Python网络爬虫与信息提取 - Python

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1.Requests库入门

Requests安装

用管理员身份打开命令提示符：

pip install requests

测试：打开IDLE：

>>> import requests >>> r = requests.get("http://www.baidu.com") >>> r.status_code 200 >>> r.encoding = 'utf-8' #修改默认编码 >>> r.text#打印网页内容

HTTP协议

超文本传输协议,Hypertext Transfer Protocol.

HTTP是一个基于“请求与响应”模式的、无状态的应用层协议。

HTTP协议采用URL作为定位网络资源的标识。

URL格式

http://host[:port][path]

host:合法的Internet主机域名或IP地址

port：端口号，缺省端口为80

path：请求资源的路径

操作

方法	说明
GET	请求获取URL位置的资源
HEAD	请求获取URl位置资源的响应消息报告，即获得该资源的头部信息
POST	请求向URL位置的资源后附加新的数据
PUT	请求向URL位置存储一个资源，覆盖原URL位置的资源
PATCH	请求局部更新URL位置的资源，即改变该处资源的部分内容
DELETE	请求删除URL位置存储的资源

Requests主要方法

方法	说明
requests.request()	构造一个请求，支撑以下各方法的基础方法
requests.get()	获取HTML网页的主要方法，对应于HTTP的GET
requests.head()	获取HTML网页头信息的方法，对应于HTTP的HEAD
requests.post()	向HTML网页提交POST请求的方法，对应于HTTP的POST
requests.put()	向HTML网页提交PUT请求的方法，对应于HTTP的PUT
requests.patch()	向HTML网页提交局部修改请求，对应于HTTP的PATCH
requests.delete()	向HTML网页提交删除请求，对应于HTTP的DELETE

主要方法为request方法，其他方法都是在此方法基础上封装而来以便使用。

request()方法

requests.request(method,url,**kwargs) #method:请求方式，对应get/put/post等7种 #url：拟获取页面的url链接 #**kwargs：控制访问的参数，共13个

**kwargs：控制访问的参数，均为可选项

get()方法

r = requests.get(url) 完整方法： requests.get(url,params=None,**kwargs) url:拟获取页面的url链接 params:url中的额外参数，字典或字节流格式，可选 **kwargs:12个控制访问的参数，可选

get()方法：

构造一个向服务器请求资源的Request对象

返回一个包含服务器资源的Response对象

Response对象

属性	说明
r.status_code	HTTP请求的返回状态，200表示连接成功，404表示失败
r.text	HTTP响应内容的字符串形式，即：url对应的页面内容
r.encoding	从HTTP header中猜测的响应内容编码方式
r.apparent_encoding	从内容中分析出的响应内容编码方式（备选编码方式）
r.content	HTTP响应内容的二进制形式

head()方法

r = requests.head('http://httpbin.org/get') r.headers

获取网络资源的概要信息

post()方法

向服务器提交新增数据

payload = {'key1':'value1','key2':'value2'} #新建一个字典 #向URL POST一个字典，自动编码为form（表单） r = requests.post('http://httpbin.org/post',data = payload) #向URL POST一个字符串，自动编码为data r = requests.post('http://httpbin.org/post',data = 'ABC') print(r.text)

put()方法

同post，只不过会把原来的内容覆盖掉。

patch()方法

delete()方法

Requests库的异常

异常	说明
requests.ConnectionError	网络连接错误异常，如DNS查询失败、拒绝连接等
requests.HTTPError	HTTP错误异常
requests.URLRequired	URL缺失异常
requests.TooManyRedirects	超过最大重定向次数，产生重定向异常
requests.ConnectTimeout	连接远程服务器超时异常
requests.Timeout	请求URL超时，产生超时异常

异常方法	说明
r.raise_for_status	如果不是200产生异常requests.HTTPError

爬取网页的通用代码框架

import requestsdef getHTMLText(url): try: r = requests.get(url,timeout=30) r.raise_for_status() #如果不是200，引发HTTPError异常 r.recoding = r.apparent_encoding return r.text except: return "产生异常" if __name__ == "__main__": url = "http://www.baidu.com" print(getHTMLText(url))

实例

向百度提交关键词

import requests# 向搜索引擎进行关键词提交 url = "http://www.baidu.com" try: kv = {'wd':'python'} r = requests.get(url,params =kv) print(r.request.url) r.raise_for_status() print(len(r.text)) except: print("产生异常")

获取网络图片及存储

import requests import os url = "http://image.ngchina.com.cn/2019/0423/20190423024928618.jpg" root = "D://2345//Temp//" path = root + url.split('/')[-1] try: if not os.path.exists(root): os.mkdir(root) if not os.path.exists(path): r = requests.get(url) with open(path,'wb') as f: f.write(r.content) #r.content返回二进制内容 f.close() print("文件保存成功") else: print("文件已存在") except: print("爬取失败")

2.信息提取之Beautiful Soup库入门

Beautiful Soup库安装

pip install beautifulsoup4

测试：

import requests r = requests.get("http://python123.io/ws/demo.html") demo = r.text form bs4 import BeautifulSoup #从bs4中引入BeautifulSoup类 soup = BeautifulSoup(demo, "html.parser")

