零基础学习Python爬虫

讲解我们的爬虫之前，先概述关于爬虫的简单概念（毕竟是零基础教程）

爬虫

网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人）就是模拟浏览器发送网络请求，接收请求响应，一种按照一定的规则，自动地抓取互联网信息的程序。
原则上,只要是浏览器(客户端)能做的事情，爬虫都能够做。

为什么我们要使用爬虫

互联网大数据时代，给予我们的是生活的便利以及海量数据爆炸式的出现在网络中。
过去，我们通过书籍、报纸、电视、广播或许信息，这些信息数量有限，且是经过一定的筛选，信息相对而言比较有效，但是缺点则是信息面太过于狭窄了。不对称的信息传导，以致于我们视野受限，无法了解到更多的信息和知识。
互联网大数据时代，我们突然间，信息获取*了，我们得到了海量的信息，但是大多数都是无效的垃圾信息。
例如新浪微博，一天产生数亿条的状态更新，而在百度搜索引擎中，随意搜一条——减肥100,000,000条信息。
在如此海量的信息碎片中，我们如何获取对自己有用的信息呢？
答案是筛选！
通过某项技术将相关的内容收集起来，在分析删选才能得到我们真正需要的信息。
这个信息收集分析整合的工作，可应用的范畴非常的广泛，无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等……都能够借助这个技术获取更精准有效的信息加以利用。
网络爬虫技术，虽说有个诡异的名字，让能第一反应是那种软软的蠕动的生物，但它却是一个可以在虚拟世界里，无往不前的利器。

爬虫准备工作

我们平时都说python爬虫，其实这里可能有个误解，爬虫并不是python独有的，可以做爬虫的语言有很多例如：php,java,c#,c++,python，选择python做爬虫是因为python相对来说比较简单，而且功能比较齐全。
首先我们需要下载python，我下载的是官方最新的版本 3.8.3
其次我们需要一个运行python的环境，我用的是pychram

也可以从官方下载，
我们还需要一些库来支持爬虫的运行（有些库python可能自带了）

差不多就是这几个库了，良心的我已经在后面写好注释了

（爬虫运行过程中，不一定就只需要上面几个库，看你爬虫的一个具体写法了，反正需要库的话我们可以直接在setting里面安装）

爬虫项目讲解

我做的是爬取豆瓣评分电影top250的爬虫代码
我们要爬取的就是这个网站：

这边我已经爬取完毕，给大家看下效果图，我是将爬取到的内容存到xls中

我们的爬取的内容是：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。

代码分析

先把代码发放上来，然后我根据代码逐步解析

# -*- 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="(.*?)" rel="external nofollow"  rel="external nofollow" >')  # 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！")

下面我根据代码，从下到下给大家讲解分析一遍

-- codeing = utf-8 --，开头的这个是设置编码为utf-8 ，写在开头，防止乱码。
然后下面import就是导入一些库，做做准备工作，（sqlite3这库我并没有用到所以我注释起来了）。
下面一些find开头的是正则表达式，是用来我们筛选信息的。
（正则表达式用到 re 库，也可以不用正则表达式，不是必须的。）
大体流程分三步走：

1. 爬取网页
2.逐一解析数据
3. 保存网页

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

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

418

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="(.*?)" rel="external nofollow"  rel="external nofollow" >')  # 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

以上就是零基础学习python爬虫的详细内容，更多关于python爬虫的资料请关注其它相关文章！