网络爬虫入门

发布于:2024-04-17 ⋅ 阅读:(117) ⋅ 点赞:(0)

        爬虫(也被称为网络爬虫或网络蜘蛛)是一种自动化程序,它可以在互联网上自动抓取数据。爬虫的基本工作原理通常包括以下几个步骤:发送请求:爬虫向目标网站发送HTTP请求,请求网页内容。接收响应:爬虫接收网站返回的响应,这通常包括网页的HTML代码、CSS样式、JavaScript脚本等内容。解析内容:爬虫使用解析器对接收到的网页内容进行解析,提取出需要的数据。存储数据:爬虫将提取出的数据存储到本地文件或数据库中,以便后续分析和使用。

        在Python中,有许多强大的库可以帮助你快速开发爬虫,如requests、beautifulsoup4、scrapy等。requests库用于发送HTTP请求和接收响应;beautifulsoup4库用于解析HTML和XML文档;scrapy是一个用于构建爬虫的框架,它提供了完整的爬虫开发流程支持。

        以下是使用requests库发送HTTP请求,并使用BeautifulSoup库解析HTML内容。这个示例将爬取一个网页的标题,并打印出来。首先,你需要安装requestsbeautifulsoup4库。你可以使用pip来安装:

bash复制代码
  pip install requests beautifulsoup4

然后,你可以编写以下Python代码:

python复制代码
  import requests
  from bs4 import BeautifulSoup
   
  # 目标网页的URL
  url = 'https://example.com'
   
  # 发送GET请求
  response = requests.get(url)
   
  # 检查请求是否成功
  if response.status_code == 200:
  # 解析网页内容
  soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
   
  # 查找网页标题,通常位于<title>标签内
  title = soup.title.string
   
  # 打印网页标题
  print(f"网页标题: {title}")
  else:
  print(f"请求失败,状态码: {response.status_code}")

        请将url变量替换为你想爬取的网页的URL。这个示例假设网页的标题位于<title>标签内,这是大多数HTML页面的标准做法。

# -*- codeing = utf-8 -*-
from bs4 import BeautifulSoup  # 网页解析,获取数据
import re  # 正则表达式,进行文字匹配`
import urllib.request, urllib.error  # 制定URL,获取网页数据
import xlwt  # 进行excel操作
#import sqlite3  # 进行SQLite数据库操作

findLink = re.compile(r'<a href="(.*?)">')  # 创建正则表达式对象,标售规则   影片详情链接的规则
findImgSrc = re.compile(r'<img.*src="(.*?)"', re.S)
findTitle = re.compile(r'<span class="title">(.*)</span>')
findRating = re.compile(r'<span class="rating_num" property="v:average">(.*)</span>')
findJudge = re.compile(r'<span>(\d*)人评价</span>')
findInq = re.compile(r'<span class="inq">(.*)</span>')
findBd = re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>', re.S)




def main():
    baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start="  #要爬取的网页链接
    # 1.爬取网页
    datalist = getData(baseurl)
    savepath = "豆瓣电影Top250.xls"    #当前目录新建XLS,存储进去
    # dbpath = "movie.db"              #当前目录新建数据库,存储进去
    # 3.保存数据
    saveData(datalist,savepath)      #2种存储方式可以只选择一种
    # saveData2DB(datalist,dbpath)



# 爬取网页
def getData(baseurl):
    datalist = []  #用来存储爬取的网页信息
    for i in range(0, 10):  # 调用获取页面信息的函数,10次
        url = baseurl + str(i * 25)
        html = askURL(url)  # 保存获取到的网页源码
        # 2.逐一解析数据
        soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
        for item in soup.find_all('div', class_="item"):  # 查找符合要求的字符串
            data = []  # 保存一部电影所有信息
            item = str(item)
            link = re.findall(findLink, item)[0]  # 通过正则表达式查找
            data.append(link)
            imgSrc = re.findall(findImgSrc, item)[0]
            data.append(imgSrc)
            titles = re.findall(findTitle, item)
            if (len(titles) == 2):
                ctitle = titles[0]
                data.append(ctitle)
                otitle = titles[1].replace("/", "")  #消除转义字符
                data.append(otitle)
            else:
                data.append(titles[0])
                data.append(' ')
            rating = re.findall(findRating, item)[0]
            data.append(rating)
            judgeNum = re.findall(findJudge, item)[0]
            data.append(judgeNum)
            inq = re.findall(findInq, item)
            if len(inq) != 0:
                inq = inq[0].replace("。", "")
                data.append(inq)
            else:
                data.append(" ")
            bd = re.findall(findBd, item)[0]
            bd = re.sub('<br(\s+)?/>(\s+)?', "", bd)
            bd = re.sub('/', "", bd)
            data.append(bd.strip())
            datalist.append(data)

    return datalist


# 得到指定一个URL的网页内容
def askURL(url):
    head = {  # 模拟浏览器头部信息,向豆瓣服务器发送消息
        "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122  Safari / 537.36"
    }
    # 用户代理,表示告诉豆瓣服务器,我们是什么类型的机器、浏览器(本质上是告诉浏览器,我们可以接收什么水平的文件内容)

    request = urllib.request.Request(url, headers=head)
    html = ""
    try:
        response = urllib.request.urlopen(request)
        html = response.read().decode("utf-8")
    except urllib.error.URLError as e:
        if hasattr(e, "code"):
            print(e.code)
        if hasattr(e, "reason"):
            print(e.reason)
    return html


# 保存数据到表格
def saveData(datalist,savepath):
    print("save.......")
    book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #创建workbook对象
    sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表
    col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息")
    for i in range(0,8):
        sheet.write(0,i,col[i])  #列名
    for i in range(0,250):
        # print("第%d条" %(i+1))       #输出语句,用来测试
        data = datalist[i]
        for j in range(0,8):
            sheet.write(i+1,j,data[j])  #数据
    book.save(savepath) #保存

# def saveData2DB(datalist,dbpath):
#     init_db(dbpath)
#     conn = sqlite3.connect(dbpath)
#     cur = conn.cursor()
#     for data in datalist:
#             for index in range(len(data)):
#                 if index == 4 or index == 5:
#                     continue
#                 data[index] = '"'+data[index]+'"'
#             sql = '''
#                     insert into movie250(
#                     info_link,pic_link,cname,ename,score,rated,instroduction,info)
#                     values (%s)'''%",".join(data)
#             # print(sql)     #输出查询语句,用来测试
#             cur.execute(sql)
#             conn.commit()
#     cur.close
#     conn.close()


# def init_db(dbpath):
#     sql = '''
#         create table movie250(
#         id integer  primary  key autoincrement,
#         info_link text,
#         pic_link text,
#         cname varchar,
#         ename varchar ,
#         score numeric,
#         rated numeric,
#         instroduction text,
#         info text
#         )
#
#
#     '''  #创建数据表
#     conn = sqlite3.connect(dbpath)
#     cursor = conn.cursor()
#     cursor.execute(sql)
#     conn.commit()
#     conn.close()

# 保存数据到数据库







if __name__ == "__main__":  # 当程序执行时
    # 调用函数
     main()
    # init_db("movietest.db")
     print("爬取完毕!")


爬取数据如下:793020111b034fcca10c3cf9a4f3d37d.png

0f834cac79f043d3a61e65e8a91dfea8.jpeg

 

 


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