[雪峰磁针石博客]python爬虫cookbook1爬虫入门

简介:

第一章 爬虫入门

  • Requests和Beautiful Soup 爬取python.org
  • urllib3和Beautiful Soup 爬取python.org
  • Scrapy 爬取python.org
  • Selenium和PhantomJs爬取Python.org

请确认可以打开:https://www.python.org/events/pythonevents
安装好requests、bs4,然后我们开始实例1:Requests和Beautiful Soup 爬取python.org,


# pip3 install requests bs4

Requests和Beautiful Soup 爬取python.org

01_events_with_requests.py


import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def get_upcoming_events(url):
    req = requests.get(url)

    soup = BeautifulSoup(req.text, 'lxml')

    events = soup.find('ul', {'class': 'list-recent-events'}).findAll('li')

    for event in events:
        event_details = dict()
        event_details['name'] = event.find('h3').find("a").text
        event_details['location'] = event.find('span', {'class', 'event-location'}).text
        event_details['time'] = event.find('time').text
        print(event_details)

get_upcoming_events('https://www.python.org/events/python-events/')

执行结果:


$ python3 01_events_with_requests.py 
{'name': 'PyCon US 2018', 'location': 'Cleveland, Ohio, USA', 'time': '09 May – 18 May  2018'}
{'name': 'DjangoCon Europe 2018', 'location': 'Heidelberg, Germany', 'time': '23 May – 28 May  2018'}
{'name': 'PyCon APAC 2018', 'location': 'NUS School of Computing / COM1, 13 Computing Drive, Singapore 117417, Singapore', 'time': '31 May – 03 June  2018'}
{'name': 'PyCon CZ 2018', 'location': 'Prague, Czech Republic', 'time': '01 June – 04 June  2018'}
{'name': 'PyConTW 2018', 'location': 'Taipei, Taiwan', 'time': '01 June – 03 June  2018'}
{'name': 'PyLondinium', 'location': 'London, UK', 'time': '08 June – 11 June  2018'}

注意:因为事件的内容未必相同,所以每次的结果也不会一样

课后习题: 用requests爬取https://china-testing.github.io/首页的博客标题,共10条。

参考答案:

01_blog_title.py


import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def get_upcoming_events(url):
    req = requests.get(url)

    soup = BeautifulSoup(req.text, 'lxml')

    events = soup.findAll('article')

    for event in events:
        event_details = {}
        event_details['name'] = event.find('h1').find("a").text
        print(event_details)

get_upcoming_events('https://china-testing.github.io/')

执行结果:


$ python3 01_blog_title.py 
{'name': '10分钟学会API测试'}
{'name': 'python数据分析快速入门教程4-数据汇聚'}
{'name': 'python数据分析快速入门教程6-重整'}
{'name': 'python数据分析快速入门教程5-处理缺失数据'}
{'name': 'python库介绍-pytesseract: OCR光学字符识别'}
{'name': '软件自动化测试初学者忠告'}
{'name': '使用opencv转换3d图片'}
{'name': 'python opencv3实例(对象识别和增强现实)2-边缘检测和应用图像过滤器'}
{'name': 'numpy学习指南3rd3:常用函数'}
{'name': 'numpy学习指南3rd2:NumPy基础'}

urllib3和Beautiful Soup 爬取python.org

代码:02_events_with_urlib3.py


import urllib3
from bs4 import BeautifulSoup

def get_upcoming_events(url):
    req = urllib3.PoolManager()
    res = req.request('GET', url)

    soup = BeautifulSoup(res.data, 'html.parser')

    events = soup.find('ul', {'class': 'list-recent-events'}).findAll('li')

    for event in events:
        event_details = dict()
        event_details['name'] = event.find('h3').find("a").text
        event_details['location'] = event.find('span', {'class', 'event-location'}).text
        event_details['time'] = event.find('time').text
        print(event_details)

get_upcoming_events('https://www.python.org/events/python-events/')

requests对urllib3进行了封装,一般是直接使用requests。

Scrapy 爬取python.org

Scrapy是用于提取数据的非常流行的开源Python抓取框架。 Scrapy提供所有这些功能以及许多其他内置模块和扩展。当涉及到使用Python进行挖掘时,它也是我们的首选工具。
Scrapy提供了许多值得一提的强大功能:

  • 内置的扩展来生成HTTP请求并处理压缩,身份验证,缓存,操作用户代理和HTTP标头
  • 内置的支持选择和提取选择器语言如数据CSS和XPath,以及支持使用正则表达式选择内容和链接。
  • 编码支持来处理语言和非标准编码声明
  • 灵活的API来重用和编写自定义中间件和管道,提供干净而简单的方法来实现自动化等任务。比如下载资产(例如图像或媒体)并将数据存储在存储器中,如文件系统,S3,数据库等

