一、Urllib方法
Urllib是python内置的HTTP请求库
import urllib.request
#1.定位抓取的url
url='http://www.baidu.com/'
#2.向目标url发送请求
response=urllib.request.urlopen(url)
#3.读取数据
data=response.read()
# print(data) #打印出来的数据有ASCII码
print(data.decode('utf-8')) #decode将相应编码格式的数据转换成字符串
#post请求
import urllib.parse
url='http://www.iqianyue.com/mypost/'
#构建上传的data
postdata=urllib.parse.urlencode({
'name':'Jack',
'pass':'123456'
}).encode('utf-8') #字符串转化成字节流数据
html=urllib.request.urlopen(url,data=postdata).read()
print(html)
#headers针对检验头信息的反爬机制
import urllib.request
headers={
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'
}
request1=urllib.request.Request('https://www.dianping.com/',headers=headers)#Request类构建了一个完整的请求
response1=urllib.request.urlopen(request1).read()
print(response1.decode('utf-8'))
#超时设置+异常处理
import urllib.request
import urllib.error
for i in range(20):
try:
response1=urllib.request.urlopen('http://www.ibeifeng.com/',timeout=0.01)
print('a')
except urllib.error.URLError as e:
print(e)
except BaseException as a: #所有异常的基类
print(a)
二、requests方法
–Requests是用python语言基于urllib编写的，采用的是Apache2 Licensed开源协议的HTTP库
–urllib还是非常不方便的，而Requests它会比urllib更加方便，可以节约我们大量的工作。
–requests是python实现的最简单易用的HTTP库，建议爬虫使用requests库。
–默认安装好python之后，是没有安装requests模块的，需要单独通过pip安装
import requests
#get请求
r=requests.get('https://www.taobao.com/')
#打印字节流数据
# print(r.content)
# print(r.content.decode('utf-8')) #转码
print(r.text) #打印文本数据
import chardet
#自动获取到网页编码，返回字典类型
print(chardet.detect(r.content))
POST请求实现模拟表单登录
import requests
#构建上传到网页的数据
data={
'name':'Jack',
'pass':'123456'
}
#带登陆数据发送请求
r=requests.post('http://www.iqianyue.com/mypost/',data=data)
print(r.text) #打印请求数据
#将登录后的html储存在本地
f=open('login.html','wb')
f.write(r.content) #写入字节流数据
f.close()
#针对检验头信息的反爬机制headers
import requests
#构建headers
headers={
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'
}
r=requests.get('https://www.dianping.com/',headers=headers)
print(r.text)
print(r.status_code) #状态403 被拦截了(查看状态)
#cookies
#跳过登陆，获取资源
import requests
f=open('cookie.txt','r') #打开cookie文件
#初始化cookies，声明一个空字典
cookies={}
#按照字符 ； 进行切割读取，返回列表数据，然后遍历
#split()：切割函数 strip()去除字符串前后空白
for line in f.read().split(';'):
#split将参数设置为1，把字符串切割成两个部分
name,value=line.strip().split('=',1)
#为空字典cookies添加内容
cookies[name]=value
r=requests.get('http://www.baidu.com',cookies=cookies)
data=r.text
f1=open('baidu.html','w',encoding='utf-8')
f1.write(data)
f1.close()
#设置代理（网站搜索免费代理ip）
#解决网页封IP的问题
import requests
proxies={
#'协议':'ip:端口号'
'HTTP':'222.83.160.37：61205'
}
req=requests.get('http://www.taobao.com/',proxies=proxies)
print(req.text)
#设置超时
import requests
from requests.exceptions import Timeout
try:
response = requests.get("http://www.ibeifeng.com ", timeout=0.01)
print(response.status_code)
except Timeout:
print('访问超时！')
三、BS4- BeautifulSoup4解析
from bs4 import BeautifulSoup
html = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
<p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p>
<p class="story">...</p>
