学了一下爬虫基本原理，利用request和beautiful soup爬了最简单的网页。为了巩固学到的东西，写了一篇总结：
首先，说一下我现在能爬的这些网页的基本特点：
- 在Network中，文档类型为document的请求响应中可以找到需要爬取的所有内容。
- 不需要登陆等POST操作就可以得到需要的信息
这类网页的爬取方法很有规律，变化也不多，总结下来就是这几个步骤：
- 利用request库发送请求，得到响应，即网页源代码
- 利用解析库（我用的是BeautifulSoup）按需解析网页，得到我们需要的信息
- 将信息按照我们需要的格式保存
详细的方法说明
建议配合下方代码一起食用
- 首先打开Network，清空响应，刷新后在Network中找出Type为document的响应，这就是网页源代码
- 点击Headers，复制User-Agent并写在header里（具体操作看下面的代码），告诉网站访问者请求的工具，让网站不会认为我们是在爬虫而是在用浏览器访问。
- 点击Response，在源代码中搜索我们想要找的部分，了解他们对应的DOM结构是怎么样的。（关于DOM的东西不写啦，自己可以搜索）
- 写请求函数，得到网页源代码
- 根据网页源代码和我们需要的信息的DOM结构，按需解析。
放一下代码，再来讲每段代码对应的特色部分：
站酷网批量下载图片
URL：https://www.zcool.com.cn/work/ZNDQzMjAwNjA=.html
我爬取站酷网的起因是站酷网中，有些作品因为作者的版权原因禁止保存。简单的方法是可以通过浏览器审查元素的方式找到相应链接，点开挨个保存，但是这样太麻烦了，就想写一个可以通过输入站酷帖子详情页url的方法快速批量保存。
脚本使用方法：修改URL链接后运行，就会批量保存图片
使用效果图：
图片保存成功
保存到本地的图片
站酷网结构很整齐，所以也很容易找到图片url的位置很容易保存
不足的是，这个是最早写的一份代码，当时对这两个库理解都不深，代码结构写的很差。
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
URL = 'https://www.zcool.com.cn/work/ZNDQyNTQ1OTI=.html'
html = requests.get(URL).text
soup = BeautifulSoup(html)
img_ul = soup.find_all('div', {"class": "reveal-work-wrap"})
print(type(img_ul))
for ul in img_ul:
imgs = ul.find_all('img')
for img in imgs:
url = img['src']
r = requests.get(url,stream='True')
image_name = url.split('/')[-1]
with open('./img/%s' % image_name, 'wb') as f:
for chunk in r.iter_content(chunk_size=128):
f.write(chunk)
print('Saved %s' % image_name)
抓取微博热搜
URL：https://s.weibo.com/top/summary
这个是看到教程里面有教你抓取猫眼电影的，我本来想照着写，奈何猫眼电影现在需要验证码了，我还不太会，所以换了微博热搜来爬
这个脚本没有写输出到文件，简单的输出到控制台先看看效果：
微博热搜1
微博热搜2
这次写的时候学着更加模块化地定义每个函数，虽然我本人觉得我写C/C++的时候模块化做的还是很好的，但是感觉python是一种很繁华浮躁的脚本语言，所以总是在开始的时候很难静下心来想想怎么模块化。
思路同样很简单，把请求网页写为了一个函数，解析网页写成了一个函数。
在解析网页时，写微博热搜包括后面两段代码时我都遇到了一个问题，就是不知道soup中某些方法在使用过后返回值是什么。我的解决方法是经常使用type()函数来查看变量类型。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_one_page(url):
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
'Chrome/80.0.3987.163 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
return response.text
return None
def find_hot(html):
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
hot_text1 = soup.find_all('td')
list = []
for i in hot_text1:
text_all = i.find_all('a', {'target': "_blank"})
if text_all != []:
list.append(text_all)
return list
def split(list):
i = 0
for item in list:
i += 1
print(i, item[0].string)
def main():
url = 'https://s.weibo.com/top/summary/'
html = get_one_page(url)
list = find_hot(html)
split(list)
main()
抓取油猴脚本以及每个脚本的当日安装数和总安装数，并保存至csv文件
URL：https://greasyfork.org/zh-CN/scripts
这个脚本我主要是想试着抓取多个信息，最开始没想到抓什么，就在收藏夹里面看到了油猴脚本，这个网站不仅是信息列表形式，而且信息的维度很多，适合练习。
我从这些信息中选择了标题+今日安装数+总安装数抓取，抓取效果保存在csv文件中：
得到的数据
这个脚本稍微详细说下：
这是我从源代码中复制出的一条，对应的是第一条油猴脚本的信息：
脚本
