实战（二）轻松使用requests库和beautifulso

发表于

前言

实战（一）之使用自带urllib和re正则表达式获取电影详情页链接

其实大多情况下，python自带的urllib和re正则表达式已经可以满足我们的日常需求了，但是，聪明的世人怎么会满足于此呢，只有更好就没有最好。所以，就诞生了requests和beautifulsoup这两个作为爬虫的黄金组合。而python的魅力就在于此，你可以找到很多好用易上手到让你心头一颤的第三方库。

一、安装&简单使用入门。

1、安装

使用Pip可以很方便的安装：

pip install requests

pip install beautifulsoup4

2、requests 入门。

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复制代码     import requests

     ## get请求
     r = requests.get('https://github.com/timeline.json')
     r.json()           ##如果是JSON 响应内容,使用r.json()会自动将json结果转换成dict
     r.content()        ##二进制相应内容

     headers = {'user-agent': 'my-app/0.0.1'}             #定制请求头
     r = requests.get('https://github.com/timeline.json', headers=headers)

     payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}       #传递url参数
     r = requests.get("http://httpbin.org/get", params=payload)

     ## post请求
     payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}       ## post数据
     r = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload)

     ## 上传文件
     url = 'http://httpbin.org/post'
     files = {'file': open('report.xls', 'rb')}
     r = requests.post(url, files=files)

更多详细的请查看官方的中文文档，详细易懂权威。

http://docs.python-requests.org/zh\_CN/latest/user/quickstart.html

3、beautifulsoup入门。

beautifulsoup可以快速的去定位HTML文档，HTML是用来描述网页的一种超文本标记语言，不是一种编程语言。
如果你没有HTML基础，可以去花一天的时间了解下。
菜鸟教程–HTML

http://www.runoob.com/html/html-tutorial.html

注意的点
  • 现在假设知道了HTML是个什么东西，你会发现HTML就是由一层又一层的tag组成，每个tag节点有自己的class属性或者其他属性、自己的父tag、子tag以及兄弟tag，而beautifulsoup的作用就是通过这种蛛丝马迹，轻易的把你要的凶手。。哦不目标节点揪出来，免去了写正则表达式的繁琐噩梦。
  • beautifulsoup对HTML的解释是依赖第三方解释库的，常用的有html.parser、lxml、支持xml解释的lxml-xml、html5Lib,各有优缺点，根据我的经验，有时候使用beautifulsoup返回的待处理文本，会缺少一些tag节点，但是你又确定这不是动态加载的话，其实这是因为解释器无法解释，直接跳过导致的，这时候，可以更换解释器尝试一下。
常用的方法

我这里只用下find和find_all作为实例，详细的用法请去权威易懂的官方文档。 毕竟做搬运工是件很累且无意义的事情。

http://beautifulsoup.readthedocs.io/zh\_CN/latest/

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复制代码from bs4 import BeautifulSoup

   ##配合requests
r = requests.get('http://www.douban.com')
  ##一锅待处理的soup汤
soup = BeautifulSoup(r.content,'lxml')     #使用lxml解释库
print(soup)

我们会得到如下的soup体，然后定位到红色框的a块。

image.png

通过属性定位查找该节点 (find)

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复制代码    a = soup.find('a',attrs={'class':'lnk-book'})
    print(a)
    print('链接:  '+a['href'])
    print('文字： '+a.text)

image.png

返回包含所有该节点的列表（find_all）

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复制代码a_s = soup.find_all('a')
print (a_s)

image.png

提示：有时候需要先将目标范围逐层缩小，这样容易获取目标节点。

二、爬取豆瓣图书top250

分析页面。

1、 我们点击底部的页码，会发现页数是25的倍数，从0开始，这样我们就可以构造对应页的url了。

image.png

2、我们定位到每页，查找书本的信息，获取对应的url，下图为每页爬取到的书本详情页url。

image.png

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3、在图书的详情页，我们定位到如下元素。获取该书的书名，评分和评分人数。

image.png

image.png

代码编写

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复制代码# -*- coding:utf-8 -*-

#author:waiwen
#email:iwaiwen@163.com
#time: 2017/12/3 12:27

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import random


#uer_agent库，随机选取，防止被禁
USER_AGENT_LIST = [
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1",
    "Mozilla/5.0 (X11; CrOS i686 2268.111.0) AppleWebKit/536.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.57 Safari/536.11",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1092.0 Safari/536.6",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1090.0 Safari/536.6",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; 360SE)",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/535.24 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/535.24 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24"
]


#请求网页的代码整合
def get_response(url):
    #random.choice从一个集合中随机选出请求头
    headers = {'user-agent':random.choice(USER_AGENT_LIST)}

    resp = requests.get(url,headers=headers)
    resp.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(resp.content, 'lxml')
    return soup

#找到每本书的链接
def get_book_url(page):
    if page>10:
        return []
    num=(page-1)*25
    url ='https://book.douban.com/top250?start=%s'%str(num)
    soup = get_response(url)
    book_div = soup.find('div', attrs={'class': 'indent'})
    books = book_div.find_all('tr', attrs={'class': 'item'})
    urls = [ book.td.a['href'] for book in books ]
    print('获取第%s页'%page,urls)
    return urls

#获得每本书的信息
def get_book_info(book_url):
    soup = get_response(book_url)

    div_info = soup.find('div',attrs={'id':'info'})

    book_author = div_info.a.text.split(' ')[-1]         #将空格去除
    book = soup.find('div',attrs={'class':'rating_wrap clearbox'})
    book_name= soup.find('span',attrs={'property':'v:itemreviewed'}).text

    book_grade = book.find('strong',attrs={'class':'ll rating_num '}).text
    book_man = book.find('a',attrs={'class':'rating_people'}).span.text
    book_info ={}

    book_info['name']=book_name
    book_info['author']=book_author
    book_info['rating_num'] = int(book_man)
    book_info['grade'] = float(book_grade)
    print(book_info)

    return book_info



if __name__ == '__main__':
    all_urls = []
    #从第1页到第10页爬取，链接拼接到一起。
    for page in range(1,11):
        urls = get_book_url(page)
        all_urls = all_urls+urls
    print('获取到的链接数:',len(all_urls))
    out=''
    for url in  all_urls:
        try:
            info = get_book_info(url)
        except Exception as e:
            print(e)
            continue
        out=out+str(info)+'\n'
    with open('douban_book_top250.txt','w') as f:    #输出到TXT文件
        f.write(out)

image.png

总结

分析页面，找到目标元素所在的tag节点，记录其属性，通过beautifulsoup的find和find_all找到该区域，然后进行相应的提取。这个过程中，要说明一下，使用单线程阻塞爬取250本书的信息，比较耗时，计划后面将会使用多线程进行改进，敬请期待哟。

本文转载自: 掘金

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