一、什么叫爬蟲 爬蟲,又名“網(wǎng)絡(luò)爬蟲”,就是能夠自動(dòng)訪問互聯(lián)網(wǎng)并將網(wǎng)站內(nèi)容下載下來的程序。它也是搜索引擎的基礎(chǔ),像百度和GOOGLE都是憑借強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)爬蟲,來檢索海量的互聯(lián)網(wǎng)信息的然后存儲(chǔ)到云端,為網(wǎng)友提供優(yōu)質(zhì)的搜索服務(wù)的。 二、爬蟲有什么用 你可能會(huì)說,除了做搜索引擎的公司,學(xué)爬蟲有什么用呢?哈哈,總算有人問到點(diǎn)子上了。打個(gè)比方吧:企業(yè)A建了個(gè)用戶論壇,很多用戶在論壇上留言講自己的使用體驗(yàn)等等?,F(xiàn)在A需要了解用戶需求,分析用戶偏好,為下一輪產(chǎn)品迭代更新做準(zhǔn)備。那么數(shù)據(jù)如何獲取,當(dāng)然是需要爬蟲軟件從論壇上獲取咯。所以除了百度、GOOGLE之外,很多企業(yè)都在高薪招聘爬蟲工程師。你到任何招聘網(wǎng)站上搜“爬蟲工程師”看看崗位數(shù)量和薪資范圍就懂爬蟲有多熱門了。 三、爬蟲的原理 發(fā)起請(qǐng)求:通過HTTP協(xié)議向目標(biāo)站點(diǎn)發(fā)送請(qǐng)求(一個(gè)request),然后等待目標(biāo)站點(diǎn)服務(wù)器的響應(yīng)。 獲取響應(yīng)內(nèi)容:如果服務(wù)器能正常響應(yīng),會(huì)得到一個(gè)Response。Response的內(nèi)容便是所要獲取的頁面內(nèi)容,響應(yīng)的內(nèi)容可能有HTML,Json串,二進(jìn)制數(shù)據(jù)(如圖片視頻)等等。 解析內(nèi)容:得到的內(nèi)容可能是HTML,可以用正則表達(dá)式、網(wǎng)頁解析庫進(jìn)行解析;可能是Json,可以直接轉(zhuǎn)為Json對(duì)象解析;可能是二進(jìn)制數(shù)據(jù),可以做保存或者進(jìn)一步的處理。 保存數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)解析完成后,將保存下來。既可以存為文本文檔、可以存到數(shù)據(jù)庫中。 四、Python爬蟲實(shí)例 前面介紹了爬蟲的定義、作用、原理等信息,相信有不少小伙伴已經(jīng)開始對(duì)爬蟲感興趣了,準(zhǔn)備躍躍欲試呢。那現(xiàn)在就來上“干貨”,直接貼上一段簡(jiǎn)單Python爬蟲的代碼: 1.前期準(zhǔn)備工作:安裝Python環(huán)境、安裝PYCHARM軟件、安裝MYSQL數(shù)據(jù)庫、新建數(shù)據(jù)庫exam、在exam中建一張用于存放爬蟲結(jié)果的表格house [SQL語句:create table house(price varchar(88),unit varchar(88),area varchar(88));] 2.爬蟲的目標(biāo):爬取某租房網(wǎng)上首頁中所有鏈接里的房源的價(jià)格、單位及面積,然后將爬蟲結(jié)構(gòu)存到數(shù)據(jù)庫中。 3.爬蟲源代碼:如下 import requests #請(qǐng)求 URL 頁面內(nèi)容 from bs4 import BeautifulSoup #獲取頁面元素 import pymysql #鏈接數(shù)據(jù)庫 import time #時(shí)間函數(shù) import lxml #解析庫(支持 HTML\XML 解析,支持 XPATH 解析) #get_page 函數(shù)作用:通過 requests 的 get 方法得到 url 鏈接的內(nèi)容,再整合成BeautifulSoup 可以處理的格式 def get_page(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') return soup #get_links 函數(shù)的作用:獲取列表頁所有租房鏈接 def get_links(link_url): soup = get_page(link_url) links_div = soup.find_all('div',class_='pic-panel') links=[div.a.get('href') for div in links_div] return links #get_house_info 函數(shù)作用是:獲取某一個(gè)租房頁面的信息:價(jià)格、單位、面積等 def get_house_info(house_url): soup = get_page(house_url) price =soup.find('span',class_='total').text unit = soup.find('span',class_='unit').text.strip() area = 'test' #這里 area 字段我們自定義一個(gè) test 做測(cè)試 info = { '價(jià)格':price, '單位':unit, '面積':area } return info #數(shù)據(jù)庫的配置信息寫到字典 DataBase ={ 'host': '127.0.0.1', 'database': 'exam', 'user' : 'root', 'password' : 'root', 'charset' :'utf8mb4'} #鏈接數(shù)據(jù)庫 def get_db(setting): return pymysql.connect(**setting) #向數(shù)據(jù)庫插入爬蟲得到的數(shù)據(jù) def insert(db,house): values = ''{}','*2 + ''{}'' sql_values = values.format(house['價(jià)格'],house['單位'],house['面積']) sql =''' insert into house(price,unit,area) values({}) '''.format(sql_values) cursor = db.cursor() cursor.execute(sql) db.commit() #主程序流程:1.