你要偷偷的学Python，而后惊呆全部人（第九天）

 

标题无心冒犯，就是以为这个广告挺好玩的

文章目录

• 前言
• 欢迎来到咱们的圈子
• 开手练习：爬取网上书店
• 第一步：找到最小公共父标签
• 第二步：找到单个目标所在标签
• 第三步：代码与自动化
• 第四步：填充网址
• 小爬虫扑空啦
• json串
• Network
• 重要图标介绍
• 操做流程
• json
• why json?
• how json?
• 小爬虫又来啦
• 易容术：请求头Request Headers
• 什么是Request Headers
• 如何添加Request Headers
• 进击吧！小爬虫
• 小爬虫被骗啦
• 带参请求数据
• 强行灌输知识点

前言

前期回顾：你要偷偷学Python（第八天）

上一篇呢，上一篇咱们了解了一下网页的基本结构，而且经过对网页的分析抓取了一点数据出来。
可是咱们就这么知足了吗？这显然是不可能的，你见过哪一个爬虫就爬几个字嘛。

因此今天，咱们来一次性爬上一大波数据！！！
我行，你也行！！！

 

插播一条推送：（若是是小白的话，能够看一下下面这一段）

欢迎来到咱们的圈子

若是你们在学习中遇到困难，想找一个python学习交流环境，能够加入咱们的python圈，裙号947618024，可领取python学习资料，会节约不少时间，减小不少遇到的难题。

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本系列文默认各位有必定的C或C++基础，由于我是学了点C++的皮毛以后入手的Python。 本系列文默认各位会百度，学习‘模块’这个模块的话，仍是建议你们有本身的编辑器和编译器的，上一篇已经给你们作了推荐啦？ 本系列也会着重培养各位的自主动手能力，毕竟我不可能把全部知识点都给你讲到，因此本身解决需求的能力就尤其重要，因此我在文中埋得坑请不要把它们当作坑，那是我留给大家的锻炼机会，请各显神通，自行解决。 1234567

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哎，怪我孤陋寡闻，实在找不到适合咱们这个阶段的网站，个人爬虫又不断地让人捏死，只好借鉴别人的栗子了。。。

开手练习：爬取网上书店

目标网址：http://books.toscrape.com/
任务：爬取目标网址中的分类目录：

 

有没有思路？没思路看我讲。

第一步：找到最小公共父标签

这个会找吧：

 

第一步，点亮匹配按钮（之后我就叫它匹配按钮了）
第二步，把鼠标放到要选的区域，注意，要颜色彻底覆盖住你要选的区域，覆盖不住调整鼠标位置。
第三步，左击鼠标，定位代码。
第四步，再看一眼那行标签是否是最小且公共的了，有虚线，能够看到那行标签管到哪一层。

其实你再认真找一下，就会发现咱们上面图中标出的区域并非最小的，最小的是那个< ul >。

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第二步：找到单个目标所在标签

第二步怎么走啊？第一步能够理解吧，第一步作完事要为“find_all”服务的，一篮子全捞出来，那第二步天然是要一个一个拣出来嘛，为“find”服务。
那具体怎么作就不用我再说了吧，参照上一步。

来我带你打开一个标签看一下：

 

看到没，井井有条。

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第三步：代码与自动化

第三步天然就要把目标值取出来了嘛，咱们顺便把网址也取了吧。

import requests from bs4 import BeautifulSoup res = requests.get('http://books.toscrape.com/') soup = BeautifulSoup(res.text,'html.parser') items = soup.find('ul',class_ = 'nav nav-list').find('ul').find_all('li') #我惊奇的发现，还有这种骚操做 for item in items: kind = item.find('a') print('分类'+kind.text.strip()+'\n网址'+kind['href']+'\n') 123456789101112

这样打出来你会发现那根本不是一个完整的网址，这要怎么办呢？

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第四步：填充网址

其实你打开一个目录，就会发现它的网址长这样：（这里我打开的是第一个目录）
http://books.toscrape.com/catalogue/category/books/travel_2/index.html

这有什么特色呢？咱把它分开：

http://books.toscrape.com/ catalogue/category/books/travel_2/index.html 12

好，如今再问你看到了什么？
这两部分是否是都能找到出处！！

好，如今咱们微调一下上面的代码：

import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'http://books.toscrape.com/' res = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(res.text,'html.parser') items = soup.find('ul',class_ = 'nav nav-list').find('ul').find_all('li') #我惊奇的发现，还有这种骚操做 for item in items: kind = item.find('a') print('分类：'+kind.text.strip()+'\n网址：'+url+kind['href']+'\n') 1234567891011121314

第一题到此告一段落、

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小爬虫扑空啦

学完这些以后，我就想着去爬个人博客评论了。不过一顿操做下来：

gogogo！！！

好，定位代码段：

 

