python库：bs4，BeautifulSoup库、Requests库

Beautiful Soup

https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc.zh/　　Beautiful Soup 4.2.0 文档

http://www.imooc.com/learn/712　　视频课程：python遇见数据采集

https://segmentfault.com/a/1190000005182997　　PyQuery的使用方法

import bs4
print(bs4.__version__)    #当前版本是4.5.3　　2017-4-6

安装第三方库

C:Python3scripts> python pip.exe install bs4 （引入第三方库 bs4 ）——BeautifulSoup
C:Python3scripts> python pip.exe install html5lib（引入第三方库 html5lib ）——html5解析器，BeautifulSoup要用到

打开本地的zzzzz.html文件，用 BeautifulSoup 解析

from urllib import request
from bs4 import BeautifulSoup
import html5lib #html5解析器
url='file:///C:/Python3/zz/zzzzz.html'
resp = request.urlopen(url)
html_doc = resp.read()
soup = BeautifulSoup(html_doc,'lxml')#使用BeautifulSoup解析这段代码。'lxml'是解析器，除此之外还有'html.parser'、'xml'、'html5lib'等
print(soup.prettify()) #按照标准的缩进格式的结构输出
print(soup.title)#<title>标签
print(soup.title.string)#<title>标签的文字

print(soup.find(id="div111"))#查找id
print(soup.find(id="div111").get_text())#获得标签内的所有文本内容文字

print(soup.find("p", {"class": "p444"}))#查找<p class="p444"></p>标签 （这里的数据类型是 'bs4.element.Tag'）
print(soup.select('.p444'))#css选择器!!! （这里的数据类型是 list）
for tag1 in soup.select('.p444'):
    print(tag1.string)

print(soup.select('.div2 .p222'))#css选择器!!!
print(soup.findAll("a"))#所有<a>标签
for link in soup.findAll("a"):
    print(link.get("href"))
    print(link.string)

 使用正则

import re
data = soup.findAll("a",href=re.compile(r"baidu.com"))
for tag22 in data:
    print(tag22.get("href"))

练习1：解析一个网页

由于win7上的编码解码问题搞不定，只好先使用标准html5的网页了。先拿廖大的python教程页做练习了，抓取左侧的目录

# -*- coding: utf-8 -*-
from urllib import request
from bs4 import BeautifulSoup
import html5lib #html5解析器

url="http://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000"
resp = request.urlopen(url)
html_doc = resp.read()

#使用BeautifulSoup解析这段代码。'lxml'是解析器，除此之外还有'html.parser'、'xml'、'html5lib'等
soup = BeautifulSoup(html_doc,'html.parser')
#soup = BeautifulSoup(html_doc,'lxml')

#按照标准的缩进格式的结构输出
#print(soup.prettify())

f = open("c:\Python3zz\0.txt","w+")
for tag1 in soup.select('.x-sidebar-left-content li a'):
    #ss = tag1.get_text()
    ss = tag1.string
    ss2 = tag1.get("href")

    print(ss," --- ","http://www.liaoxuefeng.com",ss2)
    f.writelines(ss + " --- http://www.liaoxuefeng.com"+ss2+"
")#写入字符串

f.close()

2017-10-18：

http://www.cnblogs.com/zhaof/p/6930955.html　　一些解析器（Beautiful Soup支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器，如果我们不安装它，则 Python 会使用 Python默认的解析器，lxml 解析器更加强大，速度更快，推荐安装。）

爬取 http://www.bootcdn.cn，获得一个字典（ dict["包名称": star数值]  ），存入文本文件：　　（一个想法，可以定期扒一次，例如3个月。再比对上次的dict记录，观察哪些项目的星升的比较快。比较受关注。）

