python爬虫从入门到放弃(二)之爬虫的原理

简介: 在上文中我们说了:爬虫就是请求网站并提取数据的自动化程序。其中请求,提取,自动化是爬虫的关键!下面我们分析爬虫的基本流程 爬虫的基本流程 发起请求通过HTTP库向目标站点发起请求,也就是发送一个Request,请求可以包含额外的header等信息,等待服务器响应 获取响应内容如果服务器能正常响...

在上文中我们说了:爬虫就是请求网站并提取数据的自动化程序。其中请求,提取,自动化是爬虫的关键!下面我们分析爬虫的基本流程

爬虫的基本流程

发起请求
通过HTTP库向目标站点发起请求,也就是发送一个Request,请求可以包含额外的header等信息,等待服务器响应

获取响应内容
如果服务器能正常响应,会得到一个Response,Response的内容便是所要获取的页面内容,类型可能是HTML,Json字符串,二进制数据(图片或者视频)等类型

解析内容
得到的内容可能是HTML,可以用正则表达式,页面解析库进行解析,可能是Json,可以直接转换为Json对象解析,可能是二进制数据,可以做保存或者进一步的处理

保存数据
保存形式多样,可以存为文本,也可以保存到数据库,或者保存特定格式的文件

什么是Request,Response

浏览器发送消息给网址所在的服务器,这个过程就叫做HTPP Request

服务器收到浏览器发送的消息后,能够根据浏览器发送消息的内容,做相应的处理,然后把消息回传给浏览器,这个过程就是HTTP Response

浏览器收到服务器的Response信息后,会对信息进行相应的处理,然后展示

Request中包含什么?

请求方式

主要有:GET/POST两种类型常用,另外还有HEAD/PUT/DELETE/OPTIONS
GET和POST的区别就是:请求的数据GET是在url中,POST则是存放在头部

GET:向指定的资源发出“显示”请求。使用GET方法应该只用在读取数据,而不应当被用于产生“副作用”的操作中,例如在Web Application中。其中一个原因是GET可能会被网络蜘蛛等随意访问

POST:向指定资源提交数据,请求服务器进行处理(例如提交表单或者上传文件)。数据被包含在请求本文中。这个请求可能会创建新的资源或修改现有资源,或二者皆有。

HEAD:与GET方法一样,都是向服务器发出指定资源的请求。只不过服务器将不传回资源的本文部分。它的好处在于,使用这个方法可以在不必传输全部内容的情况下,就可以获取其中“关于该资源的信息”(元信息或称元数据)。

PUT:向指定资源位置上传其最新内容。

OPTIONS:这个方法可使服务器传回该资源所支持的所有HTTP请求方法。用'*'来代替资源名称,向Web服务器发送OPTIONS请求,可以测试服务器功能是否正常运作。

DELETE:请求服务器删除Request-URI所标识的资源。

请求URL

URL,即统一资源定位符,也就是我们说的网址,统一资源定位符是对可以从互联网上得到的资源的位置和访问方法的一种简洁的表示,是互联网上标准资源的地址。互联网上的每个文件都有一个唯一的URL,它包含的信息指出文件的位置以及浏览器应该怎么处理它。

URL的格式由三个部分组成:
第一部分是协议(或称为服务方式)。
第二部分是存有该资源的主机IP地址(有时也包括端口号)。
第三部分是主机资源的具体地址,如目录和文件名等。

爬虫爬取数据时必须要有一个目标的URL才可以获取数据,因此,它是爬虫获取数据的基本依据。

请求头

包含请求时的头部信息,如User-Agent,Host,Cookies等信息,下图是请求请求百度时,所有的请求头部信息参数

请求体
请求是携带的数据,如提交表单数据时候的表单数据(POST)

Response中包含了什么

所有HTTP响应的第一行都是状态行,依次是当前HTTP版本号,3位数字组成的状态代码,以及描述状态的短语,彼此由空格分隔。

响应状态

有多种响应状态,如:200代表成功,301跳转,404找不到页面,502服务器错误

  • 1xx消息——请求已被服务器接收,继续处理
  • 2xx成功——请求已成功被服务器接收、理解、并接受
  • 3xx重定向——需要后续操作才能完成这一请求
  • 4xx请求错误——请求含有词法错误或者无法被执行
  • 5xx服务器错误——服务器在处理某个正确请求时发生错误 常见代码: 200 OK 请求成功 400 Bad Request 客户端请求有语法错误,不能被服务器所理解 401 Unauthorized 请求未经授权,这个状态代码必须和WWW-Authenticate报头域一起使用 403 Forbidden 服务器收到请求,但是拒绝提供服务 404 Not Found 请求资源不存在,eg:输入了错误的URL 500 Internal Server Error 服务器发生不可预期的错误 503 Server Unavailable 服务器当前不能处理客户端的请求,一段时间后可能恢复正常 301 目标永久性转移 302 目标暂时性转移

