Python 爬虫实战(一):使用 requests 和 BeautifulSoup

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Python 爬虫实战(一):使用 requests 和 BeautifulSoup

Python 基础

我之前写的《Python 3 极简教程.pdf》,适合有点编程基础的快速入门,通过该系列文章学习,能够独立完成接口的编写,写写小东西没问题。

requests

requests,Python HTTP 请求库,相当于 Android 的 Retrofit,它的功能包括 Keep-Alive 和连接池、Cookie 持久化、内容自动解压、HTTP 代理、SSL 认证、连接超时、Session 等很多特性,同时兼容 Python2 和 Python3,GitHub:github.com/requests/re…

安装

Mac:

pip3 install requests复制代码

Windows:

pip install requests复制代码

发送请求

HTTP 请求方法有 get、post、put、delete。

import requests
​
# get 请求
response = requests.get('http://127.0.0.1:1024/developer/api/v1.0/all')
​
# post 请求
response = requests.post('http://127.0.0.1:1024/developer/api/v1.0/insert')
​
# put 请求
response = requests.put('http://127.0.0.1:1024/developer/api/v1.0/update')
​
# delete 请求
response = requests.delete('http://127.0.0.1:1024/developer/api/v1.0/delete')复制代码

请求返回 Response 对象,Response 对象是对 HTTP 协议中服务端返回给浏览器的响应数据的封装,响应的中的主要元素包括:状态码、原因短语、响应首部、响应 URL、响应 encoding、响应体等等。

# 状态码
print(response.status_code)
​
# 响应 URL
print(response.url)
​
# 响应短语
print(response.reason)
​
# 响应内容
print(response.json())复制代码

定制请求头

请求添加 HTTP 头部 Headers,只要传递一个 dict 给 headers 关键字参数就可以了。

header = {'Application-Id': '19869a66c6',
          'Content-Type': 'application/json'
          }
response = requests.get('http://127.0.0.1:1024/developer/api/v1.0/all/', headers=header)复制代码

构建查询参数

想为 URL 的查询字符串(query string)传递某种数据,比如:http://127.0.0.1:1024/developer/api/v1.0/all?key1=value1&key2=value2 ,Requests 允许你使用 params 关键字参数,以一个字符串字典来提供这些参数。

payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response = requests.get("http://127.0.0.1:1024/developer/api/v1.0/all", params=payload)复制代码

还可以将 list 作为值传入:

payload = {'key1': 'value1', 'key2': ['value2', 'value3']}
response = requests.get("http://127.0.0.1:1024/developer/api/v1.0/all", params=payload)
​
# 响应 URL
print(response.url)# 打印:http://127.0.0.1:1024/developer/api/v1.0/all?key1=value1&key2=value2&key2=value3复制代码

post 请求数据

如果服务器要求发送的数据是表单数据,则可以指定关键字参数 data。

payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response = requests.post("http://127.0.0.1:1024/developer/api/v1.0/insert", data=payload)复制代码

如果要求传递 json 格式字符串参数,则可以使用 json 关键字参数,参数的值都可以字典的形式传过去。

obj = {
    "article_title": "小公务员之死2"
}
# response = requests.post('http://127.0.0.1:1024/developer/api/v1.0/insert', json=obj)复制代码

响应内容

Requests 会自动解码来自服务器的内容。大多数 unicode 字符集都能被无缝地解码。请求发出后,Requests 会基于 HTTP 头部对响应的编码作出有根据的推测。

# 响应内容
# 返回是 是 str 类型内容
# print(response.text())
# 返回是 JSON 响应内容
print(response.json())
# 返回是二进制响应内容
# print(response.content())
# 原始响应内容,初始请求中设置了 stream=True
# response = requests.get('http://127.0.0.1:1024/developer/api/v1.0/all', stream=True)
# print(response.raw())复制代码

超时

如果没有显式指定了 timeout 值,requests 是不会自动进行超时处理的。如果遇到服务器没有响应的情况时,整个应用程序一直处于阻塞状态而没法处理其他请求。

response = requests.get('http://127.0.0.1:1024/developer/api/v1.0/all', timeout=5)  # 单位秒数复制代码