Beautiful Soup库是解析、遍历、维护“标签树”的功能库

Beautiful Soup库的基本元素

Beautiful Soup库的引用

Beautiful Soup库，也叫beautifulsoup4或bs4.

from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(demo,"html.parser")

Beautiful Soup类的基本元素

基本元素	说明
Tag	标签，最基本的信息组织单元，分别用<>和</>标明开头和结尾
Name	标签的名字， ... 的名字是'p'，格式：.name
Attributes	标签的属性，字典形式组织，格式：.attrs
NavigableString	标签内非属性字符串，<>...</>中字符串，格式：.string
Comment	标签内字符串的注释部分，一种特殊的Comment类型

基于bs4库的HTML内容遍历方法

下行遍历

属性	说明
.contents(列表类型)	子节点的列表，将所有儿子节点存入列表
.children	子节点的迭代类型，与.contents类似，用于循环遍历儿子节点
.descendants	子孙节点的迭代类型，包含所有子孙节点，用于循环遍历

#遍历儿子节点 for child in soup.body.children print(child) #遍历子孙节点 for child in soup.body.descendants print(child)

上行遍历

属性	说明
.parent	节点的父亲标签
.parents	节点先辈标签的迭代类型，用于循环遍历先辈节点

soup = BeautifulSoup(demo,"html.parser") for parent in soup.a.parents: if parent is None: print(parent) else: print(parent.name) #输出结果 #p #body #html #[document]

平行遍历

平行遍历发生在同一个父节点下的各节点间。

下一个获取的可能是字符串类型，不一定是下一个节点。

属性	说明
.next_sibling	返回按照HTML文本顺序的下一个平行节点标签
.previous_sibling	返回按照HTML文本顺序的上一个平行节点标签
.next_siblings	迭代类型，返回按照HTML文本顺序的后续所有平行节点标签
.previous_siblings	迭代类型，返回按照HTML文本顺序的前续所有平行节点标签

#遍历后续节点 for sibling in soup.a.next_siblings print(sibling) #遍历前续节点 for sibling in soup.a.previous_siblings print(sibling)

基于bs4库的HTML格式化和编码

格式化方法：.prettify()

soup = BeautifulSoup(demo,"html.parser") print(soup.a.prettify())

编码：默认utf-8

soup = BeautifulSoup("<p>中文</p>","html.parser") soup.p.string #'中文' print(soup.p.prettify()) #<p> # 中文 #</p>

3.信息组织与提取

信息标记的三种形式

标记后的信息可形成信息组织结构，增加了信息的维度；

标记后的信息可用于通信、存储和展示；

标记的结构和信息一样具有重要价值；

标记后的信息有利于程序的理解和运用。

XML: eXtensible Matkup Language

最早的通用信息标记语言，可扩展性好，但繁琐。

用于Internet上的信息交互和传递。

<name>...</name> <name/> 

JSON: JavaScript Object Notation

信息有类型，适合程序处理(js)，较XML简洁。

用于移动应用云端和节点的信息通信，无注释。

#有类型的键值对表示信息的标记形式 "key":"value" "key":["value1","value2"] "key":{"subkey":"subvalue"}

YAMl: YAML Ain't Markup Language

信息无类型，文本信息比例最高，可读性好。

用于各类系统的配置文件，有注释易读。

#无类型的键值对表示信息的标记形式 key : "value" key : #comment -value1 -value2 key : subkey : subvalue

信息提取的一般方法

方法一：完整解析信息的标记形式，再提取关键信息。

XML JSON YAML

需要标记解析器，例如bs4库的标签树遍历。

优点：信息解析准确

缺点：提取过程繁琐，过程慢

方法二：无视标记形式，直接搜索关键信息

搜索

对信息的文本查找函数即可。

优点：提取过程简洁，速度较快

缺点：提取过程准确性与信息内容相关

融合方法：结合形式解析与搜索方法,提取关键信息

XML JSON YAML 搜索

需要标记解析器及文本查找函数。

实例：提取HTML中所有URL链接

思路：1. 搜索到所有标签
2.解析标签格式，提取href后的链接内容

form bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(demo,"html.parser") for link in soup.find_all('a'): print(link.get('href'))

基于bs4库的HTML内容查找方法

方法	说明
<>.find_all(name,attrs,recursive,string,**kwargs)	返回一个列表类型，存储查找的结果

简写形式：(..) 等价于 .find_all(..)

#name:对标签名称的检索字符串 soup.find_all('a') soup.find_all(['a', 'b']) soup.find_all(True) #返回soup的所有标签信息 for tag in soup.find_all(True): print(tag.name) #html head title body p b p a a #输出所有b开头的标签，包括b和body #引入正则表达式库 import re for tag in soup.find_all(re.compile('b')): print(tag.name) #body b#attrs:对标签属性值的检索字符串，可标注属性检索 soup.find_all('p', 'course') soup.find_all(id='link1') import re soup.find_all(id=re.compile('link'))#recursive:是否对子孙全部检索，默认为True soup.find_all('p', recursive = False)#string:<>...</>字符串区域的检索字符串 soup.find_all(string = "Basic Python") import re soup.find_all(string = re.compile('Python')) #简写形式：soup(..) = soup.find_all(..)

