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Python 爬蟲入門(一)——爬取糗百

legendaryedu / 1051人閱讀

摘要:爬取糗百內容代碼地址微信公眾號智能制造社區,歡迎關注。爬蟲程序一般是通過模擬瀏覽器對相應發出請求,獲取數據,并通過正則等手段匹配出頁面中我們所需的數據。庫基本介紹是學習爬蟲的一大利器。

爬取糗百內容

GitHub 代碼地址https://github.com/injetlee/Python/blob/master/qiubai_crawer.py

微信公眾號:【智能制造社區】,歡迎關注。

本文目標

掌握爬蟲的基本概念

Requests 及 Beautiful Soup 兩個 Python 庫的基本使用

通過以上知識完成糗百段子抓取

爬蟲基本概念

爬蟲也稱網頁蜘蛛,主要用于抓取網頁上的特定信息。這在我們需要獲取一些信息時非常有用,比如我們可以批量到美圖網站下載圖片,批量下載段子。省去手工操作的大量時間。爬蟲程序一般是通過模擬瀏覽器對相應URL發出請求,獲取數據,并通過正則等手段匹配出頁面中我們所需的數據。

在學習爬蟲之前,最好到 w3school 去了解一下 HTML 標簽的概念以及基本的 CSS 的概念。這會讓我們更容易的理解如何獲取頁面中某個內容。

Requests 庫基本介紹

Requests 是學習爬蟲的一大利器。是一個優雅簡單的 HTTP庫。官網介紹如下:

Requests: HTTP for Humans

專門為人類使用的 HTTP 庫。使用起來非常簡單明了。
我們平時瀏覽網頁的步驟是輸入網址,打開。在 Requests 中是如下這樣的,我們可以在 Python 交互式解釋器中輸入以下代碼:

import requests
r = requests.get("https://www.qiushibaike.com/text/") # 打開網址,一般我們會設置 請求頭,來更逼真的模擬瀏覽器,下文有介紹
r.text

我門看到下面一堆的代碼,其實就是網頁的源代碼(也可以在瀏覽器上右鍵查看頁面源代碼)。通過這幾行代碼我們就拿到了頁面的所有信息,剩下的就是從頁面中找到我們所需要的信息。

Beautiful Soup 庫介紹

拿到網頁信息后,我們要解析頁面,通常來說我們有以下幾種方式來解析頁面,獲取我們所需的信息。

正則表達式

適用于簡單數據的匹配,如果匹配內容較復雜,正則表達式寫起來會很繞,同時頁面內容稍微變化,正則就會失效

Lxml

Lxml 是專門用來解析 XML 格式文件的庫,該模塊用 C 語言編寫,解析速度很快,和正則表達式速度差不多,但是提供了 XPath 和 CSS 選擇器等定位元素的方法

Beautiful Soup

這是一個 Python 實現的解析庫,相比較于前兩種來說,語法會更簡單明了一點,文檔也比較詳細。唯一的一點就是運行速度比前兩種方式慢幾倍,當數據量非常大時相差會更多。

本文作為入門教程,就從 Beautiful Soup 入手,來學習一下匹配頁面所需元素的方法。
假如有以下 HTML 內容 example.html



    
    
    Page Title


    

我們通過 Beautiful Soup 來解析這個 html. 首先我們pip install beautifulsoup4安裝這個庫,并看一下簡單使用。

>>>from bs4 import BeautifulSoup
>>>soup = BeautifulSoup("example.html", "html.parser") #加載我們的html文件
>>>soup.find("div") # 找到 div 標簽
"
" >>>soup.find_all("li") # 找到所有 li 標簽 "[
  • 首頁
  • ,
  • 新聞
  • ,
  • 影視
  • ]" >>>for i in li: print(i.text) #獲取每個 li 標簽的內容 " 首頁 新聞 影視 "

    詳細的操作可以去看一下文檔,文檔非常詳細,例子也很多,簡單明了。

    糗百爬蟲代碼

    我們先爬取純文本的內容 https://www.qiushibaike.com/t... 爬取這個鏈接下的內容。我們把頁面結構截圖如下,我們要獲取的信息,我用紅色的方框進行了標注。

    圖一:


    圖二:

    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    
    def download_page(url):
        headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:61.0) Gecko/20100101 Firefox/61.0"}
        r = requests.get(url, headers=headers)  # 增加headers, 模擬瀏覽器
        return r.text
    
    
    def get_content(html, page):
        output = """第{}頁 作者:{} 性別:{} 年齡:{} 點贊:{} 評論:{}
    {}
    ------------
    """ # 最終輸出格式
        soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
        con = soup.find(id="content-left")  # 如圖一紅色方框
        con_list = con.find_all("div", class_="article")  # 找到文章列表
        for i in con_list:
            author = i.find("h2").string  # 獲取作者名字
            content = i.find("div", class_="content").find("span").get_text()  # 獲取內容
            stats = i.find("div", class_="stats")
            vote = stats.find("span", class_="stats-vote").find("i", class_="number").string
            comment = stats.find("span", class_="stats-comments").find("i", class_="number").string
            author_info = i.find("div", class_="articleGender")  # 獲取作者 年齡,性別
            if author_info is not None:  # 非匿名用戶
                class_list = author_info["class"]
                if "womenIcon" in class_list:
                    gender = "女"
                elif "manIcon" in class_list:
                    gender = "男"
                else:
                    gender = ""
                age = author_info.string   # 獲取年齡
            else:  # 匿名用戶
                gender = ""
                age = ""
    
            save_txt(output.format(page, author, gender, age, vote, comment, content))
    
    
    def save_txt(*args):
        for i in args:
            with open("qiubai.txt", "a", encoding="utf-8") as f:
                f.write(i)
    
    
    def main():
        # 我們點擊下面鏈接,在頁面下方可以看到共有13頁,可以構造如下 url,
        # 當然我們最好是用 Beautiful Soup找到頁面底部有多少頁。
        for i in range(1, 14):
            url = "https://qiushibaike.com/text/page/{}".format(i)
            html = download_page(url)
            get_content(html, i)
    
    if __name__ == "__main__":
        main()

    運行代碼后,我們會得到 "qiubai.txt"文件,打開后如下所示

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