上次直播作业
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下厨房的菜谱搜索(多个请求参数)
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通过抓包工具的分析发现，搜索菜谱的数据包有两个请求参数：
- keyword：搜索的关键字
- cat：1001固定形式
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import requests#请求头 headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36' } title = input('请输入菜名：') params = {'keyword':title,'cat':'1001' } #1.指定url url = 'https://www.xiachufang.com/search/'#2.发起请求 response = requests.get(url=url,headers=headers,params=params) #处理乱码 response.encoding = 'utf-8' #gbk#3.获取响应数据 page_text = response.text#4.持久化存储 fileName = title + '.html' with open(fileName,'w') as fp:fp.write(page_text)
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肯德基
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http://www.kfc.com.cn/kfccda/index.aspx
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将餐厅的位置信息进行数据爬取
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import requests head = { #存放需要伪装的头信息'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.71 Safari/537.36' } #post请求的请求参数 data = {"cname": "","pid": "","keyword": "天津","pageIndex": "1","pageSize": "10", } #在抓包工具中：Form Data存放的是post请求的请求参数，而Query String中存放的是get请求的请求参数 url = 'http://www.kfc.com.cn/kfccda/ashx/GetStoreList.ashx?op=keyword' #在post请求中，处理请求参数的是data这个参数不是params response = requests.post(url=url,headers=head,data=data) #将响应数据进行反序列化 page_text = response.json() for dic in page_text['Table1']:name = dic['storeName']addr = dic['addressDetail']print(name,addr)
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数据解析
何为数据解析
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概念：可以将爬取到的数据中指定的数据进行单独提取。
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作用：实现聚焦爬虫。
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数据解析通用原理：
- 在一张页面中，想要解析的数据是存在于相关的html的标签中。
- 可以先将指定的标签进行定位，然后可以将该标签中展示的数据进行提取。
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聚焦爬虫编码流程:
- 指定url
- 发起请求
- 获取页面源码数据
- 数据解析
- 持久化存储
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python中可以实现数据解析的技术：
- 正则表达式（复杂度高）
- bs4（python独有，学习成本较低）
- xpath（通用性最强，最重要）
- pyquery（css语句）
数据解析的主流策略
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具体解析的操作：
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在当前目录下新建一个test.html文件，然后将下述内容拷贝到该文件中
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<html lang="en"> <head><meta charset="UTF-8" /><title>测试bs4</title> </head> <body><div><p>百里守约</p></div><div class="song"><p>李清照</p><p>王安石</p><p>苏轼</p><p>柳宗元</p><a href="http://www.song.com/" title="赵匡胤" target="_self"><span>this is span</span>宋朝是最强大的王朝，不是军队的强大，而是经济很强大，国民都很有钱</a><a href="" class="du">总为浮云能蔽日,长安不见使人愁</a><img src="http://www.baidu.com/meinv.jpg" alt="" /></div><div class="tang"><ul><li><a href="http://www.baidu.com" title="qing">清明时节雨纷纷,路上行人欲断魂,借问酒家何处有,牧童遥指杏花村</a></li><li><a href="http://www.163.com" title="qin">秦时明月汉时关,万里长征人未还,但使龙城飞将在,不教胡马度阴山</a></li><li><a href="http://www.126.com" alt="qi">岐王宅里寻常见,崔九堂前几度闻,正是江南好风景,落花时节又逢君</a></li><li><a href="http://www.sina.com" class="du">杜甫</a></li><li><a href="http://www.dudu.com" class="du">杜牧</a></li><li><b>杜小月</b></li><li><i>度蜜月</i></li><li><a href="http://www.haha.com" id="feng">凤凰台上凤凰游,凤去台空江自流,吴宫花草埋幽径,晋代衣冠成古丘</a></li></ul></div> </body> </html>
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xpath（重点）
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环境安装：
- pip install lxml
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xpath解析的编码流程:
- 创建一个etree类型的对象，把被解析的数据加载到该对象中
- 调用etree对象中xpath函数结合不同形式的xpath表达式进行标签定位和数据的提取
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xpath表达式如何理解？
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from lxml import etree #1.创建一个etree的工具对象，然后把即将被解析的页面源码数据加载到该对象中 tree = etree.parse('test.html') #2.调用etree对象的xpath函数然后结合着不用形式的xpath表达式进行标签定位和数据提取 #xpath函数返回的是列表，列表中存储的是满足定位要求的所有标签 #/html/head/title定位到html下面的head下面的title标签 title_tag = tree.xpath('/html/head/title') #//title在页面源码中定位到所有的title标签 title_tag = tree.xpath('//title') #属性定位#定位到所有的div标签 div_tags = tree.xpath('//div')#定位到class属性值为song的div标签 //tagName[@attrName='value'] div_tag = tree.xpath('//div[@class="song"]') #索引定位://tag[index]#注意：索引是从1开始的 div_tag = tree.xpath('//div[1]') #层级定位# /表示一个层级 //表示多个层级 a_list = tree.xpath('//div[@class="tang"]/ul/li/a') a_list = tree.xpath('//div[@class="tang"]//a')#数据提取#1.提取标签中的文本内容:/text()取直系文本 //text()取所有文本 a_content = tree.xpath('//a[@id="feng"]/text()')[0] div_content = tree.xpath('//div[@class="song"]//text()')#2.提取标签的属性值：//tag/@attrName img_src = tree.xpath('//img/@src')[0] print(img_src)
