爬虫开发从0到1全知识教程完整教程（附代码资料）主要内容讲述：爬虫课程概要，爬虫基础爬虫概述,
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requests模块
本阶段课程主要学习requests这个http模块，该模块主要用于发送请求获取响应，该模块有很多的替代模块，比如说urllib模块，但是在工作中用的最多的还是requests模块，requests的代码简洁易懂，相对于臃肿的urllib模块，使用requests编写的爬虫代码将会更少，而且实现某一功能将会简单。因此建议大家掌握该模块的使用
requests模块
知识点：
- 掌握 headers参数的使用
- 掌握 发送带参数的请求
- 掌握 headers中携带cookie
- 掌握 cookies参数的使用
- 掌握 cookieJar的转换方法
- 掌握 超时参数timeout的使用
- 掌握 ip参数proxies的使用
- 掌握 使用verify参数忽略CA证书
- 掌握 requests模块发送post请求
- 掌握 利用requests.session进行状态保持
前面我们了解了爬虫的基础知识，接下来我们来学习如何在代码中实现我们的爬虫
1. requests模块介绍
requests文档[
1.1 requests模块的作用：
- 发送http请求，获取响应数据
1.2 requests模块是一个第三方模块，需要在你的python(虚拟)环境中额外安装
pip/pip3 install requests
1.3 requests模块发送get请求
-
需求：通过requests向百度首页发送请求，获取该页面的源码
-
运行下面的代码，观察打印输出的结果
# 1.2.1-简单的代码实现
import requests
# 目标url
url = '
# 向目标url发送get请求
response = requests.get(url)
# 打印响应内容
print(response.text)
知识点：掌握 requests模块发送get请求
2. response响应对象
观察上边代码运行结果发现，有好多乱码；这是因为编解码使用的字符集不同早造成的；我们尝试使用下边的办法来解决中文乱码问题
# 1.2.2-response.content
import requests
# 目标url
url = '
# 向目标url发送get请求
response = requests.get(url)
# 打印响应内容
# print(response.text)
print(response.content.decode()) # 注意这里！
- response.text是requests模块按照chardet模块推测出的编码字符集进行解码的结果
- 网络传输的字符串都是bytes类型的，所以response.text = response.content.decode(‘推测出的编码字符集’)
- 我们可以在网页源码中搜索
charset，尝试参考该编码字符集，注意存在不准确的情况
2.1 response.text 和response.content的区别：
-
response.text
- 类型：str
- 解码类型： requests模块自动根据HTTP 头部对响应的编码作出有根据的推测，推测的文本编码
-
response.content
- 类型：bytes
- 解码类型： 没有指定
知识点：掌握 response.text和response.content的区别
2.2 通过对response.content进行decode，来解决中文乱码
-
response.content.decode()默认utf-8 -
response.content.decode("GBK") -
常见的编码字符集
- utf-8
- gbk
- gb2312
- ascii （读音：阿斯克码）
- iso-8859-1
知识点：掌握 利用decode函数对requests.content解决中文乱码
2.3 response响应对象的其它常用属性或方法
response = requests.get(url)中response是发送请求获取的响应对象；response响应对象中除了text、content获取响应内容以外还有其它常用的属性或方法：
response.url响应的url；有时候响应的url和请求的url并不一致response.status_code响应状态码response.request.headers响应对应的请求头response.headers响应头response.request._cookies响应对应请求的cookie；返回cookieJar类型response.cookies响应的cookie（经过了set-cookie动作；返回cookieJar类型response.json()自动将json字符串类型的响应内容转换为python对象（dict or list）
# 1.2.3-response其它常用属性
import requests
# 目标url
url = '
# 向目标url发送get请求
response = requests.get(url)
# 打印响应内容
# print(response.text)
# print(response.content.decode()) # 注意这里！
print(response.url) # 打印响应的url
print(response.status_code) # 打印响应的状态码
print(response.request.headers) # 打印响应对象的请求头
print(response.headers) # 打印响应头
print(response.request._cookies) # 打印请求携带的cookies
print(response.cookies) # 打印响应中携带的cookies
知识点：掌握 response响应对象的其它常用属性
3. requests模块发送请求
3.1 发送带header的请求
我们先写一个获取百度首页的代码
import requests
url = '
response = requests.get(url)
print(response.content.decode())
