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python 爬虫 day02

解析

数据分类

1. 结构化数据
   特点 : 有固定的格式 : HTML XML JSON等
2. 非结构化数据
   示例 : 图片 音频 视频,这类数据一般存储为二进制
   with open(“girl.jpg”,”wb”) as f:
   f.write(html)

正则表达式re

1. 使用流程
   
   1. 创建编译对象 : p = re.compile(‘\d’)
   2. 对字符串匹配 : result = p.match(“123ABC”)
   3. 获取匹配结果 : print(result.group())
2. 常用方法
   
   1. match(s) : 只匹配字符串开头,返回对象
   2. search(s): 从开始往后去匹配第一个,返回对象
   3. group() : 从match和search返回的对象中取值
   4. findall(s):全部匹配,返回一个列表

3. 表达式

   符号	作用
   .	任意字符(不能匹配\n)
   […]	包含[]内容 A[BCD]E -> ABE ACE ADE
   \d	数字
   \w	字母 数字 下划线
   \s	空白字符
   \S	非空白字符
   *	前一个字符出现0次或多次
   ?	0次或1次
   +	1次或多次
   {m}	出现m次

   贪婪匹配 : 整个表达式匹配成功前提下,尽可能多的去匹配*
   非贪婪匹配 : 整个表达式匹配成功前提下,尽可能少的去匹配*

4. 示例 :

   import re
   s = """<div><p>仰天大笑出门去,我辈岂是蓬蒿人</p></div>
   <div><p>天生我材必有用,千金散尽还复来</p></div>"""
   
   # 非贪婪匹配
   
   p = re.compile('<div>.*?</div>',re.S)
   result = p.findall(s)
   print(result) # 列表中2个元素
   
   # 创建编译对象,贪婪匹配
   
   p = re.compile('<div>.*</div>',re.S)
   result = p.findall(s)
   print(result) # 列表中1个元素

5. findall()的分组

   1. 解释 ：先按整体匹配出来,然后再匹配()中内容,如果有2个或者多个(),则以元组方式去显示

   2. 例子：

      import re
       s = "A B C D"
       p1 = re.compile('\w+\s+\w+')
       print(p1.findall(s))
      
       # 1.按整体去匹配 ['A B','C D']
       # 2.显示括号()中内容 ['A','C']
       p2 = re.compile('(\w+)\s+\w+')
       print(p2.findall(s))
      
       # 1.整体匹配 ：['A B','C D']
       # 2.显示括号内容 ：[('A','B'),('C','D')]
       p3 = re.compile('(\w+)\s(\w+)')
       print(p3.findall(s))

Fiddler抓包工具

1. 抓包设置
   
   1. 设置Fiddler抓包工具
      
      1. HTTPS : Tools -> HTTPS -> …from browsers only
         –> Actions证书信任
      2. connections : 设置端口号 ：8888
   2. 设置浏览器代理
      Proxy SwitchOmega - 选项 - 新建情景模式 - HTTP 127.0.0.1 8888 - 应用
2. Fiddler常用菜单
   
   1. Inspector : 查看抓到数据包的详细内容
   2. 常用选项
      
      1. Headers : 客户端发送到服务器的header,包含web客户端信息 cookie 传输状态
      2. WebForm : 显示请求的POST的数据
      3. Raw : 将整个请求显示为纯文本

3. 请求方式及案例

   1. GET(查询参数都在URL地址中显示)
   2. POST
   3. 特点 : 查询参数在Form表单里保存
   4. 使用
      urllib.request.Request(url,data=data,headers=headers)
      data : 表单数据data必须以 bytes 类型提交,不能是字典

   5. 案例 :有道翻译

      1. 利用Fiddler抓包工具抓取 WebForms 里表单数据
      2. 对POST数据进行处理 bytes 数据类型
      3. 发请求得响应

      4. 例子：

         from urllib import request,parse
         import json
         
         
         # 处理表单数据
         
         
         # Form表单的数据要放到字典中,然后再进行编码转换
         
         word = input("请输入要翻译的内容:")
         data = {"i":word,
                 "from":"AUTO",
                 "to":"AUTO",
                 "smartresult":"dict",
                 "client":"fanyideskweb",
                 "salt":"1536648321283",
                 "sign":"1e7948e25551448dbfb7184f23dc126c",
                 "doctype":"json",
                 "version":"2.1",
                 "keyfrom":"fanyi.web",
                 "action":"FY_BY_REALTIME",
                 "typoResult":"false"
             }
         