#python 3.6.0
import requests     #2.18.4
import bs4          #4.6.0
import html5lib
url = "http://www.bootcdn.cn/"
#url = "http://www.bootcdn.cn/all/"


headers = {'User-Agent': 'mozilla/5.0 (windows nt 6.1; wow64) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/61.0.3163.100 safari/537.36'}
r = requests.get(url,headers=headers)
# r=requests.get(url)
print(r.encoding)   #获得编码
print(r.status_code)    #获得状态码


soup = bs4.BeautifulSoup(r.content.decode("utf-8"), "lxml")    #'lxml'是解析器，除此之外还有'html.parser'、'xml'、'html5lib'等
#soup = bs4.BeautifulSoup(r.content, "html5lib")
#aa = soup.decode("UTF-8", "ignore")
#print(soup.prettify())#按照标准的缩进格式的结构输出


#将数据解析成字典
element = soup.select('.packages-list-container .row')
starsList = {}
for item in element:
    # print(item.select("h4.package-name"))
    # print(item.select(".package-extra-info span"))
    # print(item.h4.text)
    # print(item.span.text)
    starsList[item.h4.text]=item.span.text
print(starsList)

#将字典存入文本文件
import time
from datetime import datetime
try:
    f = open('1.txt', 'a+')
    t2 = datetime.fromtimestamp(float(time.time()))
    f.write('
'+str(t2))
    f.write('
'+str(starsList))
finally:
    if f:
        f.close()

爬取廖雪峰的python教程：（就是先用bs4解析左边的目录列表，拿到链接，存为字典，并保存到文本文件中。再扒取。）　　共123条，但我只扒下28个文件

import requests
import bs4
import urllib
url="http://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000"
#r = requests.get(url) #这里不加header，不让爬了
headers = {'User-Agent': 'mozilla/5.0 (windows nt 6.1; wow64) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/61.0.3163.100 safari/537.36'}
r = requests.get(url,headers=headers)
soup = bs4.BeautifulSoup(r.content.decode("utf-8"), "lxml")

# 生成字典，并保存在文本文件中
f = open("c:\Python3\zz\liaoxuefeng\a.txt","w+")
mylist = soup.select('#x-wiki-index .x-wiki-index-item')
myhrefdict = {}
for item in mylist:
    myhrefdict[item.text] = "https://www.liaoxuefeng.com" + item["href"]
    #print(item.text,item["href"])       #item.text   tag1.string     item["href"]   item.get("href")。
    #f.writelines(item.text + " --- http://www.liaoxuefeng.com"+item["href"]+"
")#写入字符串
f.write(str(myhrefdict))
f.close()

# 爬取文件
i = 0
for key,val in myhrefdict.items():
    i += 1
    name = str(i) + '_' + key + '.html'
    link = val
    print(link,name)
    urllib.request.urlretrieve(link, 'liaoxuefeng\' + name)    # 提前要创建文件夹

Requests库：　　2017-10-30

http://www.python-requests.org/en/master/api/　　Requests库 API文档

http://www.cnblogs.com/yan-lei/p/7445460.html　　Python网络爬虫与信息提取

requests.request()　　构造一个请求，支撑以下各方法的基础方法
requests.get(url, params=None, **kwargs) 获取HTML网页的主要方法，对应于HTTP的GET
requests.head(url, **kwargs) 获取HTML网页头信息的方法，对应于HTTP的HEAD
requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs) 向HTML网页提交POST请求的方法，对应于HTTP的POST
requests.put(url, data=None, **kwargs) 向HTML网页提交PUT请求的方法，对应于HTTP的PUT
requests.patch(url, data=None, **kwargs) 向HTML网页提交局部修改请求，对应于HTTP的PATCH
requests.delete(url, **kwargs) 向HTML页面提交删除请求，对应于HTTP的DELET

代理：　　2018-2-5

import requests

proxies = {
  "http": "http://10.10.1.10:3128",
  "https": "http://10.10.1.10:1080",
}

requests.get("http://aaa.com", proxies=proxies)

https://www.v2ex.com/t/364904#reply0　　带大家玩一个练手的数据采集（简洁版）

http://www.xicidaili.com/nn/　　高匿免费代理

...

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