四个小案例,学懂Python爬虫的requests库

liftword2个月前 (02-25)技术文章8

requests模块:python中原生的一款基于网络请求的模块,功能非常强大,简单便捷,效率极高。 作用:模拟浏览器发请求。

如何使用:(requests模块的编码流程)

  • 指定url
  • UA伪装
  • 请求参数的处理
  • 发起请求
  • 获取响应数据
  • 持久化存储

环境安装: pip install requests

这里是requests 的中文文档

https://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/

我们只要先把这部分学懂就可以来使用下面的程序:

  • 快速上手
    • 发送请求
    • 传递 URL 参数
    • 响应内容
    • 二进制响应内容
    • JSON 响应内容
    • 原始响应内容
    • 定制请求头
    • 更加复杂的 POST 请求
    • POST一个多部分编码(Multipart-Encoded)的文件
    • 响应状态码
    • 响应头
    • Cookie
    • 重定向与请求历史
    • 超时
    • 错误与异常


下面是四个小案例,涉及到了上边的json,post,响应头等知识,通过案例学习是最实用的。

实战编码:

爬取搜狗首页的页面数据

#!/usr/bin/env python 
# -*- coding:utf-8 -*-
#- 需求:爬取搜狗首页的页面数据
import requests
if __name__ == "__main__":
    #step_1:指定url
    url = 'https://www.sogou.com/'
    #step_2:发起请求
    #get方法会返回一个响应对象
    response = requests.get(url=url)
    #step_3:获取响应数据.text返回的是字符串形式的响应数据
    page_text = response.text
    print(page_text)
    #step_4:持久化存储
    with open('./sogou.html','w',encoding='utf-8') as fp:
        fp.write(page_text)
    print('爬取数据结束!!!')

这样的话我们就把搜狗首页的源代码爬取出来了。

保存本地搜狗搜索结果

接下来我们爬取搜狗的结果,实现在输入框输入请求的文字,然后就可以直接保存搜索结果的网页。

#!/usr/bin/env python 
# -*- coding:utf-8 -*-

#UA:User-Agent(请求载体的身份标识)
#UA检测:门户网站的服务器会检测对应请求的载体身份标识,如果检测到请求的载体身份标识为某一款浏览器,
#说明该请求是一个正常的请求。但是,如果检测到请求的载体身份标识不是基于某一款浏览器的,则表示该请求
#为不正常的请求(爬虫),则服务器端就很有可能拒绝该次请求。

#UA伪装:让爬虫对应的请求载体身份标识伪装成某一款浏览器
import requests
if __name__ == "__main__":
    #UA伪装:将对应的User-Agent封装到一个字典中
    headers = {
        'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.121 Safari/537.36'
    }
    url = 'https://www.sogou.com/web'
    #处理url携带的参数:封装到字典中
    kw = input('enter a word:')
    param = {
        'query':kw
    }
    #对指定的url发起的请求对应的url是携带参数的,并且请求过程中处理了参数
    response = requests.get(url=url,params=param,headers=headers)

    page_text = response.text
    fileName = kw+'.html'
    with open(fileName,'w',encoding='utf-8') as fp:
        fp.write(page_text)
    print(fileName,'保存成功!!!')


本地百度翻译

输入需要查询的词,自动在本地保存json格式的文件。

#!/usr/bin/env python 
# -*- coding:utf-8 -*-
import requests
import json
if __name__ == "__main__":
    #1.指定url
    post_url = 'https://fanyi.baidu.com/sug'
    #2.进行UA伪装
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.121 Safari/537.36'

    }
    #3.post请求参数处理(同get请求一致)
    word = input('enter a word:')
    data = {
        'kw':word
    }
    #4.请求发送
    response = requests.post(url=post_url,data=data,headers=headers)
    #5.获取响应数据:json()方法返回的是obj(如果确认响应数据是json类型的,才可以使用json())
    dic_obj = response.json()

    #持久化存储
    fileName = word+'.json'
    fp = open(fileName,'w',encoding='utf-8')
    json.dump(dic_obj,fp=fp,ensure_ascii=False)

    print('over!!!')

豆瓣电影保存

豆瓣电影涉及到的ajax,封装到字典中,然后保存到本地json格式中。

#!/usr/bin/env python 
# -*- coding:utf-8 -*-
import requests
import json
if __name__ == "__main__":
    url = 'https://movie.douban.com/j/chart/top_list'
    param = {
        'type': '24',
        'interval_id': '100:90',
        'action':'',
        'start': '0',#从库中的第几部电影去取
        'limit': '20',#一次取出的个数
    }
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.121 Safari/537.36'

    }
    response = requests.get(url=url,params=param,headers=headers)

    list_data = response.json()

    fp = open('./douban.json','w',encoding='utf-8')
    json.dump(list_data,fp=fp,ensure_ascii=False)
    print('over!!!')

以上的案例都不涉及保存文本格式,因为这里只涉及到请求,还未涉及到解析,所以只保存了json文件或者是代码文件,真正需要解析的是下一章,BeautifulSoup。

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