python中urllib2库的基本使用

简介: 版权声明:版权人:张元江 https://blog.csdn.net/zyj1471664/article/details/84180421 所谓网页抓取,就是把URL地址中指定的网络资源从网络流中抓取出来。
版权声明:版权人:张元江 https://blog.csdn.net/zyj1471664/article/details/84180421

所谓网页抓取,就是把URL地址中指定的网络资源从网络流中抓取出来。在Python中有很多库可以用来抓取网页,此篇介绍urllib2。

urllib2 是 Python2.7 自带的模块(不需要下载,导入即可使用)
urllib2 官方文档:https://docs.python.org/2/library/urllib2.html
urllib2 源码:https://hg.python.org/cpython/file/2.7/Lib/urllib2.py

在 python3 中,urllib2 被改为urllib.request

urlopen
我们先来段代码:

# urllib2_urlopen.py

# 导入urllib2 库
import urllib2

# 向指定的url发送请求,并返回服务器响应的类文件对象
response = urllib2.urlopen("http://www.baidu.com")

# 类文件对象支持 文件对象的操作方法,如read()方法读取文件全部内容,返回字符串
html = response.read()

# 打印字符串
print html

执行写的python代码,将打印结果

Power@PowerMac ~$: python urllib2_urlopen.py

实际上,如果我们在浏览器上打开百度主页, 右键选择“查看源代码”,你会发现,跟我们刚才打印出来的是一模一样。也就是说,上面的4行代码就已经帮我们把百度的首页的全部代码爬了下来。

一个基本的url请求对应的python代码真的非常简单。
Request
在我们第一个例子里,urlopen()的参数就是一个url地址;

但是如果需要执行更复杂的操作,比如增加HTTP报头,必须创建一个 Request 实例来作为urlopen()的参数;而需要访问的url地址则作为 Request 实例的参数。

我们编辑urllib2_request.py

# urllib2_request.py

import urllib2

# url 作为Request()方法的参数,构造并返回一个Request对象
request = urllib2.Request("http://www.baidu.com")

# Request对象作为urlopen()方法的参数,发送给服务器并接收响应
response = urllib2.urlopen(request)

html = response.read()

print html

运行结果是完全一样的:
新建Request实例,除了必须要有 url 参数之外,还可以设置另外两个参数:

  1. data(默认空):提交的Form表单数据,同时 HTTP 请求方法将从默认的 "GET"方式 改为 "POST"方式。
  2. headers(默认空):参数为字典类型,包含了需要发送的HTTP报头的键值对。

User-Agent
但是这样直接用urllib2给一个网站发送请求的话,确实略有些唐突了,就好比,人家每家都有门,你以一个路人的身份直接闯进去显然不是很礼貌。而且有一些站点不喜欢被程序(非人为访问)访问,有可能会拒绝你的访问请求。

但是如果我们用一个合法的身份去请求别人网站,显然人家就是欢迎的,所以我们就应该给我们的这个代码加上一个身份,就是所谓的User-Agent头。

  • 浏览器 就是互联网世界上公认被允许的身份,如果我们希望我们的爬虫程序更像一个真实用户,那我们第一步就是需要伪装成一个被浏览器。用不同的浏览器在发送请求的时候,会有不同的 User-Agent 报头。
  • urllib2默认的User-Agent头为:Python-urllib/x.y (x和y 是Python 主.次 版本号,例如 Python-urllib/2.7)
#urllib2_useragent.py

import urllib2

url = "http://www.itcast.cn"

# IE 9.0 的 User-Agent,包含在 user_agent里
user_agent = {"User-Agent" : "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0)"} 

#  url 连同 headers,一起构造Request请求,这个请求将附带 IE9.0 浏览器的User-Agent
request = urllib2.Request(url, headers = user_agent)

# 向服务器发送这个请求
response = urllib2.urlopen(request)

html = response.read()
print html

添加更多的Header信息
在 HTTP Request 中加入特定的 Header,来构造一个完整的HTTP请求消息。
可以通过调用Request.add_header() 添加/修改一个特定的header 也可以通过调用Request.get_header()来查看已有的header。

