「数据分析师的网络爬虫」使用Python快速抓取需要的数据

水深无声 2022-10-16 10:25 276阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  内容介绍
 *  基础第三方库使用
 *  爬虫的网页抓取
 *  动态网页和静态网页的区分
 *  动态网页和静态网页的抓取

# 内容介绍 #

开发环境为 Python3.6 ，爬虫项目全部内容索引目录

[看懂Python爬虫框架，所见即所得一切皆有可能][Python]

作为一名数据分析师而并非开发工程师，需要掌握的爬虫必备的知识内容，能获取需要的数据即可，如果需要更专业的基于爬虫工程师的内容请浏览我的其他文章。

虽说不会敲代码的 **Python数据分析师** 不是好的数据分析师，但你不是正儿八经的开发人员，代码敲的那么溜有什么用？学点数据爬虫基础能让繁琐的数据CV工作（Ctrl+C，Ctrl+V）成为自动化就足够了。

# 基础第三方库使用 #

**1.基本使用方法**

"""例"""
    from urllib import request
    response = request.urlopen(r'http://bbs.pinggu.org/') 
    #返回状态 200证明访问成功
    print("返回状态码： "+str(response.status))
    #读取页面信息转换文本并进行解码，如果本身是UTF-8就不要，具体看页面格式
    #搜索“charset”查看编码格式
    response.read().decode('gbk')[:100]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
**2.Request**

使用request（）来包装请求，再通过urlopen（）获取页面。俗称伪装。让服务器知道我们是通过浏览器来访问的页面，有些情况可能会被直接毙掉。

url = r'http://bbs.pinggu.org/'
    headers = { 'User-Agent': r'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
               r'Chrome/45.0.2454.85 Safari/537.36 115Browser/6.0.3',
               'Referer': r'http://www.lagou.com/zhaopin/Python/?labelWords=label',
               'Connection': 'keep-alive'}
    req = request.Request(url, headers=headers)
    page = request.urlopen(req).read()
    page = page.decode('gbk')
    page[:100]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
包含data的方法。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

import urllib.parse
    url = r'https://new-api.meiqia.com/v1/throttle/web?api_name=%2Fvisit%2Finit&ent_id=7276&v=1534848690048'
    headers = { 'User-Agent': r'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
               r'Chrome/45.0.2454.85 Safari/537.36 115Browser/6.0.3',
               'Referer': r'http://www.lagou.com/zhaopin/Python/?labelWords=label',
               'Connection': 'keep-alive'}
    values={ 'api_name':'/visit/init','ent_id':'7276','v':'1534848690048'}
    data = urllib.parse.urlencode(values).encode(encoding='UTF8')
    req = request.Request(url, data,headers=headers)
    page = request.urlopen(req).read()
    page = page.decode('gbk')

**3.异常处理**

from urllib.request import Request, urlopen
    from urllib.error import URLError, HTTPError
    req = Request("http://www.111cn.net /")
    try:
        response = urlopen(req)
    except HTTPError as e:
        print('服务器无法满足请求.')
        print('错误代码: ', e.code)
    except URLError as e:
        print('不能访问服务器.')
        print('原因: ', e.reason)
    else:
        print("OK!")
        print(response.read().decode("utf8"))

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

from urllib.request import Request, urlopen
    from urllib.error import  URLError
    req = Request("http://www.111cn.net /")
    try:
        response = urlopen(req)
    except URLError as e:
        if hasattr(e, '原因'):
            print('不能访问服务器.')
            print('原因: ', e.reason)
        elif hasattr(e, '代码'):
            print('服务器无法满足请求.')
            print('错误代码: ', e.code)
        else:
            print("OK!")
            print(response.read().decode("utf8"))