有几种使用Scrapy的方法。一个是程序模式我们在代码中创建抓取工具和蜘蛛。也可以配置Scrapy模板或生成器项目,然后从命令行使用运行。本书将遵循程序模式,因为它的代码在单个文件中。

代码:03_events_with_scrapy.py


import scrapy
from scrapy.crawler import CrawlerProcess

class PythonEventsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'pythoneventsspider'

    start_urls = ['https://www.python.org/events/python-events/',]
    found_events = []

    def parse(self, response):
        for event in response.xpath('//ul[contains(@class, "list-recent-events")]/li'):
            event_details = dict()
            event_details['name'] = event.xpath('h3[@class="event-title"]/a/text()').extract_first()
            event_details['location'] = event.xpath('p/span[@class="event-location"]/text()').extract_first()
            event_details['time'] = event.xpath('p/time/text()').extract_first()
            self.found_events.append(event_details)

if __name__ == "__main__":
    process = CrawlerProcess({ 'LOG_LEVEL': 'ERROT630:~/code/china-testing/python3_libraries/pytest_testing/ch2/tasks_proj/tests/func$ pytest test_api_exceptions.py  -v -m "smoke and not get"
=========================================== test session starts ===========================================
platform linux -- Python 3.5.2, pytest-3.5.1, py-1.5.3, pluggy-0.6.0 -- /usr/bin/python3
cachedir: ../.pytest_cache
rootdir: /home/andrew/code/china-testing/python3_libraries/pytest_testing/ch2/tasks_proj/tests, inifile: pytest.ini
collected 7 items / 6 deselected                                                                          

test_api_exceptions.py::test_list_raises PASSED                                                     [100%]
R'})
    process.crawl(PythonEventsSpider)
    spider = next(iter(process.crawlers)).spider
    process.start()

    for event in spider.found_events: print(event)

课后习题: 用scrapy爬取https://china-testing.github.io/首页的博客标题,共10条。

参考答案:

03_blog_with_scrapy.py


from scrapy.crawler import CrawlerProcess

class PythonEventsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'pythoneventsspider'

    start_urls = ['https://china-testing.github.io/',]
    found_events = []

    def parse(self, response):
        for event in response.xpath('//article//h1'):
            event_details = dict()
            event_details['name'] = event.xpath('a/text()').extract_first()
            self.found_events.append(event_details)

if __name__ == "__main__":
    process = CrawlerProcess({ 'LOG_LEVEL': 'ERROR'})
    process.crawl(PythonEventsSpider)
    spider = next(iter(process.crawlers)).spider
    process.start()

    for event in spider.found_events: print(event)

Selenium和PhantomJs爬取Python.org

04_events_with_selenium.py


from selenium import webdriver

def get_upcoming_events(url):
    driver = webdriver.Chrome()
    driver.get(url)

    events = driver.find_elements_by_xpath('//ul[contains(@class, "list-recent-events")]/li')

    for event in events:
        event_details = dict()
        event_details['name'] = event.find_element_by_xpath('h3[@class="event-title"]/a').text
        event_details['location'] = event.find_element_by_xpath('p/span[@class="event-location"]').text
        event_details['time'] = event.find_element_by_xpath('p/time').text
        print(event_details)

    driver.close()

get_upcoming_events('https://www.python.org/events/python-events/')

改用driver = webdriver.PhantomJS('phantomjs')可以使用无界面的方式,代码如下:

05_events_with_phantomjs.py


from selenium import webdriver

def get_upcoming_events(url):
    driver = webdriver.Chrome()
    driver.get(url)

    events = driver.find_elements_by_xpath('//ul[contains(@class, "list-recent-events")]/li')

    for event in events:
        event_details = dict()
        event_details['name'] = event.find_element_by_xpath('h3[@class="event-title"]/a').text
        event_details['location'] = event.find_element_by_xpath('p/span[@class="event-location"]').text
        event_details['time'] = event.find_element_by_xpath('p/time').text
        print(event_details)

    driver.close()

get_upcoming_events('https://www.python.org/events/python-events/')

不过selenium的headless模式已经可以更好的代替phantomjs了。

04_events_with_selenium_headless.py


from selenium import webdriver

def get_upcoming_events(url):
    
    options = webdriver.ChromeOptions()
    options.add_argument('headless')
    driver = webdriver.Chrome(chrome_options=options)
    driver.get(url)

    events = driver.find_elements_by_xpath('//ul[contains(@class, "list-recent-events")]/li')

    for event in events:
        event_details = dict()
        event_details['name'] = event.find_element_by_xpath('h3[@class="event-title"]/a').text
        event_details['location'] = event.find_element_by_xpath('p/span[@class="event-location"]').text
        event_details['time'] = event.find_element_by_xpath('p/time').text
        print(event_details)

    driver.close()

get_upcoming_events('https://www.python.org/events/python-events/')

