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何为Python 爬虫?

什么是爬虫

爬虫:一段自动抓取互联网信息的程序,从互联网上抓取对于我们有价值的信息。

Python爬虫架构

Python 爬虫架构主要由五个部分组成,分别是调度器、URL管理器、网页下载器、网页解析器、应用程序(爬取的有价值数据)。

  1. 调度器:相当于一台电脑的CPU,主要负责调度URL管理器、下载器、解析器之间的协调工作。
  2. URL管理器:包括待爬取的URL地址和已爬取的URL地址,防止重复抓取URL和循环抓取URL,实现URL管理器主要用三种方式,通过内存、数据库、缓存数据库来实现。
  3. 网页下载器:通过传入一个URL地址来下载网页,将网页转换成一个字符串,网页下载器有urllib2(Python官方基础模块)包括需要登录、代理、和cookie,requests(第三方包)
  4. 网页解析器:将一个网页字符串进行解析,可以按照我们的要求来提取出我们有用的信息,也可以根据DOM树的解析方式来解析。网页解析器有正则表达式(直观,将网页转成字符串通过模糊匹配的方式来提取有价值的信息,当文档比较复杂的时候,该方法提取数据的时候就会非常的困难)、html.parser(Python自带的)、beautifulsoup(第三方插件,可以使用Python自带的html.parser进行解析,也可以使用lxml进行解析,相对于其他几种来说要强大一些)、lxml(第三方插件,可以解析 xml 和 HTML),html.parser 和 beautifulsoup 以及 lxml 都是以 DOM 树的方式进行解析的。
  5. 应用程序:就是从网页中提取的有用数据组成的一个应用。

下面用一个图来解释一下调度器是如何协调工作的:

urllib2 实现下载网页的三种方式
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import cookielib
import urllib2
url = "http://www.baidu.com"
response1 = urllib2.urlopen(url)
print "第一种方法"
#获取状态码,200表示成功
print response1.getcode()
#获取网页内容的长度
print len(response1.read())
print "第二种方法"
request = urllib2.Request(url)
#模拟Mozilla浏览器进行爬虫
request.add_header("user-agent","Mozilla/5.0")
response2 = urllib2.urlopen(request)
print response2.getcode()
print len(response2.read())
print "第三种方法"
cookie = cookielib.CookieJar()
#加入urllib2处理cookie的能力
opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie))
urllib2.install_opener(opener)
response3 = urllib2.urlopen(url)
print response3.getcode()
print len(response3.read())
print cookie
第三方库 Beautiful Soup 的安装

Beautiful Soup: Python 的第三方插件用来提取 xml 和 HTML 中的数据,官网地址
https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/

安装 Beautiful Soup

打开 cmd(命令提示符),进入到 Python(Python2.7版本)安装目录中的 scripts 下,输入 dir 查看是否有 pip.exe, 如果用就可以使用 Python 自带的 pip 命令进行安装,输入以下命令进行安装即可:

pip install beautifulsoup4
测试是否安装成功

编写一个 Python 文件,输入:

#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import re from bs4 import BeautifulSoup html_doc = “”” <html><head><title>The Dormouse’s story</title></head> <body> <p><b>The Dormouse’s story</b></p> <p>Once upon a time there were three little sisters; and their names were <a href=”http://example.com/elsie”>Elsie</a>, <a href=”http://example.com/lacie”>Lacie</a> and <a href=”http://example.com/tillie”>Tillie</a>; and they lived at the bottom of a well.</p> <p>…</p> “”” #创建一个BeautifulSoup解析对象 soup = BeautifulSoup(html_doc,html.parser,from_encoding=utf-8) #获取所有的链接 links = soup.find_all(a) print 所有的链接 for link in links: print link.name,link[href],link.get_text() print 获取特定的URL地址 link_node = soup.find(a,href=http://example.com/elsie) print link_node.name,link_node[href],link_node[class],link_node.get_text() print 正则表达式匹配 link_node = soup.find(a,href=re.compile(rti)) print link_node.name,link_node[href],link_node[class],link_node.get_text() print 获取P段落的文字 p_node = soup.find(p,class_=story) print p_node.name,p_node[class],p_node.get_text()

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