Python 爬虫入门(一)——爬取糗百

legendaryedu 发布于2019-07-30 17:13 / 1050人阅读

摘要：爬取糗百内容代码地址微信公众号智能制造社区，欢迎关注。爬虫程序一般是通过模拟浏览器对相应发出请求，获取数据，并通过正则等手段匹配出页面中我们所需的数据。库基本介绍是学习爬虫的一大利器。

爬取糗百内容

GitHub 代码地址https://github.com/injetlee/Python/blob/master/qiubai_crawer.py

微信公众号：【智能制造社区】，欢迎关注。

本文目标

掌握爬虫的基本概念

Requests 及 Beautiful Soup 两个 Python 库的基本使用

通过以上知识完成糗百段子抓取

爬虫基本概念

爬虫也称网页蜘蛛，主要用于抓取网页上的特定信息。这在我们需要获取一些信息时非常有用，比如我们可以批量到美图网站下载图片，批量下载段子。省去手工操作的大量时间。爬虫程序一般是通过模拟浏览器对相应URL发出请求，获取数据，并通过正则等手段匹配出页面中我们所需的数据。

在学习爬虫之前，最好到 w3school 去了解一下 HTML 标签的概念以及基本的 CSS 的概念。这会让我们更容易的理解如何获取页面中某个内容。

Requests 库基本介绍

Requests 是学习爬虫的一大利器。是一个优雅简单的 HTTP库。官网介绍如下：

Requests: HTTP for Humans

专门为人类使用的 HTTP 库。使用起来非常简单明了。
我们平时浏览网页的步骤是输入网址，打开。在 Requests 中是如下这样的，我们可以在 Python 交互式解释器中输入以下代码：

import requests
r = requests.get("https://www.qiushibaike.com/text/") # 打开网址，一般我们会设置 请求头，来更逼真的模拟浏览器，下文有介绍
r.text

我门看到下面一堆的代码，其实就是网页的源代码(也可以在浏览器上右键查看页面源代码)。通过这几行代码我们就拿到了页面的所有信息，剩下的就是从页面中找到我们所需要的信息。

Beautiful Soup 库介绍

拿到网页信息后，我们要解析页面，通常来说我们有以下几种方式来解析页面，获取我们所需的信息。

正则表达式

适用于简单数据的匹配，如果匹配内容较复杂，正则表达式写起来会很绕，同时页面内容稍微变化，正则就会失效

Lxml

Lxml 是专门用来解析 XML 格式文件的库，该模块用 C 语言编写，解析速度很快，和正则表达式速度差不多，但是提供了 XPath 和 CSS 选择器等定位元素的方法

Beautiful Soup

这是一个 Python 实现的解析库，相比较于前两种来说，语法会更简单明了一点，文档也比较详细。唯一的一点就是运行速度比前两种方式慢几倍，当数据量非常大时相差会更多。

本文作为入门教程，就从 Beautiful Soup 入手，来学习一下匹配页面所需元素的方法。
假如有以下 HTML 内容 example.html

我们通过 Beautiful Soup 来解析这个 html. 首先我们pip install beautifulsoup4安装这个库，并看一下简单使用。

>>>from bs4 import BeautifulSoup
>>>soup = BeautifulSoup("example.html", "html.parser") #加载我们的html文件
>>>soup.find("div") # 找到 div 标签
"

首页
新闻
影视

"

>>>soup.find_all("li") # 找到所有 li 标签
"[首页
, 新闻
, 影视]"

>>>for i in li:
    print(i.text)    #获取每个 li 标签的内容
"
首页
新闻
影视
"

详细的操作可以去看一下文档，文档非常详细，例子也很多，简单明了。

糗百爬虫代码

我们先爬取纯文本的内容 https://www.qiushibaike.com/t... 爬取这个链接下的内容。我们把页面结构截图如下，我们要获取的信息，我用红色的方框进行了标注。

图一：

图二：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup


def download_page(url):
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:61.0) Gecko/20100101 Firefox/61.0"}
    r = requests.get(url, headers=headers)  # 增加headers, 模拟浏览器
    return r.text


def get_content(html, page):
    output = """第{}页 作者：{} 性别：{} 年龄：{} 点赞：{} 评论：{}
{}
------------
""" # 最终输出格式
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    con = soup.find(id="content-left")  # 如图一红色方框
    con_list = con.find_all("div", class_="article")  # 找到文章列表
    for i in con_list:
        author = i.find("h2").string  # 获取作者名字
        content = i.find("div", class_="content").find("span").get_text()  # 获取内容
        stats = i.find("div", class_="stats")
        vote = stats.find("span", class_="stats-vote").find("i", class_="number").string
        comment = stats.find("span", class_="stats-comments").find("i", class_="number").string
        author_info = i.find("div", class_="articleGender")  # 获取作者 年龄，性别
        if author_info is not None:  # 非匿名用户
            class_list = author_info["class"]
            if "womenIcon" in class_list:
                gender = "女"
            elif "manIcon" in class_list:
                gender = "男"
            else:
                gender = ""
            age = author_info.string   # 获取年龄
        else:  # 匿名用户
            gender = ""
            age = ""

        save_txt(output.format(page, author, gender, age, vote, comment, content))


def save_txt(*args):
    for i in args:
        with open("qiubai.txt", "a", encoding="utf-8") as f:
            f.write(i)


def main():
    # 我们点击下面链接，在页面下方可以看到共有13页，可以构造如下 url，
    # 当然我们最好是用 Beautiful Soup找到页面底部有多少页。
    for i in range(1, 14):
        url = "https://qiushibaike.com/text/page/{}".format(i)
        html = download_page(url)
        get_content(html, i)

if __name__ == "__main__":
    main()

运行代码后，我们会得到 "qiubai.txt"文件，打开后如下所示

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