以编写配置代码

# 目的：对请求和爬取项的再处理# 功能：修改、丢弃、新增请求或爬取项

3. requests库和scrapy库的比较

相同点：- 两者都可以进行页面请求和爬取，Python爬虫的两个重要技术路线。- 两者可用性都好，文档丰富，入门简单。- 两者都没有处理js、提交表单、应对验证码等功能（可扩展）
不同点
requestsScrapy页面级爬虫网站级爬虫功能库框架并发性考虑不足，性能较差并发性，性能较好终点在于页面下载终点在于爬虫结构定制灵活一般定制灵活，深度定制困难上手十分简单入门稍难
选用哪个技术路线开发爬虫 - 非常小的需求，requests库- 不太小的需求，Scrapy框架- 定制程度很高的需求（不考虑规模），自搭框架，requests > Scrapy

4. Scrapy 命令行：大部分操作都是通过命令行来实现

Scrapy是为持续运行设计的专业爬虫框架，提供操作的Scraoy命令行
Scrapy命令行格式：

>scrapy <command>[options][args]

序号命令说明格式1startproject创建一个新工程scrapy startproject [dir]2genspider创建一个爬虫scrapy gebspider [options] 3settings获得爬虫配置信息scrapy settings [options]4crawl运行一个爬虫scrapy crawl 5list列出工程中所有爬虫scrapy list6shell启动URL调试命令行scrapy shell [url]

注

：1、2、4常用

Scrapy爬虫的命令行逻辑为什么Scrapy采用命令行创建和运行爬虫？- 命令行（不是图形界面）更容易自动化，适合脚本控制- 本质上，Scrapy是给程序用的，功能（而不是界面）更重要。

(2) Scrapy爬虫基本使用

Scrapy爬虫的使用步骤

步骤1：创建一个工程和Spider模板

步骤2：编写Spider

步骤3：Item Pipeline

步骤4：优化配置策略

1. 步骤1：建立一个Scrapy爬虫工程

创建工程，生成工程目录（python123demo/【外层目录】，包含scrapy.cfg【部署Scrapy爬虫的配置文件】）生成的工程目录

在这里插入图片描述

python123demo/

：外层目录

scrapy.cfg

：部署Scrapy爬虫的配置文件

python123demo/

：Scrapy框架的用户自定义的配置文件

__int__.py

：初始化脚本

items.py

：Items代码模块（继承类）

middlewares.py

：Middlewares代码模块（继承类）

pipelines.py

：Pipelines代码模块（继承类）

settings.py

：Scrapy爬虫的配置文件

spiders/

：Spiders代码模块目录（继承类）

D:\>E:
E:\>cd\Hui\爬虫\自修案例
# 创建工程
E:\Hui\爬虫\自修案例>scrapy startproject python123demo
New Scrapy project 'python123demo', using template directory 'D:\Software\python3.12.2\Lib\site-packages\scrapy\templates\project', created in:
    E:\Hui\爬虫\自修案例\python123demo

You can start your first spider with:
    cd python123demo
    scrapy genspider example example.com

2. 步骤2：在工程中产生一个Scrapy爬虫

# 创建demo文件
E:\Hui\爬虫\自修案例>cd python123demo
E:\Hui\爬虫\自修案例\python123demo>scrapy genspider demo python123.io
Created spider 'demo' using template 'basic'in module:
  python123demo.spiders.demo

spiders/

：Spiders代码模块目录（继承类）

__init__.py

：初始文件，无需修改

__pycache__

：缓存目录，无需修改

import scrapy

classDemoSpider(scrapy.Spider):# 当前爬虫的名字
    name ="demo"# 最开始用户提交给命令行的域名：指的是爬虫在爬取网站的时候，它只能爬取这个域名以下的相关链接
    allowed_domains =["python123.io"]# 以列表形式包含的一个或多个url，就是scrapy框架所要爬取的初始页面
    start_urls =["https://python123.io"]#解析页面的空方法，用于处理响应，解析内容形成字典，发现新的url爬取请求defparse(self, response):pass