拓展方法：参数同.find_all()

方法	说明
<>.find()	搜索且只返回一个结果，字符串类型
<>.find_parents()	在先辈节点中搜索，返回列表类型
<>.find_parent()	在先辈节点中返回一个结果，字符串类型
<>.find_next_siblings()	在后续平行节点中搜索，返回列表类型
<>.find_next_sibling()	在后续平行节点中返回一个结果，字符串类型
<>.find_previous_siblings()	在前续平行节点中搜索，返回列表类型
<>.find_previous_sibling()	在前续平行节点中返回一个结果，字符串类型

4.信息提取实例

中国大学排名定向爬虫

功能描述：
输入：大学排名URL链接
输出：大学排名信息的屏幕输出（排名，大学名称，总分）
技术路线：requests-bs4
定向爬虫：仅对输入URL进行爬取，不拓展爬取

程序的结构设计：
步骤1：从网络上获取大学排名网页内容
getHTMLText()
步骤2：提取网页内容中信息到合适的数据结构
fillUnivList()
步骤3：利用数据结构展示并输出结果
printUnivList()

初步代码编写

import requests from bs4 import BeautifulSoup import bs4def getHTMLText(url): try: r = requests.get(url, timeout= 30) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding return r.text except: return ""def fillUnivList(ulist, html): soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") for tr in soup.find('tbody').children: if isinstance(tr, bs4.element.Tag): tds = tr('td') ulist.append([tds[0].string, tds[1].string, tds[3].string])def printUnivList(ulist, num): print("{:^10}\t{:^6}\t{:^10}".format("排名", "学校名称", "分数")) for i in range(num): u = ulist[i] print("{:^10}\t{:^6}\t{:^10}".format(u[0], u[1], u[2]))def main(): uinfo = [] url = 'http://www.zuihaodaxue.cn/zuihaodaxuepaiming2016.html' html = getHTMLText(url) fillUnivList(uinfo,html) printUnivList(uinfo,20) #20 univs main()

中文输出对齐问题

当输出中文的宽度不够时，系统会采用西文字符填充，导致对齐出现问题。

可以使用中文空格chr(12288)填充解决。

<填充>：用于填充的单个字符

<对齐>：<左对齐 >右对齐 ^居中对齐

<宽度>：槽的设定输出宽度

,：数字的千位分隔符适用于整数和浮点数

<精度>：浮点数小数部分的精度或字符串的最大输出长度

<类型>：整数类型b,c,d,o,x,X浮点数类型e,E,f,%

代码优化

import requests from bs4 import BeautifulSoup import bs4def getHTMLText(url): try: r = requests.get(url, timeout= 30) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding return r.text except: return ""def fillUnivList(ulist, html): soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") for tr in soup.find('tbody').children: if isinstance(tr, bs4.element.Tag): tds = tr('td') ulist.append([tds[0].string, tds[1].string, tds[3].string])def printUnivList(ulist, num): tplt = "{0:^10}\t{1:{3}^10}\t{2:^10}" print(tplt.format("排名", "学校名称", "分数",chr(12288))) for i in range(num): u = ulist[i] print(tplt.format(u[0], u[1], u[2],chr(12288)))def main(): uinfo = [] url = 'http://www.zuihaodaxue.cn/zuihaodaxuepaiming2016.html' html = getHTMLText(url) fillUnivList(uinfo,html) printUnivList(uinfo,20) #20 univs main()

5.实战之Re库入门

正则表达式

通用的字符串表达框架
简介表达一组字符串的表达式
针对字符串表达“简洁”和“特征”思想的工具
判断某字符串的特征归属

正则表达式的语法

操作符	说明	实例
.	表示任何单个字符
[ ]	字符集，对单个字符给出取值范围	[abc]表达式a、b、c,[a-z]表示a到z单个字符
[^ ]	非字符集，对单个字符给出排除范围	[^abc]表示非a或b或c的单个字符
*	前一个字符0次或无限次扩展	abc* 表示 ab、abc、abcc、abccc等
+	前一个字符1次或无限次扩展	abc+ 表示 abc、abcc、abccc等
?	前一个字符0次或1次扩展	abc？表示 ab、abc
\|	左右表达式任意一个	abc\|def 表示 abc 、def
{m}	扩展前一个字符m次	ab{2}c表示abbc
{m,n}	扩展前一个字符m至n次（含n）	ab{1,2}c表示abc、abbc
^	匹配字符串开头	^abc表示abc且在一个字符串的开头
$	匹配字符串结尾	abc$表示abc且在一个字符串的结尾
( )	分组标记，内部只能使用\|操作符	(abc)表示abc，{abc\|def}表示abc、def
\d	数字，等价于[0-9]
\w	单词字符，等价于[A-Za-z0-9_]

经典正则表达式实例

正则表达式	说明
`^[A-Za-z]+$`	由26个字母组成的字符串
`^[A-Za-z0-9]+$`	由26个字母和数字组成的字符串
`^-?\d+$`	整数形式的字符串
`^[0-9][1-9][0-9]$`	正整数形式的字符串
`[1-9]\d{5}`	中国境内邮政编码，6位
`[\u4e00-\u9fa5]`	匹配中文字符
`\d{3}-\d{8}\|\d{4}-\d{7}`	国内电话号码

