Python 爬虫基础——http请求和http响应

桃扇骨 2024-04-17 11:40 76阅读 0赞

> 写本篇文章，我认为是能把自己所理解的内容分享出来，说不定就有和我一样有这样思维的共同者，希望本篇文章能帮助大家！✨✨

#### 文章目录 ####

*  一、 ?python介绍和分析
 *  二、 ?http请求
 *  三、 ?http响应
 *  四、 ?教程演示
 *  五、?获取豆瓣top榜上前250部电影的响应内容

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## 一、 ?python介绍和分析 ##

Python爬虫，又称网络爬虫或网页抓取程序，是一种自动化程序，它主要用于从互联网上抓取大量信息。这类程序按照预设的规则遍历互联网上的网页，并抽取其中有价值的数据。

`思维导图`：  
![在这里插入图片描述][62f067a2538e4a6abab9b59bb5462db3.png]

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具体内容，Python爬虫通常涉及以下几个核心步骤：

1.  **发起请求**：
    
     *  使用Python中的HTTP库（如`requests`）模拟浏览器发送HTTP/HTTPS请求到目标网站，每个请求都包含了URL地址以及可能的请求头信息（如User-Agent、Cookie等）。
2.  **接收响应**：
    
     *  当服务器接收到请求后，会返回一个HTTP响应，其中包括状态码、响应头和网页内容（通常是HTML，但也可能是JSON、XML或其他格式）。
3.  **解析内容**：
    
     *  使用解析库（如`BeautifulSoup`、`lxml`用于HTML/XML解析，`PyQuery`、`parsel`等）对响应内容进行解析，从中提取所需的数据。如果是结构化数据如JSON，可以直接使用Python的`json`模块解析。
4.  **数据处理与存储**：
    
     *  抽取后的数据会被进一步处理（清洗、转化等），然后存储在本地文件（如CSV、JSON、TXT等格式）或数据库系统（如MySQL、MongoDB等）中，以便后续分析或构建应用。
5.  **URL管理与爬取策略**：
    
     *  爬虫还需要一个URL管理机制来跟踪已经访问过的链接，避免重复抓取，并决定接下来要抓取哪个URL，这可以通过内存、数据库或队列等方式实现。同时，爬虫还会涉及到一些高级策略，比如深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、优先级队列等。
6.  **反爬与应对措施**：
    
     *  针对网站的反爬虫策略，爬虫开发者还可能需要处理cookies、session管理、验证码识别、动态加载内容等问题，甚至采用IP代理池等技术绕过访问限制。

> 本章节主要讲前面的第一小节：如何获取网页内容

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## 二、 ?http请求 ##

![在这里插入图片描述][2ff030910660406d82de0b4b09a85e2f.png]

1.  请求行：

解析：
    
    方法类型 / 资源路径 （后面可跟查询参数）/ 协议版本

1.  请求头

解析：
    
    域名 / 路径 ？查询参数
    
    User-Aent：用来告知服务器客户端的相关信息
    
    accept：客户端想接收的响应数据是什么类型的（文件名/类型和任意类型：*/*）

1.  请求体

解析：
    
    存放客户端传给服务器的其他任意数据
    
    get的请求体一般是空的

## 三、 ?http响应 ##

![在这里插入图片描述][9bf20ac9e30d4cdd832eb6948e59a9ad.png]

1.  状态行

解析：
    协议版本 、状态码、状态消息

![在这里插入图片描述][ea0004c27ca24a2a987eac238f3e9b44.png]

解析：
    状态码和状态消息是对应的：
    	（1）2开头的表示成功，请求已经完成处理
    	（2）3开头的表示重定向，需要进一步的操作
    	（3）4开头的表示客户端错误，比如请求里面有错误 或请求的资源无效等
    	（4）5开头的表示服务器错误，比如出现问题或者正在维护

1.  响应头

解析：
    Date：生成响应的日期和时间
    
    Content-Type：返回内的类型及编码格式

1.  响应体

解析：
    html网页内容

## 四、 ?教程演示 ##

1.  安装python第三方库requests，打开终端输入`pip install requests`

![在这里插入图片描述][0fe48c512b8d434aaac0d6fab11512ba.png]

import  requests
    # 获取请求网址 https://books.toscrape.com/ ——专门用于爬虫练习的网站
    response=requests.get("https://books.toscrape.com/")
    print(response)
    print(response.status_code) # 检验请求是否成 返回200则成功

