前言

时间的关系，这篇文章只记录了相关库的使用，没有进行深入分析，各位看官请见谅（还是因为懒。。。。。）

requests使用

发送无参数的get请求

r = requests.get('http://httpbin.org/get')
print(r.text)

发送带参数的get请求

load = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
r = requests.get("http://httpbin.org/get",params = load)
print(r.url)
u'http://httpbin.org/get?key2=value2&key1=value1'

发送带参数的post请求

想要发送一些编码为表单形式的数据,表现形式非常像一个HTML表单。要实现这个，只需简单地传递一个字典给 data 参数。你的数据字典在发出请求时会自动编码为表单形式。

load = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
r = requests.post("http://httpbin.org/post", data=load)
print(r.text)

{
  ...
  "form": {
    "key2": "value2",
    "key1": "value1"
  },
  ...
}

很多时候你想要发送的数据并非编码为表单形式的。如果你传递一个string而不是一个dict，那么数据会被直接发布出去。

例如，Github API 3接受编码为JSON的POST/PATCH数据:

>>> url = 'https://api.github.com/some/endpoint'
>>> load = {'some': 'data'}
>>> r = requests.post(url, data=json.dumps(load))

发送文件的post类型

这个相当于向网站上传一张图片，文档等操作，这时要使用files参数

url = 'http://httpbin.org/post'
files = {'file': open('touxiang.png', 'rb')}
r = requests.post(url, files=files)

定制headers，使用headers参数来传递

url = 'https://api.github.com/some/endpoint'
load = {'some': 'data'}
headers = {'content-type': 'application/json'}
r = requests.post(url, data=json.dumps(load), headers=headers)

编码类型

可以找出Requests使用了什么编码，并且能够改变它

r.encoding
'utf-8'
r.encoding = 'ISO-8859-1'

如果改变了编码，每当访问r.text时，Request都将会使用r.encoding的新值。

响应内容

响应状态码

r = requests.get(‘http://httpbin.org/get‘)
print(r.status_code)

响应头

print(r.headers)

也可以取到这个个别的响应头用来做一些判断，这里的参数是不区分大小写的

r.headers[‘Content-Type’]
r.headers.get(‘Content-Type’)

响应内容

# 被encoding解码后内容
r.text
# 以字节的方式访问请求响应体
r.content

获取响应中的cookies

r = requests.get('http://www.baidu.com')
r.cookies['BAIDUID']

也可以自已定义请求的COOKIES

url = 'http://httpbin.org/cookies'
cookies = {'cookies_are':'working'}
r = requests.get(url,cookies = cookies)
print(r.text)
{
  "cookies": {
    "cookies_are": "working"
  }
}

设置超时时间

requests.get('http://github.com', timeout=1)

访问中使用session

先初始化一个session对象

s = requests.Session()

然后使用这个session对象来进行访问

r = s.post(url,data = user)

JSON相应内容

requests中也有一个内置的JSON解码器，助你处理JSON数据

r = requests.get('https://github.com/timeline.json')
r.json()
[{u'repository': {u'open_issues': 0, u'url': 'https://github.com/...

如果JSON解码失败，r.json就会抛出一个异常

原始响应内容

在罕见的情况下你可能想获取来自服务器的原始套接字响应，那么你可以访问r.raw 如果你确实想这么干，那请你确保在初始请求中设置了stream=True

>>> r = requests.get('https://github.com/timeline.json', stream=True)
>>> r.raw
<requests.packages.urllib3.response.HTTPResponse object at 0x101194810>
>>> r.raw.read(10)
'\x1f\x8b\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03'

错误与异常

遇到网络问题（如：DNS查询失败、拒绝连接等）时，Requests会抛出一个ConnectionError 异常。

遇到罕见的无效HTTP响应时，Requests则会抛出一个 HTTPError 异常。

若请求超时，则抛出一个 Timeout 异常。

若请求超过了设定的最大重定向次数，则会抛出一个 TooManyRedirects 异常。

所有Requests显式抛出的异常都继承自 requests.exceptions.RequestException 。

Beautiful Soup使用方法

创建 beautifulsoup 对象

soup = BeautifulSoup(html)

另外，我们还可以用本地 HTML 文件来创建对象，例如

soup = BeautifulSoup(open('index.html'))

上面这句代码便是将本地 index.html 文件打开，用它来创建 soup 对象

下面我们来打印一下 soup 对象的内容，格式化输出

print(soup.prettify())

四大对象种类

Beautiful Soup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,所有对象可以归纳为4种:

Tag
NavigableString
BeautifulSoup
Comment

Tag

Tag 通俗点讲就是 HTML 中的一个个标签

打印标题标签内容

print(soup.title)
#<title>The Dormouse's story</title>

打印属性

print(soup.a.attrs)
{'href': '#main', 'class': ['skip-link', 'screen-reader-text']}

打印特定属性

print(soup.a['class'])
['skip-link', 'screen-reader-text']
或者
print(soup.a.get('href'))
#main

修改属性

soup.a['href']='#'
print(soup.a)

<a class="skip-link screen-reader-text" href="#">Skip to content</a>

删除属性

del soup.a['class']
print(soup.a)

<a href="#main">Skip to content</a>

NavigableString

用 .string 即可获取标签内部的文字，它的类型是一个NavigableString

print(soup.a.string)

Skip to content

BeautifulSoup

BeautifulSoup对象表示的是一个文档的全部内容.大部分时候,可以把它当作Tag对象，是一个特殊的Tag，我们可以分别获取它的类型，名称，以及属性

Comment

Comment对象是一个特殊类型的NavigableString对象，其实输出的内容仍然不包括注释符号，但是如果不好好处理它，可能会对我们的文本处理造成意想不到的麻烦。

遍历文档树

直接子节点

.contents

tag 的 .content 属性可以将tag的子节点以列表的方式输出
```
print(soup.a.contents)

['Skip to content']
```
.children

它返回的不是一个list，不过我们可以通过遍历获取所有子节点。

我们打印输出.children看一下，可以发现它是一个list生成器对象

所有子孙节点

.descendants

.contents和.children属性仅包含tag的直接子节点，.descendants属性可以对所有tag的子孙节点进行递归循环，和children类似，我们也需要遍历获取其中的内容。

for child in soup.descendants:
    print("------->")
    print(child)

节点内容

如果tag只有一个NavigableString类型子节点,那么这个tag可以使用.string得到子节点。如果一个tag仅有一个子节点,那么这个tag也可以使用.string方法,输出结果与当前唯一子节点的.string 结果相同。

如果tag包含了多个子节点,tag就无法确定，string方法应该调用哪个子节点的内容,.string的输出结果是None

多个内容

.strings获取多个内容，不过需要遍历获取

for string in soup.head.strings:
    print("------->")
    print(string)

.stripped_strings

输出的字符串中可能包含了很多空格或空行,使用.stripped_strings可以去除多余空白内容

for string in soup.head.stripped_strings:
    print("------->")
    print(string)

父节点

p=soup.p
print(p.parent.name)

全部父节点

.parents

通过元素的.parents属性可以递归得到元素的所有父辈节点，例如

p=soup.p
for parent in p.parents:
    print('------->')
    print(parent.name)

兄弟节点

兄弟节点可以理解为和本节点处在统一级的节点，.next_sibling属性获取了该节点的下一个兄弟节点，.previous_sibling则与之相反，如果节点不存在，则返回None

注意：实际文档中的tag的.next_sibling和.previous_sibling属性通常是字符串或空白，因为空白或者换行也可以被视作一个节点，所以得到的结果可能是空白或者换行

全部兄弟节点

通过.next_siblings和.previous_siblings属性可以对当前节点的兄弟节点迭代输出

前后节点

.next_element和.previous_element属性，与.next_sibling和.previous_sibling不同，它并不是针对于兄弟节点，而是在所有节点，不分层次

所有前后节点

通过.next_elements和.previous_elements的迭代器就可以向前或向后访问文档的解析内容,就好像文档正在被解析一样

搜索文档树

find_all( name , attrs , recursive , text , **kwargs )

find_all() 方法搜索当前tag的所有tag子节点,并判断是否符合过滤器的条件

name 参数

name参数可以查找所有名字为name的tag,字符串对象会被自动忽略掉

keyword 参数

如果一个指定名字的参数不是搜索内置的参数名,搜索时会把该参数当作指定名字tag的属性来搜索,如果包含一个名字为 id 的参数,Beautiful Soup会搜索每个tag的”id”属性

3.text 参数

通过 text 参数可以搜搜文档中的字符串内容.与 name 参数的可选值一样, text 参数接受字符串 , 正则表达式 , 列表, True

4.limit 参数

find_all()方法返回全部的搜索结构,如果文档树很大那么搜索会很慢.如果我们不需要全部结果,可以使用limit参数限制返回结果的数量.效果与SQL中的limit关键字类似,当搜索到的结果数量达到 limit 的限制时,就停止搜索返回结果.