連接數(shù)據(jù)庫 2.得到各個(gè)房源信息的 URL 列表 3.FOR 循環(huán)從第一個(gè) URL 開始獲取房源具體信息(價(jià)格等)4.一條一條地插入數(shù)據(jù)庫 db = get_db(DataBase) links = get_links('https://bj./zufang/') for link in links: time.sleep(2) house = get_house_info(link) insert(db,house) 首先,“工欲善其事必先利其器”,用 Python 寫爬蟲程序也是一樣的道理,寫爬蟲過程中需要導(dǎo)入各種庫文件,正是這些及其有用的庫文件幫我們完成了爬蟲的大部分工作,我們只需要調(diào)取相關(guān)的借口函數(shù)即可。導(dǎo)入的格式就是 import 庫文件名。這里要注意的是在 PYCHARM 里安裝庫文件,可以通過光標(biāo)放在庫文件名稱上,同時(shí)按ctrl+alt 鍵的方式來安裝,也可以通過命令行(Pip install 庫文件名)的方式安裝,如果安裝失敗或者沒有安裝,那么后續(xù)爬蟲程序肯定會(huì)報(bào)錯(cuò)的。在這段代碼里,程序前五行都是導(dǎo)入相關(guān)的庫文件:requests 用于請(qǐng)求 URL 頁面內(nèi)容;BeautifulSoup 用來解析頁面元素;pymysql 用于連接數(shù)據(jù)庫;time 包含各種時(shí)間函數(shù);lxml 是一個(gè)解析庫,用于解析 HTML、XML 格式的文件,同時(shí)它也支持 XPATH 解析。 其次,我們從代碼最后的主程序開始看整個(gè)爬蟲流程: 通過 get_db 函數(shù)連接數(shù)據(jù)庫。再深入到 get_db 函數(shù)內(nèi)部,可以看到是通過調(diào)用Pymysql 的 connect 函數(shù)來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的連接的,這里**seting 是 Python 收集關(guān)鍵字參數(shù)的一種方式,我們把數(shù)據(jù)庫的連接信息寫到一個(gè)字典 DataBase 里了,將字典里的信息傳給 connect 做實(shí)參。 通過 get_links 函數(shù),獲取鏈家網(wǎng)租房首頁的所有房源的鏈接。所有房源的鏈接以列表形式存在 Links 里。get_links 函數(shù)先通過 requests 請(qǐng)求得到鏈家網(wǎng)首頁頁面的內(nèi)容,再通過 BeautifuSoup 的接口來整理內(nèi)容的格式,變成它可以處理的格式。最后通過電泳find_all 函數(shù)找到所有包含圖片的 div 樣式,再通過一個(gè) for 循環(huán)來獲得所有 div 樣式里包含的超鏈接頁簽(a)的內(nèi)容(也就是 href 屬性的內(nèi)容),所有超鏈接都存放在列表links 中。 通過 FOR 循環(huán),來遍歷 links 中的所有鏈接(比如其中一個(gè)鏈接是:https://bj./zufang/101101570737.html) 用和 2)同樣的方法,通過使用 find 函數(shù)進(jìn)行元素定位獲得 3)中鏈接里的價(jià)格、單位、面積信息,將這些信息寫到一個(gè)字典 Info 里面。 調(diào)用 insert 函數(shù)將某一個(gè)鏈接里得到的 Info 信息寫入數(shù)據(jù)庫的 house 表中去。深入到 insert 函數(shù)內(nèi)部,我們可以知道它是通過數(shù)據(jù)庫的游標(biāo)函數(shù) cursor()來執(zhí)行一段 SQL語句然后數(shù)據(jù)庫進(jìn)行 commit 操作來實(shí)現(xiàn)響應(yīng)功能。這里 SQL 語句的寫法比較特殊,用到了 format 函數(shù)來進(jìn)行格式化,這樣做是為了便于函數(shù)的復(fù)用。 最后,運(yùn)行一下爬蟲代碼,可以看到鏈家網(wǎng)的首頁所有房源的信息都寫入到數(shù)據(jù)里了。(注:test 是我手動(dòng)指定的測(cè)試字符串) 后記:其實(shí) Python 爬蟲并不難,熟悉整個(gè)爬蟲流程之后,就是一些細(xì)節(jié)問題需要注意,比如如何獲取頁面元素、如何構(gòu)建 SQL 語句等等。遇到問題不要慌,看 IDE 的提示就可以一個(gè)個(gè)地消滅 BUG,最終得到我們預(yù)期的結(jié)構(gòu)。 內(nèi)容來自騰訊新聞
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