Python爬虫之学习案例

拼搏现实的明天。 2022-05-15 04:20 274阅读 0赞

# Python爬虫 #

## 一、爬虫是什么 ##

> 是一段代码，用于获取网页上的信息
> 
> 几乎所有主流的高级程序设计语言都能实现爬虫

## 二、爬虫的实现原理 ##

**通过代码 模拟浏览器向服务器发送Http/Https/…请求**

**（服务器是无法判断请求来源的），然后对响应的HTML页面进行数据处理**

*  请求的发送
 *  响应数据的处理
 *  效率优化

## 三、HelloWorld ##

### 1、导入对应模块 ###

> java: class 文件是由 JVM 解释，运行的
> 
>  JVM（JRE） 存在于 JDK 中
> 
> python: py文件 是由 Python解释器（interpreter）解释运行
> 
>  Python的模块 是由 解释器中的pip模块安装的

*  urllib 模块

### 2、编写Python代码 ###

# 从urllib模块中导入request子模块
    from urllib import request
    
    url = "http://www.baidu.com/"
    
    req = request.Request(url)
    
    html_code = request.urlopen(req).read()
    
    html_text = str(html_code, "utf-8")
    
    target = open("baidu.html", mode="w", encoding="utf-8")
    
    target.write(html_text)
    
    print("over...............")

## 四、一个完整的爬虫 ##

# encoding=utf8
    # 前程无忧 爬虫
    __author__ = "崔译"
    
    # 发送http、https请求
    from urllib import request
    
    # 用于解析处理HTML格式的字符串
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    # 用于连接mysql数据库
    import pymysql
    
    # 用于连接redis数据库
    import redis
    
    # 用于Excel读写操作
    from openpyxl import Workbook
    
    # 导入time 模块
    import time
    
    
    # 确定要爬取的url
    url = 'http://search.51job.com/list/070200,000000,0000,00,9,99,Java,2,{}.html'
    
    # 模拟浏览器发送请求
    # 模拟请求头信息
    headers = {
        "Accept":"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8",
        "Accept-Language":"zh-CN,zh;q=0.8",
        "Connection":"keep-alive",
        "Host":"search.51job.com",
        "Referer":"http://search.51job.com/list/070200,000000,0000,00,9,99,Java,2,4.html",
        "Upgrade-Insecure-Requests":"1",
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.116 Safari/537.36"
    }
    
    
    # 进行爬取操作
    def do_spider(page_no=1):
        # 创建请求对象，并且同时设置请求头
        req = request.Request(url.format(page_no), headers=headers)
        # 打开创建的请求，并读取响应的数据
        # 读取到的是bytes 类型
        html_bytes = request.urlopen(req).read()
        # print(type(html_bytes)) # =><class 'bytes'>
        # 将读取的内容转成str类型
        # str 将任意类型转换为字符串类型，第二个参数是字符集
        # 对于爬虫而言，该字符集是 爬取的网站的字符集
        html_code = str(html_bytes, "gbk")
    
        # file = open("template.html",mode="w",encoding="gbk")
        # file.write(html_code)
        return html_code
    
    
    # 测试方法
    def load_html():
        file = open("template.html",encoding="gbk")
        html_code = file.read()
        return html_code;
    
    
    # 解析html
    def parse_html(html):
        # 方式1 使用正则表达式
        # 方式2 使用Xpath 是爬虫框架scrapy 所必须的技术
        # 方式3 使用 Python 第三方模块 Beautifulsoup ==> bs4
        # 能够将html语法的字符串进行解析，使用其中的方法来处理html
    
        # 解析参数
        soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
        # print(type(soup))
        # 以下所有的方法都可以用于BeautifulSoup或者Tag类型
    
        # find("标签名") 返回第一个对应的标签 相当于 .标签名
        # print(soup.find("input"))
        # print(soup.input)
    
    
        # find_all() 用法和find一致，只是返回的是所有的满足条件的标签，包括子标签
        # print(soup.find_all("input"))
        # div = soup.find_all("div")[1]
        # print(div[1])
        # div_in = div.find_all("div")[0]
        # print(div_in)
    
        # select() 参数是Css选择器 返回的是 列表
        # 所有的css选择器都能用
        # fot = soup.select(".footer .nag")
        # print(fot)
    
        # get_text() 获取标签内容 获取标签中的所有文字，包括子标签中的文字
        # text = soup.select("#area_channel_layer .tle")[0].get_text()
        # print(str(text).strip())
    
        result_list = []
        content_div = soup.select("#resultList")[0]
        item_divs = content_div.select(".el")
    
        # 去除表头，由于range 本身就是左闭右开，所以不需要len-1
        for item_div_index in range(1,len(item_divs)):
            # 对应一条数据
            item_div = item_divs[item_div_index]
            # print(item_div.get_text().strip())
            # job = item_div.p.get_text().strip()
            spans = item_div.find_all("span")
            # 将数据封装成 字典
            result_item = {
                "job": spans[0].get_text().strip(),
                "company": spans[1].get_text().strip(),
                "address": spans[2].get_text().strip(),
                "salary": spans[3].get_text().strip(),
                "publishDate": spans[4].get_text().strip()
            }
            # 将字典（每条数据） 放到列表中
            result_list.append(result_item)
        return result_list
    