好，层层爬取（演示效果，否则我才不一层一层拨开）：

 

好，结果显示为空。

能够去打印出爬下来的网页源代码：res，而后翻一翻，你会惊奇的发现，评论部分被隐藏了！！！

那怎么办呢？接下来那就进入咱们今天的第一个知识点了–json串。

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json串

依旧是别人的栗子，我来说给你们懂。

网页源代码里没有咱们想要的数据，那它究竟藏到了哪里呢？
想找到答案，须要用到一项新技能——翻找Network！

还记得我一开始就叫你们用谷歌浏览器吗？如今就体现出优点了。

Network

首先，打开一个界面，这里我选择了志炫的歌单，我比较喜欢他的歌。
小白请跟我来，由于你并不知道哪些网页是用json 传输什么数据的，因此练习的时候不要本身乱找网页。
https://y.qq.com/portal/search.html#page=1&searchid=1&remoteplace=txt.yqq.top&t=song&w=%E6%9E%97%E5%BF%97%E7%82%AB

 

这个界面应该会打开吧，怕你们看不到，我特意多圈了几圈，点它。

好，然而并无发生什么。

那不急，咱们从新加载一下这个歌单界面，找到空白处，右击，从新加载。

 

这时候你会看到这么一个界面。
你用别的浏览器试试，会是什么效果。我用火狐试过，找是能够找，一片乱码而已。

Network的功能是：记录在当前页面上发生的全部请求。如今看上去好像空空如也的样子，这是由于Network记录的是实时网络请求。如今网页都已经加载完成，因此不会有东西。

咱们点击一下刷新，浏览器会从新访问网络，这样就会有记录。

好，走到这里了，我以为我有必要介绍一下这个页面上几个比较重要的东西。

重要图标介绍

 

从左往右看啊，红色的圆钮是启用Network监控（默认高亮打开），灰色圆圈是清空面板上的信息。右侧勾选框Preserve log（放大镜旁边那个），它的做用是“保留请求日志”。若是不点击这个，当发生页面跳转的时候，记录就会被清空。因此，咱们在爬取一些会发生跳转的网页时，会点亮它。

再往右是对请求进行分类查看。咱们最经常使用的是：ALL（查看所有）/XHR（仅查看XHR）

 

哎，不废话了，上操做流程吧。

操做流程

首先，咱们要找的东西是文本嘛，那怎么办呢？直接点XHR就行了。

 

好，如今这么多东西了，我就直接跟你说要的东西就在这里面，你要怎么找？一个一个点开吗？你会发现不少都是传一些边角料，再而后，你会发现那些边角料都比目标文案要小不少，因此就直接找size最大的那个点进去就好。

 

咱也不绕弯子了，进去以后直接点Preview。

 

好，Preview点进去以后本身玩一玩，看看里面都是些啥。

看完以后，回来，跟我点开旁边的Headers。

 

好，看到了什么？一个网址是吧，复制它，打开它，是否是和Preview里面的如出一辙，只是排版乱了些。

我就不贴了啊，密集恐惧症就别点开了。

这说明什么？这说明咱们要爬的网址实际上是这个。

注：若是这个网址打不开，那就不用爬了，人家并不想让你爬。

那么，对于这份XHR来讲：这个XHR是一个字典，键data对应的值也是一个字典；在该字典里，键song对应的值也是一个字典；在该字典里，键list对应的值是一个列表；在该列表里，一共有20个元素；每个元素都是一个字典；在每一个字典里，键name的值，对应的是歌曲名。

会不会乱？我以为不会啊，除非你没有一步一步实操跟进。

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讲到这里尚未讲到 json串 啊，你先把这个网页爬出来，打印出来看看，是一个又有点像字典，又有点像字符串的玩意儿。
这玩意儿就是json串了。

json

why json?

答案很简单，由于不是全部的编程语言都能读懂Python里的数据类型（如，列表/字典），可是全部的编程语言，都支持文本（好比在Python中，用字符串这种数据类型来表示文本）这种最朴素的数据类型。

如此，json数据才能实现，跨平台，跨语言工做。

而json和XHR之间的关系：XHR用于传输数据，它能传输不少种数据，json是被传输的一种数据格式。就是这样而已。

咱们老是能够将json格式的数据，转换成正常的列表/字典，也能够将列表/字典，转换成json。

how json?

