2018-05-28 08:50:30 +08:00
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## 数据采集和解析
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2019-07-20 11:03:41 +08:00
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通过上一个章节的讲解，我们已经了解到了开发一个爬虫需要做的工作以及一些常见的问题，下面我们给出一个爬虫开发相关技术的清单以及这些技术涉及到的标准库和第三方库，稍后我们会一一介绍这些内容。
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2018-05-29 01:48:26 +08:00
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2020-06-24 08:10:58 +08:00
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1. 下载数据 - **urllib** / **requests** / **aiohttp** / **httpx**。
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2019-07-20 11:03:41 +08:00
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2. 解析数据 - **re** / **lxml** / **beautifulsoup4** / **pyquery**。
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2020-09-24 07:36:20 +08:00
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3. 缓存和持久化 - **mysqlclient** / **sqlalchemy** / **peewee** / **redis** / **pymongo**。
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2019-07-20 11:03:41 +08:00
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4. 生成数字签名 - **hashlib**。
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5. 序列化和压缩 - **pickle** / **json** / **zlib**。
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2020-06-24 08:10:58 +08:00
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6. 调度器 - **multiprocessing** / **threading** / **concurrent.futures**。
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2018-05-29 01:48:26 +08:00
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2019-07-20 11:03:41 +08:00
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### HTML页面
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2018-05-28 08:50:30 +08:00
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2018-05-29 01:48:26 +08:00
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```HTML
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<!DOCTYPE html>
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2019-07-20 11:03:41 +08:00
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<html>
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<head>
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<title>Home</title>
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<style type="text/css">
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/* 此处省略层叠样式表代码 */
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</style>
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</head>
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<body>
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<div class="wrapper">
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<header>
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<h1>Yoko's Kitchen</h1>
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<nav>
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<ul>
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<li><a href="" class="current">Home</a></li>
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<li><a href="">Classes</a></li>
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<li><a href="">Catering</a></li>
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<li><a href="">About</a></li>
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<li><a href="">Contact</a></li>
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</ul>
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</nav>
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</header>
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<section class="courses">
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<article>
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<figure>
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<img src="images/bok-choi.jpg" alt="Bok Choi" />
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<figcaption>Bok Choi</figcaption>
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</figure>
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<hgroup>
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<h2>Japanese Vegetarian</h2>
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<h3>Five week course in London</h3>
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</hgroup>
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<p>A five week introduction to traditional Japanese vegetarian meals, teaching you a selection of rice and noodle dishes.</p>
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</article>
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<article>
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<figure>
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<img src="images/teriyaki.jpg" alt="Teriyaki sauce" />
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<figcaption>Teriyaki Sauce</figcaption>
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</figure>
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<hgroup>
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<h2>Sauces Masterclass</h2>
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<h3>One day workshop</h3>
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</hgroup>
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<p>An intensive one-day course looking at how to create the most delicious sauces for use in a range of Japanese cookery.</p>
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</article>
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</section>
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<aside>
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<section class="popular-recipes">
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<h2>Popular Recipes</h2>
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<a href="">Yakitori (grilled chicken)</a>
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<a href="">Tsukune (minced chicken patties)</a>
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<a href="">Okonomiyaki (savory pancakes)</a>
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<a href="">Mizutaki (chicken stew)</a>
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</section>
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<section class="contact-details">
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<h2>Contact</h2>
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<p>Yoko's Kitchen<br>
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27 Redchurch Street<br>
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Shoreditch<br>
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London E2 7DP</p>
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</section>
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</aside>
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<footer>
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© 2011 Yoko's Kitchen
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</footer>
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</div>
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<script>
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2020-06-24 08:10:58 +08:00
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/* 此处省略JavaScript代码 */
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2019-07-20 11:03:41 +08:00
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</script>
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</body>
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2018-05-29 01:48:26 +08:00
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</html>
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```
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2020-06-24 08:10:58 +08:00
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如上所示的HTML页面通常由三部分构成，分别是用来承载内容的Tag（标签）、负责渲染页面的CSS（层叠样式表）以及控制交互式行为的JavaScript。通常，我们可以在浏览器的右键菜单中通过“查看网页源代码”的方式获取网页的代码并了解页面的结构；当然，我们也可以通过浏览器提供的开发人员工具来了解更多的信息。
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2018-05-29 01:48:26 +08:00
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#### 使用requests获取页面
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2020-06-24 08:10:58 +08:00
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在上一节课的代码中我们使用了三方库`requests`来获取页面，下面我们对`requests`库的用法做进一步说明。
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2018-05-29 01:48:26 +08:00
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1. GET请求和POST请求。
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2018-06-11 13:03:03 +08:00
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```Python
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2020-06-24 08:10:58 +08:00