# 打印响应对应请求的请求头信息
print(response.request.headers)
3.1.1 思考
-
对比浏览器上百度首页的网页源码和代码中的百度首页的源码，有什么不同？
-
查看网页源码的方法：
- 右键-查看网页源代码 或
- 右键-检查
-
-
对比对应url的响应内容和代码中的百度首页的源码，有什么不同？
-
查看对应url的响应内容的方法：
- 右键-检查
- 点击
Net work - 勾选
Preserve log - 刷新页面
- 查看
Name一栏下和浏览器地址栏相同的url的Response
-
-
代码中的百度首页的源码非常少，为什么？
- 需要我们带上请求头信息
回顾爬虫的概念，模拟浏览器，欺骗服务器，获取和浏览器一致的内容
- 请求头中有很多字段，其中User-Agent字段必不可少，表示客户端的操作系统以及浏览器的信息
3.1.2 携带请求头发送请求的方法
requests.get(url, headers=headers)
- headers参数接收字典形式的请求头
- 请求头字段名作为key，字段对应的值作为value
3.1.3 完成代码实现
从浏览器中复制User-Agent，构造headers字典；完成下面的代码后，运行代码查看结果
import requests
url = '
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.99 Safari/537.36"}
# 在请求头中带上User-Agent，模拟浏览器发送请求
response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.content)
# 打印请求头信息
print(response.request.headers)
知识点：掌握 headers参数的使用
3.2 发送带参数的请求
我们在使用百度搜索的时候经常发现url地址中会有一个 ?，那么该问号后边的就是请求参数，又叫做查询字符串
3.2.1 在url携带参数
直接对含有参数的url发起请求
import requests
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.99 Safari/537.36"}
url = '
response = requests.get(url, headers=headers)
3.2.2 通过params携带参数字典
1.构建请求参数字典
2.向接口发送请求的时候带上参数字典，参数字典设置给params
import requests
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.99 Safari/537.36"}
# 这是目标url
# url = '
# 最后有没有问号结果都一样
url = '
# 请求参数是一个字典 即wd=python
kw = {'wd': 'python'}
# 带上请求参数发起请求，获取响应
response = requests.get(url, headers=headers, params=kw)
print(response.content)
知识点：掌握发送带参数的请求的方法
3.3 在headers参数中携带cookie
网站经常利用请求头中的Cookie字段来做用户访问状态的保持，那么我们可以在headers参数中添加Cookie，模拟普通用户的请求。我们以github登陆为例：
3.3.1 github登陆抓包分析
- 打开浏览器，右键-检查，点击Net work，勾选Preserve log
- 访问github登陆的url地址 `
- 输入账号密码点击登陆后，访问一个需要登陆后才能获取正确内容的url，比如点击右上角的Your profile访问`
- 确定url之后，再确定发送该请求所需要的请求头信息中的User-Agent和Cookie
3.3.2 完成代码
- 从浏览器中复制User-Agent和Cookie
- 浏览器中的请求头字段和值与headers参数中必须一致
- headers请求参数字典中的Cookie键对应的值是字符串
import requests
url = '
# 构造请求头字典
headers = {
# 从浏览器中复制过来的User-Agent
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36',
# 从浏览器中复制过来的Cookie
'Cookie': 'xxx这里是复制过来的cookie字符串'
}
# 请求头参数字典中携带cookie字符串
resp = requests.get(url, headers=headers)
print(resp.text)
3.3.3 运行代码验证结果
在打印的输出结果中搜索title，html中的标题文本内容如果是你的github账号，则成功利用headers参数携带cookie，获取登陆后才能访问的页面
知识点：掌握 headers中携带cookie
3.4 cookies参数的使用
上一小节我们在headers参数中携带cookie，也可以使用专门的cookies参数
- cookies参数的形式：字典
cookies = {"cookie的name":"cookie的value"}
- 该字典对应请求头中Cookie字符串，以分号、空格分割每一对字典键值对
- 等号左边的是一个cookie的name，对应cookies字典的key
- 等号右边对应cookies字典的value
- cookies参数的使用方法
response = requests.get(url, cookies)
- 将cookie字符串转换为cookies参数所需的字典：
cookies_dict = {cookie.split('=')[0]:cookie.split('=')[-1] for cookie in cookies_str.split('; ')}
- 注意：cookie一般是有过期时间的，一旦过期需要重新获取
import requests
url = '
# 构造请求头字典
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36'
