数据采集学习（使用Python的urllib模块）

一、课程介绍

• 环境搭建
• urllib和BeautifulSoup
• 存储数据到MySQL
• 常见文档读取（TXT、PDF）
• 使用爬虫要注意什么

1. 前导课程

2. 可做的相关内容

• 购物比价网
• 综合搜索网
• 统计QQ用户的兴趣爱好
• 搜索引擎

二、环境搭建

1. 下载并安装Python

2. 安装BeautifulSoup4

1. Linux安装命令

sudo apt-get install python-bs4

2. Mac安装命令

sudo easy_install pip
pip install beautifulsoup4

3. Windows安装命令

pip install beautifulsoup4    # python2环境
# 或者是
pip3 install beautifulsoup4   # python3环境

3. 检查是否安装成功

• 在命令行中分别输入以下命令：

python    # 检查Python是否安装成功
from urllib.request import urlopen   # 检查urllib模块是否存在
from bs4 import BeautifulSoup     # 检查bs4模块是否存在

如下图所示：
三条命令都未出现错误提示说明环境已经准备好了。

三、urllib和BeautifulSoup

• urllib是Python3.x中提供的一些列操作URL的库，它可以轻松模拟用户使用浏览器访问网页。

1. urllib的用法

1. 具体步骤

# 1. 导入urllib库的request模块
from urllib import request

# 2. 请求URL
resp = request.urlopen('http://www.baidu.com')

# 3. 使用响应对象输出数据
print(resp.read().decode("utf-8"))

2. 简单urllib的get方法的完整示例

from bs4 import BeautifulSoup   # 导入BeautifulSoup模块
from urllib import request    # 导入urllib.request的urlopen模块

url = "http://www.baidu.com/"
resp = request.urlopen(url)
print(resp.read().decode("utf-8"))

打印的效果如下：

3. 模拟真实浏览器

1. 携带User-Agent头

from urllib import request

url = "http://www.baidu.com"
key = "User-Agent"
value = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/105.0.0.0 Safari/537.36 Edg/105.0.1343.42"
req = request.Request(url)
req.add_header(key, value)
resp = request.urlopen(req)
print(resp.read().decode("utf-8"))

运行程序，同样能打印出结果：

4. 使用post方法发送请求的步骤

# 1. 导入urllib库下面的parse
from urllib import parse

# 2. 使用urlencode生成post数据
postData = parse.urlencode([
	(key1, val1),
	(key2, val2),
	(keyn, valn)
])

# 3. 使用postData发送post请求
request.urlopen(req, data=postDate.encode('utf-8'))

# 4. 得到请求状态
resp.status

# 5. 得到服务器的类型
resp.reason

5. 示例：urllib使用post方法请求台湾高铁网

• 台湾高铁

from urllib import request
from urllib.request import urlopen
from urllib import parse

url = "https://m.thsrc.com.tw/TimeTable/Search"
headers = {
    
    
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (X11; Fedora; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'
}

# # 代理IP,由快代理提供
# proxy = '124.94.203.122:20993'
# proxy_values = "%(ip)s" % {'ip': proxy}
# proxies = {"http": proxy_values, "https": proxy_values}
#
# # 设置代理
# handler = request.ProxyHandler(proxies)
# opener = request.build_opener(handler)

data = {
    
    
    "SearchType": "S",
    "Lang": "TW",
    "StartStation": "NanGang",
    "EndStation": "ZuoYing",
    "OutWardSearchDate": "2022/10/18",
    "OutWardSearchTime": "14:30",
    "ReturnSearchDate": "2022/10/18",
    "ReturnSearchTime": "14:30",
    "DiscountType": ""
}
data = parse.urlencode(data).encode("utf8")    # 对参数进行编码
req = request.Request(url=url, data=data, headers=headers, method="POST")    # 请求处理
resp = request.urlopen(req)
# resp = opener.open(req).read()    # 使用代理用这种方式请求

print(resp.read().decode("utf-8"))

出现拒绝访问时参考文章：https://blog.csdn.net/kdl_csdn/article/details/103989024
运行效果：

拓展示例：用requests模块实现

import requests

headers = {
    
    
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/105.0.0.0 Safari/537.36 Edg/105.0.1343.42"
}
url = "https://m.thsrc.com.tw/TimeTable/Search"
params = {
    