Re库的基本使用

Re库是Python的标准库，主要用于字符串匹配。

正则表达式的表示类型

raw string类型（原生字符串类型）,是不包含转义符\的字符串

re库采用raw string类型表示正则表达式，表示为：r'text'

例如：r'[1-9]\d{5}'

r'\d{3}-\d{8}|\d{4}-\d{7}'

Re库主要功能函数

函数	说明
re.search()	在一个字符串中搜索匹配正则表达式的第一个位置，返回match对象
re.match()	从一个字符串的开始位置起匹配正则表达式，返回match对象
re.findall()	搜索字符串，以列表类型返回全部能匹配的子串
re.split()	将一个字符串按照正则表达式匹配结果进行分割，返回列表类型
re.finditer()	搜索字符串，返回一个匹配结果的迭代类型，每个迭代元素是match对象
re.sub()	在一个字符串中替换所有匹配正则表达式的子串，返回替换后的字符串

re.search(pattern,string,flags=0)

re.search(pattern,string,flags=0)

在一个字符串中搜索匹配正则表达式的第一个位置，返回match对象；

pattern：正则表达式的字符串或原生字符串表示；
string：待匹配字符串；

flags：正则表达式使用时的控制标记；

常用标记	说明
re.I\|re.IGNORECASE	忽略正则表达式的大小写，[A-Z]能匹配小写字符
re.M\|re.MUTILINE	正则表达式中的^操作符能够将给定字符串的每行当做匹配开始
re.S\|re.DOTILL	正则表达式中的.操作符能够匹配所有字符，默认匹配除换行符外的所有字符

例子：

import re match = re.search(r'[1-9]\d{5}','BIT 100081') if match: print(match.group(0)) #'100081'

re.match(pattern,string,flags=0)

re.match(pattern,string,flags=0)

从一个字符串的开始位置起匹配正则表达式，返回match对象
- pattern：正则表达式的字符串或原生字符串表示；
- string：待匹配字符串；
- flags：正则表达式使用时的控制标记；

例子：

import re match = re.match(r'[1-9]\d{5}','BIT 100081') if match: print(match.group(0)) #NULL match = re.match(r'[1-9]\d{5}','100081 BIT') if match: print(match.group(0)) #'100081'

re.findall(pattern,string,flags=0)

re.findall(pattern,string,flags=0)

搜索字符串，以列表类型返回全部能匹配的子串
- pattern：正则表达式的字符串或原生字符串表示；
- string：待匹配字符串；
- flags：正则表达式使用时的控制标记；

例子：

import re ls = re.findall(r'[1-9]\d{5}', 'BIT100081 TSU100084') print(ls) #['100081', '100084']

re.split(pattern,string,maxsplit=0,flags=0)

re.split(pattern,string,flags=0)

将一个字符串按照正则表达式匹配结果进行分割，返回列表类型
- pattern：正则表达式的字符串或原生字符串表示；
- string：待匹配字符串；
- maxsplit：最大分割数，剩余部分作为最后一个元素输出；
- flags：正则表达式使用时的控制标记；

例子：

import re ls = re.split(r'[1-9]\d{5}', 'BIT100081 TSU100084') print(ls) #['BIT', ' TSU', ''] ls2 = re.split(r'[1-9]\d{5}', 'BIT100081 TSU100084', maxsplit=1) print(ls2) #['BIT', ' TSU10084']

re.finditer(pattern,string,flags=0)

re.finditer(pattern,string,flags=0)

搜索字符串，返回一个匹配结果的迭代类型，每个迭代元素都是match对象
- pattern：正则表达式的字符串或原生字符串表示；
- string：待匹配字符串；
- flags：正则表达式使用时的控制标记；

例子：

import re for m in re.finditer(r'[1-9]\d{5}', 'BIT100081 TSU100084'): if m: print(m.group(0)) #100081 100084

re.sub(pattern,repl,string,count=0,flags=0)

re.sub(pattern,repl,string,count=0,flags=0)

在一个字符串中替换所有匹配正则表达式的子串，并返回替换后的字符串
- pattern：正则表达式的字符串或原生字符串表示；
- repl：替换匹配字符串的字符串；
- string：待匹配字符串；
- count：匹配的最大替换次数
- flags：正则表达式使用时的控制标记；

例子：

import re rst = re.sub(r'[1-9]\d{5}', ':zipcode', 'BIT 100081,TSU 100084') print(rst) # 'BIT :zipcode TSU :zipcode'

Re库的另一种用法

编译后的对象拥有的方法和re库主要功能函数相同

#函数式用法：一次性操作 rst = re.search(r'[1-9]\d{5}', 'BIT 100081')#面向对象用法：编译后的多次操作 pat = re.compile(r'[1-9]\d{5}') rst = pat.search('BIT 100081')

re.compile(pattern,flags=0)

将正则表达式的字符串形式编译成正则表达式对象
- pattern：正则表达式的字符串或原生字符串表示；
- flags：正则表达式使用时的控制标记；

regex = re.compile(r'[1-9]\d{5}')

Re库的match对象

import re match = re.search(r'[1-9]\d{5}','BIT 100081') if match: print(match.group(0)) # '100081' print(type(match)) # <class 're.Match'>