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
**4.HTTP认证**

import urllib.request
     
    # 私密代理授权的账户
    user = "user_name"
    # 私密代理授权的密码
    passwd = "uesr_password"
    # 代理IP地址 比如可以使用百度西刺代理随便选择即可
    proxyserver = "177.87.168.97:53281"
    # 1. 构建一个密码管理对象，用来保存需要处理的用户名和密码
    passwdmgr = urllib.request.HTTPPasswordMgrWithDefaultRealm()
    # 2. 添加账户信息，第一个参数realm是与远程服务器相关的域信息，一般没人管它都是写None，后面三个参数分别是 代理服务器、用户名、密码
    passwdmgr.add_password(None, proxyserver, user, passwd)
    # 3. 构建一个代理基础用户名/密码验证的ProxyBasicAuthHandler处理器对象，参数是创建的密码管理对象
    # 注意，这里不再使用普通ProxyHandler类了
    proxyauth_handler = urllib.request.ProxyBasicAuthHandler(passwdmgr)
    # 4. 通过 build_opener()方法使用这些代理Handler对象，创建自定义opener对象，参数包括构建的 proxy_handler 和 proxyauth_handler
    opener = urllib.request.build_opener(proxyauth_handler)
    # 5. 构造Request 请求
    request = urllib.request.Request("http://bbs.pinggu.org/")
    # 6. 使用自定义opener发送请求
    response = opener.open(request)
    # 7. 打印响应内容
    print (response.read())

**5.ROBOT协议**

目标网址后加/robots.txt，例如：https://www.jd.com/robots.txt

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
第一个的意思就是说对于所有的爬虫，不能爬取在/？开头的路径，也不能访问和/pop/\*.html 匹配的路径。  
后面四个用户代理的爬虫不允许访问任何资源。

所以Robots协议的基本语法如下：

*  User-agent: 这里是爬虫的名字。
 *  Disallow: /该爬虫不允许访问的内容。

# 爬虫的网页抓取 #

**1.爬虫的用途**

实现浏览器的功能,通过制定的URL,直接返回用户所需要的数据。  
一般步骤：

*  查找域名对应的IP地址 (比如:119.75.217.109是哪个网站?)。
 *  向对应的IP地址发送get或者post请求。
 *  服务器相应结果200,返回网页内容。
 *  开始抓你想要的东西吧。

**2.网页分析**

获取对应内容之后进行分析,其实就需要对一个文本进行处理，把你需要的内容从网页中的代码中提取出来的过程。BeautifulSoup可实现惯用的文档导航、查找、修改文档功能。如果lib文件夹下没有BeautifulSoup的使用命令行安装即可。

pip install BeautifulSoup

**3.数据提取**

# 想要抓取我们需要的东西需要进行定位，寻找到标志
    from bs4 import BeautifulSoup
    soup = BeautifulSoup('<meta content="all" name="robots" />',"html.parser")
    tag=soup.meta
    
    # tag的类别
    type(tag)
    >>> bs4.element.Tag
    
    # tag的name属性
    tag.name
    >>> 'meta'
    
    # attributes属性
    tag.attrs
    >>> { 'content': 'all', 'name': 'robots'}
    
    # BeautifulSoup属性
    type(soup)
    >>> bs4.BeautifulSoup
    soup.name
    >>> '[document]'
    
    # 字符串的提取
    markup='<b><a href="http://house.people.com.cn/" target="_blank">房产</a></b>'
    soup=BeautifulSoup(markup,"lxml")
    text=soup.b.string
    text
    >>> '房产'
    type(text)
    >>> bs4.element.NavigableString

**4.BeautifulSoup 应用举例**

import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    url = "http://www.cwestc.com/MroeNews.aspx?gd=2"
    html = requests.get(url)
    soup =  BeautifulSoup(html.text,"lxml")

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

#通过页面解析得到结构数据进行处理
    from bs4 import BeautifulSoup
    soup=BeautifulSoup(html.text,"lxml")
    
    #定位
    lptable = soup.find('table',width='780')
    
    # 解析
    for i in lptable.find_all("td",width="680"):    
        title = i.b.strong.a.text
        href = "http://www.cwestc.com"+i.find('a')['href']
    # href = i.find('a')['href']
        date = href.split("/")[4]
        print (title,href,date)