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import requests
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resp = requests.get('http://www.baidu.com/index.html')
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print(resp.status_code)
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print(resp.headers)
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print(resp.cookies)
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print(resp.content.decode('utf-8'))
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2018-06-11 13:03:03 +08:00
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2020-06-24 08:10:58 +08:00
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resp = requests.post('http://httpbin.org/post', data={'name': 'Hao', 'age': 40})
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print(resp.text)
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data = resp.json()
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print(type(data))
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2018-06-11 13:03:03 +08:00
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```
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2018-05-29 01:48:26 +08:00
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2. URL参数和请求头。
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2018-06-11 13:03:03 +08:00
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|
```Python
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2020-06-24 08:10:58 +08:00
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resp = requests.get(
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url='https://movie.douban.com/top250',
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headers={
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'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_6) '
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'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
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'Chrome/83.0.4103.97 Safari/537.36',
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'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;'
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'q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;'
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|
'q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9',
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|
'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8',
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}
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)
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print(resp.status_code)
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2018-06-11 13:03:03 +08:00
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```
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2018-05-29 01:48:26 +08:00
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3. 复杂的POST请求（文件上传）。
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2018-06-11 13:03:03 +08:00
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|
```Python
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2020-06-24 08:10:58 +08:00
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resp = requests.post(
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url='http://httpbin.org/post',
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files={'file': open('data.xlsx', 'rb')}
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|
)
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print(resp.text)
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2018-06-11 13:03:03 +08:00
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```
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2018-05-29 01:48:26 +08:00
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4. 操作Cookie。
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2018-06-11 13:03:03 +08:00
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|
```Python
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2020-06-24 08:10:58 +08:00
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cookies = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
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resp = requests.get('http://httpbin.org/cookies', cookies=cookies)
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print(resp.text)
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2018-06-11 13:03:03 +08:00
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|
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2020-06-24 08:10:58 +08:00
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jar = requests.cookies.RequestsCookieJar()
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|
jar.set('tasty_cookie', 'yum', domain='httpbin.org', path='/cookies')
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jar.set('gross_cookie', 'blech', domain='httpbin.org', path='/elsewhere')
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|
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|
resp = requests.get('http://httpbin.org/cookies', cookies=jar)
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print(resp.text)
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2018-06-11 13:03:03 +08:00
|
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|
```
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2018-05-29 07:24:56 +08:00
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5. 设置代理服务器。
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2018-06-11 13:03:03 +08:00
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|
```Python
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2020-06-24 08:10:58 +08:00
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|
requests.get('https://www.taobao.com', proxies={
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|
|
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|
'http': 'http://10.10.1.10:3128',
|
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|
'https': 'http://10.10.1.10:1080',
|
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|
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|
|
})
|
2018-06-11 13:03:03 +08:00
|
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|
|
```
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2020-06-24 08:10:58 +08:00
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> **说明**：关于`requests`库的相关知识，还是强烈建议大家自行阅读它的[官方文档](https://requests.readthedocs.io/zh_CN/latest/)。
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6. 设置请求超时。
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2018-05-29 01:48:26 +08:00
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2020-06-24 08:10:58 +08:00
|
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|
|
```Python
|
2020-09-24 07:36:20 +08:00
|
|
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|
requests.get('https://github.com', timeout=10)
|
2020-06-24 08:10:58 +08:00
|
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|
|
```
|
2018-05-28 08:50:30 +08:00
|
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2019-07-20 11:03:41 +08:00
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### 页面解析
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2018-05-29 07:24:56 +08:00
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2019-07-20 11:03:41 +08:00
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#### 几种解析方式的比较
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2018-05-29 01:48:26 +08:00
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2019-07-20 11:03:41 +08:00
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| 解析方式 | 对应的模块 | 速度 | 使用难度 | 备注 |
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| -------------- | ------------- | ------ | -------- | ------------------------------------------- |
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| 正则表达式解析 | re | 快 | 困难 | 常用正则表达式<br/>在线正则表达式测试 |
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| XPath解析 | lxml | 快 | 一般 | 需要安装C语言依赖库<br/>唯一支持XML的解析器 |
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| CSS选择器解析 | bs4 / pyquery | 不确定 | 简单 | |
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2018-05-29 01:48:26 +08:00
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2020-06-24 08:10:58 +08:00
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> **说明**：`BeautifulSoup`可选的解析器包括：Python标准库中的`html.parser`、`lxml`的HTML解析器、`lxml`的XML解析器和`html5lib`。
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2018-05-29 01:48:26 +08:00
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2019-07-20 11:03:41 +08:00
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#### 使用正则表达式解析页面