3. 步骤3：配置产生的spider 爬虫

初始化url地址
获取页面后的解析方式

import scrapy

classDemoSpider(scrapy.Spider):# 当前爬虫的名字
    name ="demo"# 最开始用户提交给命令行的域名：指的是爬虫在爬取网站的时候，它只能爬取这个域名以下的相关链接# allowed_domains = ["python123.io"]# 以列表形式包含的一个或多个url，就是scrapy框架所要爬取的初始页面
    start_urls =["http://python123.io/ws/demo.html"]#解析页面的空方法，用于处理响应，解析内容形成字典，发现新的url爬取请求defparse(self, response):# 将response响应的内容写入html文件中
        fnaem=response.url.split('/')[-1]withopen(fnaem,'wb')as f:
            f.write(response.body)
        self.log(f"Saved file {name}")pass

4. 步骤4：运行爬虫，获取网页

保存在

E:\Hui\爬虫\自修案例\python123demo

路径下为

demo.html

E:\Hui\爬虫\自修案例\python123demo>scrapy crawl demo
2024-05-2615:39:40[scrapy.utils.log] INFO: Scrapy 2.11.2 started (bot: python123demo)2024-05-2615:39:40[scrapy.utils.log] INFO: Versions: lxml 5.2.1.0, libxml2 2.11.7, cssselect 1.2.0, parsel 1.9.1, w3lib 2.1.2, Twisted 24.3.0, Python 3.12.2(tags/v3.12.2:6abddd9, Feb  62024,21:26:36)[MSC v.193764 bit (AMD64)], pyOpenSSL 24.1.0(OpenSSL 3.2.130 Jan 2024), cryptography 42.0.7, Platform Windows-11-10.0.22631-SP0
2024-05-2615:39:40[scrapy.addons] INFO: Enabled addons:[]2024-05-2615:39:40[asyncio] DEBUG: Using selector: SelectSelector
2024-05-2615:39:40[scrapy.utils.log] DEBUG: Using reactor: twisted.internet.asyncioreactor.AsyncioSelectorReactor
2024-05-2615:39:40[scrapy.utils.log] DEBUG: Using asyncio event loop: asyncio.windows_events._WindowsSelectorEventLoop
2024-05-2615:39:40[scrapy.extensions.telnet] INFO: Telnet Password: 77de2e6d491b1e81
2024-05-2615:39:40[scrapy.middleware] INFO: Enabled extensions:['scrapy.extensions.corestats.CoreStats','scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole','scrapy.extensions.logstats.LogStats']2024-05-2615:39:40[scrapy.crawler] INFO: Overridden settings:{'BOT_NAME':'python123demo','FEED_EXPORT_ENCODING':'utf-8','NEWSPIDER_MODULE':'python123demo.spiders','REQUEST_FINGERPRINTER_IMPLEMENTATION':'2.7','ROBOTSTXT_OBEY':True,'SPIDER_MODULES':['python123demo.spiders'],'TWISTED_REACTOR':'twisted.internet.asyncioreactor.AsyncioSelectorReactor'}2024-05-2615:39:40[scrapy.middleware] INFO: Enabled downloader middlewares:['scrapy.downloadermiddlewares.offsite.OffsiteMiddleware','scrapy.downloadermiddlewares.robotstxt.RobotsTxtMiddleware','scrapy.downloadermiddlewares.httpauth.HttpAuthMiddleware','scrapy.downloadermiddlewares.downloadtimeout.DownloadTimeoutMiddleware','scrapy.downloadermiddlewares.defaultheaders.DefaultHeadersMiddleware','scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware','scrapy.downloadermiddlewares.retry.RetryMiddleware','scrapy.downloadermiddlewares.redirect.MetaRefreshMiddleware','scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware','scrapy.downloadermiddlewares.redirect.RedirectMiddleware','scrapy.downloadermiddlewares.cookies.CookiesMiddleware','scrapy.downloadermiddlewares.httpproxy.HttpProxyMiddleware','scrapy.downloadermiddlewares.stats.DownloaderStats']2024-05-2615:39:40[scrapy.middleware] INFO: Enabled spider middlewares:['scrapy.spidermiddlewares.httperror.HttpErrorMiddleware','scrapy.spidermiddlewares.referer.RefererMiddleware','scrapy.spidermiddlewares.urllength.UrlLengthMiddleware','scrapy.spidermiddlewares.depth.DepthMiddleware']2024-05-2615:39:40[scrapy.middleware] INFO: Enabled item pipelines:[]2024-05-2615:39:40[scrapy.core.engine] INFO: Spider opened
2024-05-2615:39:40[scrapy.extensions.logstats] INFO: Crawled 0 pages (at 0 pages/min), scraped 0 items (at 0 items/min)2024-05-2615:39:40[scrapy.extensions.telnet] INFO: Telnet console listening on 127.0.0.1:60232024-05-2615:39:41[scrapy.downloadermiddlewares.redirect] DEBUG: Redirecting (301) to <GET https://python123.io/robots.txt>from<GET http://python123.io/robots.txt>2024-05-2615:39:41[scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (404)<GET https://python123.io/robots.txt>(referer:None)2024-05-2615:39:41[scrapy.downloadermiddlewares.redirect] DEBUG: Redirecting (301) to <GET https://python123.io/ws/demo.html>from<GET http://python123.io/ws/demo.html>2024-05-2615:39:41[scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200)<GET https://python123.io/ws/demo.html>(referer:None)2024-05-2615:39:41[scrapy.core.scraper] ERROR: Spider error processing <GET https://python123.io/ws/demo.html>(referer:None)
Traceback (most recent call last):
  File "D:\Software\python3.12.2\Lib\site-packages\twisted\internet\defer.py", line 1078,in _runCallbacks
    current.result = callback(# type: ignore[misc]^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "D:\Software\python3.12.2\Lib\site-packages\scrapy\spiders\__init__.py", line 82,in _parse
    return self.parse(response,**kwargs)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "E:\Hui\爬虫\自修案例\python123demo\python123demo\spiders\demo.py", line 18,in parse
    self.log(f"Saved file {name}")^^^^
NameError: name 'name'isnot defined. Did you mean:'self.name'?
2024-05-2615:39:41[scrapy.core.engine] INFO: Closing spider (finished)2024-05-2615:39:41[scrapy.statscollectors] INFO: Dumping Scrapy stats:{'downloader/request_bytes':896,'downloader/request_count':4,'downloader/request_method_count/GET':4,'downloader/response_bytes':1981,'downloader/response_count':4,'downloader/response_status_count/200':1,'downloader/response_status_count/301':2,'downloader/response_status_count/404':1,'elapsed_time_seconds':0.954325,'finish_reason':'finished','finish_time': datetime.datetime(2024,5,26,7,39,41,875924, tzinfo=datetime.timezone.utc),'log_count/DEBUG':7,'log_count/ERROR':1,'log_count/INFO':10,'response_received_count':2,'robotstxt/request_count':1,'robotstxt/response_count':1,'robotstxt/response_status_count/404':1,'scheduler/dequeued':2,'scheduler/dequeued/memory':2,'scheduler/enqueued':2,'scheduler/enqueued/memory':2,'spider_exceptions/NameError':1,'start_time': datetime.datetime(2024,5,26,7,39,40,921599, tzinfo=datetime.timezone.utc)}2024-05-2615:39:41[scrapy.core.engine] INFO: Spider closed (finished)

