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Python3 實現淘女郎照片爬蟲

jindong / 2456人閱讀

摘要:項目簡介本實驗通過使用實現一個淘寶女郎圖片收集爬蟲,學習并實踐及正則表達式等知識。本教程由阿發布在實驗樓,完整教程及在線練習地址實現淘女郎照片爬蟲,可以直接在教程中下載代碼使用。

項目簡介:本實驗通過使用 Python 實現一個淘寶女郎圖片收集爬蟲,學習并實踐 BeautifulSoup、Selenium Webdriver 及正則表達式等知識。

本教程由阿treee發布在實驗樓,完整教程及在線練習地址:Python3 實現淘女郎照片爬蟲,可以直接在教程中下載代碼使用demo。

一、實驗說明 1.1 實驗介紹

本項目通過使用 Python 實現一個淘女郎圖片收集爬蟲,學習并實踐 BeautifulSoup、Selenium Webdriver 及正則表達式等知識。在項目開發過程中采用瀑布流開發模型。

1.2 知識點

本項目中將會學習并實踐以下知識點:

Python3 編程

使用 BeautifulSoup 解析 HTML 頁面

使用 Selenium Webdriver 爬取 Web 頁面

使用正則表達式提取所需的關鍵信息

1.3 實驗效果

首先我們要爬取的目標頁面如下:

爬取后的目錄結構如下:

每個目錄中都有一系列的圖片:

二、基礎工具

本節主要介紹和安裝項目中將用到的幾個基礎工具。本實驗使用實驗樓的環境開發,中間部分步驟在不同版本的 Linux 環境下會有不同。

2.1 安裝 pip3

首先,由于使用的工具都需要通過 pip3 進行安裝,實驗樓的環境中沒有安裝 pip3,所以需要先將pip3準備好。

打開桌面上的 Xfce 終端,輸入下面的命令安裝 pip3:

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-pip
2.2 安裝 BeatifulSoup 簡介

BeautifulSoup 庫的名字取自劉易斯·卡羅爾在《愛麗絲夢游仙境》里的同名歌詞。就像故事中他在仙境中的說法一樣,BeautifulSoup 試圖化平淡為神奇。它通過定位 HTML 標簽來去格式化和組織復雜的網絡信息,用簡單易用的 Python 對象為我們展現 XML 結構信息。

安裝

由于這次實驗是在 python3.X 版本以上的所以,將拓展庫安裝到特定的庫中使用 pip3,從而安裝到 python3 的系統目錄中,仍然是在實驗樓中的 Xfce 終端執行命令:

sudo pip3 install Beautifulsoup4

BeautifulSoup4 是現今的最新版本,也是接下來重點使用的工具。

2.3 Selenium 簡介

Selenium 是一個強大的網絡數據采集工具,最初是為網站自動化測試而開發的。近幾年,他還被廣泛用于獲取精確的網站快照,因為他們可以直接運行在瀏覽器上。Selenium 可以讓瀏覽器自動加載頁面,獲取需要的數據,甚至頁面截屏,或者判斷網站上某些動作上是否發生。

Selenium 自己不帶瀏覽器,它需要與第三方瀏覽器結合在一起使用。例如,可以在實驗樓桌面上的 Firefox 瀏覽器上運行 Selenium,可以直接看到一個 FireFox 窗口被打開,進入網站,然后執行你在代碼中設置的動作。雖然使用 Firefox 瀏覽器看起來更清楚,但在本實驗中我們采用 PhantomJS來代替真實的瀏覽器結合使用。

安裝

可以通過 PyPI網站 下載Selenium庫,也可以通過第三方管理器(像 pip3 )用命令行下載安裝:

sudo pip3 install selenium

測試是否都安裝成功:

2.4 PhantomJS 簡介

一個 無頭 的瀏覽器,PhantomJS 會把網站加載到內存并執行頁面上的 JavaScript,但是不會向用戶展示網頁的圖形化界面,可以用來處理 cookieJavaScriptheader 信息,以及任何你需要瀏覽器協助完成的事情。

安裝

PhantomJS 也可以從他的 官方網站下載。因為 PhantomJS 是一個功能完善的瀏覽器,并非一個 Python 庫,所以他不需要像 Python 的其他庫一樣安裝,也不能用 pip 安裝。

實驗樓的環境是 Ubuntu,可以通過 apt-get 進行安裝:

sudo apt-get install phantomjs

2.5 Ajax 信息加載

現在有很多頁面都是采用 Ajax 加載數據,我們即將實驗的目標網址也是這樣的,如果我們用傳統的方法采集樣的頁面,只能獲取加載前的頁面,而我們真正需要的信息( Ajax 執行之后的頁面)卻抓不到,后續實驗中可以看到效果的區別。

三、項目實現

本項目的詳細教程、完整代碼及demo測試,可在實驗樓中查看并在線完成。
更多Python經典項目:Python全部-課程

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