}
# 构造cookies字典
cookies_str = '从浏览器中copy过来的cookies字符串'
cookies_dict = {cookie.split('=')[0]:cookie.split('=')[-1] for cookie in cookies_str.split('; ')}
# 请求头参数字典中携带cookie字符串
resp = requests.get(url, headers=headers, cookies=cookies_dict)
print(resp.text)
知识点：掌握 cookies参数的使用
3.5 cookieJar对象转换为cookies字典的方法
使用requests获取的resposne对象，具有cookies属性。该属性值是一个cookieJar类型，包含了对方服务器设置在本地的cookie。我们如何将其转换为cookies字典呢？
- 转换方法
cookies_dict = requests.utils.dict_from_cookiejar(response.cookies)
-
其中response.cookies返回的就是cookieJar类型的对象
-
requests.utils.dict_from_cookiejar函数返回cookies字典
知识点：掌握 cookieJar的转换方法
3.6 超时参数timeout的使用
在平时网上冲浪的过程中，我们经常会遇到网络波动，这个时候，一个请求等了很久可能任然没有结果。
在爬虫中，一个请求很久没有结果，就会让整个项目的效率变得非常低，这个时候我们就需要对请求进行强制要求，让他必须在特定的时间内返回结果，否则就报错。
- 超时参数timeout的使用方法
response = requests.get(url, timeout=3)
- timeout=3表示：发送请求后，3秒钟内返回响应，否则就抛出异常
import requests
url = '
response = requests.get(url, timeout=3) # 设置超时时间
知识点：掌握 超时参数timeout的使用
3.7 了解以及proxy参数的使用
proxy参数通过指定ip，让ip对应的正向服务器转发我们发送的请求，那么我们首先来了解一下ip以及服务器
3.7.1 理解使用的过程
- ip是一个ip，指向的是一个服务器
- 服务器能够帮我们向目标服务器转发请求
3.7.2 正向和反向的区别
前边提到proxy参数指定的ip指向的是正向的服务器，那么相应的就有反向服务器；现在来了解一下正向服务器和反向服务器的区别
-
从发送请求的一方的角度，来区分正向或反向
-
为浏览器或客户端（发送请求的一方）转发请求的，叫做正向
- 浏览器知道最终处理请求的服务器的真实ip地址，例如VPN
-
不为浏览器或客户端（发送请求的一方）转发请求、而是为最终处理请求的服务器转发请求的，叫做反向
- 浏览器不知道服务器的真实地址，例如nginx
3.7.3 ip（服务器）的分类
-
根据ip的匿名程度，IP可以分为下面三类：
- 透明(Transparent Proxy)：透明虽然可以直接“隐藏”你的IP地址，但是还是可以查到你是谁。目标服务器接收到的请求头如下：
REMOTE_ADDR = Proxy IP
HTTP_VIA = Proxy IP
HTTP_X_FORWARDED_FOR = Your IP
* 匿名(Anonymous Proxy)：使用匿名，别人只能知道你用了，无法知道你是谁。目标服务器接收到的请求头如下：
```python
REMOTE_ADDR = proxy IP
HTTP_VIA = proxy IP
HTTP_X_FORWARDED_FOR = proxy IP
- 高匿(Elite proxy或High Anonymity Proxy)：高匿让别人根本无法发现你是在用，所以是最好的选择。毫无疑问使用高匿效果最好。目标服务器接收到的请求头如下：
REMOTE_ADDR = Proxy IP
HTTP_VIA = not determined
HTTP_X_FORWARDED_FOR = not determined
-
根据网站所使用的协议不同，需要使用相应协议的服务。从服务请求使用的协议可以分为：
-
http：目标url为http协议
-
https：目标url为https协议
-
socks隧道（例如socks5）等：
- socks 只是简单地传递数据包，不关心是何种应用协议（FTP、HTTP和HTTPS等）。
- socks 比http、https耗时少。
- socks 可以转发http和https的请求
-
3.7.4 proxies参数的使用
为了让服务器以为不是同一个客户端在请求；为了防止频繁向一个域名发送请求被封ip，所以我们需要使用ip；那么我们接下来要学习requests模块是如何使用ip的
- 用法：
response = requests.get(url, proxies=proxies)
-
proxies的形式：字典
-
例如：
proxies = {
"http": "
"https": "
}
- 注意：如果proxies字典中包含有多个键值对，发送请求时将按照url地址的协议来选择使用相应的ip
知识点：掌握 ip参数proxies的使用
3.8 使用verify参数忽略CA证书
在使用浏览器上网的时候，有时能够看到下面的提示（2018年10月之前的12306网站）：
- 原因：该网站的CA证书没有经过【受信任的根证书颁发机构】的认证
- **[关于CA证书以及受信任的根证书颁发机构点击了解更多](
3.8.1 运行代码查看代码中向不安全的链接发起请求的效果
运行下面的代码将会抛出包含ssl.CertificateError ...字样的异常
import requests
url = "
response = requests.get(url)
3.8.2 解决方案
为了在代码中能够正常的请求，我们使用verify=False参数，此时requests模块发送请求将不做CA证书的验证：verify参数能够忽略CA证书的认证
import requests
url = "
response = requests.get(url,verify=False)
