這篇文章為大家帶來了關於Python的相關知識，其中主要整理了爬蟲的相關問題，網絡爬蟲（又被稱為網頁蜘蛛，網絡機器人）就是模擬瀏覽器發送網路請求，接收請求回應，一種依照一定的規則，自動地抓取網路資訊的程序，下面一起來看一下，希望對大家有幫助。
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網路爬蟲（又稱為網頁蜘蛛，網路機器人）就是模擬瀏覽器發送網路請求，接收請求回應，一種依照一定的規則，自動地抓取網路資訊的程式。
原則上,只要是瀏覽器(客戶端)能做的事情，爬蟲都能夠做。
網路大數據時代，給予我們的是生活的便利性以及大量資料爆炸式的出現在網路中。
過去，我們透過書籍、報紙、電視、廣播或許訊息，這些訊息數量有限，且是經過一定的篩選，訊息相對而言比較有效，但是缺點則是訊息面太過於狹窄了。不對稱的資訊傳導，以致於我們視野受限，無法了解更多的資訊和知識。
網路大數據時代，我們突然間，資訊獲取自由了，我們得到了海量的信息，但是大多數都是無效的垃圾信息。
例如新浪微博，一天產生數億條的狀態更新，而在百度搜尋引擎中，隨意搜一條——減肥100,000,000條資訊。
在如此海量的資訊碎片中，我們如何獲得對自己有用的資訊？
答案是篩選！
透過某項技術將相關的內容收集起來，在分析刪選才能得到我們真正需要的資訊。
這個資訊收集分析整合的工作，可應用的範疇非常的廣泛，無論是生活服務、出行旅行、金融投資、各類製造業的產品市場需求等等……都能夠借助這個技術獲取更精準有效的資訊加以利用。
網路爬蟲技術，雖說有個詭異的名字，讓能第一反應是那種軟軟的蠕動的生物，但它卻是一個可以在虛擬世界裡，無往不前的利器。
我們平常都說Python爬蟲，其實這裡可能有個誤解，爬蟲並不是Python獨有的，可以做爬蟲的語言有很多例如：PHP,JAVA, C#,C ,Python，選擇Python做爬蟲是因為Python相對來說比較簡單，而且功能比較齊全。
首先我們需要下載python，我下載的是官方最新的版本3.8.3
其次我們需要一個運行Python的環境，我用的是pychram
也可以從官方下載，
我們還需要一些函式庫來支援爬蟲的運作（有些函式庫Python可能自備了）
差不多就是這幾個庫了，良心的我已經在後面寫好註釋了
（爬蟲運行過程中，不一定就只需要上面幾個庫，看你爬蟲的一個具體寫法了，反正需要庫的話我們可以直接在setting裡面安裝）
我做的是爬取豆瓣評分電影Top250的爬蟲代碼
我們要爬取的就是這個網站：https://movie.douban.com/top250
這邊我已經爬取完畢，給大家看下效果圖，我是將爬取到的內容存到xls中
我們的爬取的內容是：電影詳情鏈接，圖片鏈接，影片中文名，影片外國名，評分，評價數，概況，相關資訊。
先把程式碼發放上來，然後我根據程式碼逐步解析
# -*- 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('p', 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！")下面我依照程式碼，從下到下給大家講解分析一遍-- codeing = utf-8 --，開頭的這個是設定編碼為utf-8 ，寫在開頭，防止亂碼。
然後下面 import就是導入一些函式庫，做準備工作，（sqlite3這庫我並沒有用到所以我註解了）。
下面一些find開頭的是正規表示式，是用來我們篩選訊息的。
（正規表示式用到re 函式庫，也可以不用正規表示式，不是必須的。）
大體流程分三步驟走：
1. 爬取網頁
2.逐一解析資料
3. 儲存網頁
先分析流程1，爬取网页，baseurl 就是我们要爬虫的网页网址，往下走，调用了 getData（baseurl) ,
我们来看 getData方法
for i in range(0, 10): # 调用获取页面信息的函数，10次 url = baseurl + str(i * 25)
这段大家可能看不懂，其实是这样的：
因为电影评分Top250，每个页面只显示25个，所以我们需要访问页面10次，25*10=250。
baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start="
我们只要在baseurl后面加上数字就会跳到相应页面，比如i=1时
https://movie.douban.com/top250?start=25
我放上超链接，大家可以点击看看会跳到哪个页面，毕竟实践出真知。
然后又调用了askURL来请求网页，这个方法是请求网页的主体方法，
怕大家翻页麻烦，我再把代码复制一遍，让大家有个直观感受
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这个askURL就是用来向网页发送请求用的，那么这里就有老铁问了，为什么这里要写个head呢？
这是因为我们要是不写的话，访问某些网站的时候会被认出来爬虫，显示错误，错误代码
这是一个梗大家可以百度下，
418 I’m a teapot
The HTTP 418 I’m a teapot client error response code indicates that
the server refuses to brew coffee because it is a teapot. This error
is a reference to Hyper Text Coffee Pot Control Protocol which was an
April Fools’ joke in 1998.
我是一个茶壶
所以我们需要 “装” ，装成我们就是一个浏览器，这样就不会被认出来，
伪装一个身份。
来，我们继续往下走，
html = response.read().decode("utf-8")这段就是我们读取网页的内容，设置编码为utf-8，目的就是为了防止乱码。
访问成功后，来到了第二个流程：
2.逐一解析数据
解析数据这里我们用到了 BeautifulSoup（靓汤） 这个库，这个库是几乎是做爬虫必备的库，无论你是什么写法。
下面就开始查找符合我们要求的数据，用BeautifulSoup的方法以及 re 库的
正则表达式去匹配，
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)
匹配到符合我们要求的数据，然后存进 dataList ， 所以 dataList 里就存放着我们需要的数据了。
最后一个流程：
3.保存数据
# 3.保存数据 saveData(datalist,savepath) #2种存储方式可以只选择一种 # saveData2DB(datalist,dbpath)
保存数据可以选择保存到 xls 表， 需要（xlwt库支持）
也可以选择保存数据到 sqlite数据库， 需要（sqlite3库支持）
这里我选择保存到 xls 表 ，这也是为什么我注释了一大堆代码，注释的部分就是保存到 sqlite 数据库的代码，二者选一就行
保存到 xls 的主体方法是 saveData （下面的saveData2DB方法是保存到sqlite数据库）：
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) #保存创建工作表，创列（会在当前目录下创建），
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")然后把 dataList里的数据一条条存进去就行。
最后运作成功后，会在左侧生成这么一个文件
打开之后看看是不是我们想要的结果
成了，成了！如果我们需要以数据库方式存储，可以先生成 xls 文件，再把 xls 文件导入数据库中，就可以啦！
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