Python写网络爬虫(一)

首先，在学习网络爬虫之前，需要先了解它是什么！

网络爬虫简介

网络爬虫：web crawler（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。

上面这些都是百度百科晦涩难懂的官话，用我们自己的话来说，
爬虫就是：通过我们自己编写的程序，模拟浏览器上网，然后让其去互联网抓取我们想要的数据的过程。

爬虫在使用场景中的分类

1. 通用爬虫： 抓取系统的重要组成部分。即抓取互联网中一整张页面数据。
2. 聚焦爬虫： 建立在通用爬虫的基础之上。抓取的是页面中特定的局部内容。 PS：先用通用爬虫爬取一整张页面信息，再用聚焦爬虫抓取局部内容。
3. 增量式爬虫： 检测网站中数据更新的情况。即只会抓取网站中最新更新出来的数据。

爬虫的矛与盾

• 反爬机制（盾）： 门户网站可以通过制订相应的策略和技术手段，防止爬虫程序进行网站数据的爬取。
• 反反爬机制（矛）： 爬虫程序可以制订相关的策略和技术手段，破解门户网站中具备的反爬机制，从而可以获取门户网站中相关的数据。

需要知道的协议

• robots.txt协议： 君子协议。规定了网站中哪些数据可以被爬虫爬取，哪些不能。 （额 但实际上想爬就爬了，拦不住。但人要有道德!,也要谨防进橘子）> 这个是某网站的robots.txt协议的规定>
• http协议： 通俗来说就是 服务器和客户端进行数据交互的一种形式
• https协议: 简单说就是 安全的http（超文本传输）协议

常用请求头信息

• User-Agent: 请求载体的身份标识 （请求载体：当前浏览器；身份标识：操作系统版本，当前浏览器版本等信息）
• Connection:请求完毕后，是断开连接（close）还是保持连接（keep-alive）

常用响应头信息

• Content-Type: 服务器响应回客户端的数据类型

requests模块

Python中原生的一款基于网络请求的模块，功能非常强大，简单便携，效率极高。

作用：
模拟浏览器发请求。

以上就是我们在学习爬虫之前需要了解的内容
接下来我们正式进入爬虫领域

首先思考我们自己上网的步骤：

第一步：打开浏览器
第二步：在浏览器中录入网址
第三步：回车
最后就会得到我们想找的网址

但其实回车后会先对指定网址发送http或https请求，请求成功后才会获得对应的响应数据，即我们想找的页面。

通过我们自己的上网行为即可初见requests的使用方式。

如何使用requests：（requests模块的编码流程）

1. 指定url （网页地址，即网址）
2. 发起请求 （http/https请求，输网址按回车后计算机干的事）
3. 获取响应数据 （页面打开了）
4. 持久化存储 （把爬取到的数据存储到本地或数据库中）

用requests之前要先进行环境安装：
pip install requests
或
在PyCharm中 File --> Settings --> Project --> Interpreter -->点击+即可添加

话不多说，上代码！

新手实战演练

# 我的第一个爬虫程序import requests

url ="https://www.csdn.net/"# step 1:指定url
response = requests.get(url)# step 2:发起请求，get方法会返回一个响应对象
page_text = response.text  # step 3:获取响应数据，text返回的是字符串形式的数据withopen('CSDN.html','w', encoding='utf-8')as f:# step 4:持久化存储
    f.write(page_text)print('爬取数据结束')

下面是爬取结果

这样我们就得到了CSDN网页的源代码

接下来我们逐个解析上面的代码：

1. URL 等于的是我们要爬取的网页地址
2. 我们看到 网页请求方式（Request Method）是GET类型，那么我们在用requests模拟浏览器请求时也要用get请求！！！ 那么，requests.get(url)就是向指定的url发送请求。 用response接收请求成功后返回的响应对象，即 response = requests.get(url)
3. response是响应对象，它也有属性 — text 。这个text会返回一组字符串,这组字符串就是我们想要 拿到的响应数据，即网页的html源码数据。 所以 response.text 就是网页的源码数据 ，把这组数据返回给 page_text 这个变量，就是 page_text = response.text 的意思
4. 持久化存储

withopen('CSDN.html','w', encoding='utf-8')as f:# step 4:持久化存储
    f.write(page_text)

把爬取到的数据存入.html文件中
这样，一个最简单的爬虫就完成了！

正式入门爬虫

刚才写的那个爬虫呀 不太完整，为什么呢？这就不得不提到我们的UA检测了

反爬策略—UA检测：
门户网站的服务器会检测对应请求的载体身份标识，如果检测到请求的载体身份标识为某一款浏览器，说明该请求是一个正常的请求。但如果检测到请求的载体身份标识不是基于某一款浏览器的，则表示该请求为不正常的请求（爬虫），那么服务器端会拒绝该次请求。

对于UA检测爬虫就毫无办法了吗？nonono

反反爬策略—UA伪装：
让爬虫对应的请求载体身份标识伪装成某款浏览器。
做法：将对应的 user-agent 封装到字典中

在开发者工具（F12）中找我们需要的 user-agent

headers ={'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (HTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 ''Safari/537.36 SLBrowser/7.0.0.12151 SLBChan/30 '}

通过UA伪装，爬虫才能更好的爬取网页数据。UA伪装必不可少！！！

get 方法的常用参数：

requests.get (url , params , headers)

1. url参数 是网址
2. headers参数 是头请求
3. params参数 设定好后，网页会和 params 通过 get 方法自动拼接

params ={'看网页搜索的具体参数':'参数的值'}

简易网页采集器

先上代码

import requests

url ='https://www.so.com/s?'# 处理url携带的参数
head ={'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 ''Safari/537.36 SLBrowser/7.0.0.12151 SLBChan/30 '}
select =input('请输入想搜索的关键字：')
param ={'q': select,'src':'srp''fr':'none''psid':'f2641bdd48089a579ce6697ac9e1f467'}
response = requests.get(url, params=param, headers=head, verify=False)
page_text = response.text
FileName = select +'.html'withopen(FileName,'w', encoding='utf-8')as f:
    f.write(page_text)print('爬取数据完成！！！')

这是我选择的网址

https://www.so.com/s?ie=utf-8&fr=none&src=home-sug-store&nlpv=basezc&q=%E5%91%A8%E6%9D%B0%E4%BC%A6

我们首先要知道，？后面那一堆都是参数，参数我们可以通过get方法与url拼接，所以在写url时要把它删掉，所以 url = 'https://www.so.com/s?'
往下是headers头请求不用多说，每个爬虫程序都要写！
再往下就该处理参数了，我是怎么知道这些参数的呢？还得借助 F12 ！

这些就是我们需要的参数了。咦，有没有感觉很熟悉呢？
没错，它们就是刚刚删除？后的乱码。

https://www.so.com/s?**ie=utf-8&fr=none&src=home-sug-store&nlpv=basezc&q=%E5%91%A8%E6%9D%B0%E4%BC%A6**

这下发现了吧

我们把参数封装在一个字典里，就成了这个样子

param ={'q': select,'src':'srp''fr':'none''psid':'f2641bdd48089a579ce6697ac9e1f467'}

但我想要实现动态查询，即输入什么查询什么，所以我不把参数 ‘q’ 写死，而是用了个变量 select 作为 ‘q’ 的值。

接下来按部就班：

• 发起请求
• 获得响应数据
• 持久化存储

就OK了 ，是不是很简单呢

运行结果：

需要注意的是，有些电脑缺少证书，请求时就要加上 verify=False

我身边人都不用，就我用

最后，感谢铁甲小宝同学对我的指导，他是我学习的领路人，未来继续跟大佬学习