响应头

如内容类型,类型的长度,服务器信息,设置Cookie,如下图

响应体

最主要的部分,包含请求资源的内容,如网页HTMl,图片,二进制数据等

能爬取什么样的数据

网页文本:如HTML文档,Json格式化文本等
图片:获取到的是二进制文件,保存为图片格式
视频:同样是二进制文件
其他:只要请求到的,都可以获取

如何解析数据

  1. 直接处理
  2. Json解析
  3. 正则表达式处理
  4. BeautifulSoup解析处理
  5. PyQuery解析处理
  6. XPath解析处理

关于抓取的页面数据和浏览器里看到的不一样的问题

出现这种情况是因为,很多网站中的数据都是通过js,ajax动态加载的,所以直接通过get请求获取的页面和浏览器显示的不同。

如何解决js渲染的问题?

分析ajax
Selenium/webdriver
Splash
PyV8,Ghost.py

怎样保存数据

文本:纯文本,Json,Xml等

关系型数据库:如mysql,oracle,sql server等结构化数据库

非关系型数据库:MongoDB,Redis等key-value形式存储

 

所有的努力都值得期许,每一份梦想都应该灌溉!
目录
相关文章
|
3天前
|
数据采集 Web App开发 Java
Python 爬虫:Spring Boot 反爬虫的成功案例
Python 爬虫:Spring Boot 反爬虫的成功案例
|
3天前
|
数据采集 Python
使用Python实现简单的Web爬虫
本文将介绍如何使用Python编写一个简单的Web爬虫,用于抓取网页上的信息。通过分析目标网页的结构,利用Python中的requests和Beautiful Soup库,我们可以轻松地提取所需的数据,并将其保存到本地或进行进一步的分析和处理。无论是爬取新闻、股票数据,还是抓取图片等,本文都将为您提供一个简单而有效的解决方案。
|
4天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
利用Python进行历史数据预测:从入门到实践的两个案例分析
利用Python进行历史数据预测:从入门到实践的两个案例分析
17 1
|
4天前
|
数据采集 存储 XML
如何利用Python构建高效的Web爬虫
本文将介绍如何使用Python语言以及相关的库和工具,构建一个高效的Web爬虫。通过深入讨论爬虫的基本原理、常用的爬虫框架以及优化技巧,读者将能够了解如何编写可靠、高效的爬虫程序,实现数据的快速获取和处理。
|
10天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 语音技术
【Python 机器学习专栏】Python 深度学习入门:神经网络基础
【4月更文挑战第30天】本文介绍了Python在深度学习中应用于神经网络的基础知识,包括神经网络概念、基本结构、训练过程,以及Python中的深度学习库TensorFlow和PyTorch。通过示例展示了如何使用Python实现神经网络,并提及优化技巧如正则化和Dropout。最后,概述了神经网络在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的应用,并强调掌握这些知识对深度学习的重要性。随着技术进步,神经网络的应用将持续扩展,期待更多创新。
|
10天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
【Python 机器学习专栏】Python 机器学习入门:基础概念与流程
【4月更文挑战第30天】本文介绍了Python在机器学习中的重要性,机器学习的基础概念和分类,包括监督学习、非监督学习和强化学习。Python因其丰富的库(如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch)、简单易学的语法和跨平台性在机器学习领域广泛应用。文章还概述了机器学习的基本流程,包括数据收集、预处理、特征工程、模型训练与评估等,并列举了常用的Python机器学习算法,如线性回归、逻辑回归、决策树和支持向量机。最后,讨论了Python机器学习在金融、医疗、工业和商业等领域的应用,鼓励读者深入学习并实践这一技术。
|
11天前
|
数据采集 Web App开发 数据可视化
Python爬虫技术与数据可视化:Numpy、pandas、Matplotlib的黄金组合
Python爬虫技术与数据可视化:Numpy、pandas、Matplotlib的黄金组合
|
12天前
|
Python
【Python21天学习挑战赛】-入门必备
【Python21天学习挑战赛】-入门必备
|
13天前
|
数据采集 XML 数据处理
使用Python实现简单的Web爬虫
本文将介绍如何使用Python编写一个简单的Web爬虫,用于抓取网页内容并进行简单的数据处理。通过学习本文,读者将了解Web爬虫的基本原理和Python爬虫库的使用方法。
|
28天前
|
数据采集 存储 API
网络爬虫与数据采集:使用Python自动化获取网页数据
【4月更文挑战第12天】本文介绍了Python网络爬虫的基础知识,包括网络爬虫概念(请求网页、解析、存储数据和处理异常)和Python常用的爬虫库requests(发送HTTP请求)与BeautifulSoup(解析HTML)。通过基本流程示例展示了如何导入库、发送请求、解析网页、提取数据、存储数据及处理异常。还提到了Python爬虫的实际应用,如获取新闻数据和商品信息。