5.

yield

关键字【生成器】

生成器是一个不断产生值的函数
包含yield语句的函数时一个生成器
生成器每次产生一个值（yield语句），函数被冻结，被唤醒后再产生一个值。

普通写法：

import scrapy

classDemoSpider(scrapy.Spider):# 当前爬虫的名字
    name ="demo"# 最开始用户提交给命令行的域名：指的是爬虫在爬取网站的时候，它只能爬取这个域名以下的相关链接# allowed_domains = ["python123.io"]# 以列表形式包含的一个或多个url，就是scrapy框架所要爬取的初始页面
    start_urls =["http://python123.io/ws/demo.html"]#解析页面的空方法，用于处理响应，解析内容形成字典，发现新的url爬取请求defparse(self, response):# 将response响应的内容写入html文件中
        fnaem=response.url.split('/')[-1]withopen(fnaem,'wb')as f:
            f.write(response.body)
        self.log(f"Saved file {name}")pass

生成器yield写法：

import scrapy

classDemoSpider(scrapy.Spider):
    name ="demo"defstart_requests(self):
        urls=['http://python123.io/ws/dem.html']for url in urls:yield scrapy.Request(url=url,callback=self.parse)defparse(self,response):
        fname=response.url.split('')[-1]withopen(fname,'wb')as f:
            f.write(response.body)
        self.log(f"Saved file {fname}")

yield一般都是于for循环连用，例如：

# 生成器写法defgen(n):for i inrange(n):yield i**2for i in gen(5):print(i," ",end='')#普通写法defsquare(n):
    ls=[i**2for i inrange(n)]return ls

for i in square(5):print(i," ",end='')