5.recursive 参数

调用tag的find_all()方法时,Beautiful Soup会检索当前tag的所有子孙节点,如果只想搜索tag的直接子节点,可以使用参数 recursive=False .

find( name , attrs , recursive , text , **kwargs )

它与find_all()方法唯一的区别是find_all()方法的返回结果是值包含一个元素的列表,而 find() 方法直接返回结果

find_parents()/find_parent()

find_all() 和 find() 只搜索当前节点的所有子节点,孙子节点等. find_parents() 和 find_parent() 用来搜索当前节点的父辈节点,搜索方法与普通tag的搜索方法相同,搜索文档搜索文档包含的内容

find_next_siblings()/find_next_sibling()

这2个方法通过 .next_siblings 属性对当 tag 的所有后面解析的兄弟 tag 节点进行迭代, find_next_siblings() 方法返回所有符合条件的后面的兄弟节点,find_next_sibling() 只返回符合条件的后面的第一个tag节点

find_previous_siblings()/find_previous_sibling()

这2个方法通过 .previous_siblings 属性对当前 tag 的前面解析的兄弟 tag 节点进行迭代, find_previous_siblings() 方法返回所有符合条件的前面的兄弟节点, find_previous_sibling() 方法返回第一个符合条件的前面的兄弟节点

find_all_next()/find_next()

这2个方法通过 .next_elements 属性对当前 tag 的之后的 tag 和字符串进行迭代, find_all_next() 方法返回所有符合条件的节点, find_next() 方法返回第一个符合条件的节点

find_all_previous() 和 find_previous()

这2个方法通过 .previous_elements 属性对当前节点前面的 tag 和字符串进行迭代, find_all_previous() 方法返回所有符合条件的节点, find_previous()方法返回第一个符合条件的节点

CSS选择器

我们在写CS 时，标签名不加任何修饰，类名前加点，id名前加#，在这里我们也可以利用类似的方法来筛选元素，用到的方法是soup.select()，返回类型是list

通过标签名查找

print soup.select('title') 
#[<title>The Dormouse's story</title>]

print soup.select('a')
#[<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>]

print soup.select('b')
#[<b>The Dormouse's story</b>]

通过类名查找

print soup.select('.sister')
#[<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>]

通过 id 名查找

print soup.select('#link1')
#[<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1"><!-- Elsie --></a>]

组合查找
组合查找即和写css文件时，标签名与类名、id名进行的组合原理是一样的，例如查找p 标签中，id等于link1的内容，二者需要用空格分开

print soup.select('p #link1')
#[<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1"><!-- Elsie --></a>]

直接子标签查找
print soup.select("head > title")

[]

属性查找
查找时还可以加入属性元素，属性需要用中括号括起来，注意属性和标签属于同一节点，所以中间不能加空格，否则会无法匹配到。

print soup.select('a[class="sister"]')
#[<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>]

print soup.select('a[href="http://example.com/elsie"]')
#[<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1"><!-- Elsie --></a>]

同样，属性仍然可以与上述查找方式组合，不在同一节点的空格隔开，同一节点的不加空格

print soup.select('p a[href="http://example.com/elsie"]')
#[<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1"><!-- Elsie --></a>]

以上的 select 方法返回的结果都是列表形式，可以遍历形式输出，然后用 get_text() 方法来获取它的内容。

soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
print type(soup.select('title'))
print soup.select('title')[0].get_text()

for title in soup.select('title'):
    print title.get_text()

python3 爬虫相关-requests和BeautifulSoup

前言

requests使用

发送无参数的get请求

发送带参数的get请求

发送带参数的post请求

发送文件的post类型

定制headers，使用headers参数来传递

编码类型

响应内容

响应状态码

响应头

响应内容

获取响应中的cookies

设置超时时间

访问中使用session

JSON相应内容

原始响应内容

错误与异常

Beautiful Soup使用方法

创建 beautifulsoup 对象

四大对象种类

Tag

NavigableString

BeautifulSoup

Comment

遍历文档树

直接子节点

所有子孙节点

节点内容

多个内容

父节点

全部父节点

兄弟节点

全部兄弟节点

前后节点

所有前后节点

搜索文档树

find_all( name , attrs , recursive , text , **kwargs )

find( name , attrs , recursive , text , **kwargs )

find_parents()/find_parent()

find_next_siblings()/find_next_sibling()

find_previous_siblings()/find_previous_sibling()

find_all_next()/find_next()

find_all_previous() 和 find_previous()

CSS选择器

[]

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