方法很简单，请求到数据以后，使用json()方法便可成功读取。接下来的操做，就和列表/字典相一致。

import requests # 引用requests库 res_music = requests.get('https://c.y.qq.com/soso/fcgi-bin/client_search_cp?ct=24&qqmusic_ver=1298&new_json=1&remoteplace=txt.yqq.song&searchid=67818388354301120&t=0&aggr=1&cr=1&catZhida=1&lossless=0&flag_qc=0&p=1&n=10&w=%E6%9E%97%E5%BF%97%E7%82%AB&g_tk_new_20200303=5381&g_tk=5381&loginUin=0&hostUin=0&format=json&inCharset=utf8&outCharset=utf-8¬ice=0&platform=yqq.json&needNewCode=0') # 调用get方法，下载这个字典 json_music = res_music.json() # 使用json()方法，将response对象，转为列表/字典 print(json_music) # 打印json_music的数据类型 12345678

因此接下来怎么办呢？

import requests # 引用requests库 res_music = requests.get('https://c.y.qq.com/soso/fcgi-bin/client_search_cp?ct=24&qqmusic_ver=1298&new_json=1&remoteplace=txt.yqq.song&searchid=67818388354301120&t=0&aggr=1&cr=1&catZhida=1&lossless=0&flag_qc=0&p=1&n=10&w=%E6%9E%97%E5%BF%97%E7%82%AB&g_tk_new_20200303=5381&g_tk=5381&loginUin=0&hostUin=0&format=json&inCharset=utf8&outCharset=utf-8¬ice=0&platform=yqq.json&needNewCode=0') # 调用get方法，下载这个字典 json_music = res_music.json() # 使用json()方法，将response对象，转为列表/字典 list_music = json_music['data']['song']['list'] # 一层一层地取字典，获取歌单列表 for music in list_music: # list_music是一个列表，music是它里面的元素 print(music['name']) # 以name为键，查找歌曲名 print('所属专辑：'+music['album']['name']) # 查找专辑名 print('播放时长：'+str(music['interval'])+'秒') # 查找播放时长 print('播放连接：https://y.qq.com/n/yqq/song/'+music['mid']+'.html\n\n') # 查找播放连接 123456789101112131415161718

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小爬虫又来啦

这回，经过咱们的一顿操做猛如虎，可算是找对了网址啊：
https://blog.csdn.net/phoenix/web/v1/comment/list/108858689?page=1&size=10&commentId=
这是第一页的评论网址。

好极，咱们开始吧。

import requests res = requests.get('https://blog.csdn.net/phoenix/web/v1/comment/list/108858689?page=1&size=10&commentId=') # 发起请求，填入请求头和参数 print(res.status_code) print(res.text) 12345678

好极，就试了下水就让人给怼回来了。。。

莫非今天还真爬不过去了？

不知道，再说吧。。

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易容术：请求头Request Headers

服务器可能会对咱们这些“投机取巧”的爬虫作限制处理。一来能够下降服务器的访问压力，毕竟成千上万次的访问对代码来讲就是一个for循环的事儿；二来能够拦截那些想要经过爬虫窃取数据的竞争者。

那这就有一个问题，服务器怎么判断访问者是一个普通的用户（经过浏览器），仍是一个爬虫者（经过代码）呢？

这须要咱们回到浏览器中，从新认识一个新的信息栏：请求头Request Headers。

什么是Request Headers

看下面这张图

 

每个请求，都会有一个Request Headers，咱们把它称做请求头。它里面会有一些关于该请求的基本信息，好比：这个请求是从什么设备什么浏览器上发出？这个请求是从哪一个页面跳转而来？
如上图，user-agent（中文：用户代理）会记录你电脑的信息和浏览器版本，若是咱们想告知服务器，咱们不是爬虫，而是一个正常的浏览器。就要去修改user-agent。假若不修改，那么这里的默认值就会是Python，会被服务器认出来。

origin（中文：源头）和referer（中文：引用来源）则记录了这个请求，最初的起源是来自哪一个页面。它们的区别是referer会比origin携带的信息更多些。
对于爬取某些特定信息，也要求你注明请求的来源，即origin或referer的内容。

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如何添加Request Headers

import requests url = 'https://blog.csdn.net/phoenix/web/v1/comment/list/108858689?page=1&size=10&commentId=' headers = { 'origin':'https://lion-wu.blog.csdn.net', # 请求来源，本案例中实际上是不须要加这个参数的，只是为了演示 'referer':'https://lion-wu.blog.csdn.net/article/details/108858689', # 请求来源，携带的信息比“origin”更丰富，本案例中实际上是不须要加这个参数的，只是为了演示 'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.111 Safari/537.36' # 标记了请求从什么设备，什么浏览器上发出 } # 假装请求头 res = requests.get(url,headers=headers) 1234567891011121314