6. Scrapy爬虫的数据类型

Request类class scrapy.http.Request():- Request对象表示一个HTTP请求- 由Spider生成，由Downloader执行属性或方法说明.urlRequest对应的请求url地址.method对应的请求方法，‘GET’‘PODT’等.headers字典类型风格的请求头.body请求内容主体，字符串类型.meta用户添加的扩展信息，在Scrapy内部模块间传递信息使用.copy()复制该请求
Response类class scrapy.http.Response():- Response对象表示一个HTTP响应。- 由Downloader生成，由Spider处理属性或方法说明.urlResponse对应的请求url地址.statusHTTP状态码，默认是200.headersRespnse对应的头部信息.bodyResponse对应的内容信息，字符串类型.flags一组标记.request产生Response类型对应的Request对象.copy()复制该响应
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类型字典类型，可以按照字典类型操作。
Scrapy爬虫提取信息的方法Scrapy爬虫支持多种HTML信息提取方法- Beautiful Soup- lxml- re- Xpath Selector- CSS Selector# CSS Selector的基本使用（CSS Selector由W3C组织维护并规范）<HTML>.css('a::attr(href)').extract()#a：标签名称 href：标签属性

(3) 实例：股票数据Scrapy实例

1. 步骤1：建立工程和Spider模板

打开终端：

win+R

，输入

cmd

，建立工程

# 进入文件
D:\>cd \Software\pycharm\web_request
# 创建工程，其文件中包含：BaiduStocks 文件和 scrapy.cfg 文件
D:\Software\pycharm\web_request>scrapy startproject BaiduStocks
New Scrapy project 'BaiduStocks', using template directory 'D:\Software\python3.12.2\Lib\site-packages\scrapy\templates\project', created in:
    D:\Software\pycharm\web_request\BaiduStocks
    
You can start your first spider with:
    cd BaiduStocks
    scrapy genspider example example.com
# 切换视图
D:\Software\pycharm\web_request>cd BaiduStocks
# 创建爬虫 spiders模板
D:\Software\pycharm\web_request\BaiduStocks>scrapy genspider stocks baidu.com
Created spider 'stocks' using template 'basic' in module:
  BaiduStocks.spiders.stocks

进一步修改

spiders/stocks.py

文件

2. 步骤2：编写Spider

配置

stocks.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

import scrapy
import re

classStocksSpider(scrapy.Spider):
    name ="stocks"
    allowed_domains =["baidu.com"]
    start_urls =["http://quote.eastmoney.com/stocklist.html"]defparse(self,response):# 对这个页面的所有a标签进行提取# 使用CSS选择器来定位HTML中的元素# .extract()这个方法应用于前面的选择器表达式结果上，用于从选择器匹配到的所有元素中提取出实际的文本内容。for href in response.css('a::attr(href)').extract():try:# 匹配正确的url链接
                stock=re.findall(r"[s][hz]\d{6}",href)[0]# 组成个股链接
                url="https://gupiao.baidu.com/stock/"+stock+".html"yield scrapy.Request(url,callback=self.parse_stock)except:continuedefparse_stock(self, response):
        infoDict ={}
        stockInfo = response.css('.stock-bets')
        name = stockInfo.css('.bets-name').extract()[0]
        keyList = stockInfo.css('dt').extract()
        valueList = stockInfo.css('dd').extract()for i inrange(len(keyList)):
            key = re.findall(r'>.*</dt>', keyList[i])[0][1:-5]try:
                val = re.findall(r'\d+\.?.*</dd>', valueList[i])[0][0:-5]except:
                val ='--'
            infoDict[key]= val

        infoDict.update({'股票名称': re.findall('\s.*\(', name)[0].split()[0]+ \
                         re.findall('\>.*\<', name)[0][1:-1]})yield infoDict

3. 步骤3：编写Pipelines

配置

pipelines.py

文件；定义对爬虫取项（Scraped Item）的处理类

classBaidustocksPipeline(object):defprocess_item(self, item, spider):return item

classBaidustocksInfoPipeline(object):defopen_spider(self, spider):
        self.f =open('BaiduStockInfo.txt','w')defclose_spider(self, spider):
        self.f.close()defprocess_item(self, item, spider):try:
            line =str(dict(item))+'\n'
            self.f.write(line)except:passreturn item