代理设置

如果频繁访问一个网站,很容易被服务器屏蔽掉,requests 完美支持代理。

# 代理
proxies = {
    'http': 'http://127.0.0.1:1024',
    'https': 'http://127.0.0.1:4000',
}
response = requests.get('http://127.0.0.1:1024/developer/api/v1.0/all', proxies=proxies)复制代码

BeautifulSoup

BeautifulSoup,Python Html 解析库,相当于 Java 的 jsoup。

安装

BeautifulSoup 3 目前已经停止开发,直接使用BeautifulSoup 4。

Mac:

pip3 install beautifulsoup4复制代码

Windows:

pip install beautifulsoup4复制代码

安装解析器

我用的是 html5lib,纯 Python 实现的。

Mac:

pip3 install html5lib复制代码

Windows:

pip install html5lib复制代码

简单使用

BeautifulSoup 将复杂 HTML 文档转换成一个复杂的树形结构,每个节点都是 Python 对象。

解析

from bs4 import BeautifulSoup
​
def get_html_data():
    html_doc = """
    <html>
    <head>
    <title>WuXiaolong</title>
    </head>
    <body>
    <p>分享 Android 技术,也关注 Python 等热门技术。</p>
    <p>写博客的初衷:总结经验,记录自己的成长。</p>
    <p>你必须足够的努力,才能看起来毫不费力!专注!精致!
    </p>
    <p class="Blog"><a href="http://wuxiaolong.me/">WuXiaolong's blog</a></p>
    <p class="WeChat"><a href="https://open.weixin.qq.com/qr/code?username=MrWuXiaolong">公众号:吴小龙同学</a> </p>
    <p class="GitHub"><a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">GitHub</a></p>
    </body>
    </html>   
    """
    soup = BeautifulSoup(html_doc, "html5lib")复制代码

tag

tag = soup.head
print(tag)  # <head><title>WuXiaolong</title></head>
print(tag.name)  # head
print(tag.title)  # <title>WuXiaolong</title>
print(soup.p)  # <p>分享 Android 技术,也关注 Python 等热门技术。</p>
print(soup.a['href'])  # 输出 a 标签的 href 属性:http://wuxiaolong.me/复制代码

注意:tag 如果多个匹配,返回第一个,比如这里的 p 标签。

查找

print(soup.find('p'))  # <p>分享 Android 技术,也关注 Python 等热门技术。</p>复制代码

find 默认也是返回第一个匹配的标签,没找到匹配的节点则返回 None。如果我想指定查找,比如这里的公众号,可以指定标签的如 class 属性值:

# 因为 class 是 Python 关键字,所以这里指定为 class_。
print(soup.find('p', class_="WeChat"))
# <p class="WeChat"><a href="https://open.weixin.qq.com/qr/code?username=MrWuXiaolong">公众号</a> </p>复制代码

查找所有的 P 标签:

for p in soup.find_all('p'):
    print(p.string) 复制代码

实战

前段时间,有用户反馈,我的个人 APP 挂了,虽然这个 APP 我已经不再维护,但是我也得起码保证它能正常运行。大部分人都知道这个 APP 数据是爬来的(详见:《手把手教你做个人app》),数据爬来的好处之一就是不用自己管数据,弊端是别人网站挂了或网站的 HTML 节点变了,我这边就解析不到,就没数据。这次用户反馈,我在想要不要把他们网站数据直接爬虫了,正好自学 Python,练练手,嗯说干就干,本来是想着先用 Python 爬虫,MySQL 插入本地数据库,然后 Flask 自己写接口,用 Android 的 Retrofit 调,再用 bmob sdk 插入 bmob……哎,费劲,感觉行不通,后来我得知 bmob 提供了 RESTful,解决大问题,我可以直接 Python 爬虫插入就好了,这里我演示的是插入本地数据库,如果用 bmob,是调 bmob 提供的 RESTful 插数据。

