使用Python爬取一个网页并解析

Posted 2021-06-05 Jack·Kwok

使用Python爬取一个网页并解析

• 1. 爬虫准备
• • 1.1. Python基础语法
  • 1.2. 爬取一个网页的整体思路
  • • 1.2.1. 基础概念
    • 1.2.2. 简单思路
    • 1.2.3. 详细思路
  • 1.3. 需要安装的第三方库
• 2. 代码示例
• • 2.1. 数据在目标url中
  • 2.2. 数据通过其他url返回
• 3. 代码分析
• • 3.1. 数据在目标url中
  • 3.2. 数据通过其他url返回
  • 3.3 小结
• 4. 原理解释
• 5. 项目地址

1. 爬虫准备

1.1. Python基础语法

首先，当你看到这篇文章的时候，我们假定你本身了解Python的基础语法以及熟悉如何安装Python第三方库。在这个基础上，我们就可以继续往下看啦。

1.2. 爬取一个网页的整体思路

1.2.1. 基础概念

网页：网页是构成网站的基本元素，是承载各种网站应用的平台.
例：百度首页

URL：在WWW上，每一信息资源都有统一的且在网上唯一的地址.
例：百度首页
https://www.baidu.com/

网页源代码：一个网页的html文件内容。
例：谷歌浏览器打开百度首页，右键，查看网页源代码

调试模式：谷歌浏览器自带的开发者工具。
例：百度首页

PS：这里关于开发者工具的操作不多展开。

1.2.2. 简单思路

1. 打开一个具体的网页
2. 编写代码访问这个网页并返回数据
3. 解析自己想要的数据

很多时候我们会发现爬虫有时候并不是那么顺利，有时候需要加入很多细节，但整体思路都不会离开这三个步骤。显然这远远不够，因此需要更加详细的步骤

1.2.3. 详细思路

1. 打开一个具体的网页
2. 查看网页的源代码并查找（CTRL+F）自己所要找的数据是否在网页中。
   2.1. 如果有，这时候打开开发者模式，点击network，刷新。这个时候你会发现你所需要的数据刚好在第一个网址返回。如下
   
   最后编写代码爬取网页并使用xpath解析
   2.2. 如果没有，这时候需要打开开发者模式，点击network，刷新。这个时候你会发现并不能像2.1里面一样，在第一个网站中就返回数据。这个时候数据是藏在其他的js等文件中。（这里需要一点前端开发的基础）。我们需要找到数据存在哪个链接中，而查找的方法很多时候是手动以及根据经验筛选，可以优先先筛选XHR数据。如图：
   
