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Python网络爬虫（上）

概述

预备知识

1、如何处理包含大量 JavaScript（JS）的页面以及如何处理登录问题

2、screen scraping（网页抓屏）、data mining（数据挖掘）、web harvesting（网页收割）、网页抓取、web crawler（网络爬虫）、bot（网络机器人）

3、网页爬虫的优点：一、同时处理几千甚至几百万个网页；二、区别于传统搜索引擎，可以获取更加准确的数据信息；三、与 API 获取数据相比，网页爬虫灵活性更强

4、网页爬虫运用于：市场预测、机器语言翻译、医疗诊断领域、新闻网站、文章、健康论坛、宏观经济、生物基因、国际关系、健康论坛、艺术领域等方面数据获取和分析（分类和聚合）

5、网页爬虫涉及：数据库、网络服务器、HTTP协议、HTML语言（超文本标记语言 Hyper Text Markup Language）、网络安全、图像处理、数据科学等反面知识

6、网页的组成：HTML文本格式层、CSS样式层（Cascading Style Sheets）、JavaScript 执行层、图像渲染层

7、JavaScript思路：（1）借鉴C语言的基本语法、（2）借鉴Java语言的数据类型和内存管理、（3）借鉴Scheme语言，将函数提升到"第一等公民"（first class）的地位、（4）借鉴Self语言，使用基于原型（prototype）的继承机制。JavaScript组成：（1）核心（ECMAScript）， 描述了该语言的语法和基本对象、（2）文档对象模型（DOM），描述处理网页内容的方法和接口、（3）浏览器对象模型（BOM），描述与浏览器进行交互的方法和接口。JavaScript程序库：jQuery、Prototype、MooTools等

8、HTML文本结构：HTML的结构是一个树状结构，在内存中形成一棵树

9、HTML只负责文档的结构和内容，表现形式完全交给CSS，CSS基本语法：选择器 { 属性:值; 属性:值; 属性:值;}（tagAttributes）

10、浏览器加载的网页需要加载许多相关的资源文件，包括：图像文件、JavaScript文件、CSS文件、链接其他网页的URL地址信息等

11、浏览器加载服务器资源，根据标签如<img src=‘cutkitten.jpg‘>，会创建数据包，命令操作系统向服务器发送请求，然后把获取的数据解释成图像。浏览器就是代码，而代码可以分解成许多基本组件，可以重写、重用以及根据需求进行修改

12、.get_text（）：清除HTML文档中所有的tagName、超链接、段落等无用的信息。通常在准备打印、存储、操作最终数据时，使用.get_text（）！

开发工具及原理分析

1、urllib标准库、urllib.request import urlopen

1.1、urllib标准库的功能：网页请求数据、处理cookie、改变请求头和用户代理这些元数据的函数

1.2、urlopen函数功能：打开并读取从网络获取的远程对象，可以读取HTML文件、图像文件、以及其他任何文件流

2、BeautifulSoup库

2.1、XML是可扩展标记语言，HTML 是超文本标记语言：XML 语法比较严谨而 HTML 语法比较松散；XML 主要用于数据格式化存储而 HTML 主要用于网页的编辑；XML 语言是对超文本标记语言的补充；为不同的目的而设计，XML 被设计用来传输和存储数据，其焦点是数据的内容，HTML 被设计用来显示数据，其焦点是数据的外观

2.2、BeautifulSoup库 通过定位 HTML 标签来格式化和组织复杂的网页信息；通过简单易用的 python 对象展示 XML 结构信息

2.3、BeautifulSoup库创建 BeautifulSoup对象：bs=BeautifulSoup( html.read()，‘html.parser’)，bs.HTML 标签（html.title、html.body.h1、html.body.div）

　　第一个参数：BeautifulSoup对象基于的HTML文本

　　第二个参数：BeautifulSoup对象创建该对象的解释器，‘html.parser‘、‘lxml‘、‘html5lib‘

　　1、‘lxml‘、‘html5lib‘优点：具容错性，如果HTML 标签（tagName）有异常：未闭合、未正确嵌套、缺失head标签、缺失body标签，‘lxml‘、‘html5lib‘可以进行一定的优化

　　2、‘html.parser‘、‘lxml‘、‘html5lib‘三种解释器的网页抓取速度也不一样，‘lxml‘>‘html.parser‘>‘html5lib‘，但是关键问题和瓶颈是宽带速度而不是抓取速度！

2.4、网页爬虫异常，由于网页数据格式异常，网页爬虫出现异常的情况：一、urlopen（）出现问题；二、print(bs.h1)出现问题

　　一、urlopen（）出现问题：

　　1、网页在服务器不存在：HTTPError：‘404 PageNot Found‘、‘505 Internet Server Error‘

　　2、服务器不存在：URLError

　　二、print(bs.h1)出现问题：

　　1、BeautifulSoup对象标签异常，不存在！None--->AttributeError！由于BeautifulSoup对象调用标签如果不存在，就会return None。如果再调用 None 下面的子标签，就会出现 AttributeError，所以需要避免两种情形的异常情况！

　　处理异常的思路：try...except...else...增加异常检查点。

from urllib.request import urlopen
from urllib.error import HTTPError
from bs4 import BeautifulSoup


def getTitle(url):
    try:
        html = urlopen(url)
    except HTTPError as e:
        return None
    try:
        bsObj = BeautifulSoup(html.read(), "lxml")
        title = bsObj.body.h1
    except AttributeError as e:
        return None
    return title


title = getTitle("http://www.pythonscraping.com/pages/page1.html")
if title == None:
    print("Title could not be found")
else:
    print(title)

3、HTML解析：BeautifulSoup、正则表达式

3.1、网页爬虫代码加强灵活性和阅读性的思路：

　　1、方向一、网页PC版和APP版比较，对比PC版的HTML样式和APP版的HTML样式。选择适用性更强的版本，修改请求头状态，获取对应版本的状态。

　　2、方向二、JavaScript文件，通过网页加载的JavaScript文件里面包含的信息

　　3、方向三、URL链接中包含网页标题，直接从URL链接中获取目标信息

　　4、方向四、目标信息的源网页

3.2、BeautifulSoup运用：CSS语法中属性值查找标签、标签组、导航树（BeautifulSoup标签树导航）

　　1、bs.tagName

　　2、bs.find_all(tagName，tagAttributes )

3、编写网络爬虫：scrapy

4、存储目标信息：MySQL

运用实例

Python网络爬虫（上）

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原文地址：https://www.cnblogs.com/yinminbo/p/11992200.html