4. 配置ITEM_PIPELINES选项

配置

settings.py

文件

ITEM_PIPELINES ={'BaiduStocks.pipelines.BaidustocksInfoPipeline':300,}

程序运行

D:\Software\pycharm\web_request\BaiduStocks>scrapy crawl stocks
D:\Software\pycharm\web_request\BaiduStocks\BaiduStocks\spiders\stocks.py:39: SyntaxWarning: invalid escape sequence '\s'
  {'股票名称': re.findall('\s.*\(', name)[0].split()[0] + \
D:\Software\pycharm\web_request\BaiduStocks\BaiduStocks\spiders\stocks.py:40: SyntaxWarning: invalid escape sequence '\>'
  re.findall('\>.*\<', name)[0][1:-1]})
2024-05-27 18:01:29 [scrapy.utils.log] INFO: Scrapy 2.11.2 started (bot: BaiduStocks)
2024-05-27 18:01:29 [scrapy.utils.log] INFO: Versions: lxml 5.2.1.0, libxml2 2.11.7, cssselect 1.2.0, parsel 1.9.1, w3lib 2.1.2, Twisted 24.3.0, Python 3.12.2 (tags/v3.12.2:6abddd9, Feb  6 2024, 21:26:36) [MSC v.1937 64 bit (AMD64)], pyOpenSSL 24.1.0 (OpenSSL 3.2.1 30 Jan 2024), cryptography 42.0.7, Platform Windows-11-10.0.22631-SP0
2024-05-27 18:01:29 [scrapy.addons] INFO: Enabled addons:
[]
2024-05-27 18:01:29 [asyncio] DEBUG: Using selector: SelectSelector
2024-05-27 18:01:29 [scrapy.utils.log] DEBUG: Using reactor: twisted.internet.asyncioreactor.AsyncioSelectorReactor
2024-05-27 18:01:29 [scrapy.utils.log] DEBUG: Using asyncio event loop: asyncio.windows_events._WindowsSelectorEventLoop
2024-05-27 18:01:29 [scrapy.extensions.telnet] INFO: Telnet Password: 3876dc1b1227236a
2024-05-27 18:01:29 [scrapy.middleware] INFO: Enabled extensions:
['scrapy.extensions.corestats.CoreStats',
 'scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole',
 'scrapy.extensions.logstats.LogStats']
2024-05-27 18:01:29 [scrapy.crawler] INFO: Overridden settings:
{'BOT_NAME': 'BaiduStocks',
 'FEED_EXPORT_ENCODING': 'utf-8',
 'NEWSPIDER_MODULE': 'BaiduStocks.spiders',
 'REQUEST_FINGERPRINTER_IMPLEMENTATION': '2.7',
 'ROBOTSTXT_OBEY': True,
 'SPIDER_MODULES': ['BaiduStocks.spiders'],
 'TWISTED_REACTOR': 'twisted.internet.asyncioreactor.AsyncioSelectorReactor'}
2024-05-27 18:01:29 [scrapy.middleware] INFO: Enabled downloader middlewares:
['scrapy.downloadermiddlewares.offsite.OffsiteMiddleware',
 'scrapy.downloadermiddlewares.robotstxt.RobotsTxtMiddleware',
 'scrapy.downloadermiddlewares.httpauth.HttpAuthMiddleware',
 'scrapy.downloadermiddlewares.downloadtimeout.DownloadTimeoutMiddleware',
 'scrapy.downloadermiddlewares.defaultheaders.DefaultHeadersMiddleware',
 'scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware',
 'scrapy.downloadermiddlewares.retry.RetryMiddleware',
 'scrapy.downloadermiddlewares.redirect.MetaRefreshMiddleware',
 'scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware',
 'scrapy.downloadermiddlewares.redirect.RedirectMiddleware',
 'scrapy.downloadermiddlewares.cookies.CookiesMiddleware',
 'scrapy.downloadermiddlewares.httpproxy.HttpProxyMiddleware',
 'scrapy.downloadermiddlewares.stats.DownloaderStats']
2024-05-27 18:01:29 [scrapy.middleware] INFO: Enabled spider middlewares:
['scrapy.spidermiddlewares.httperror.HttpErrorMiddleware',
 'scrapy.spidermiddlewares.referer.RefererMiddleware',
 'scrapy.spidermiddlewares.urllength.UrlLengthMiddleware',
 'scrapy.spidermiddlewares.depth.DepthMiddleware']
2024-05-27 18:01:29 [scrapy.middleware] INFO: Enabled item pipelines:
['BaiduStocks.pipelines.BaidustocksInfoPipeline']
2024-05-27 18:01:29 [scrapy.core.engine] INFO: Spider opened
2024-05-27 18:01:29 [scrapy.extensions.logstats] INFO: Crawled 0 pages (at 0 pages/min), scraped 0 items (at 0 items/min)
2024-05-27 18:01:29 [scrapy.extensions.telnet] INFO: Telnet console listening on 127.0.0.1:6023
2024-05-27 18:01:29 [scrapy.downloadermiddlewares.offsite] DEBUG: Filtered offsite request to 'quote.eastmoney.com': <GET http://quote.eastmoney.com/robots.txt>
2024-05-27 18:01:29 [scrapy.downloadermiddlewares.redirect] DEBUG: Redirecting (302) to <GET http://quote.eastmoney.com/center/gridlist.html#hs_a_board> from <GET http://quote.eastmoney.com/stocklist.html>
2024-05-27 18:01:30 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET http://quote.eastmoney.com/center/gridlist.html#hs_a_board> (referer: None)