    
    "SearchType": "S",
    "Lang": "TW",
    "StartStation": "NanGang",
    "EndStation": "ZuoYing",
    "OutWardSearchDate": '2022/10/18',
    "OutWardSearchTime": "14:00",
    "ReturnSearchDate": "2022/10/18",
    "ReturnSearchTime": "14:00",
    "DiscountType": ""
}

resp = requests.post(url=url, headers=headers, params=params)
# print(resp.status_code)     # 200
print(resp.text)

运行效果：

测试发送请求的爬虫工具：postman、fildder。

2. BeautifulSoup的使用

1. 解析器的优缺点对比

解析器	使用方法	优势	劣势
Python标准库	BeautifulSoup(markup, “html.parser”)	1. Python的内置标准库； 2. 执行速度适中； 3. 文档容错能力强	Python 2.7.3 or(3.2.2)前的版本中文档容错能力差。
lxml HTML解析器	BeautifulSoup(markup, “lxml”)	1. 速度快； 2. 文档容错能力强。	需要安装C语言库。
lxml XML解析器	BeautifulSoup(markup, [“lxml”, “xml”]) BeautifulSoup(markup, “xml”)	1. 速度快； 2. 唯一支持XML的解析器。	需要安装C语言库。
html5lib解析器	BeautifulSoup(markup, “html5lib”)	1. 最好的容错性； 2. 以浏览器的方式解析文档； 3. 生成HTML5格式的文档。	1. 速度慢； 2. 不依赖外部扩展。

2. 几个简单的浏览结构化数据的方法

soup.title    # 获取第一个title标签
# <title>The Dormouse's story</title>

soup.title.name    # 获取第一个title标签名字
# u'title'

soup.title.string   # 获取第一个title标签内的文本内容
# u'The Dormoouse's story'

soup.title.parent.name    # 获取第一个title标签父元素的名字
# u'head'

soup.p    # 获取第一个p标签
# <p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>

soup.p['class']    # 获取第一个p标签的class属性值
# u'title'

soup.a    # 获取第一个a标签
# <a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>

soup.find_all('a')     # 获取所有a标签   
"""
[<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,
<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>,
<a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>
]
"""

soup.find(id="link3")  # 获取第一个id值为link3的标签
# <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>

3. 测试BeautifulSoup中常用的方法

from bs4 import BeautifulSoup as bs

html_doc = """
<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://exampleScom/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>
"""

soup = bs(html_doc, "html.parser")

# print(soup.prettify())

print(soup.title.string)   # 获取title标签的内容
print(soup.a)    # 获取第一个a标签
print(soup.find(id="link2"))    # 获取id=“link2”的元素
print(soup.find(id="link2").string)    # 获取id=“link2”的元素的内容(string要获取的内容中不含有标签才行)
print(soup.find(id="link2").get_text())    # 获取id=“link2”的元素的内容
print(soup.find_all("a"))     # 获取所有的a标签
print(soup.findAll("a"))    # 获取所有的a标签
print([item.string for item in soup.findAll("a")])    # 获取所有的a标签的文本内容   # 列表推导式
print(soup.find("p", {
    
    "class": "story"})) # 获取class为story的p标签
print(soup.find("p", {
    
    "class": "story"}).get_text())   # 获取class为story的p标签的内容
print(soup.find("p", {
    
    "class": "story"}).string)  # 获取class为story的p标签的内容 由于获取到的p标签中还含有别的标签，所以无法用string，否则返回None。

print()
import re
# 使用正则表达式
for tag in soup.find_all(re.compile("^b")):    # 查找以b开头的标签名
    print(tag.name)

# 查找所有a标签中href属性为“http://...”这样的a标签
data = soup.findAll("a", href=re.compile(r"^http://example.com/"))
print(data)
data2 = soup.findAll("a", href=re.compile(r"^http://example\.com/"))
print(data2)

# 文档：https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc.zh/#id28

运行结果：

4. 示例：获取维基百科词条信息（该示例仅做参考，功能已失效）

from urllib.request import urlopen
from bs4 import BeautifulSoup
import re

# 请求URL并把结果用utf-8编码
resp = urlopen("https://en.wikipedia.org/wiki/Main_Page").read().decode("utf-8")
# 使用BeautifulSoup解析
soup = BeautifulSoup(resp, "html.parser")
# 获取所有以/wiki/开头的a标签的href属性
listUrls = soup.findAll("a", href=re.compile("^/wiki/"))
# 输出所有词条对应的名称和URL
for url in listUrls:
	if not re.search("\.(jpg|JPG)$", url['href']):    # 过滤掉以.JPG或.jpg结尾的图片URL
		# print(url['href'])     # 输出不完整的url
		# print(url.get_text(), "<--->", url['href'])    # 输出对应名字和不完整的url
		print(url.get_text(), "<---->", "https://en.wikipedia.org" + url['href'])    # 输出对应名字和完整的url