    
    # 存储到mysql
    def export_to_mysql(result):
        # 创建 连接信息的 字典
        config = {
            "host": "localhost",
            "port": 3306,  # 默认是3306，可以不写
            "user": "root",
            "passwd": "",
            "db": "python",
            "charset": "gbk"
        }
        # 获取Connection
        db = pymysql.connect(**config)
        # 获取游标对象（cursor）, 其实对应PreparedStatement对象
        cursor = db.cursor()
        try:
            # 遍历参数中的所有的数据
            for item in result:
                # 创建sql语句
                sql = ''' insert into t_jobs (job,address,salary,company,publishDate) values ('%s','%s','%s','%s','%s') ''' % (item['job'],item['address'],item['salary'],item['company'],item['publishDate'])
    
                # 执行sql语句
                cursor.execute(sql)
            db.commit()
        except Exception as e:
            print(e)
    
            db.rollback()
        db.close()
    
    
    # 将数据导出到redis
    def export_to_redis(result):
        # 连接到redis
        r = redis.Redis(host="localhost",port=6379,db=0,charset="gbk")
        for item in result:
            r.lpush("jobs", str(item))
    
    
    # 从redis读取数据
    def read_from_redis():
        r = redis.Redis(host="localhost", port=6379, db=0, charset="gbk" , decode_responses=True)
        print(r.lrange("jobs",0,-1))
    
    
    # 导出到Excel文件中
    def export_to_excel(result):
        # 创建工作表
        wb = Workbook()
        # 创建worksheet
    
        sheet = wb.create_sheet("招聘信息",0)
        # 向表格中添加一行数据
        # 参数是一个list
        sheet.append(["职位名","公司名","工作地点","薪资","发布时间"])
        # 写入数据
        for item in result:
            sheet.append([item['job'],item['company'],item['address'],item['salary'],item['publishDate']])
    
        # 将工作簿保存到本地文件系统
        wb.save("export.xlsx")
    
    
    
    # code = do_spider()
    code = load_html()
    # print(code)
    result = parse_html(code)
    # print(result)
    # export_to_mysql(result)
    # export_to_redis(result)
    # read_from_redis()
    export_to_excel(result)
    print("success..................")
    
    
    # 完善代码，实现每4秒抓取一个页面。抓取前5页
    # 将数据导出

# encoding=utf8
    # 前程无忧 爬虫
    __author__ = "崔译"
    
    # 发送http、https请求
    from urllib import request
    
    
    # 用于解析处理HTML格式的字符串
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    # 用于Excel读写操作
    from openpyxl import Workbook
    
    import requests
    
    
    # 确定要爬取的url
    url = 'http://search.51job.com/list/070200,000000,0000,00,9,99,Java,2,{}.html'
    
    # 模拟浏览器发送请求
    # 模拟请求头信息
    headers = {
        "Accept":"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8",
        "Accept-Language":"zh-CN,zh;q=0.8",
        "Connection":"keep-alive",
        "Host":"search.51job.com",
        "Referer":"http://search.51job.com/list/070200,000000,0000,00,9,99,Java,2,4.html",
        "Upgrade-Insecure-Requests":"1",
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.116 Safari/537.36"
    }
    
    
    def get_proxy():
        return requests.get("http://127.0.0.1:5010/get/").content
    
    
    def do_spider(page_no=1):
        # req = request.Request(url.format(page_no), headers=headers)
    
        # 创建一个代理
        proxy = request.ProxyHandler({
            "sock5":get_proxy()
        })
        # 创建
        opener = request.build_opener(proxy)
        # 注册opener
        request.install_opener(opener)
    
        html_bytes = request.urlopen(url.format(page_no)).read()
        html_code = str(html_bytes, "gbk")
        print("爬取到第{}页数据".format(page_no))
        return html_code
    
    
    
    # 解析html
    def parse_html():
        result_list = []
        page_no = 1
        while True:
            html = do_spider(page_no)
            soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    
            content_div = soup.select("#resultList")[0]
            item_divs = content_div.select(".el")
            if len(item_divs) <= 1:
                break
            for item_div_index in range(1,len(item_divs)):
                item_div = item_divs[item_div_index]
                spans = item_div.find_all("span")
                result_item = {
                    "job": spans[0].get_text().strip(),
                    "company": spans[1].get_text().strip(),
                    "address": spans[2].get_text().strip(),
                    "salary": spans[3].get_text().strip(),
                    "publishDate": spans[4].get_text().strip()
                }
                result_list.append(result_item)
            page_no += 1
        return result_list
    
    
    # 导出到Excel文件中
    def export_to_excel(result):
        # 创建工作表
        wb = Workbook()
        # 创建worksheet
    
        sheet = wb.create_sheet("招聘信息",0)
        # 向表格中添加一行数据
        # 参数是一个list
        sheet.append(["职位名","公司名","工作地点","薪资","发布时间"])
        # 写入数据
        for item in result:
            sheet.append([item['job'],item['company'],item['address'],item['salary'],item['publishDate']])
    
        # 将工作簿保存到本地文件系统
        wb.save("export.xlsx")
    
    
    # code = do_spider()
    # export_to_excel(result)
    # print("success..................")
    
    
    result = parse_html()
    export_to_excel(result)