python爬虫教程:实例讲解Python爬取网页数据

这篇文章给大家通过实例讲解了Python爬取网页数据的步骤以及操作过程,有兴趣的朋友跟着学习下吧。
一、利用webbrowser.open()打开一个网站:

>>> import webbrowser 
>>> webbrowser.open('http://i.firefoxchina.cn/?from=worldindex') 
True

实例:使用脚本打开一个网页。

所有Python程序的第一行都应以#!python开头,它告诉计算机想让Python来执行这个程序。(我没带这行试了试,也可以,可能这是一种规范吧)

1.从sys.argv读取命令行参数:打开一个新的文件编辑器窗口,输入下面的代码,将其保存为map.py。

2.读取剪贴板内容:

3.调用webbrowser.open()函数打开外部浏览:

#! python3 
import webbrowser, sys, pyperclip 
if len(sys.argv) > 1: 
 mapAddress = ''.join(sys.argv[1:]) 
else: 
 mapAddress = pyperclip.paste() 
webbrowser.open('http://map.baidu.com/?newmap=1&ie=utf-8&s=s%26wd%3D' + mapAddress

注:不清楚sys.argv用法的,请参考这里;不清楚.join()用法的,请参考这里。sys.argv是字符串的列表,所以将它传递给join()方法返回一个字符串。

好了,现在选中’*广场’这几个字并复制,然后到桌面双击你的程序。当然你也可以在命令行找到你的程序,然后输入地点。

二、用requests模块从Web下载文件:requests模块不是Python自带的,通过命令行运行pip install request安装。没*是很难安装成功的,手动安装可以参考这里。

>>> import requests 
>>> res = requests.get('http://i.firefoxchina.cn/?from=worldindex') #向get中传入一个网址 
>>> type(res) #响应对象 
<class 'requests.models.Response'> 
>>> print(res.status_code) #响应码 
200
>>> res.text #返回的文本

requests中查看网上下载的文件内容的方法还有很多,如果以后的博客用的到,会做说明,在此不再一一介绍。在下载文件的过程中,用raise_for_status()方法可以确保下载确实成功,然后再让程序继续做其他事情。

import requests 
res = requests.get('http://i.firefoxchina.cn/?from=worldindex') 
try: 
 res.raise_for_status() 
except Exception as exc: 
 print('There was a problem: %s' % (exc))

三、将下载的文件保存到本地:

>>> import requests 
>>> res = requests.get('http://tech.firefox.sina.com/17/0820/10/6DKQALVRW5JHGE1I.html##0-tsina-1-13074-397232819ff9a47a7b7e80a40613cfe1') 
>>> res.raise_for_status() 
>>> file = open('1.txt', 'wb') #以写二进制模式打开文件,目的是保存文本中的“Unicode编码” 
>>> for word in res.iter_content(100000): #<span class="fontstyle0"><span class="fontstyle0">iter_content()</span><span class="fontstyle1">方法在循环的每次迭代中返回一段</span><span class="fontstyle0">bytes</span><span class="fontstyle1">数据</span><span class="fontstyle1">类型的内容,你需要指定其包含的字节数</span></span> 
 file.write(word) 
  
  
16997
>>> file.close()

四、用BeautifulSoup模块解析HTML:在命令行中用pip install beautifulsoup4安装它。
1.bs4.BeautifulSoup()函数可以解析HTML网站链接requests.get(),也可以解析本地保存的HTML文件,直接open()一个本地HTML页面。

>>> import requests, bs4 
>>> res = requests.get('http://i.firefoxchina.cn/?from=worldindex') 
>>> res.raise_for_status() 
>>> soup = bs4.BeautifulSoup(res.text) 
  
Warning (from warnings module): 
 File "C:\Users\King\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\beautifulsoup4-4.6.0-py3.6.egg\bs4\__init__.py", line 181
 markup_type=markup_type)) 
UserWarning: No parser was explicitly specified, so I'm using the best available HTML parser for this system ("html.parser"). This usually isn't a problem, but if you run this code on another system, or in a different virtual environment, it may use a different parser and behave differently. 
  
The code that caused this warning is on line 1 of the file <string>. To get rid of this warning, change code that looks like this: 
  
 BeautifulSoup(YOUR_MARKUP}) 
  
to this: 
  
 BeautifulSoup(YOUR_MARKUP, "html.parser") 
  
>>> soup = bs4.BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') 
>>> type(soup) 
<class 'bs4.BeautifulSoup'>

我这里有错误提示,所以加了第二个参数。

>>> import bs4 
>>> html = open('C:\\Users\\King\\Desktop\\1.htm') 
>>> exampleSoup = bs4.BeautifulSoup(html) 
>>> exampleSoup = bs4.BeautifulSoup(html, 'html.parser') 
>>> type(exampleSoup) 
<class 'bs4.BeautifulSoup'>

2.用select()方法寻找元素:需传入一个字符串作为CSS“选择器”来取得Web页面相应元素,例如:
soup.select(‘div’):所有名为

的元素;

soup.select(’#author’):带有id属性为author的元素;

soup.select(’.notice’):所有使用CSS class属性名为notice的元素;

soup.select(‘div span’):所有在

元素之内的元素;

soup.select(‘input[name]’):所有名为并有一个name属性,其值无所谓的元素;

soup.select(‘input[type=“button”]’):所有名为并有一个type属性,其值为button的元素。

想查看更多的解析器,请参看这里。

>>> import requests, bs4 
>>> res = requests.get('http://i.firefoxchina.cn/?from=worldindex') 
>>> res.raise_for_status() 
>>> soup = bs4.BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') 
>>> author = soup.select('#author') 
>>> print(author) 
[] 
>>> type(author) 
<class 'list'> 
>>> link = soup.select('link ') 
>>> print(link) 
[<link href="css/mozMainStyle-min.css?v=20170705" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="stylesheet" type="text/css"/>, <link href="" id=" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" moz-skin" rel="stylesheet" type="text/css"/>, <link href="" id=" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" moz-dir" rel="stylesheet" type="text/css"/>, <link href="" id=" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" moz-ver" rel="stylesheet" type="text/css"/>] 
>>> type(link) 
<class 'list'> 
>>> len(link) 
4
>>> type(link[0]) 
<class 'bs4.element.Tag'> 
>>> link[0] 
<link href="css/mozMainStyle-min.css?v=20170705" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="stylesheet" type="text/css"/> 
>>> link[0].attrs 
{'rel': ['stylesheet'], 'type': 'text/css', 'href': 'css/mozMainStyle-min.css?v=20170705'}

3.通过元素的属性获取数据:接着上面的代码写。

>>> link[0].get('href') 
'css/mozMainStyle-min.css?v=20170705

上面这些方法也算是对“网络爬虫”的一些初探。
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