5. 示例：获取百度百科的词条和链接

from urllib.request import urlopen
from bs4 import BeautifulSoup
import re

# 词条来源的url地址
url = "https://baike.baidu.com/"
# 请求url，并把结果用utf-8编码
resp = urlopen(url).read().decode("utf-8")
# 使用BeautifulSoup解析
soup = BeautifulSoup(resp, "html.parser")
# 获取所有以class="card_cnt_tit"的div
list_divs = soup.findAll("div", {
    
    "class": "card_cnt_tit"})
# 根据源码中的规律，我们先找到包裹词条a标签的div
for div in list_divs:
    # 再在div标签中用正则表达式中过滤出a标签
    a = div.find("a", href=re.compile(r"^https://"))
    # 输出词条的名称和链接
    print(a.string, "<-------->", a['href'])

运行结果：

四、存储数据到MySQL

1. 环境准备

• 需要安装pymysql模块：

pip install pymysql

2. 存入MySQL数据库的使用方法

# 1. 引入开发包
import pymysql.cursors

# 2. 获取数据库链接
connection = pymysql.connect(
	host="localhost", 
	user="root", 
	password="123456", 
	db="baikeurl",
	charset="utf8mb4")

# 3. 获取会话指针
connection.cursor()

# 4. 执行SQL语句
cursor.execute(sql, (参数1, 参数2, ..., 参数n))

# 5. 提交
connection.commit()

# 6. 关闭
connection.close()

3. 示例：将上一示例的数据存入MySQL数据库

1. 利用Navicat创建数据库和数据表

创建数据库：

在数据库中创建数据表：

2. 修改前面的示例代码，将数据加入数据库

完整代码：

from urllib.request import urlopen
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import pymysql.cursors

# 词条来源的url地址
url = "https://baike.baidu.com/"
# 请求url，并把结果用utf-8编码
resp = urlopen(url).read().decode("utf-8")
# 使用BeautifulSoup解析
soup = BeautifulSoup(resp, "html.parser")
# 获取所有以class="card_cnt_tit"的div
list_divs = soup.findAll("div", {
    
    "class": "card_cnt_tit"})
# 根据源码中的规律，我们先找到包裹词条a标签的div
for div in list_divs:
    # 再在div标签中用正则表达式中过滤出a标签
    a = div.find("a", href=re.compile(r"^https://"))
    # 输出词条的名称和链接
    print(a.string, "<-------->", a['href'])

    # 获取数据库链接
    connection = pymysql.connect(host="localhost",
                                 user="root",
                                 password="123456",
                                 database="baikeurl",
                                 charset="utf8mb4")
    try:
        # 获取会话指针
        with connection.cursor() as cursor:
            # 创建sql语句
            sql = "insert into `urls` (`urlname`, `urlhref`)values(%s, %s)"
            # 执行sql语句
            cursor.execute(sql, (a.get_text(), a['href']))
            # 提交
            connection.commit()
    finally:
        connection.close()

运行效果：

4. 从MySQL数据库读取的使用方法

# 1. 引入开发包
import pymysql.cursors

# 2. 获取数据库链接
connection = pymysql.connect(
	host="localhost", 
	user="root", 
	password="123456", 
	db="baikeurl",
	charset="utf8mb4")

# 3. 获取会话指针
connection.cursor()

# 4.1 得到总记录数
cursor.execute()

# 4.2 查询下一行
cursor.fetchchone()

# 4.3 得到指定条数的数据
cursor.fetchmany(size=None)

# 4.4 得到全部
cursor.fetchall()

# 5. 关闭链接
connection.close()

5. 示例：查询MySQL数据库中的内容

# 导入模块
import pymysql.cursors

# 获取数据库连接
connection = pymysql.connect(host="localhost",
                                user="root",
                                password="123456",
                                database="baikeurl",
                                charset="utf8mb4")
try:
    # 获取会话指针
    with connection.cursor() as cursor:
        # 查询语句
        sql = "select urlname, urlhref from urls where id is not null"
        # 查询共有几条记录
        count = cursor.execute(sql)
        print(count)   # 9

        # 查询数据
        result = cursor.fetchmany(size=3)    # 获取前三条数据
        # result = cursor.fetchall()    # 获取所有数据
        print(result)
finally:
    connection.close()