<li data-script-id="370634" data-script-name="懒人专用，全网VIP视频免费破解去广告、全网音乐直接下载、百度网盘直接下载、知乎视频下载等多合一版。长期更新，放心使用。" data-script-authors="{"198522":"懒蛤蛤"}" data-script-daily-installs="8167" data-script-total-installs="1723254" data-script-rating-score="98.4" data-script-created-date="2018-07-27" data-script-updated-date="2020-04-08" data-script-type="public" data-script-version="2.3.2" data-sensitive="false" data-script-language="js" data-css-available-as-js="false">
<article>
<h2>
<a href="/zh-CN/scripts/370634-%E6%87%92%E4%BA%BA%E4%B8%93%E7%94%A8-%E5%85%A8%E7%BD%91vip%E8%A7%86%E9%A2%91%E5%85%8D%E8%B4%B9%E7%A0%B4%E8%A7%A3%E5%8E%BB%E5%B9%BF%E5%91%8A-%E5%85%A8%E7%BD%91%E9%9F%B3%E4%B9%90%E7%9B%B4%E6%8E%A5%E4%B8%8B%E8%BD%BD-%E7%99%BE%E5%BA%A6%E7%BD%91%E7%9B%98%E7%9B%B4%E6%8E%A5%E4%B8%8B%E8%BD%BD-%E7%9F%A5%E4%B9%8E%E8%A7%86%E9%A2%91%E4%B8%8B%E8%BD%BD%E7%AD%89%E5%A4%9A%E5%90%88%E4%B8%80%E7%89%88-%E9%95%BF%E6%9C%9F%E6%9B%B4%E6%96%B0-%E6%94%BE%E5%BF%83%E4%BD%BF%E7%94%A8">懒人专用，全网VIP视频免费破解去广告、全网音乐直接下载、百度网盘直接下载、知乎视频下载等多合一版。长期更新，放心使用。</a>
<span class="name-description-separator">
-
</span>
<span class="description">
自用组合型多功能脚本，集合了优酷、爱奇艺、腾讯、芒果等全网VIP视频免费破解去广告，网易云音乐、QQ音乐、酷狗、酷我、虾米、蜻蜓FM、荔枝FM、喜马拉雅等网站音乐免客户端下载，百度网盘直接下载，知乎视频下载，优惠券查询等几个自己常用的功能。
</span>
</h2>
<dl class="inline-script-stats">
<dt class="script-list-author"><span>作者</span></dt>
<dd class="script-list-author"><span><a href="/zh-CN/users/198522-%E6%87%92%E8%9B%A4%E8%9B%A4">懒蛤蛤</a></span></dd>
<dt class="script-list-daily-installs"><span>今日安装</span></dt>
<dd class="script-list-daily-installs"><span>8,167</span></dd>
<dt class="script-list-total-installs"><span>总安装量</span></dt>
<dd class="script-list-total-installs"><span>1,723,254</span></dd>
<dt class="script-list-ratings"><span>得分</span></dt>
<dd class="script-list-ratings" data-rating-score="98.4"><span><span class="good-rating-count" title="好评或收藏的人数。">1868</span>
<span class="ok-rating-count" title="评级为一般的人数。">20</span>
<span class="bad-rating-count" title="评级为差评的人数。">10</span>
</span></dd>
<dt class="script-list-created-date"><span>创建日期</span></dt>
<dd class="script-list-created-date"><span><time datetime="2018-07-27T02:35:32+00:00">2018-07-27</time></span></dd>
<dt class="script-list-updated-date"><span>最近更新</span></dt>
<dd class="script-list-updated-date"><span><time datetime="2020-04-08T02:51:30+00:00">2020-04-08</time></span></dd>
</dl>
</article>
可以看到标题位于li标签的data-script-name属性下，所以我们首先用find_all()找出所有li标签。
接着，我们可以在这些li标签下，通过get找出所有data-script-name的值，就是脚本的标题
值得一提的是，用find_all()得到的结果是一个结果集，如果要继续使用soup中的方法，需要便利集合中的元素来使用这些方法。
还有，在将中文保存到csv的时候，如果不使用encoding='utf_8_sig'，则会在用excel打开文件时出现乱码。
import requests
import csv
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://greasyfork.org/zh-CN/scripts'
def get_one_page(url):
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