Match对象的属性

属性	说明
.string	待匹配的文本
.re	匹配时使用的pattern对象（正则表达式）
.pos	正则表达式搜索文本的开始位置
.endpos	正则表达式搜索文本的结束位置

Match对象的方法

方法	说明
.group(0)	获得匹配后的字符串
.start()	匹配字符串在原始字符串的开始位置
.end()	匹配字符串在原始字符串的结束位置
.span()	返回(.start(),.end())

import re m = re.search(r'[1-9]\d{5}', 'BIT100081 TSU100084') print(m.string) # BIT100081 TSU100084 print(m.re) # re.compile('[1-9]\\d{5}') print(m.pos) # 0 print(m.endpos) # 19 print(m.group(0)) # '100081' 返回的是第一次匹配的结果,获取所有使用re.finditer()方法 print(m.start()) # 3 print(m.end()) # 9 print(m.span()) # (3, 9)

Re库的贪婪匹配和最小匹配

Re库默认采用贪婪匹配，即输出匹配最长的子串。

import re match = re.search(r'PY.*N', 'PYANBNCNDN') print(match.group(0)) # PYANBNCNDN

最小匹配方法：

import re match = re.search(r'PY.*?N', 'PYANBNCNDN') print(match.group(0)) # PYAN

最小匹配操作符

操作符	说明
*?	前一个字符0次或无限次扩展，最小匹配
+?	前一个字符1次或无限次扩展，最小匹配
??	前一个字符0次或1次扩展，最小匹配
{m,n}?	扩展前一个字符m至n次（含n），最小匹配

Re库实例之淘宝商品比价定向爬虫

功能描述：
目标：获取淘宝搜索页面的信息，提取其中的商品名称和价格
理解：
淘宝的搜索接口
翻页的处理
技术路线：requests-re

程序的结构设计：
步骤1：提交商品搜索请求，循环获取页面
步骤2：对于每个页面，提取商品的名称和价格信息
步骤3：将信息输出到屏幕上

import requests import redef getHTMLText(url): #浏览器请求头中的User-Agent，代表当前请求的用户代理信息（下方有获取方式） headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'} try: #浏览器请求头中的cookie，包含自己账号的登录信息（下方有获取方式） coo = '' cookies = {} for line in coo.split(';'): #浏览器伪装 name, value = line.strip().split('=', 1) cookies[name] = value r = requests.get(url, cookies = cookies, headers=headers, timeout = 30) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding return r.text except: return ""#解析请求到的页面，提取出相关商品的价格和名称 def parsePage(ilt, html): try: plt = re.findall(r'\"view_price\"\:\"[\d\.]*\"', html) tlt = re.findall(r'\"raw_title\"\:\".*?\"', html) for i in range(len(plt)): price = eval(plt[i].split(':')[1]) title = eval(tlt[i].split(':')[1]) ilt.append([price, title]) except: print("")def printGoodsList(ilt): tplt = "{:4}\t{:8}\t{:16}" print(tplt.format("序号", "价格", "商品名称")) count = 0 for g in ilt: count = count + 1 print(tplt.format(count, g[0], g[1]))def main(): goods = '书包' depth = 2 #爬取深度，2表示爬取两页数据 start_url = 'https://s.taobao.com/search?q=' + goods infoList = [] for i in range(depth): try: url = start_url + '&s=' + str(44*i) html = getHTMLText(url) parsePage(infoList, html) except: continue printGoodsList(infoList)main()

需要注意的是，淘宝网站本身有反爬虫机制，所以在使用requests库的get()方法爬取网页信息时，需要加入本地的cookie信息，否则淘宝返回的是一个错误页面，无法获取数据。

代码中的coo变量中需要自己添加浏览器中的cookie信息，具体做法是在浏览器中按F12，在出现的窗口中进入network（网络）内，搜索“书包”，然后找到请求的url（一般是第一个），点击请求在右侧header（消息头）中找到Request Header（请求头），在请求头中找到User-Agent和cookie字段，放到代码相应位置即可。

Re库实例之股票数据定向爬虫

功能描述：
目标：获取上交所和深交所所有股票的名称和交易信息
输出：保存到文件中
技术路线：requests-bs4-re

候选数据网站的选择：
新浪股票：https://finance.sina.com.cn/stock/
百度股票：https://gupiao.baidu.com/stock/
选取原则：股票信息静态存在于HTML页面中，非js代码生成，没有Robots协议限制。