运行结果对照数据库中的数据如下：

五、常见文档读取（TXT、PDF）

• 读取txt文档（用urlopen()方法读取）
• 读取PDF文档（使用第三方模块pdfminer3k读取）

1. 一些语言字符出现乱码的原因

• 计算机只能处理0和1两个数字，所以想要处理文本，必须把文本变成0和1这样的数字，最早的计算机使用八个0和1来表示一个字节，所以最大能够表示的整数是255=11111111.如果想要表示更大的数，就必须使用更多的字节。
• 由于计算机是由美国人发明的，所以最早只有127个字符被编写进计算机，也就是常见的阿拉伯数字，字母大小写，以及键盘上的符号。这个编码被称为ASCII编码，比如大写的字母A的ASCII编码为65,65这个数字再被转换成二进制01000001，就是计算机真处理的东西。
• 很显然，ASCII编码没办法表示我们的中文，于是中国就制定了自己的GB2312编码，并且兼容ASCII编码，那么问题来了，使用GB2312编码的文字，慕课网三个字，假设编码分别是61、62、63，那么在ASCII码表中可能是键盘上的@符号，或者是其他东西。
  
  而Unicode编码将所有语言整合到了一起：
  
  Unicode编码的体积要更大一些：
  
  文件在系统间会进行编码转换：（utf-8打开可以节省空间，Unicode保存可以最大化兼容）
  
  服务器也会先将Unicode编码转换成utf-8编码后再传给浏览器，可减轻浏览器负担：
  
• Python3字符串默认使用Unicode编码，所以Python3支持多语言。
• 以Unicode表示的str通过encode()方法可以编码为指定的bytes。
• 如果bytes使用ASCII编码，遇到ASCII码表没有的字符会以\x##表示，此时只用‘\x##’.decode(‘utf-8’) 就可以了。

2. 读取txt

from urllib.request import urlopen
# 百度robots协议：https://www.baidu.com/robots.txt

url = "https://www.baidu.com/robots.txt"
html = urlopen(url)

print(html.read().decode('utf-8'))

3. 读取PDF文件

1. 安装pdfminer3k模块

下载安装pdfminer3k模块：

pip install pdfminer3k

另一种方式，或者是直接去网上下载包，然后解压包，进入包目录（目录中有setup.py文件），使用如下命令直接安装：

python setup.py install

2. 检查pdfminer3k模块是否安装成功

python

import pdfminer

3. 读取PDF文档的流程

以上流程的完整图示如下：

4. 读取pdf文件

打开的模式参考：

示例：读取本地PDF

# 导入需要用到的包：
from pdfminer.converter import PDFPageAggregator
from pdfminer.layout import LAParams
from pdfminer.pdfparser import PDFParser, PDFDocument
from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager, PDFPageInterpreter
from pdfminer.pdfdevice import PDFDevice

# 获取文档对象：
fp = open("Automatic Detection.pdf", "rb")    # 以二进制只读方式打开

# 创建一个与文档关联的解释器
parser = PDFParser(fp)

# PDF文档的对象
doc = PDFDocument()

# 连接解释器和文档对象
parser.set_document(doc)
doc.set_parser(parser)

# 初始化文档
doc.initialize("")      # 由于文档没有密码，所以里面的密码参数设置为空字符串

# 创建PDF资源管理器
resource = PDFResourceManager()

# 创建参数分析器
laparam = LAParams()

# 创建一个聚合器
device = PDFPageAggregator(resource, laparams=laparam)

# 创建PDF页面解释器
interpreter = PDFPageInterpreter(resource, device)

# 使用文档对象得到页面的集合
for page in doc.get_pages():
    # 使用页面解释器来读取
    interpreter.process_page(page)

    # 使用聚合器来获得内容
    layout = device.get_result()

    # 获得布局内容
    for out in layout:     # 利用循环输出布局的每一项
        # 避免报错：AttributeError: 'LTFigure' object has no attribute 'get_text'
        if hasattr(out, "get_text"):
            print(out.get_text())

运行结果：

无法解析的部分会被标红：

示例：读取网上的PDF

from pdfminer.converter import PDFPageAggregator
from pdfminer.layout import LAParams
from pdfminer.pdfparser import PDFParser, PDFDocument
from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager, PDFPageInterpreter
from pdfminer.pdfdevice import PDFDevice
from urllib.request import urlopen

# 获取文档对象
# 参考pdf：https://www.tipdm.org/u/cms/www/202107/28162910tww9.pdf
# fp = open("Automatic Detection.pdf", "rb")    # 以二进制只读方式打开
fp = urlopen("https://www.tipdm.org/u/cms/www/202107/28162910tww9.pdf")    # 以二进制只读方式打开

