爬虫
网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。
Requests
Python标准库中提供了：urllib、urllib2、httplib等模块以供Http请求，但是，它的 API 太渣了。它是为另一个时代、另一个互联网所创建的。它需要巨量的工作，甚至包括各种方法覆盖，来完成最简单的任务。
import urllib2 import json import cookielib def urllib2_request(url, method="GET", cookie="", headers={}, data=None): """ :param url: 要请求的url :param cookie: 请求方式，GET、POST、DELETE、PUT.. :param cookie: 要传入的cookie，cookie= 'k1=v1;k1=v2' :param headers: 发送数据时携带的请求头，headers = {'ContentType':'application/json; charset=UTF-8'} :param data: 要发送的数据GET方式需要传入参数，data={'d1': 'v1'} :return: 返回元祖，响应的字符串内容 和 cookiejar对象 对于cookiejar对象，可以使用for循环访问： for item in cookiejar: print item.name,item.value """ if data: data = json.dumps(data) cookie_jar = cookielib.CookieJar() handler = urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie_jar) opener = urllib2.build_opener(handler) opener.addheaders.append(['Cookie', 'k1=v1;k1=v2']) request = urllib2.Request(url=url, data=data, headers=headers) request.get_method = lambda: method response = opener.open(request) origin = response.read() return origin, cookie_jar # GET result = urllib2_request('http://127.0.0.1:8001/index/', method="GET") # POST result = urllib2_request('http://127.0.0.1:8001/index/', method="POST", data= {'k1': 'v1'}) # PUT result = urllib2_request('http://127.0.0.1:8001/index/', method="PUT", data= {'k1': 'v1'})
Requests 是使用 Apache2 Licensed 许可证的 基于Python开发的HTTP 库，其在Python内置模块的基础上进行了高度的封装，从而使得Pythoner进行网络请求时，变得美好了许多，使用Requests可以轻而易举的 完成浏览器可有的任何操作。
1、GET请求
# 1、无参数实例
import requests
ret = requests.get('https://github.com/timeline.json')
print ret.url
print ret.text
# 2、有参数实例
import requests
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
ret = requests.get("http://httpbin.org/get", params=payload)
print ret.url
print ret.text
向 https://github.com/timeline.json 发送一个GET请求，将请求和响应相关均封装在 ret 对象中。
2、POST请求
# 1、基本POST实例
import requests
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
ret = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload)
print ret.text
# 2、发送请求头和数据实例
import requests
import json
url = 'https://api.github.com/some/endpoint'
payload = {'some': 'data'}
headers = {'content-type': 'application/json'}
ret = requests.post(url, data=json.dumps(payload), headers=headers)
print ret.text
print ret.cookies
向https://api.github.com/some/endpoint发送一个POST请求，将请求和相应相关的内容封装在 ret 对象中。
3、其他请求
requests.get(url, params=None, **kwargs) requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs) requests.put(url, data=None, **kwargs) requests.head(url, **kwargs) requests.delete(url, **kwargs) requests.patch(url, data=None, **kwargs) requests.options(url, **kwargs) # 以上方法均是在此方法的基础上构建 requests.request(method, url, **kwargs)
requests模块已经将常用的Http请求方法为用户封装完成，用户直接调用其提供的相应方法即可，其中方法的所有参数有：
def request(method, url, **kwargs): """Constructs and sends a :class:`Request <Request>`. :param method: method for the new :class:`Request` object. :param url: URL for the new :class:`Request` object. :param params: (optional) Dictionary or bytes to be sent in the query string for the :class:`Request`. :param data: (optional) Dictionary, bytes, or file-like object to send in the body of the :class:`Request`. :param json: (optional) json data to send in the body of the :class:`Request`. :param headers: (optional) Dictionary of HTTP Headers to send with the :class:`Request`. :param cookies: (optional) Dict or CookieJar object to send with the :class:`Request`. :param files: (optional) Dictionary of ``'name': file-like-objects`` (or ``{'name': ('filename', fileobj)}``) for multipart encoding upload. :param auth: (optional) Auth tuple to enable Basic/Digest/Custom HTTP Auth. :param timeout: (optional) How long to wait for the server to send