网站选定

我选的演示网站:meiriyiwen.com/random ,大家可以发现,每次请求的文章都不一样,正好利用这点,我只要定时去请求,解析自己需要的数据,插入数据库就 OK 了。

创建数据库

我直接用 NaviCat Premium 创建的,当然也可以用命令行。

创建表

创建表 article,用的 pymysql,表需要 id,article_title,article_author,article_content 字段,代码如下,只需要调一次就好了。

import pymysql
​
​
def create_table():
    # 建立连接
    db = pymysql.connect(host='localhost',
                         user='root',
                         password='root',
                         db='python3learn')
    # 创建名为 article 数据库语句
    sql = '''create table if not exists article (
    id int NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
    article_title text,
    article_author text,
    article_content text,
    PRIMARY KEY (`id`)
    )'''
    # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
    cursor = db.cursor()
    try:
        # 执行 sql 语句
        cursor.execute(sql)
        # 提交事务
        db.commit()
        print('create table success')
    except BaseException as e:  # 如果发生错误则回滚
        db.rollback()
        print(e)
​
    finally:
        # 关闭游标连接
        cursor.close()
        # 关闭数据库连接
        db.close()
​
​
if __name__ == '__main__':
    create_table()
​复制代码

解析网站

首先需要 requests 请求网站,然后 BeautifulSoup 解析自己需要的节点。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
​
​
def get_html_data():
    # get 请求
    response = requests.get('https://meiriyiwen.com/random')
​
    soup = BeautifulSoup(response.content, "html5lib")
    article = soup.find("div", id='article_show')
    article_title = article.h1.string
    print('article_title=%s' % article_title)
    article_author = article.find('p', class_="article_author").string
    print('article_author=%s' % article.find('p', class_="article_author").string)
    article_contents = article.find('div', class_="article_text").find_all('p')
    article_content = ''
    for content in article_contents:
        article_content = article_content + str(content)
        print('article_content=%s' % article_content)复制代码

插入数据库

这里做了一个筛选,默认这个网站的文章标题是唯一的,插入数据时,如果有了同样的标题就不插入。

import pymysql
​
​
def insert_table(article_title, article_author, article_content):
    # 建立连接
    db = pymysql.connect(host='localhost',
                         user='root',
                         password='root',
                         db='python3learn',
                         charset="utf8")
    # 插入数据
    query_sql = 'select * from article where article_title=%s'
    sql = 'insert into article (article_title,article_author,article_content) values (%s, %s, %s)'
    # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
    cursor = db.cursor()
    try:
        query_value = (article_title,)
        # 执行 sql 语句
        cursor.execute(query_sql, query_value)
        results = cursor.fetchall()
        if len(results) == 0:
            value = (article_title, article_author, article_content)
            cursor.execute(sql, value)
            # 提交事务
            db.commit()
            print('--------------《%s》 insert table success-------------' % article_title)
            return True
        else:
            print('--------------《%s》 已经存在-------------' % article_title)
            return False
​
    except BaseException as e:  # 如果发生错误则回滚
        db.rollback()
        print(e)
​
    finally:  # 关闭游标连接
        cursor.close()
        # 关闭数据库连接
        db.close()复制代码

定时设置

做了一个定时,过段时间就去爬一次。

import sched
import time
​
​
# 初始化 sched 模块的 scheduler 类
# 第一个参数是一个可以返回时间戳的函数,第二个参数可以在定时未到达之前阻塞。
schedule = sched.scheduler(time.time, time.sleep)
​
​
# 被周期性调度触发的函数
def print_time(inc):
    # to do something
    print('to do something')
    schedule.enter(inc, 0, print_time, (inc,))
​
​
# 默认参数 60 s
def start(inc=60):
    # enter四个参数分别为:间隔事件、优先级(用于同时间到达的两个事件同时执行时定序)、被调用触发的函数,
    # 给该触发函数的参数(tuple形式)
    schedule.enter(0, 0, print_time, (inc,))
    schedule.run()
​
​
if __name__ == '__main__':
    # 5 s 输出一次
    start(5)复制代码