# 创建一个与文档关联的解释器
parser = PDFParser(fp)

# PDF文档的对象
doc = PDFDocument()

# 连接解释器和文档对象
parser.set_document(doc)
doc.set_parser(parser)

# 初始化文档
doc.initialize("")      # 由于文档没有密码，所以里面的密码参数设置为空字符串

# 创建PDF资源管理器
resource = PDFResourceManager()

# 创建参数分析器
laparam = LAParams()

# 创建一个聚合器
device = PDFPageAggregator(resource, laparams=laparam)

# 创建PDF页面解释器
interpreter = PDFPageInterpreter(resource, device)

# 使用文档对象得到页面的集合
for page in doc.get_pages():
    # 使用页面解释器来读取
    interpreter.process_page(page)

    # 使用聚合器来获得内容
    layout = device.get_result()

    # 获得布局内容
    for out in layout:     # 利用循环输出布局的每一项
        # 避免报错：AttributeError: 'LTFigure' object has no attribute 'get_text'
        if hasattr(out, "get_text"):
            print(out.get_text())

六、使用爬虫需要注意什么

注意事项

• Robots协议（也称为爬虫协议、机器人协议等）的全称是“网络爬虫排除标准”，网站通过Robots协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些页面不能抓取。
• User-agent：表示指定爬虫*为通配符。
• Disallow：不允许访问。
• Allow：允许访问。
• Robots协议一般是针对搜索引擎的，对用户的爬虫不太限制。

不能做的行为

1. 网站服务协议条款明确禁止使用爬虫，并且对方检测到你的行为，通过某种途径通知停止这种行为。
2. 使用分布式多线程爬虫，给对方的服务器带来了庞大的负担，影响对方正常用户使用，甚至对对方服务器造成实质伤害。
3. 故意使用爬虫消耗对方的服务器，黑客性质的恶意攻击。
   同时满足以上三个条件，则属于侵犯对方的固定资产，如果单单违反爬虫协议，而没有满足其他两个条件，则不属于违法。所以请限制你的爬虫，避免在高峰期采集。

场景分析

场景一

• 遍历某个小网站的所有内容。
  一定要在晚上网站比较空闲的时间（晚3到早8）进行。

场景二

• 搜寻一个相关的内容，爬取了几万个网站。
  最好快速爬取，不要在一个网站上有过多的停留。
  如果要遍历一个网站的所有内容，那么要对爬虫做一些限制，因为遍历一个大型网站，会侵犯别人的知识版权。
  爬取部分内容可以，但是不要遍历。

场景三

• 遍历如慕课网这种大型网站。
  最好不要遍历这种很多人常用的网站，造成网站负担过重会导致网站崩溃。

七、课程总结

环境搭建

• Python3
• BeautifulSoup4

urllib和BeautifulSoup

• urllib
  • 使用urlopen请求链接
  • 使用add_header(key, value)方法添加请求头
  • 使用decode对结果进行编码
  • 使用Request(url)获得请求对象
  • 使用parser.urlencode()生成post数据
  • 使用urlopen(req, data=postData.encode(‘utf-8’))
• BeautifulSoup
  • 使用BeautifulSoup(html, “html.parser”)解析HTML
  • 查找一个节点：soup.find(id=‘imooc’)
  • 查找多个节点：soup.findAll(‘a’)
  • 使用正则表达式匹配：soup.findAll(‘a’, href=re.compile(exp))

存储数据到MySQL数据库

• 获取数据库连接：connection = pymysql.connect(host=‘localhost’, user=‘root’, password=‘123456’, db=‘db’, charset=‘utf8md4’)
• 使用connection.cursor()获取会话指针
• 使用cursor.ececute(sql, (参数1, 参数2, …,参数n))执行sql
• 提交connection.commit()
• 关闭连接connection.close()
• 使用cursor.execute()获得查询出多少条记录
• 使用cursor.fetchone()获取下一行记录
• 使用cursor.fetchmany(size=10)获取指定数量的记录
• 使用cursor.fetchall()获得全部的记录

常见文档读取（TXT、PDF）

• 乱码的原因，以及解决方案
• 使用pdfminer3k读取PDF文档

使用爬虫需要注意什么

• 爬虫协议文件robots.txt
• User-agent：表示指定爬虫*为通配符
• Disallow：不允许访问
• Allow：允许访问
• 如何找到网站robots协议：在网站根网址后输入robots.txt

文章笔记参考课程：https://www.imooc.com/video/12622
代码资源：https://download.csdn.net/download/ungoing/86790114