程序的结构设计
步骤1：从东方财富网获取股票列表
步骤2：根据股票列表逐个到百度股票获取个股信息
步骤3：将结果存储到文件

初步代码编写(error)

import requests from bs4 import BeautifulSoup import traceback import redef getHTMLText(url): try: r = requests.get(url) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding return r.text except: return ""def getStockList(lst, stockURL): html = getHTMLText(stockURL) soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') a = soup.find_all('a') for i in a: try: href = i.attrs['href'] lst.append(re.findall(r"[s][hz]\d{6}", href)[0]) except: continuedef getStockInfo(lst, stockURL, fpath): for stock in lst: url = stockURL + stock + ".html" html = getHTMLText(url) try: if html=="": continue infoDict = {} soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') stockInfo = soup.find('div',attrs={'class':'stock-bets'}) name = stockInfo.find_all(attrs={'class':'bets-name'})[0] infoDict.update({'股票名称': name.text.split()[0]}) keyList = stockInfo.find_all('dt') valueList = stockInfo.find_all('dd') for i in range(len(keyList)): key = keyList[i].text val = valueList[i].text infoDict[key] = val with open(fpath, 'a', encoding='utf-8') as f: f.write( str(infoDict) + '\n' ) except: traceback.print_exc() continuedef main(): stock_list_url = 'https://quote.eastmoney.com/stocklist.html' stock_info_url = 'https://gupiao.baidu.com/stock/' output_file = 'D:/BaiduStockInfo.txt' slist=[] getStockList(slist, stock_list_url) getStockInfo(slist, stock_info_url, output_file)main()

代码优化(error)

速度提高：编码识别的优化

import requests from bs4 import BeautifulSoup import traceback import redef getHTMLText(url, code="utf-8"): try: r = requests.get(url) r.raise_for_status() r.encoding = code return r.text except: return ""def getStockList(lst, stockURL): html = getHTMLText(stockURL, "GB2312") soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') a = soup.find_all('a') for i in a: try: href = i.attrs['href'] lst.append(re.findall(r"[s][hz]\d{6}", href)[0]) except: continuedef getStockInfo(lst, stockURL, fpath): count = 0 for stock in lst: url = stockURL + stock + ".html" html = getHTMLText(url) try: if html=="": continue infoDict = {} soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') stockInfo = soup.find('div',attrs={'class':'stock-bets'}) name = stockInfo.find_all(attrs={'class':'bets-name'})[0] infoDict.update({'股票名称': name.text.split()[0]}) keyList = stockInfo.find_all('dt') valueList = stockInfo.find_all('dd') for i in range(len(keyList)): key = keyList[i].text val = valueList[i].text infoDict[key] = val with open(fpath, 'a', encoding='utf-8') as f: f.write( str(infoDict) + '\n' ) count = count + 1 print("\r当前进度: {:.2f}%".format(count*100/len(lst)),end="") except: count = count + 1 print("\r当前进度: {:.2f}%".format(count*100/len(lst)),end="") continuedef main(): stock_list_url = 'https://quote.eastmoney.com/stocklist.html' stock_info_url = 'https://gupiao.baidu.com/stock/' output_file = 'D:/BaiduStockInfo.txt' slist=[] getStockList(slist, stock_list_url) getStockInfo(slist, stock_info_url, output_file)main()

测试成功代码

由于东方财富网链接访问时出现错误，所以更换了一个新的网站去获取股票列表，具体代码如下：

import requests import re import traceback from bs4 import BeautifulSoup import bs4def getHTMLText(url): try: r = requests.get(url, timeout=30) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding return r.text except: return""def getStockList(lst, stockListURL): html = getHTMLText(stockListURL) soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') a = soup.find_all('a') lst = [] for i in a: try: href = i.attrs['href'] lst.append(re.findall(r"[S][HZ]\d{6}", href)[0]) except: continue lst = [item.lower() for item in lst] # 将爬取信息转换小写 return lstdef getStockInfo(lst, stockInfoURL, fpath): count = 0 for stock in lst: url = stockInfoURL + stock + ".html" html = getHTMLText(url) try: if html == "": continue infoDict = {} soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') stockInfo = soup.find('div', attrs={'class': 'stock-bets'}) if isinstance(stockInfo, bs4.element.Tag): # 判断类型 name = stockInfo.find_all(attrs={'class': 'bets-name'})[0] infoDict.update({'股票名称': name.text.split('\n')[1].replace(' ','')}) keylist = stockInfo.find_all('dt') valuelist = stockInfo.find_all('dd') for i in range(len(keylist)): key = keylist[i].text val = valuelist[i].text infoDict[key] = val with open(fpath, 'a', encoding='utf-8') as f: f.write(str(infoDict) + '\n') count = count + 1 print("\r当前速度：{:.2f}%".format(count*100/len(lst)), end="") except: count = count + 1 print("\r当前速度：{:.2f}%".format(count*100/len(lst)), end="") traceback.print_exc() continuedef main(): fpath = 'D://gupiao.txt' stock_list_url = 'https://hq.gucheng.com/gpdmylb.html' stock_info_url = 'https://gupiao.baidu.com/stock/' slist = [] list = getStockList(slist, stock_list_url) getStockInfo(list, stock_info_url, fpath)main()

6.爬虫框架-Scrapy

爬虫框架：是实现爬虫功能的一个软件结构和功能组件集合。

爬虫框架是一个半成品，能够帮助用户实现专业网络爬虫。

安装Scrapy

pip install scrapy #验证 scrapy -h

遇到错误

building 'twisted.test.raiser' extension error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Microsoft Visual C++ Build Tools": https://visualstudio.microsoft.com/downloads/

解决方案

查看python版本及位数
C:\Users\ASUS>python Python 3.7.2 (tags/v3.7.2:9a3ffc0492, Dec 23 2018, 23:09:28) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
可知，python版本为3.7.2, 64位
下载Twisted
到 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted 下载twisted对应版本的whl文件;