"""
# #创建一个BS对象
soup=BeautifulSoup(html,'html.parser') #html.parser默认解析器
print(type(soup))
# 结构化输出
print(soup.prettify())
#1获取标签(只能获取第一条对应的标签)
print(soup.p) #获取p标签
print(soup.a) #获取a标签
print(soup.title) #获取title
#2获取标签内容
print(soup.title.string)
print(soup.a.string)
print(soup.body.string) #如果标签中有多个子标签返回None
print(soup.head.string) #如果标签中有一个子标签返回子标签里的文本
#3获取属性
print(soup.a.attrs) #返回字典
print(soup.a['id']) #得到指定属性值
#4操作字节点
print(soup.p.contents) #得到标签下所有子节点
print(soup.p.children) #得到标签下所有子节点的迭代对象
#5操作父节点
print(soup.p.parent) #得到标签p的父节点其内部的所有内容
print(soup.p.parents) # 得到标签p的父节点的迭代对象
#6操作兄弟节点(同级的节点)
#next_sibling和previous_sibling分别获取节点的下一个和上一个兄弟元素
print(soup.a.next_sibling)
print(soup.a.previous_sibling)
#二.搜索文档数
#1标签名
#查询所有a标签
res1=soup.find_all('a')
print(res1)
#获取所有a标签下属性为class="sister"的标签（
#使用 class 做参数会导致语法错误，这里也要用class_）
print(soup.find_all('a',class_="sister"))
#2正则表达式
import re
#查询所有包含d字符的标签
res2=soup.find_all(re.compile('d+'))
print(res2)
#3列表
#查找所有的title标签和a标签
res3=soup.find_all(['title','a'])
print(res3)
#4关键词
#查询属性id='link1'的标签
res4=soup.find_all(id='link1')
print(res4)
#5内容匹配
res5=soup.find_all(text='Tillie') #文本匹配
res55=soup.find_all(text=re.compile('Dormouse'))
print(res55)
#6嵌套选择
print(soup.find_all('p'))
#查看所有p标签下所有的a标签
for i in soup.find_all('p'):
print(i.find_all('a'))
#三.CSS选择器
#1根据标签查询对象
res6=soup.select('a') #返回列表
print(res6) #得到所有的a标签
#2根据ID属性查询标签对象(id用#)
print(soup.select('#link2'))
#3根据class属性查询标签对象(class用.)
print(soup.select('.sister'))
print(soup.select('.sister')[2].get_text()) #获取文本内容
#4属性选择(获取a标签里=href属性值的标签)
print(soup.select('a[href="http://example.com/elsie"]'))
#5包含选择(获取)
print(soup.select('p a#link1'))
#6并列选择
print(soup.select('a#link1,a#link2'))
#7得到标签内容
res7=soup.select('p a.sister')
for i in res7:
print(i.get_text())
#练习：爬取51job主页12个职位
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
url='https://www.51job.com/'
headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'}
html=requests.get(url,headers=headers)
data=html.content.decode('gbk')
soup=BeautifulSoup(data,'html.parser')
#获取span标签，class_="at"属性
span=soup.find_all('span',class_="at")
# for i in span:
# print(i.get_text())
#select方法（CSS选择器）
span1=soup.select('span[class="at"]')
for m in span1:
print(m.get_text())
四、XPath语法
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
from lxml import etree
text='''
<html>
<head>
<title>春晚</title>
</head>
<body>
<h1 name="title">个人简介</h1>
<div name="desc">
<p name="name">姓名：<span>岳云鹏</span></p>
<p name="addr">住址：中国 河南</p>
<p name="info">代表作：五环之歌</p>
</div>
'''
#初始化
html=etree.HTML(text)
# result=etree.tostring(html) #字节流
# print(result.decode('utf-8'))
#查询所有的p标签
p_x=html.xpath('//p')
print(p_x)
#查询所有p标签的文本,用text只能拿到该标签下的文本，不包括子标签
for i in p_x:
print(i.text) #发现<span>没有拿到
#优化，用string（）拿标签内部的所有文本
for i in p_x:
print(i.xpath('string(.)'))
# 查询所有name属性的值
attr_name=html.xpath('//@name')
print(attr_name)
#查询出所有包含name属性的标签
attr_name1=html.xpath('//*[@name]')
print(attr_name1)