data before giving up, as a float, or a :ref:`(connect timeout, read timeout) <timeouts>` tuple. :type timeout: float or tuple :param allow_redirects: (optional) Boolean. Set to True if POST/PUT/DELETE redirect following is allowed. :type allow_redirects: bool :param proxies: (optional) Dictionary mapping protocol to the URL of the proxy. :param verify: (optional) whether the SSL cert will be verified. A CA_BUNDLE path can also be provided. Defaults to ``True``. :param stream: (optional) if ``False``, the response content will be immediately downloaded. :param cert: (optional) if String, path to ssl client cert file (.pem). If Tuple, ('cert', 'key') pair. :return: :class:`Response <Response>` object :rtype: requests.Response Usage:: >>> import requests >>> req = requests.request('GET', 'http://httpbin.org/get') <Response [200]> """ # By using the 'with' statement we are sure the session is closed, thus we # avoid leaving sockets open which can trigger a ResourceWarning in some # cases, and look like a memory leak in others. with sessions.Session() as session: return session.request(method=method, url=url, **kwargs)
更多requests模块相关的文档见：http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/
Scrapy
Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 其可以应用在数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。
其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的， 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下
Scrapy主要包括了以下组件：
引擎(Scrapy)
用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)
调度器(Scheduler)
用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址
下载器(Downloader)
用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)
爬虫(Spiders)
爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面
项目管道(Pipeline)
负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。
下载器中间件(Downloader Middlewares)
位于Scrapy引擎和下载器之间的框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。
爬虫中间件(Spider Middlewares)
介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架，主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。
调度中间件(Scheduler Middewares)
介于Scrapy引擎和调度之间的中间件，从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。
Scrapy运行流程大概如下：
引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取
引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器
下载器把资源下载下来，并封装成应答包(Response)
爬虫解析Response
解析出实体（Item）,则交给实体管道进行进一步的处理
解析出的是链接（URL）,则把URL交给调度器等待抓取
一、安装Scrapy
参考博客---》点击这里跳转
二、基本使用
1、创建项目
运行命令:
scrapy startproject your_project_name
创建目录
文件说明：
scrapy.cfg 项目的配置信息，主要为Scrapy命令行工具提供一个基础的配置信息。（真正爬虫相关的配置信息在settings.py文件中）
items.py 设置数据存储模板，用于结构化数据，如：Django的Model
pipelines 数据处理行为，如：一般结构化的数据持久化
settings.py 配置文件，如：递归的层数、并发数，延迟下载等
spiders 爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫规则
注意：一般创建爬虫文件时，以网站域名命名
2、编写爬虫
在spiders目录中新建 xiaohuar_spider.py 文件
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import scrapy
class XiaoHuarSpider(scrapy.spiders.Spider):
name = "xiaohuar"
allowed_domains = ["xiaohuar.com"]
start_urls = [
"http://www.xiaohuar.com/hua/",
]
def parse(self, response):
# print(response, type(response))
# from scrapy.http.response.html import HtmlResponse
# print(response.body_as_unicode())
current_url = response.url
body = response.body
unicode_body = response.body_as_unicode()
#def parse(self, response):
#filename = response.url.split('/')[-2] + ".html"
#with open (filename, 'wb') as ft:
#ft.write(response.body)
3、运行
进入project_name目录，运行命令
scrapy crawl spider_name --nolog 就是class下面name等于什么这里spider_name 就是什么
***********************************************************************************************
ok这样就可以了，但是这样真的可以了吗，不行，为什么，因为太丑了按照开篇图的的逻辑来看
所以我们需要在items里面写规则
那么这种正则还可以怎么写呢？
补充：注：前面的第一个//代表当前的目录的div，那么/代表根目录下的，这里需要注意