根据版本应下载Twisted‑17.9.0‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl
注意：cp后面是python版本，amd64代表64位，32位的下载32位对应的文件。
安装Twisted
python -m pip install D:\download\Twisted‑19.2.0‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl
安装Scrapy
python -m pip install scrapy

Scrapy爬虫框架解析

Engine：不需要用户修改
- 控制所有模块之间的数据流
- 根据条件触发事件
Downloader：不需要用户修改
- 根据请求下载网页
Scheduler：不需要用户修改
- 对所有爬取请求进行调度管理
Downloader Middleware：用户可编写配置代码
- 目的：实施Engine、Scheduler和Downloader之间进行用户可配置的控制
- 功能：修改、丢弃、新增请求或响应
Spider：需要用户编写配置代码
- 解析Downloader返回的响应（Response）
- 产生爬取项（scraped item）
- 产生额外的爬取请求（Request）
Item Pipelines：需要用户编写配置代码
- 以流水线方式处理Spider产生的爬取项
- 由一组操作顺序组成，类似流水线，每个操作是一个Item Pipeline类型
- 可能操作包括：清理、检验、和查重爬取项中的HTML数据、将数据存储到数据库
Spider Middleware：用户可以编写配置代码
- 目的：对请求和爬取项的再处理
- 功能：修改、丢弃、新增请求或爬取项

requests vs. Scrapy

相同点
- 两者都可以进行页面请求和爬取，Python爬虫的两个重要技术路线
- 两者可用性都好，文档丰富，入门简单
- 两者都没有处理js、提交表单、应对验证码等功能（可扩展）

不同点

requests	Scrapy
页面级爬虫	网站级爬虫
功能库	框架
并发性考虑不足，性能较差	并发性好，性能较高
重点在于页面下载	重点在于爬虫结构
定制灵活	一般定制灵活，深度定制困难
上手十分简单	入门稍难

Scrapy爬虫的常用命令

Scrapy命令行

Scrapy是为持续运行设计的专业爬虫框架，提供操作的Scrapy命令行

命令	说明	格式
startproject	创建一个新工程	scrapy startproject [dir]
genspider	创建一个爬虫	scrapy genspider [options]
settings	获得爬虫配置信息	scrapy setting [options]
crawl	运行一个爬虫	scrapy crawl
list	列出工程中所有爬虫	scrapy list
shell	启动URL调试命令行	scrapy shell [url]

Scrapy框架的基本使用

步骤1：建立一个Scrapy爬虫工程

#打开命令提示符-win+r 输入cmd #进入存放工程的目录 D:\>cd demo D:\demo> #建立一个工程，工程名python123demo D:\demo>scrapy startproject python123demo New Scrapy project 'python123demo', using template directory 'd:\program files\python\lib\site-packages\scrapy\templates\project', created in: D:\demo\python123demoYou can start your first spider with: cd python123demo scrapy genspider example example.com D:\demo>

生成的目录工程介绍：

python123demo/ ----------------> 外层目录
scrapy.cfg ---------> 部署Scrapy爬虫的配置文件
python123demo/ ---------> Scrapy框架的用户自定义Python代码
__init__.py ----> 初始化脚本
items.py ----> Items代码模板（继承类）
middlewares.py ----> Middlewares代码模板（继承类）
pipelines.py ----> Pipelines代码模板（继承类）
settings.py ----> Scrapy爬虫的配置文件
spiders/ ----> Spiders代码模板目录（继承类）

spiders/----------------> Spiders代码模板目录（继承类）
__init__.py--------> 初始文件，无需修改
__pycache__/ --------> 缓存目录，无需修改

步骤2：在工程中产生一个Scrapy爬虫

#切换到工程目录 D:\demo>cd python123demo #产生一个scrapy爬虫 D:\demo\python123demo>scrapy genspider demo python123.io Created spider 'demo' using template 'basic' in module: python123demo.spiders.demoD:\demo\python123demo>

步骤3：配置产生的spider爬虫

修改D:\demo\python123demo\python123demo\spiders\demo.py

# -*- coding: utf-8 -*- import scrapyclass DemoSpider(scrapy.Spider): name = 'demo' # allowed_domains = ['python123.io'] start_urls = ['http://python123.io/ws/demo.html'] def parse(self, response): fname = response.url.split('/')[-1] with open(fname, 'wb') as f: f.write(response.body) self.log('Save file %s.' % name)

完整版代码编写方式

import scrapyclass DemoSpider(scrapy.Spider): name = "demo" def start_requests(self): urls = [ 'http://python123.io/ws/demo.html' ] for url in urls: yield scrapy.Requests(url=url, callback=self.parse) def parse(self, response): fname = response.url.split('/')[-1] with open(fname, 'wb') as f: f.write(response.body) self.log('Saved file %s.' % fname)

步骤4：运行爬虫，获取网页

#输入运行命令 scrapy crawl D:\demo\python123demo>scrapy crawl demo

可能出现的错误

ModuleNotFoundError: No module named 'win32api'