   通过上面那个案例，我们筛选到百度首页的“百度”字样如图：
   
   最后编写代码爬取网页并使用json解析（多数情况下）

1.3. 需要安装的第三方库

requests： 获取网络数据
lxml：     解析html等格式文件的数据

2. 代码示例

2.1. 数据在目标url中

Demo1：爬取bilibili热门信息

from lxml import etree
import requests

# 要爬取的url，注意：在开发者工具中，这个url指的是第一个url
url = "https://www.bilibili.com/v/popular/rank/all"

# 模仿浏览器的headers
headers = {
    "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.114 Safari/537.36"
}

# get请求，传入参数，返回结果集
resp = requests.get(url,headers=headers)
# 将结果集的文本转化为树的结构
tree = etree.HTML(resp.text)

# 定义列表存储所有数据
dli = []
# 遍历所有数据
for s in range(1,101):
    li = []
    #根据树的路径找到对应的数据集
    num = tree.xpath("/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/ul/li["+str(s)+"]/div[1]/text()")  # 获取热搜排序
    name = tree.xpath("/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/ul/li["+str(s)+"]/div[2]/div[2]/a/text()")# 获取标题
    url = tree.xpath("/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/ul/li["+str(s)+"]/div[2]/div[2]/a/@href")#获取链接
    look = tree.xpath("/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/ul/li["+str(s)+"]/div[2]/div[2]/div[1]/span[1]/text()")# 获取播放量
    say = tree.xpath("/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/ul/li["+str(s)+"]/div[2]/div[2]/div[1]/span[2]/text()") # 获取评论量
    up = tree.xpath("/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/ul/li["+str(s)+"]/div[2]/div[2]/div[1]/a/span/text()") # 获取up主
    score = tree.xpath("/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/ul/li["+str(s)+"]/div[2]/div[2]/div[2]/div/text()") # 获取综合得分
    #获取数据集中的元素
    li.append(num[0])
    li.append(name[0])
    li.append(url[0])
    li.append(look[0])
    li.append(say[0])
    li.append(up[0])
    li.append(score[0])

    dli.append(li)
# 打印数据
for dd in dli:
    print(dd)

运行结果如下：（这个案例中爬取下来的数据仍然需要进一步清洗，这个的话可以参考python中处理字符串的replace方法）

2.2. 数据通过其他url返回

Demo2：爬取bilibili指定用户的主页信息

# 导入requests第三方库，导入报错则需要安装该库
import requests
# 要爬取的url，注意：在开发者工具中这个时候是要找数据对应的url，而不是第一个url
url = "https://api.bilibili.com/x/space/arc/search"
# 模仿浏览器的headers
headers = {
    "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.114 Safari/537.36"
}
# 需要的参数
params = {
    "mid": 387694560,
    "pn": 1,
    "ps": 25,
    "index": 1,
    "jsonp": "jsonp"
}
# 调用get方法，传入参数，返回结果集
resp = requests.get(url,headers=headers,params=params)
# 将结果以转化成js格式
js = resp.json()
# 获取js中我们需要的数据集
infos = js['data']['list']['vlist']
# 以下代码为遍历数据
bli = []
for info in infos:
    li = []
    author = info['author']
    bvid = info['bvid']
    pic = info['pic']
    title = info['title']

    li.append(author)
    li.append(bvid)
    li.append(pic)
    li.append(title)
    bli.append(li)
# 输出完整数据
for ll in bli:
    print(ll)

运行结果如下：

3. 代码分析

3.1. 数据在目标url中

上述代码中的url，headers和xpath的匹配都是直接在开发者工具中复制。
注：xpath完整路径的复制：首先通过开发者工具的箭头工具将自己所需要的元素选中，在elements中右键该元素，复制即可。
注：对复制后的xpath完整路径要进一步进行调整

1. 想要获取该标签的文本，在路径后面加上/text()
2. 想要获取该元素的某个标签的标签值，在路径后面加上/@属性名称
3. 如果想要获取多个同样的数据（例如排名1，2…都要获取），这个时候可以在xpath中拼接字符串，然后用循环将其一一遍历出来。
   
   

3.2. 数据通过其他url返回

这种类型的url就不在是第一个了，而是我们找到的有数据的那个url。其他规则基本与上一个相同。但在获取数据这个地方，现在是解析js数据，读者可以自行查看一下图片并对照上面的代码，即可知道如何解析js数据。

3.3 小结

1. 以上列举的两种方式只是用python爬虫时遇到的最常见的，并不是说所有情况都合适
2. 这两个案例只是在通常情况下适用，但真正的业务往往包含处理cookie，处理防盗链，多线程，多进程等等。但由于本文只针对入门级别，因此这部分并没有纳入本文。
3. 在网上能看到的请求很多都是get和post，因此，我们针对这两种来说，当我们在爬取网页时，应该注意其用的是什么方法，不能搞错，并且查看get方法是否需要params参数，post方法是否需要form参数。

4. 原理解释

实际上网页中很多数据并不是都直接放到HTML中的，有些是通过js渲染的，因此，根据这两点的不同，我们可以指定两套不同的解决方案。当数据是放在HTML中时，我们采用xpath对数据进行解析；当数据是以js格式响应时，则直接根据层级关系获取。

5. 项目地址

https://github.com/zhizhangxuezhang/CrawlerEntryCodeExample