利用Python爬虫网上的漂亮妹子图

Posted 2021-09-19 克金森沐沐

最近学完Python，写了几个爬虫练练手，网上的教程有很多，但是有的已经不能爬了，主要是网站经常改，可是爬虫还是有通用的思路的，即下载数据、解析数据、保存数据。下面一一来讲。

1.下载数据

首先打开要爬的网站，分析URL，每打开一个网页看URL有什么变化，有可能带上上个网页的某个数据，例如xxID之类，那么我们就需要在上一个页面分析html，找到对应的数据。如果网页源码找不到，可能是ajax异步加载，去xhr里去找。

有的网站做了反爬的处理，可以添加User-Agent ：判断浏览器

self.user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)'
# 初始化 headers
self.headers = {'User-Agent': self.user_agent}

如果不行，在Chrome上按F12分析请求头、请求体，看需不需要添加别的信息，例如有的网址添加了referer：记住当前网页的来源，那么我们在请求的时候就可以带上。按Ctrl + Shift + C，可以定位元素在HTML上的位置

动态网页
有一些网页是动态网页，我们得到网页的时候，数据还没请求到呢，当然什么都提取不出来，用Python 解决这个问题只有两种途径：直接从javascript 代码里采集内容，或者用Python 的第三方库运行JavaScript，直接采集你在浏览器里看到的页面。

1.找请求，看返回的内容，网页的内容可能就在这里。然后可以复制请求，复杂的网址中，有些乱七八糟的可以删除，有意义的部分保留。切记删除一小部分后先尝试能不能打开网页，如果成功再删减，直到不能删减。

2.Selenium：是一个强大的网络数据采集工具（但是速度慢），其最初是为网站自动化测试而开发的。近几年，它还被广泛用于获取精确的网站快照，因为它们可以直接运行在浏览器上。Selenium 库是一个在WebDriver 上调用的API。WebDriver 有点儿像可以加载网站的浏览器，但是它也可以像BeautifulSoup对象一样用来查找页面元素，与页面上的元素进行交互（发送文本、点击等），以及执行其他动作来运行网络爬虫。

3.PhantomJS：是一个“无头”（headless）浏览器。它会把网站加载到内存并执行页面上的JavaScript，但是它不会向用户展示网页的图形界面。把Selenium和PhantomJS 结合在一起，就可以运行一个非常强大的网络爬虫了，可以处理cookie、JavaScript、header，以及任何你需要做的事情。

下载数据的模块有urllib、urllib2及Requests
Requests相比其他俩个的话，支持HTTP连接保持和连接池，支持使用cookie保持会话，支持文件上传，支持自 动确定响应内容的编码，支持国际化的 URL 和 POST 数据自动编码，而且api相对来说也简单，但是requests直接使用不能异步调用，速度慢。

html = requests.get(url, headers=headers)   #没错，就是这么简单

urllib2以我爬取淘宝的妹子例子来说明：

user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)'
headers = {'User-Agent': user_agent}
# 注意：form data请求参数
params = 'q&viewFlag=A&sortType=default&searchStyle=&searchRegion=city%3A&searchFansNum=&currentPage=1&pageSize=100'
 
 
def getHome():
    url = 'https://mm.taobao.com/tstar/search/tstar_model.do?_input_charset=utf-8'
    req = urllib2.Request(url, headers=headers)
    # decode（’utf - 8’）解码   把其他编码转换成unicode编码
    # encode(’gbk’) 编码  把unicode编码转换成其他编码
    # ”gbk”.decode(’gbk’).encode(’utf - 8')
    # unicode = 中文
    # gbk = 英文
    # utf - 8 = 日文
    # 英文一 > 中文一 > 日文,unicode相当于转化器
    html = urllib2.urlopen(req, data=params).read().decode('gbk').encode('utf-8')
    # json转对象
    peoples = json.loads(html)
    for i in peoples['data']['searchDOList']:
        #去下一个页面获取数据
        getUseInfo(i['userId'], i['realName'])

2.解析数据

解析数据也有很多方式，我只看了beautifulsoup和正则，这个例子是用正则来解析的

def getUseInfo(userId, realName):
    url = 'https://mm.taobao.com/self/aiShow.htm?userId=' + str(userId)
    req = urllib2.Request(url)
    html = urllib2.urlopen(req).read().decode('gbk').encode('utf-8')
 
    pattern = re.compile('<img.*?src=(.*?)/>', re.S)
    items = re.findall(pattern, html)
    x = 0
    for item in items:
        if re.match(r'.*(.jpg")$', item.strip()):
            tt = 'http:' + re.split('"', item.strip())[1]
            down_image(tt, x, realName)
            x = x + 1
    print('下载完毕')

正则表达式说明

match：匹配string 开头，成功返回Match object, 失败返回None，只匹配一个。
search：在string中进行搜索，成功返回Match object, 失败返回None, 只匹配一个。
findall：在string中查找所有 匹配成功的组, 即用括号括起来的部分。返回list对象，每个list item是由每个匹配的所有组组成的list。

1）.? 是一个固定的搭配，.和代表可以匹配任意无限多个字符，加上？表示使用非贪婪模式进行匹配，也就是我们会尽可能短地做匹配

2）(.?)代表一个分组，如果有5个(.?)就说明匹配了五个分组

3） 正则表达式中，“.”的作用是匹配除“\\n”以外的任何字符，也就是说，它是在一行中进行匹配。这里的“行”是以“\\n”进行区分的。HTML标签每行的末尾有一个“\\n”，不过它不可见。

如果不使用re.S参数，则只在每一行内进行匹配，如果一行没有，就换下一行重新开始，不会跨行。而使用re.S参数以后，正则表达式会将这个字符串作为一个整体，将“\\n”当做一个普通的字符加入到这个字符串中，在整体中进行匹配。

3.保存数据

数据解析后可以保存到文件或数据库中，这个例子是保存到了文件中，很简单，就不做说明了，在下篇讲如何将数据保存到数据库

def down_image(url, filename, realName):
    req = urllib2.Request(url=url)
    folder = 'e:\\\\images\\\\%s' % realName
    if os.path.isdir(folder):
        pass
    else:
        os.makedirs(folder)
 
    f = folder + '\\\\%s.jpg' % filename
    if not os.path.isfile(f):
        print f
        binary_data = urllib2.urlopen(req).read()
        with open(f, 'wb') as temp_file:
            temp_file.write(binary_data)

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