解决方法

到 https://pypi.org/project/pypiwin32/#files 下载py3版本的pypiwin32-223-py3-none-any.whl文件；
安装pypiwin32-223-py3-none-any.whl
pip install D:\download\pypiwin32-223-py3-none-any.whl
再次在工程目录下运行爬虫
scrapy crawl demo

yield关键字的使用

yield<----------------------->生成器
- 生成器是一个不断产生值的函数；
- 包含yield语句的函数是一个生成器；
- 生成器每次产生一个值（yield语句），函数会被冻结，被唤醒后再产生一个值；

实例：

def gen(n): for i in range(n): yield i**2 #产生小于n的所有2的平方值 for i in gen(5): print(i, " ", end="") #0 1 4 9 16

#普通写法 def square(n): ls = [i**2 for i in range(n)] return ls for i in square(5): print(i, " ", end="") #0 1 4 9 16

为何要有生成器？

生成器比一次列出所有内容的优势
- 更节省存储空间
- 响应更迅速
- 使用更灵活

Scrapy爬虫的使用步骤

步骤1：创建一个工程和Spider模板；
步骤2：编写Spider；
步骤3：编写Item Pipeline
步骤4：优化配置策略

Scrapy爬虫的数据类型

Request类

class scrapy.http.Request()

Request对象表示一个HTTP请求
由Spider生成，由Downloader执行

属性或方法	说明
.url	Request对应的请求URL地址
.method	对应的请求方法，’GET‘ ’POST‘等
.headers	字典类型风格的请求头
.body	请求内容主体，字符串类型
.meta	用户添加的扩展信息，在Scrapy内部模块间传递信息使用
.copy()	复制该请求

Response类

class scrapy.http.Response()

Response对象表示一个HTTP响应
由Downloader生成，由Spider处理

属性或方法	说明
.url	Response对应的URL地址
.status	HTTP状态码，默认是200
.headers	Response对应的头部信息
.body	Response对应的内容信息，字符串类型
.flags	一组标记
.request	产生Response类型对应的Request对象
.copy()	复制该响应

Item类

class scrapy.item.Item()

Item对象表示一个从HTML页面中提取的信息内容
由Spider生成，由Item Pipeline处理
Item类似字典类型，可以按照字典类型操作

CSS Selector的基本使用

.css('a::attr(href)').extract()

CSS Selector由W3C组织维护并规范。

股票数据Scrapy爬虫实例

功能描述：
技术路线：scrapy
目标：获取上交所和深交所所有股票的名称和交易信息
输出：保存到文件中

实例编写

步骤1：首先进入命令提示符建立工程和Spider模板

scrapy startproject BaiduStocks cd BaiduStocks scrapy genspider stocks baidu.com #进一步修改spiders/stocks.py文件

步骤2：编写Spider
- 配置stock.py文件
- 修改对返回页面的处理
- 修改对新增URL爬取请求的处理

打开spider.stocks.py文件

# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy import reclass StocksSpider(scrapy.Spider): name = "stocks" start_urls = ['https://quote.eastmoney.com/stocklist.html'] def parse(self, response): for href in response.css('a::attr(href)').extract(): try: stock = re.findall(r"[s][hz]\d{6}", href)[0] url = 'https://gupiao.baidu.com/stock/' + stock + '.html' yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_stock) except: continue def parse_stock(self, response): infoDict = {} stockInfo = response.css('.stock-bets') name = stockInfo.css('.bets-name').extract()[0] keyList = stockInfo.css('dt').extract() valueList = stockInfo.css('dd').extract() for i in range(len(keyList)): key = re.findall(r'>.*</dt>', keyList[i])[0][1:-5] try: val = re.findall(r'\d+\.?.*</dd>', valueList[i])[0][0:-5] except: val = '--' infoDict[key]=val infoDict.update( {'股票名称': re.findall('\s.*\(',name)[0].split()[0] + \ re.findall('\>.*\<', name)[0][1:-1]}) yield infoDict

步骤3：编写Pipelines
- 配置pipelines.py文件
- 定义对爬取项（Scrapy Item）的处理类
- 配置ITEM_PIPELINES选项

pipelines.py

# -*- coding: utf-8 -*-# Define your item pipelines here # # Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting # See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.htmlclass BaidustocksPipeline(object): def process_item(self, item, spider): return itemclass BaidustocksInfoPipeline(object): def open_spider(self, spider): self.f = open('BaiduStockInfo.txt', 'w') def close_spider(self, spider): self.f.close() def process_item(self, item, spider): try: line = str(dict(item)) + '\n' self.f.write(line) except: pass return item

setting.py

# Configure item pipelines # See https://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/item-pipeline.html ITEM_PIPELINES = { 'BaiduStocks.pipelines.BaidustocksInfoPipeline': 300, }

配置并发连接选项

settings.py

选项	说明
CONCURRENT_REQUESTS	Downloader最大并发请求下载数量，默认为32
CONCURRENT_ITEMS	Item Pipeline最大并发ITEM处理数量，默认为100
CONCURRENT_REQUESTS_PRE_DOMAIN	每个目标域名最大的并发请求数量，默认为8
CONCURRENT_REQUESTS_PRE_IP	每个目标IP最大的并发请求数量，默认为0，非0有效

来源：中国大学MOOC-北京理工大学-嵩天-Python网络爬虫与信息提取