         # 把data转为 bytes 数据类型
         
         
         # decode为字符串,encode为bytes
         
         data = parse.urlencode(data).encode("utf-8")
         
         # 发请求 得响应
         
         
         # 此处URL为抓包工具抓到的 POST的URL
         
         url = "http://fanyi.youdao.com/translate?smartresult=dict&smartresult=rule"
         headers = {"User-Agent":"Mozilla5.0/"}
         req = request.Request(url,data=data,headers=headers)
         res = request.urlopen(req)
         
         # result为json格式的字符串
         
         result = res.read().decode("utf-8")
         
         
         # 把json格式的字符串转换为 Python字典
         
         
         # json模块中的loads方法 ：json格式字符串 -> Python字典
         
         result_dict = json.loads(result)
         
         #print(result_dict)
         
         
         #{'type': 'ZH_CN2EN', 
         
         
         # 'errorCode': 0, 
         
         
         # 'elapsedTime': 0, 
         
         
         # 'translateResult': [[{'src': '你好', 'tgt': 'hello'}]]}
         
         r = result_dict["translateResult"][0][0]["tgt"]
         print(r)

   6. json模块
      json.loads("json格式的字符串")
      作用 ：把json格式的字符串 -> Python字典

   7. Cookie模拟登陆

      1. Cookie和Session
         cookie ：通过在客户端记录的信息确定用户身份
         session ：通过在服务器端记录的信息确定用户身份

      2. 案例 ：使用cookie模拟登陆人人网

         1. 获取到登陆信息的cookie(登陆1次抓包)
         2. 发请求得响应
         3. 例子：

         from urllib import request
         
         url = "http://www.renren.com/967469305/profile"
         headers = {"Host":"www.renren.com",
         "Connection":"keep-alive",
         "Upgrade-Insecure-Requests":"1",
         "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "+ \
         "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440."+ \
         "106 Safari/537.36",
         "Accept":"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,"+ \
         "image/webp,image/apng,*/*;q=0.8",
         "Referer":"http://www.renren.com/SysHome.do",
         
         #Accept-Encoding: gzip, deflate
         
         "Accept-Language":"zh-CN,zh;q=0.9",
         "Cookie":"anonymid=jlxb586t8i3v0g; depovince=BJ; _r01_=1; "+ \
         "JSESSIONID=abcqRp76SQcK0dfdzQhxw; ick_login=4165cad5-4fdc-4"+ \
         "66c-a7d0-98e014715ff0; first_login_flag=1; ln_uact=13603263409;"+ \
         " ln_hurl=http://head.xiaonei.com/photos/0/0/men_main.gif; login"+ \
         "from=syshome; jebe_key=094486d9-6cd0-442c-a7d4-c9115c822ab7%7C20"+ \
         "12cb2155debcd0710a4bf5a73220e8%7C1536653132046%7C1%7C153665313190"+ \
         "4; wp_fold=0; wp=0; jebecookies=8314ca50-d39d-4df1-b9fa-ea391456cc"+ \
         "38|||||; _de=4DBCFCC17D9E50C8C92BCDC45CC5C3B7; p=356eafd62d5adaeb9"+ \
         "0370c13491ac9055; t=b963e2106aa3249e5289deba7f486e915; societyguest"+ \
         "er=b963e2106aa3249e5289deba7f486e915; id=967469305; xnsid=3850523b"
         }
         req = request.Request(url,headers=headers)
         res = request.urlopen(req)
         html = res.read().decode("utf-8")
         print(html)
         

requests模块

1. 安装(Conda prompt终端)
   1.(base) > conda install requests
   (base) > pip install requests
2. 常用方法
   
   1. get() : 向网站发起请求,并获取响应对象
      
      1. 用法:response = requests.get(url,headers=headers)
   2. response的属性
      
      1. response.text ：获取响应内容(字符串)
         一般默认返回字符编码：ISO-8859-1
         手动指定 ：response.encoding = “utf-8”
      2. response.content : 获取响应内容(bytes)
         
         1. 应用场景 ：爬取图片、音频等非结构化数据
         2. 示例 ：爬取百度美女图片
         3. 找URL
      3. response.status_code : 返回服务器响应码