5. 配置并发连接选项

settings.py

文件
选项说明CONCURRENT_REQUESTSDownloader最大并发请求下载数量，默认为32CONCURRENT_ITEMSItem Pipeline最大并发ITEM处理数量，默认100CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN每个目标域名最大的并发请求数量，默认8CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP每个目标IP最大的并发请求数量，默认0，非0有效

标签：爬虫 python

本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_74994771/article/details/139724121
版权归原作者 不知道写什么的作者 所有，如有侵权，请联系我们删除。

爬虫初学篇——看完这些还怕自己入门不了？

目录🌟

一、🍉基础知识

二、🍉http协议：

三、🍉解析网页

(1) xpath的用法：

(2) bs4解析器的解释：

(3) python字符编码的错误：

(4) 正则表达式：

(5) 拓展知识

四、🍉Requests库

(1) Requests

(2) Response对象的属性

(3) 理解Requests库的异常：

(4) 请求数据 (** kwargs参数)

五、🍉网络爬虫的“盗亦有道”

(1) 网络爬虫的尺寸

(2) 网络爬虫引发的问题

(3) 网络爬虫的限制

(4) Robots协议

(5) 对Robots协议的理解

六、🍉实战案例

(1) 京东商品页面的爬取

(2) 亚马逊商品页面的爬取

(3) 百度360搜索关键词提交

(4) 网络图片的爬取和存储

(5) ip地址归属地的自动获取

七、🍉Beautiful Soup库入门

(1) 标签基本元素

(2) 标签树下的下行遍历

(3) 标签树的上行遍历

(4) 标签树的平衡遍历

八、🍉信息组织与提取方法

(1) 信息标记的三种形式

(2) 信息提取的一般方法

(3) find_all()方法

九、🍉实例：中国大学排名爬虫

(1) 程序的结构设计

(2) 中文对齐的问题的原因

十、🍉正则表达式

(1) 正则表达式的概述

(2) 正则表达式的语法和使用

(3) 正则表达式的常用操作符

(4) re库主要功能函数

十一、🍉实例：淘宝商品信息定向爬虫

(1) 功能描述

(2) 程序的结构设计

十二、🍉实例：股票数据定向爬虫

(1) 功能描述：

(2) 程序的结构设计

十三、🍉网络爬虫框架

(1) Scrapy爬虫框架结构

1. 爬虫框架

2. 5+2结构

3. requests库和scrapy库的比较

4. Scrapy 命令行：大部分操作都是通过命令行来实现

(2) Scrapy爬虫基本使用

1. 步骤1：建立一个Scrapy爬虫工程

2. 步骤2：在工程中产生一个Scrapy爬虫

3. 步骤3：配置产生的spider 爬虫

4. 步骤4：运行爬虫，获取网页

5.

6. Scrapy爬虫的数据类型

(3) 实例：股票数据Scrapy实例

1. 步骤1：建立工程和Spider模板

2. 步骤2：编写Spider

3. 步骤3：编写Pipelines

4. 配置ITEM_PIPELINES选项

5. 配置并发连接选项

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