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2018-06-11 13:03:03 +08:00
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2020-09-24 07:36:20 +08:00
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如果你对正则表达式没有任何的概念，那么推荐先阅读[《正则表达式30分钟入门教程》](https://deerchao.cn/tutorials/regex/regex.htm)，然后再阅读我们之前讲解在Python中如何使用正则表达式一文。
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2018-06-11 13:03:03 +08:00
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2020-06-24 08:10:58 +08:00
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下面的例子演示了如何用正则表达式解析“豆瓣电影Top250”中的中文电影名称。
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```Python
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import random
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import re
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import time
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2018-06-11 13:03:03 +08:00
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2020-06-24 08:10:58 +08:00
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import requests
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PATTERN = re.compile(r'<a[^>]*?>\s*<span class="title">(.*?)</span>')
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for page in range(10):
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resp = requests.get(
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url=f'https://movie.douban.com/top250?start={page * 25}',
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headers={
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|
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_6) '
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|
|
'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
|
|
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'Chrome/83.0.4103.97 Safari/537.36',
|
|
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|
|
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;'
|
|
|
|
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|
'q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;'
|
|
|
|
|
|
'q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9',
|
|
|
|
|
|
'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8',
|
|
|
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|
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},
|
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)
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items = PATTERN.findall(resp.text)
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for item in items:
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print(item)
|
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|
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time.sleep(random.randint(1, 5))
|
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|
```
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2018-06-11 13:03:03 +08:00
|
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2019-07-20 11:03:41 +08:00
|
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#### XPath解析和lxml
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2018-06-11 13:03:03 +08:00
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2019-07-20 11:03:41 +08:00
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XPath是在XML文档中查找信息的一种语法，它使用路径表达式来选取XML文档中的节点或者节点集。这里所说的XPath节点包括元素、属性、文本、命名空间、处理指令、注释、根节点等。
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```XML
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|
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
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|
<bookstore>
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|
<book>
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|
<title lang="eng">Harry Potter</title>
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<price>29.99</price>
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</book>
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<book>
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<title lang="eng">Learning XML</title>
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<price>39.95</price>
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</book>
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</bookstore>
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```
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对于上面的XML文件，我们可以用如下所示的XPath语法获取文档中的节点。
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| 路径表达式 | 结果 |
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| --------------- | ------------------------------------------------------------ |
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| bookstore | 选取 bookstore 元素的所有子节点。 |
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| /bookstore | 选取根元素 bookstore。注释：假如路径起始于正斜杠( / )，则此路径始终代表到某元素的绝对路径！ |
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| bookstore/book | 选取属于 bookstore 的子元素的所有 book 元素。 |
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| //book | 选取所有 book 子元素，而不管它们在文档中的位置。 |
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| bookstore//book | 选择属于 bookstore 元素的后代的所有 book 元素，而不管它们位于 bookstore 之下的什么位置。 |
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| //@lang | 选取名为 lang 的所有属性。 |
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在使用XPath语法时，还可以使用XPath中的谓词。
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| 路径表达式 | 结果 |
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| ---------------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
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| /bookstore/book[1] | 选取属于 bookstore 子元素的第一个 book 元素。 |
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| /bookstore/book[last()] | 选取属于 bookstore 子元素的最后一个 book 元素。 |
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| /bookstore/book[last()-1] | 选取属于 bookstore 子元素的倒数第二个 book 元素。 |
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| /bookstore/book[position()<3] | 选取最前面的两个属于 bookstore 元素的子元素的 book 元素。 |
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| //title[@lang] | 选取所有拥有名为 lang 的属性的 title 元素。 |
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| //title[@lang='eng'] | 选取所有 title 元素，且这些元素拥有值为 eng 的 lang 属性。 |
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| /bookstore/book[price>35.00] | 选取 bookstore 元素的所有 book 元素，且其中的 price 元素的值须大于 35.00。 |
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| /bookstore/book[price>35.00]/title | 选取 bookstore 元素中的 book 元素的所有 title 元素，且其中的 price 元素的值须大于 35.00。 |
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XPath还支持通配符用法，如下所示。
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| 路径表达式 | 结果 |
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| ------------ | --------------------------------- |
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| /bookstore/* | 选取 bookstore 元素的所有子元素。 |
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| //* | 选取文档中的所有元素。 |
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| //title[@*] | 选取所有带有属性的 title 元素。 |
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如果要选取多个节点，可以使用如下所示的方法。
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| 路径表达式 | 结果 |
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| -------------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
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| //book/title \| //book/price | 选取 book 元素的所有 title 和 price 元素。 |
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| //title \| //price | 选取文档中的所有 title 和 price 元素。 |
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| /bookstore/book/title \| //price | 选取属于 bookstore 元素的 book 元素的所有 title 元素，以及文档中所有的 price 元素。 |
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2020-06-24 08:10:58 +08:00
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> **说明**：上面的例子来自于菜鸟教程网站上[XPath教程](<https://www.runoob.com/xpath/xpath-tutorial.html>)，有兴趣的读者可以自行阅读原文。
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2019-07-20 11:03:41 +08:00
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当然，如果不理解或者不太熟悉XPath语法，可以在Chrome浏览器中按照如下所示的方法查看元素的XPath语法。
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2020-06-24 08:10:58 +08:00
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下面的例子演示了如何用XPath解析“豆瓣电影Top250”中的中文电影名称。
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2019-07-20 11:03:41 +08:00
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2020-06-24 08:10:58 +08:00
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```Python
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from lxml import etree
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import requests