案例，校花网里面一个网页的案例，没有用到items
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# from tutorial.items import TutorialItem
import scrapy
import urllib
class XiaoHuarSpider(scrapy.Spider):
name = "xiaohua"
# allowed_domains = ["www.xiaohuar.com"]
start_urls = [
"http://www.xiaohuar.com/mm/",
]
def parse(self, response):
# print 1
#这种方式是下载body
# filename = response.url.split('/')[-2] + ".html"
# with open (filename, 'wb') as ft:
# ft.write(response.body)
# lis = response.xpath("")
# for li in lis:
# pass
from scrapy.selector import HtmlXPathSelector
# print response.body
hxs = HtmlXPathSelector(response)
#这么写的目的是因为需要有一个class就是class=container下面的目录是js生成的，所以的这么找
items = hxs.select('//div[@class="g-mn"]/div[@class="container"]/div[1]/div')
# print items
for i in range(len(items)):
src = hxs.select(
'//div[@class="g-mn"]/div[@class="container"]/div[1]/div[%d]/a/img/@src' % i).extract()
school = hxs.select(
'//div[@class="g-mn"]/div[@class="container"]/div[1]/div[%d]/p/a/text()' % i).extract()
if src and school:
# print src[0],school[0] #因为是列表，所以取值需要索引
ab_src = "http://www.xiaohuar.com" + src[0]
file_name = "%s.jpg" % (school[0])
import os
file_path = os.path.join("C:\Users\lan\Desktop\lalal",file_name)
urllib.urlretrieve(ab_src,file_path) #这句是下载的关键
注：可以修改settings.py 中的配置文件，以此来指定“递归”的层数，如： DEPTH_LIMIT = 1
那么这个是一个网页的，但我要是想得到整个网站的呢怎么办？
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import scrapy from scrapy.http import Request from scrapy.selector import HtmlXPathSelector import re import urllib import os class XiaoHuarSpider(scrapy.spiders.Spider): name = "xiaohuar" allowed_domains = ["xiaohuar.com"] start_urls = [ "http://www.xiaohuar.com/list-1-1.html", ] def parse(self, response): # 分析页面 # 找到页面中符合规则的内容（校花图片），保存 # 找到所有的a标签，再访问其他a标签，一层一层的搞下去 hxs = HtmlXPathSelector(response) # 如果url是 http://www.xiaohuar.com/list-1-\d+.html if re.match('http://www.xiaohuar.com/list-1-\d+.html', response.url): items = hxs.select('//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div') for i in range(len(items)): src = hxs.select('//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/a/img/@src' % i).extract() name = hxs.select('//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/span/text()' % i).extract() school = hxs.select('//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/div[@class="btns"]/a/text()' % i).extract() if src: ab_src = "http://www.xiaohuar.com" + src[0] file_name = "%s_%s.jpg" % (school[0].encode('utf-8'), name[0].encode('utf-8')) file_path = os.path.join("/Users/wupeiqi/PycharmProjects/beauty/pic", file_name) urllib.urlretrieve(ab_src, file_path) # 获取所有的url，继续访问，并在其中寻找相同的url all_urls = hxs.select('//a/@href').extract() for url in all_urls: if url.startswith('http://www.xiaohuar.com/list-1-'): yield Request(url, callback=self.parse)
from scrapy.selector import Selector from scrapy.http import HtmlResponse html = """<!DOCTYPE html> <html> <head lang="en"> <meta charset="UTF-8"> <title></title> </head> <body> <li class="item-"><a href="link.html">first item</a></li> <li class="item-0"><a href="link1.html">first item</a></li> <li class="item-1"><a href="link2.html">second item</a></li> </body> </html> """ response = HtmlResponse(url='http://example.com', body=html,encoding='utf-8') ret = Selector(response=response).xpath('//li[re:test(@class, "item-\d*")]//@href').extract() print(ret)
def parse(self, response): from scrapy.http.cookies import CookieJar cookieJar = CookieJar() cookieJar.extract_cookies(response, response.request) print(cookieJar._cookies)
更多选择器规则：http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/topics/selectors.html
作者：沐禹辰
出处：http://www.cnblogs.com/renfanzi/
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