四个小案例,学懂Python爬虫的requests库
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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