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
**4.Xpath 应用举例**  
XPath 是一门在 XML 文档中查找信息的语言。XPath 可用来在 XML 文档中对元素和属性进行遍历。XPath 是 W3C XSLT 标准的主要元素，并且 XQuery 和 XPointer 都构建于 XPath 表达之上。

四种标签的使用方法

*  // 双斜杠 定位根节点，会对全文进行扫描，在文档中选取所有符合条件的内容，以列表的形式返回。
 *  / 单斜杠 寻找当前标签路径的下一层路径标签或者对当前路标签内容进行操作
 *  /text() 获取当前路径下的文本内容
 *  /@xxxx 提取当前路径下标签的属性值
 *  | 可选符 使用|可选取若干个路径 如//p | //div 即在当前路径下选取所有符合条件的p标签和div标签。
 *  . 点 用来选取当前节点
 *  … 双点 选取当前节点的父节点

from lxml import etree
    
    html=""" <!DOCTYPE html> <html> <head lang="en"> <title>test</title> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"/> </head> <body> <div id="content"> <ul id="ul"> <li>NO.1</li> <li>NO.2</li> <li>NO.3</li> </ul> <ul id="ul2"> <li>one</li> <li>two</li> </ul> </div> <div id="url"> <a href="http://www.crossgate.com" title="crossgate">crossgate</a> <a href="http://www.pinggu.org" title="pinggu">pinggu</a> </div> </body> </html> """
    
    #这里使用id属性来定位哪个div和ul被匹配 使用text()获取文本内容
    selector=etree.HTML(html)
    content=selector.xpath('//div[@id="content"]/ul[@id="ul"]/li/text()') 
    for i in content:
        print (i)

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]

#这里使用//从全文中定位符合条件的a标签，使用“@标签属性”获取a便签的href属性值
    con=selector.xpath('//a/@href') 
    for i in con:
        print (i)

![在这里插入图片描述][2021052920403412.png]

#使用绝对路径 #使用相对路径定位 两者效果是一样的
    con=selector.xpath('/html/body/div/a/@title') 
    print (len(con))
    print (con[0],con[1])

![在这里插入图片描述][20210529204046835.png]

# 动态网页和静态网页的区分 #

来源百度：

**静态网页的基本概述**

静态网页的网址形式通常是以.htm、.html、.shtml、.xml等为后后缀的。静态网页，一般来说是最简单的HTML网页，服务器端和客户端是一样的，而且没有脚本和小程序，所以它不能动。在HTML格式的网页上，也可以出现各种动态的效果，如.GIF格式的动画、FLASH、滚动字母等，这些“动态效果”只是视觉上的，与下面将要介绍的动态网页是不同的概念。

**静态网页的特点**

*  静态网页每个网页都有一个固定的URL，且网页URL以.htm、.html、.shtml等常见形式为后缀，而不含有“？”。
 *  网页内容一经发布到网站服务器上，无论是否有用户访问，每个静态网页的内容都是保存在网站服务器上的，也就是说，静态网页是实实在在保存在服务器上的文件，每个网页都是一个独立的文件。
 *  静态网页的内容相对稳定，因此容易被搜索引擎检索。
 *  静态网页没有数据库的支持，在网站制作和维护方面工作量较大，因此当网站信息量很大时完全依靠静态网页制作方式比较困难。
 *  静态网页的交互性交叉，在功能方面有较大的限制。

**动态网页的基本概述**

动态网页是以.asp、.jsp、.php、.perl、.cgi等形式为后缀，并且在动态网页网址中有一个标志性的符号——“？”。动态网页与网页上的各种动画、滚动字幕等视觉上的“动态效果”没有直接关系，动态网页也可以是纯文字内容的，也可以是包含各种动画的内容，这些只是网页具体内容的表现形式，无论网页是否具有动态效果，采用动态网站技术生成的网页都称为动态网页．动态网站也可以采用静动结合的原则，适合采用动态网页的地方用动态网页，如果必要使用静态网页，则可以考虑用静态网页的方法来实现，在同一个网站上，动态网页内容和静态网页内容同时存在也是很常见的事情。