如果输出显示的内容是200，则说明该请求成功，其他则是其他原因，具体可参考请求响应错误原因：[HTTP 响应状态码][HTTP]

输出：  
![在这里插入图片描述][04098a26b644441c87d0182a549be061.png]

1.  利用if语句判断和ok的方法，请求成功则返回网页内容（以html的格式打印输出）

import  requests
    # 获取请求网址 https://books.toscrape.com/ ——专门用于爬虫练习的网站
    response=requests.get("https://books.toscrape.com/")
    # 利用判断语句，使用ok的方法获取网页数据
    if response.ok:
        print(response.text) # 获取网页内容
    else:
        print("请求失败")

输出内容：

![在这里插入图片描述][46e80285005042489acff56fecff1934.png]

## 五、?获取豆瓣top榜上前250部电影的响应内容 ##

豆瓣网网址：[https://movie.douban.com/top250][https_movie.douban.com_top250]

1.  先看请求情况：

import requests
    # 获取豆瓣top榜上前250部电影的响应内容
    response=requests.get("https://movie.douban.com/top250")
    # 查看获取响应的状态码是什么
    print(response.status_code)

输出：

![在这里插入图片描述][77e21aa7cf294cf6b45b9f553dc888d0.png]

具体什么是418参考：[https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/HTTP/Status/418][https_developer.mozilla.org_zh-CN_docs_Web_HTTP_Status_418]

![在这里插入图片描述][c141489b75744b5b8596b4a7e151c674.png]

1.  如何模拟浏览器的构成（请求头）

随便找一个网页，进入控制台，鼠标右键——检查或者按F12 ，网络（刷新）——随便点击一个响应——找到Request Headers里面的User-Agent，复制后面的内容写入代码中。

![在这里插入图片描述][e28de48d52b5402dbf6be69fcdc6c452.png]

代码块：

import requests
    
    # 模拟浏览器的构成（请求头）以字典的形式存储，将复制冒号后的内容填写，
    headers={
        
        "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/123.0.0.0 Safari/537.36 Edg/123.0.0.0"
    }
    # 获取豆瓣top榜上前250部电影的响应内容
    response=requests.get("https://movie.douban.com/top250",headers=headers)
    # 查看获取响应的状态码是什么
    print(response.status_code)
    # 打印response的内容
    print(response.text)

显示200 ，响应成功且获取信息成功

![在这里插入图片描述][7b9369225e4843c8a825ceb5c592ea74.png]

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> 本章内容到此结束，谢谢大家的支持，希望本期作品可以简单帮助大家了解爬虫基础  
> 大家一起学习呀！????

[62f067a2538e4a6abab9b59bb5462db3.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/12/9fe3e6286dd84b9d9c0d00c3701e197a.png
[2ff030910660406d82de0b4b09a85e2f.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/12/27e3b74767de4130853a0aa33948d78a.png
[9bf20ac9e30d4cdd832eb6948e59a9ad.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/12/1596500c607c48f09d5665b351baac6c.png
[ea0004c27ca24a2a987eac238f3e9b44.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/12/0b67e52703a44e64ac8e0549c7a88306.png
[0fe48c512b8d434aaac0d6fab11512ba.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/12/c1f2721f6cec479c83600e060618361a.png
[HTTP]: https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/HTTP/Status
[04098a26b644441c87d0182a549be061.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/12/9b5c72d1aed34bcbb09f859bc02cd1f6.png
[46e80285005042489acff56fecff1934.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/12/49ec0b4ca910479782c80b1338d33c0a.png
[https_movie.douban.com_top250]: https://movie.douban.com/top250
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[https_developer.mozilla.org_zh-CN_docs_Web_HTTP_Status_418]: https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/HTTP/Status/418
[c141489b75744b5b8596b4a7e151c674.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/12/8f45e4ccad88413dad5428f550155892.png
[e28de48d52b5402dbf6be69fcdc6c452.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/12/bfd5dd43ce794461aa6baf1ef98542c9.png
[7b9369225e4843c8a825ceb5c592ea74.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/12/84c14d4b4648474bb6dd24666408a608.png