【大数据】理解爬虫原理

1. 简单说明爬虫原理

简单来说互联网是由一个个站点和网络设备组成的大网,我们通过浏览器访问站点,站点把HTML、JS、CSS代码返回给浏览器,这些代码经过浏览器解析、渲染,将丰富多彩的网页呈现我们眼前;

2. 理解爬虫开发过程

1).简要说明浏览器工作原理;

方式1:浏览器提交请求--->下载网页代码--->解析成页面

方式2:模拟浏览器发送请求(获取网页代码)->提取有用的数据->存放于数据库或文件中

爬虫要做的就是方式2;

 

1、发起请求

使用http库向目标站点发起请求,即发送一个Request

Request包含:请求头、请求体等 

Request模块缺陷:不能执行JS 和CSS 代码

2、获取响应内容

如果服务器能正常响应,则会得到一个Response

Response包含:html,json,图片,视频等

3、解析内容

解析html数据:正则表达式(RE模块),第三方解析库如Beautifulsoup,pyquery等

解析json数据:json模块

解析二进制数据:以wb的方式写入文件 

4、保存数据

数据库(MySQL,Mongdb、Redis)

文件

2).使用 requests 库抓取网站数据;

requests.get(url) 获取校园新闻首页html代码

url="http://news.gzcc.cn/html/2019/xiaoyuanxinwen_0322/11049.html"
res=requests.get(url)
type(res)
res.encoding='utf-8'
res.text

结果如图:

3).了解网页

写一个简单的html文件,包含多个标签,类,id 

<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<body>
<h1 id="title">标题</h1>
<p class="time">发布时间:2018年</p>
<a href="http://www.runoob.com">进去百度看一下把</a>	<br>
 <label for="inputname" class="col-sm-2 control-label ">姓名</label>
 <input type="text" class="form-control" id="inputname"value="huang"  >	
</body>
</head>
</html>

  

4).使用 Beautiful Soup 解析网页;

通过BeautifulSoup(html_sample,'html.parser')把上述html文件解析成DOM Tree

select(选择器)定位数据

找出含有特定标签的html元素

找出含有特定类名的html元素

找出含有特定id名的html元素

#得到标签<h1,a>的元素
t=soup.select('h1')
d=soup.select('a')
#得到指定类(time)元素
b=soup.select('.time')
#得到特定id的元素
c=soup.select('inputname')
print(t,b,c,d)

  

结果如图:

3.提取一篇校园新闻的标题、发布时间、发布单位

url = 'http://news.gzcc.cn/html/2019/xiaoyuanxinwen_0320/11029.html'

#导入包
import requests
requests import bs4 from bs4 import BeautifulSoup bs4
#获取特定网站数据 url="http://news.gzcc.cn/html/2019/xiaoyuanxinwen_0320/11029.html'" res=requests.get(url) type(res) res.encoding="utf-8" soup1=BeautifulSoup(res.text,'html.parser') #得到新闻标题 soup1.select('title')
#得到新闻的发布时间和单位 soup1.select('.show-info')
#遍历
for news in soup1.select('li'):
if len(news.select('.news-list-title'))>0:
t=news.select('.news-list-title')[0].text
a=news.select('a')[0]['href']
d=news.select('.news-list-info')[0].text
print(t)

结果如图:

#获得新闻标题

#得到新闻的发布时间和单位

原文地址:https://www.cnblogs.com/hongna/p/10592851.html