动态网页应该具有以下几点特色：

*  交互性：即网页会根据用户的要求和选择而动态改变和响应。例如访问者在网页填写表单信息并提交，服务器经过处理将信息自动存储到后台数据库中，并打开相应提示页面。
 *  自动更新：即无需手动操作，便会自动生成新的页面，可以大大节省工作量。例如，在论坛中发布信息，后台服务器将自动生成新的网页。
 *  随机性：即当不问的时间、不问的人访问同一网址时会产生不同的页面效果。例如，登录界面自动循环功能。
 *  动态网页中的“？”对搜索引擎检索存在一定的问题，搜索引擎一般不可能从一个网站的数据库中访问全部网页，或者出于技术方面的考虑，搜索蜘蛛不去抓取网址中“？”后面的内容，因此采用动态网页的网站在进行搜索引擎推广时需要做一定的技术处理才能适应搜索引擎的要求。

总结来说：页面内容变了网址也会跟着变基本都是静态网页，反之是动态网页。

# 动态网页和静态网页的抓取 #

**1.静态网页**

import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    url = "http://www.cwestc.com/MroeNews.aspx?gd=1"
    html = requests.get(url)
    soup =  BeautifulSoup(html.text,"lxml")
    soup.text[1900:2000]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]

import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    url = "http://www.cwestc.com/MroeNews.aspx?gd=2"
    html = requests.get(url)
    soup =  BeautifulSoup(html.text,"lxml")
    soup.text[1900:2000]

![在这里插入图片描述][20210529202141726.png]  
总结：上面2个url差别在最后一个数字，在原网页上每点下一页网址和内容同时变化，我们判断：该网页为静态网页。

**2.动态网页**

import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    url = "http://news.cqcoal.com/blank/nl.jsp?tid=238"
    html = requests.get(url)
    soup =  BeautifulSoup(html.text,"lxml")
    soup.text

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]  
抓取该网页看不到任何的信息证明是动态网页，正确抓取方法如下。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]

import urllib
    import urllib.request
    import requests
    
    url = "http://news.cqcoal.com/manage/newsaction.do?method:webListPageNewsArchivesByTypeid"
    post_param = { 'pageNum':'1',\
                  'pageSize':'20',\
                  'jsonStr':'{"typeid":"238"}'}
    return_data = requests.post(url,data =post_param)
    content=return_data.text
    content

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]

[Python]: https://blog.csdn.net/qq_20288327/article/details/120575605
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221014/905d75ecfc1440009cbb311e709ff2ed.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221014/d0780e2b13bc48a7a592c8227adfa436.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221014/bf653ffaf2fc4fb8a17895358908d2e9.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221014/39d31439f20341a5bbb54985711182c3.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20221014/49d79d380a744b9cbe636145d6345905.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20221014/4b3724a7f7104f91946f5ffb79ecf542.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20221014/b2932891e35649878ef395bfd4bcf6d8.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20221014/5eb0f10079684044a41b14165ac0a95d.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: /images/20221014/43e027e64bb045758d1e41c7ab84ccac.png
[2021052920403412.png]: /images/20221014/e09fd104c2b249458fc5d2d4080a5d34.png
[20210529204046835.png]: /images/20221014/378ccb0d2c9b457ab4218b2b6c2595a1.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]: /images/20221014/6cd934f9f3b94ce6a2b44e46947a31c4.png
[20210529202141726.png]: /images/20221014/3b8dd253be7f458c919e465e16a398c1.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]: /images/20221014/5d6b7f5f71df4aceb763c48068445d42.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]: /images/20221014/da40ef323f744e368d8a19899f0dbb71.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]: /images/20221014/dfae1f07c28c4ae083583e3c0a7e03d6.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIwMjg4MzI3_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]: /images/20221014/065b9c4ad70a457b8887e7560f8881b6.png