python_爬虫基础

python爬虫基础

1、初识爬虫

1.rebots协议

网站通过Robots协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些页面不能抓取，但它仅仅是互联网中的约定而已，可以不用遵守。例如：https://www.taobao.com/robots.txt

2.谷歌浏览器插件

● XPath Helper
● Web Scraper
● Toggle JavaScript
● User-Agent Switcher for Chrome
● EditThisCookie
● SwitchySharp

插件下载地址：

1. https://extfans.com/
2. https://chrome.zzzmh.cn/#/index
   安装步骤：
   1、在应用商店下载好插件后解压缩，直接拖进去就可以啦：

3.requests发送网络请求以及常用属性

需求：通过requests向百度首页发送请求，获取百度首页数据

import requests

url = "https://www.baidu.com"

response = requests.get(url=url)

print("---状态码如下---")
print(response.status_code)

print("---bytes类型数据：---")
print(response.content)

print("---str类型数据---")
print(response.text)

print("---str类型数据(utf-8)---")
print(response.content.decode("utf-8"))

常用属性如下：
● response.text 响应体str类型
● respones.content 响应体bytes类型
● response.status_code 响应状态码
● response.request.headers 响应对应的请求头
● response.headers 响应头
● response.request.headers.get('cookies') 响应对应请求的cookie
● response.cookies 响应的cookie（经过了set-cookie动作）
● response.url请求的URL

4、iter_content方法

如果下载一个较大的资源，例如一个视频，可能需要的下载时间较长，在这个较长的下载过程中程序是不能做别的事情的（当然可以使用多任务来解决），如果在不是多任务的情况下，想要知道下载的进度，此时就可以通过类似迭代的方式下载部分资源。

使用iter_content

r = requests.get('https://www.baidu.com', stream=True)

with open('test.html', 'wb') as f:
    for chunk in r.iter_content(chunk_size=100):
        f.write(chunk)

在获取数据时，设置属性stream=True
● 如果设置了stream=True，那么在调用iter_content方法时才会真正下载内容
● 如果没设置stream属性则调用requests.get就会耗费时间下载

5、重定向与历史请求

思考：为什么打印出来的url不是请求的url呢？
想要搞清楚这个问题，就要知道requests的重定向问题。

requersts的默认情况
默认情况下，requests发送的请求除了方式为HEAD之外，其余的请求例如GET、POST等都是能自动进行重 定向的
这也就是为什么上面明明访问的是http://www.baidu.com而打印出来之后是https://m.baidu.com/?from=844b&vit=fps的原因

取消自动重定向
在发送请求的时候，可以通过如下的设置，取消requests模块的自动重定向功能

requests.get(url, allow_redirects=False)

6、SSL证书问题

在浏览网页时，可能会遇到以下这种情况：

出现这个问题的原因是：ssl证书不安全导致的。

7、retrying模块的使用

使用超时参数能够加快我们整体的运行速度。但是在普通的生活中当我们使用浏览器访问网页时，如果发生速度很慢的情况，我们会做的选择是刷新页面。那么在代码中，我们是否也可以刷新请求呢？
在本小节中我们使用retrying模块来完成需求。

# 安装指令如下：
pip install retrying -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

作用：

1. 使用retrying模块提供的retry模块
2. 通过装饰器的方式使用，让被装饰的函数反复执行
3. retry中可以传入参数stop_max_attempt_number,让函数报错后继续重新执行，达到最大执行次数的上限，如果每次都报错，整个函数报错，如果中间有一个成功，程序继续往后执行

import requests
from retrying import retry

num = 1


@retry(stop_max_attempt_number=3)
def _parse_url(url):
    global num
    print("第%d次尝试" % num)
    num += 1
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 13_2_3 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/13.0.3 Mobile/15E148 Safari/604.1"
    }
    # 超时的时候会报错并重试
    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=3)
    # 状态码不是200，也会报错并重试
    assert response.status_code == 200  # 此语句是"断言"，如果assert后面的条件为True则呈现继续运行，否则抛出异常
    return response


def parse_url(url):
    # 进行异常捕获
    try:
        response = _parse_url(url)
    except Exception as e:
        print("产生异常：", e)
        # 报错返回None
        response = None
    return response


if __name__ == '__main__':
    url = "https://chinasoftinc.com/owa"
    # url = "https://www.baidu.com"
    print("----开始----")
    r = parse_url(url=url)
    print("----结束----", "响应内容为：", r)