好极，干！！！

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进击吧！小爬虫

此次，我给小爬虫进行了一波易容，多是它长得不符合服务器的审美吧，因此次次碰壁，此次易容以后，不知道有没有长到服务器的审美上去呢？让咱们拭目以待吧！！！

import requests url = 'https://blog.csdn.net/phoenix/web/v1/comment/list/108858689?page=1&size=10&commentId=' headers = { 'origin':'https://lion-wu.blog.csdn.net', # 请求来源，本案例中实际上是不须要加这个参数的，只是为了演示 'referer':'https://lion-wu.blog.csdn.net/article/details/108858689', # 请求来源，携带的信息比“origin”更丰富，本案例中实际上是不须要加这个参数的，只是为了演示 'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.111 Safari/537.36' # 标记了请求从什么设备，什么浏览器上发出 } # 假装请求头 res = requests.get(url,headers=headers) print(res.status_code) print(res.text) 1234567891011121314151617

bash:129$ python ~/classroom/apps-2-id-5c3d89848939b4000100e7f5/129/main.py 200 {"code":200,"message":"success","data":{"count":60,"pageCount":6,"floorCount":59,"list":[{"info":{"commentId":13646053,"articleId":108858689,"parentId":0,"postTime":"2020-10-30 11:03:45","content":"删除多张表：本身想 O(∩_∩)O~","userName":"qq_43055855","digg":2,"diggArr":[],"parentUserName":null,"parentNickName":null,"avatar":"https://profile.csdnimg.cn/C/B/3/3_qq_43055855","nickName":"海海不掉头发","dateFormat":"6天前","tag":"码皇","parentTag":null,"years":null,"vip":null,"vipIcon":null,"companyBlog":null,"companyBlogIcon":null,"flag":null,"flagIcon":null,"levelIcon":null},"sub": 123

我就截取一点吧，太大了，能够看出来截下来了就好。

别说了，也能够本身去解析一下，这个以咱们以前学的解不了。后面我解给你看。

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小爬虫被骗啦

当服务器赶上了整容事后的小爬虫，终于“门户大开”，大方的给了一页的数据，一页的数据，一页。。。

可是我要的是所有啊，你就给我一页就想打发我？打发叫花子呢？

那怎么办呢？这个死渣男，小气得很呐，看来又要咱们本身动脑筋咯。

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带参请求数据

还记得咱们最开始是怎么找到评论区的包吗？对，我没说，我是先将页面清空，而后请求访问了第二个页面，这时候就出现了一个新包，用脚指头想都知道那就是第二个页面的包，不过我仍是想用第一个页面，因而我就切回去了。

那咱们再想一想，这些数据咱们是在哪里找到的？我不但愿看到大家说Preview啊，想清楚啊，想这样说的朋友，给大家一次从新组织语言的机会。

对，明明就是在Headers的General的url里面找到的嘛，Preview怎么爬？对吧。

原本不想多废话，可是我喜欢分析url，因此就多说两句呗。

第一个页面的URL：https://blog.csdn.net/phoenix/web/v1/comment/list/108858689?page=1&size=10&commentId= 第二个页面的URL：https://blog.csdn.net/phoenix/web/v1/comment/list/108858689?page=2&size=10&commentId= 第三个页面的URL：https://blog.csdn.net/phoenix/web/v1/comment/list/108858689?page=3&size=10&commentId= 123

一目了然了吧，不用我再多放了。

import requests from bs4 import BeautifulSoup import json headers = { 'origin':'https://lion-wu.blog.csdn.net', # 请求来源，本案例中实际上是不须要加这个参数的，只是为了演示 'referer':'https://lion-wu.blog.csdn.net/article/details/108858689', # 请求来源，携带的信息比“origin”更丰富，本案例中实际上是不须要加这个参数的，只是为了演示 'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.111 Safari/537.36' # 标记了请求从什么设备，什么浏览器上发出 } # 假装请求头 for i in range(5): res = requests.get('https://blog.csdn.net/phoenix/web/v1/comment/list/108858689?page='+str(i)+'&size=10&commentId=',headers=headers) print(res.status_code) soup = BeautifulSoup(res.text,'html.parser') json_items = json.loads(soup.text) items = json_items['data']['list'] for item in items: print(item['info']['content']) print('\n'+'----------'+'\n') 12345678910111213141516171819202122232425

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强行灌输知识点

有时候呢，你会发现你抓取的几个页面不过是在重复（强行灌输知识点）

那就灌一下吧。

 

我也不知道什么是就要用上，反正先写上。

因此，其实咱们能够把Query String Parameters里的内容，直接复制下来，封装为一个字典，传递给params。只是有一点要特别注意：要给他们打引号，让它们变字符串。

因此，代码最后可能长这样：

伪代码

import requests
# 引用requests模块 url = 'https://blog.csdn.net/phoenix/web/v1/comment/list/108858689' for i in range(5): 'params' = { 'page': str(i) 'size': '10' 'commentId': } # 将参数封装为字典 res_comments = requests.get(url,params=params,头) 123456789101112

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好极，好极，这篇就到这里啦，爽呐。

下一篇会比较轻松一些，这篇信息量有点大啊。

 

最后多说一句，想学习Python可联系小编，这里有我本身整理的整套python学习资料和路线，想要这些资料的均可以进q裙947618024领取。

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