完整代码

import pymysql
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import sched
import time
​
​
def create_table():
    # 建立连接
    db = pymysql.connect(host='localhost',
                         user='root',
                         password='root',
                         db='python3learn')
    # 创建名为 article 数据库语句
    sql = '''create table if not exists article (
    id int NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
    article_title text,
    article_author text,
    article_content text,
    PRIMARY KEY (`id`)
    )'''
    # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
    cursor = db.cursor()
    try:
        # 执行 sql 语句
        cursor.execute(sql)
        # 提交事务
        db.commit()
        print('create table success')
    except BaseException as e:  # 如果发生错误则回滚
        db.rollback()
        print(e)
​
    finally:
        # 关闭游标连接
        cursor.close()
        # 关闭数据库连接
        db.close()
​
​
def insert_table(article_title, article_author, article_content):
    # 建立连接
    db = pymysql.connect(host='localhost',
                         user='root',
                         password='root',
                         db='python3learn',
                         charset="utf8")
    # 插入数据
    query_sql = 'select * from article where article_title=%s'
    sql = 'insert into article (article_title,article_author,article_content) values (%s, %s, %s)'
    # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
    cursor = db.cursor()
    try:
        query_value = (article_title,)
        # 执行 sql 语句
        cursor.execute(query_sql, query_value)
        results = cursor.fetchall()
        if len(results) == 0:
            value = (article_title, article_author, article_content)
            cursor.execute(sql, value)
            # 提交事务
            db.commit()
            print('--------------《%s》 insert table success-------------' % article_title)
            return True
        else:
            print('--------------《%s》 已经存在-------------' % article_title)
            return False
​
    except BaseException as e:  # 如果发生错误则回滚
        db.rollback()
        print(e)
​
    finally:  # 关闭游标连接
        cursor.close()
        # 关闭数据库连接
        db.close()
​
​
def get_html_data():
    # get 请求
    response = requests.get('https://meiriyiwen.com/random')
​
    soup = BeautifulSoup(response.content, "html5lib")
    article = soup.find("div", id='article_show')
    article_title = article.h1.string
    print('article_title=%s' % article_title)
    article_author = article.find('p', class_="article_author").string
    print('article_author=%s' % article.find('p', class_="article_author").string)
    article_contents = article.find('div', class_="article_text").find_all('p')
    article_content = ''
    for content in article_contents:
        article_content = article_content + str(content)
        print('article_content=%s' % article_content)
​
    # 插入数据库
    insert_table(article_title, article_author, article_content)
​
​
# 初始化 sched 模块的 scheduler 类
# 第一个参数是一个可以返回时间戳的函数,第二个参数可以在定时未到达之前阻塞。
schedule = sched.scheduler(time.time, time.sleep)
​
​
# 被周期性调度触发的函数
def print_time(inc):
    get_html_data()
    schedule.enter(inc, 0, print_time, (inc,))
​
​
# 默认参数 60 s
def start(inc=60):
    # enter四个参数分别为:间隔事件、优先级(用于同时间到达的两个事件同时执行时定序)、被调用触发的函数,
    # 给该触发函数的参数(tuple形式)
    schedule.enter(0, 0, print_time, (inc,))
    schedule.run()
​
​
if __name__ == '__main__':
    start(60*5)
​复制代码

问题:这只是对一篇文章爬虫,如果是那种文章列表,点击是文章详情,这种如何爬虫解析?首先肯定要拿到列表,再循环一个个解析文章详情插入数据库?还没有想好该如何做更好,留给后面的课题吧。

最后

虽然我学 Python 纯属业余爱好,但是也要学以致用,不然这些知识很快就忘记了,期待下篇 Python 方面的文章。

参考

快速上手 — Requests 2.18.1 文档

爬虫入门系列(二):优雅的HTTP库requests

Beautiful Soup 4.2.0 文档

爬虫入门系列(四):HTML文本解析库BeautifulSoup


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