案例应用：碧血剑文本爬取
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url：https://bixuejian.5000yan.com/
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需求：将每一个章节的标题和内容进行爬取然后存储到文件中
#首页：章节名称，章节详情页的连接 #详情页：章节内容import requestsfrom lxml import etree #存储小说文件的文件夹名称 dir_name = 'xiaoshuoLib'headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.71 Safari/537.36', }main_url = 'https://bixuejian.5000yan.com/' response = requests.get(url=main_url,headers=headers) response.encoding = 'utf-8' page_text = response.text#解析首页 tree = etree.HTML(page_text) a_alist = tree.xpath('/html/body/div[2]/div/div[1]/div[3]/ul/li/a')for a in a_alist:#局部解析title = a.xpath('./text()')[0]detail_url = a.xpath('./@href')[0]detail_response = requests.get(url=detail_url,headers=headers)detail_response.encoding = 'utf-8'detail_page_text = detail_response.texttree = etree.HTML(detail_page_text)content_list = tree.xpath('/html/body/div[2]/div/div[1]/div[3]/div[4]//text()')content = ''.join(content_list)with open('./xiaoshuoLib/'+title+'.txt','w',encoding='utf-8') as fp:fp.write(title+'\n'+content)print(title,":章节内容爬取保存成功！")
简历模版下载：https://sc.chinaz.com/jianli/free.html
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下载当前页所有的建立模板
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简历名称+简历的下载链接
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根据简历的下载链接 下载简历文件
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根据下载地址下载的压缩包，压缩包是二进制的数据
import requests from time import sleep from lxml import etree dir_name = 'jianliLib'headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.71 Safari/537.36', } for page in range(1,3):if page == 1:main_url = 'https://sc.chinaz.com/jianli/free.html'else:main_url = 'https://sc.chinaz.com/jianli/free_%d.html'%pageresponse = requests.get(url=main_url,headers=headers)response.encoding = 'utf-8'page_text = response.texttree = etree.HTML(page_text)div_list = tree.xpath('//*[@id="container"]/div')for div in div_list:sleep(0.5)detail_url = div.xpath('./p/a/@href')[0]title = div.xpath('./p/a/text()')[0]detail_page_text = requests.get(detail_url,headers=headers).texttree = etree.HTML(detail_page_text)#解析到了简历的下载链接down_load_url = tree.xpath('//*[@id="down"]/div[2]/ul/li[1]/a/@href')[0]data = requests.get(down_load_url,headers=headers).contentwith open('jianliLib/'+title+'.rar','wb') as fp:fp.write(data)print(title,'保存下载成功！')
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图片懒加载：
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url：https://sc.chinaz.com/tupian/meinvtupian.html
- 爬取上述链接中所有的图片数据
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主要是应用在展示图片的网页中的一种技术，该技术是指当网页刷新后，先加载局部的几张图片数据即可，随着用户滑动滚轮，当图片被显示在浏览器的可视化区域范围的话，在动态将其图片请求加载出来即可。（图片数据是动态加载出来）。
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如何实现图片懒加载/动态加载？
- 使用img标签的伪属性（指的是自定义的一种属性）。在网页中，为了防止图片马上加载出来，则在img标签中可以使用一种伪属性来存储图片的链接，而不是使用真正的src属性值来存储图片链接。（图片链接一旦给了src属性，则图片会被立即加载出来）。只有当图片被滑动到浏览器可视化区域范围的时候，在通过js将img的伪属性修改为真正的src属性，则图片就会被加载出来。
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如何爬取图片懒加载的图片数据？
- 只需要在解析图片的时候，定位伪属性的属性值即可
import requests from time import sleep from lxml import etree dir_name = 'imgLib'headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.71 Safari/537.36', } for page in range(1,3):if page == 1:url = 'https://sc.chinaz.com/tupian/meinvtupian.html'else:url = 'https://sc.chinaz.com/tupian/meinvtupian_%d.html'%pageresponse = requests.get(url=url,headers=headers)response.encoding = 'utf-8'page_text = response.texttree = etree.HTML(page_text)#解析图片地址div_list = tree.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div')for div in div_list:img_src = "https:"+div.xpath('./img/@data-original')[0]title = div.xpath('./div/a/text()')[0]+'.jpg'#对图片链接请求img_data = requests.get(img_src,headers=headers).contentwith open('imgLibs/'+title,'wb') as fp:fp.write(img_data)print(title,'保存下载成功！')
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