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for page in range(10):
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resp = requests.get(
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url=f'https://movie.douban.com/top250?start={page * 25}',
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headers={
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|
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_6) '
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'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
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'Chrome/83.0.4103.97 Safari/537.36',
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'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;'
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'q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;'
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'q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9',
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'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8',
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}
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)
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html = etree.HTML(resp.text)
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spans = html.xpath('/html/body/div[3]/div[1]/div/div[1]/ol/li/div/div[2]/div[1]/a/span[1]')
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for span in spans:
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print(span.text)
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```
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2019-07-20 11:03:41 +08:00
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### BeautifulSoup的使用
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2018-05-28 08:50:30 +08:00
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2018-06-11 13:03:03 +08:00
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BeautifulSoup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航、查找、修改文档的方式。
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2018-05-29 07:24:56 +08:00
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1. 遍历文档树
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- 获取标签
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- 获取标签属性
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- 获取标签内容
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- 获取子（孙）节点
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- 获取父节点/祖先节点
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- 获取兄弟节点
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2. 搜索树节点
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2019-06-30 18:04:46 +08:00
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- find / find_all
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- select_one / select
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2018-05-29 07:24:56 +08:00
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2020-06-24 08:10:58 +08:00
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> **说明**：更多内容可以参考BeautifulSoup的[官方文档](https://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/v4.4.0/)。
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下面的例子演示了如何用CSS选择器解析“豆瓣电影Top250”中的中文电影名称。
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```Python
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import random
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import time
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import bs4
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import requests
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2018-05-28 08:50:30 +08:00
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2020-06-24 08:10:58 +08:00
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for page in range(10):
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resp = requests.get(
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url=f'https://movie.douban.com/top250?start={page * 25}',
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headers={
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|
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_6) '
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'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
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'Chrome/83.0.4103.97 Safari/537.36',
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'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;'
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'q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;'
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'q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9',
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'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8',
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},
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)
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soup = bs4.BeautifulSoup(resp.text, 'lxml')
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elements = soup.select('.info>div>a')
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for element in elements:
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span = element.select_one('.title')
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print(span.text)
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time.sleep(random.random() * 5)
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2018-06-11 13:03:03 +08:00
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2020-06-24 08:10:58 +08:00
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|
```
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2018-06-11 13:03:03 +08:00
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2020-06-24 08:10:58 +08:00
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### 例子 - 获取知乎发现上的问题链接
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2018-05-29 16:58:46 +08:00
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|
```Python
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2020-06-24 08:10:58 +08:00
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|
import re
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2018-05-29 16:58:46 +08:00
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|
from urllib.parse import urljoin
|
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2020-06-24 08:10:58 +08:00
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|
import bs4
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2018-05-29 16:58:46 +08:00
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import requests
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def main():
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headers = {'user-agent': 'Baiduspider'}
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base_url = 'https://www.zhihu.com/'
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2020-06-24 08:10:58 +08:00
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resp = requests.get(urljoin(base_url, 'explore'), headers=headers)
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soup = bs4.BeautifulSoup(resp.text, 'lxml')
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2018-05-29 16:58:46 +08:00
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|
href_regex = re.compile(r'^/question')
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2020-06-24 08:10:58 +08:00
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|
links_set = set()
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2018-05-29 16:58:46 +08:00
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for a_tag in soup.find_all('a', {'href': href_regex}):
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if 'href' in a_tag.attrs:
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href = a_tag.attrs['href']
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full_url = urljoin(base_url, href)
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2020-06-24 08:10:58 +08:00
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links_set.add(full_url)
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print('Total %d question pages found.' % len(links_set))
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print(links_set)
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2018-05-29 16:58:46 +08:00
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if __name__ == '__main__':
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main()
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```
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