  • 添加一个特定的header
# urllib2_headers.py

import urllib2

url = "http://www.itcast.cn"

#IE 9.0 的 User-Agent
user_agent = {"User-Agent" : "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0)"} 
request = urllib2.Request(url, headers = user_agent)

#也可以通过调用Request.add_header() 添加/修改一个特定的header
request.add_header("Connection", "keep-alive")

# 也可以通过调用Request.get_header()来查看header信息
# request.get_header(header_name="Connection")

response = urllib2.urlopen(request)

print response.code     #可以查看响应状态码
html = response.read()

print html
  • 随机添加/修改User-Agent
# urllib2_add_headers.py

import urllib2
import random

url = "http://www.itcast.cn"

ua_list = [
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1",
    "Mozilla/5.0 (X11; CrOS i686 2268.111.0) AppleWebKit/536.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.57 Safari/536.11",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1092.0 Safari/536.6",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1090.0 Safari/536.6"
]

user_agent = random.choice(ua_list)

request = urllib2.Request(url)

#也可以通过调用Request.add_header() 添加/修改一个特定的header
request.add_header("User-Agent", user_agent)

# get_header()的字符串参数,第一个字母大写,后面的全部小写
request.get_header("User-agent")

response = urllib2.urlopen(request)

html = response.read()
print html
相关文章
|
10天前
|
XML JSON 数据库
Python的标准库
Python的标准库
126 77
|
25天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
数据分析的 10 个最佳 Python 库
数据分析的 10 个最佳 Python 库
73 4
数据分析的 10 个最佳 Python 库
|
11天前
|
XML JSON 数据库
Python的标准库
Python的标准库
39 11
|
24天前
|
人工智能 API 开发工具
aisuite:吴恩达发布开源Python库,一个接口调用多个大模型
吴恩达发布的开源Python库aisuite,提供了一个统一的接口来调用多个大型语言模型(LLM)服务。支持包括OpenAI、Anthropic、Azure等在内的11个模型平台,简化了多模型管理和测试的工作,促进了人工智能技术的应用和发展。
97 1
aisuite:吴恩达发布开源Python库,一个接口调用多个大模型
|
11天前
|
数据可视化 Python
以下是一些常用的图表类型及其Python代码示例,使用Matplotlib和Seaborn库。
通过这些思维导图和分析说明表,您可以更直观地理解和选择适合的数据可视化图表类型,帮助更有效地展示和分析数据。
54 8
|
1月前
|
XML 存储 数据库
Python中的xmltodict库
xmltodict是Python中用于处理XML数据的强大库,可将XML数据与Python字典相互转换,适用于Web服务、配置文件读取及数据转换等场景。通过`parse`和`unparse`函数,轻松实现XML与字典间的转换,支持复杂结构和属性处理,并能有效管理错误。此外,还提供了实战案例,展示如何从XML配置文件中读取数据库连接信息并使用。
Python中的xmltodict库
|
1月前
|
存储 人工智能 搜索推荐
Memoripy:支持 AI 应用上下文感知的记忆管理 Python 库
Memoripy 是一个 Python 库,用于管理 AI 应用中的上下文感知记忆,支持短期和长期存储,兼容 OpenAI 和 Ollama API。
94 6
Memoripy:支持 AI 应用上下文感知的记忆管理 Python 库
|
19天前
|
安全 API 文件存储
Yagmail邮件发送库:如何用Python实现自动化邮件营销?
本文详细介绍了如何使用Yagmail库实现自动化邮件营销。Yagmail是一个简洁强大的Python库,能简化邮件发送流程,支持文本、HTML邮件及附件发送,适用于数字营销场景。文章涵盖了Yagmail的基本使用、高级功能、案例分析及最佳实践,帮助读者轻松上手。
29 4
|
1月前
|
数据采集 数据可视化 数据处理
Python数据科学:Pandas库入门与实践
Python数据科学:Pandas库入门与实践
|
27天前
|
测试技术 Python
Python中的异步编程与`asyncio`库
Python中的异步编程与`asyncio`库
下一篇
DataWorks