'Chrome/80.0.3987.163 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
return response.text
return None
def find_name(response):
soup = BeautifulSoup(response, "html.parser")
info = soup.find_all('li')
list = []
with open('data.csv', 'w', encoding='utf_8_sig') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerow(['text', 'daily_install', 'total_instal'])
# print(info)
for i in info:
name = i.get('data-script-name')
daily_install = i.get('data-script-daily-installs')
tot_install = i.get('data-script-total-installs')
if (name):
writer.writerow([name, daily_install, tot_install])
templist = [name, daily_install, tot_install]
print(templist)
list.append(templist)
return list
def main():
response = get_one_page(url)
soup = find_name(response)
# print(soup)
main()
抓取GitHub TrendingList的仓库名，Star数和Fork数并保存至csv文件
URL:https://github.com/trending
GitHub TrendingList和上一个油猴脚本的抓取比较类似。抓取这个的灵感来源于一个人给我发了邮件说在GitHub上抓到了我的信息，我就想也抓一抓这些大佬仓库。
抓取到的结果也是保存在了csv文件中：
抓取到的GitHub仓库和数据
这次我是在解析网页之后，分别写了三个函数来提取他们的仓库名、Star数、Fork数，然后合并三列输入进csv文件，这种做法的缺点就是需要保证这三个数组的长度相等，数据一一对应才能保证是正确的。不过网页结构肯定会保证这一点的，好像也没什么不好。
因为我不太熟练正则表达式，所以写出来的代码效率比较低，初学者将就看看吧
值得一提的是，Star和Fork数除了对应svg不一样外，其他都一样，所以我只能采用把他们分开写在两个函数中，然后提取父节点的text这种下策，效率属实比较低。
import requests
import csv
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://github.com/trending'
def get_one_page(url):
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
'Chrome/80.0.3987.163 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
return response.text
return None
def find_name(soup):
namelist = []
h1 = soup.find_all('h1')
for e_h1 in h1:
a = e_h1.find_all('a')
for e_a in a:
name = e_a.get_text().replace('\n', '').replace(' ', '')
namelist.append(name)
return namelist
def find_star(soup):
star = []
star_fork = soup.find_all('a', {'class': 'muted-link'})
for e_s_f in star_fork:
e_star = e_s_f.find('svg', {'aria-label': 'star'})
if e_star:
e_star = e_star.find_parent().get_text().replace('\n', '').replace(' ', '')
star.append(e_star)
return star
def find_fork(soup):
fork = []
star_fork = soup.find_all('a', {'class': 'muted-link'})
for e_s_f in star_fork:
e_fork = e_s_f.find('svg', {'aria-label': 'fork'})
if e_fork:
e_star = e_fork.find_parent().get_text().replace('\n', '').replace(' ', '')
fork.append(e_star)
return fork
def main():
response = get_one_page(url)
soup = BeautifulSoup(response, "html.parser")
namelist = find_name(soup)
star = find_star(soup)
fork = find_fork(soup)
print(len(namelist), len(star), len(fork))
rows = zip(namelist, star, fork)
with open('github.csv', 'w') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(['Developer/Repo', 'Star', 'Fork'])
for row in rows:
writer.writerow(row)
main()
第一次写教程性的文章，大部分都是基于自己的理解写的，有的表述肯定没有书上容易懂，就当记录一下自己的学习。