参考资料

相关文章
|
6天前
|
数据采集 存储 XML
Python爬虫定义入门知识
Python爬虫是用于自动化抓取互联网数据的程序。其基本概念包括爬虫、请求、响应和解析。常用库有Requests、BeautifulSoup、Scrapy和Selenium。工作流程包括发送请求、接收响应、解析数据和存储数据。注意事项包括遵守Robots协议、避免过度请求、处理异常和确保数据合法性。Python爬虫强大而灵活,但使用时需遵守法律法规。
|
7天前
|
Python
深入理解Python装饰器:从入门到实践####
本文旨在通过简明扼要的方式,为读者揭开Python装饰器的神秘面纱,从基本概念、工作原理到实际应用场景进行全面解析。不同于常规的摘要仅概述内容概要,本文将直接以一段精炼代码示例开篇,展示装饰器如何优雅地增强函数功能,激发读者探索兴趣,随后深入探讨其背后的机制与高级用法。 ####
37 11
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
人工智能浪潮下的自我修养:从Python编程入门到深度学习实践
【10月更文挑战第39天】本文旨在为初学者提供一条清晰的道路,从Python基础语法的掌握到深度学习领域的探索。我们将通过简明扼要的语言和实际代码示例,引导读者逐步构建起对人工智能技术的理解和应用能力。文章不仅涵盖Python编程的基础,还将深入探讨深度学习的核心概念、工具和实战技巧,帮助读者在AI的浪潮中找到自己的位置。
|
4天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 Python
Python编程入门——从零开始构建你的第一个程序
【10月更文挑战第39天】本文将带你走进Python的世界,通过简单易懂的语言和实际的代码示例,让你快速掌握Python的基础语法。无论你是编程新手还是想学习新语言的老手,这篇文章都能为你提供有价值的信息。我们将从变量、数据类型、控制结构等基本概念入手,逐步过渡到函数、模块等高级特性,最后通过一个综合示例来巩固所学知识。让我们一起开启Python编程之旅吧!
|
7天前
|
数据采集 缓存 定位技术
网络延迟对Python爬虫速度的影响分析
网络延迟对Python爬虫速度的影响分析
|
8天前
|
数据采集 Web App开发 监控
高效爬取B站评论:Python爬虫的最佳实践
高效爬取B站评论:Python爬虫的最佳实践
|
4天前
|
存储 Python
Python编程入门:打造你的第一个程序
【10月更文挑战第39天】在数字时代的浪潮中,掌握编程技能如同掌握了一门新时代的语言。本文将引导你步入Python编程的奇妙世界,从零基础出发,一步步构建你的第一个程序。我们将探索编程的基本概念,通过简单示例理解变量、数据类型和控制结构,最终实现一个简单的猜数字游戏。这不仅是一段代码的旅程,更是逻辑思维和问题解决能力的锻炼之旅。准备好了吗?让我们开始吧!
|
10天前
|
Java 测试技术 持续交付
【入门思路】基于Python+Unittest+Appium+Excel+BeautifulReport的App/移动端UI自动化测试框架搭建思路
本文重点讲解如何搭建App自动化测试框架的思路,而非完整源码。主要内容包括实现目的、框架设计、环境依赖和框架的主要组成部分。适用于初学者,旨在帮助其快速掌握App自动化测试的基本技能。文中详细介绍了从需求分析到技术栈选择,再到具体模块的封装与实现,包括登录、截图、日志、测试报告和邮件服务等。同时提供了运行效果的展示,便于理解和实践。
44 4
【入门思路】基于Python+Unittest+Appium+Excel+BeautifulReport的App/移动端UI自动化测试框架搭建思路
|
3天前
|
设计模式 缓存 开发框架
Python中的装饰器:从入门到实践####
本文深入探讨了Python中装饰器的工作原理与应用,通过具体案例展示了如何利用装饰器增强函数功能、提高代码复用性和可读性。读者将学习到装饰器的基本概念、实现方法及其在实际项目开发中的实用技巧。 ####
15 3
|
6天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
Python在数据科学中的应用:从入门到实践
本文旨在为读者提供一个Python在数据科学领域应用的全面概览。我们将从Python的基础语法开始,逐步深入到数据处理、分析和可视化的高级技术。文章不仅涵盖了Python中常用的数据科学库,如NumPy、Pandas和Matplotlib,还探讨了机器学习库Scikit-learn的使用。通过实际案例分析,本文将展示如何利用Python进行数据清洗、特征工程、模型训练和结果评估。此外,我们还将探讨Python在大数据处理中的应用,以及如何通过集成学习和深度学习技术来提升数据分析的准确性和效率。