知识点：掌握 使用verify参数忽略CA证书
4. requests模块发送post请求
思考：哪些地方我们会用到POST请求？
- 登录注册（ 在web工程师看来POST 比 GET 更安全，url地址中不会暴露用户的账号密码等信息）
- 需要传输大文本内容的时候（ POST 请求对数据长度没有要求）
所以同样的，我们的爬虫也需要在这两个地方回去模拟浏览器发送post请求
4.1 requests发送post请求的方法
-
response = requests.post(url, data) -
data参数接收一个字典 -
requests模块发送post请求函数的其它参数和发送get请求的参数完全一致
4.2 POST请求练习
下面面我们通过金山翻译的例子看看post请求如何使用：
- 地址：[
思路分析
- 抓包确定请求的url地址
- 确定请求的参数
- 确定返回数据的位置
- 模拟浏览器获取数据
4.2.3 抓包分析的结论
-
url地址：`
-
请求方法：POST
-
请求所需参数：
data = {
'f': 'auto', # 表示被翻译的语言是自动识别
't': 'auto', # 表示翻译后的语言是自动识别
'w': '人生苦短' # 要翻译的中文字符串
}
- pc端User-Agent:
Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36
4.2.4 代码实现
了解requests模块发送post请求的方法，以及分析过移动端的百度翻译之后，我们来完成代码
import requests
import json
class King(object):
def __init__(self, word):
self.url = "
self.word = word
self.headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36"
}
self.post_data = {
"f": "auto",
"t": "auto",
"w": self.word
}
def get_data(self):
response = requests.post(self.url, headers=self.headers, data=self.post_data)
# 默认返回bytes类型，除非确定外部调用使用str才进行解码操作
return response.content
def parse_data(self, data):
# 将json数据转换成python字典
dict_data = json.loads(data)
# 从字典中抽取翻译结果
try:
print(dict_data['content']['out'])
except:
print(dict_data['content']['word_mean'][0])
def run(self):
# url
# headers
# post——data
# 发送请求
data = self.get_data()
# 解析
self.parse_data(data)
if __name__ == '__main__':
# king = King("人生苦短，及时行乐")
king = King("China")
king.run()
# python标准库有很多有用的方法，每天看一个标准库的使用
知识点：掌握 requests模块发送post请求
5. 利用requests.session进行状态保持
requests模块中的Session类能够自动处理发送请求获取响应过程中产生的cookie，进而达到状态保持的目的。接下来我们就来学习它
5.1 requests.session的作用以及应用场景
-
requests.session的作用
- 自动处理cookie，即 下一次请求会带上前一次的cookie
-
requests.session的应用场景
- 自动处理连续的多次请求过程中产生的cookie
5.2 requests.session使用方法
session实例在请求了一个网站后，对方服务器设置在本地的cookie会保存在session中，下一次再使用session请求对方服务器的时候，会带上前一次的cookie
session = requests.session() # 实例化session对象
response = session.get(url, headers, ...)
response = session.post(url, data, ...)
- session对象发送get或post请求的参数，与requests模块发送请求的参数完全一致
5.3 课堂测试
使用requests.session来完成github登陆，并获取需要登陆后才能访问的页面
5.3.1 提示
-
对github登陆以及访问登陆后才能访问的页面的整个完成过程进行抓包
-
确定登陆请求的url地址、请求方法和所需的请求参数
- 部分请求参数在别的url对应的响应内容中，可以使用re模块获取
-
确定登陆后才能访问的页面的的url地址和请求方法
-
利用requests.session完成代码
5.3.2 参考代码
import requests
import re
# 构造请求头字典
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36',
}
# 实例化session对象
session = requests.session()
# 访问登陆页获取登陆请求所需参数
response = session.get(' headers=headers)
authenticity_token = re.search('name="authenticity_token" value="(.*?)" />', response.text).group(1) # 使用正则获取登陆请求所需参数
# 构造登陆请求参数字典
data = {
'commit': 'Sign in', # 固定值
'utf8': '✓', # 固定值
'authenticity_token': authenticity_token, # 该参数在登陆页的响应内容中
'login': input('输入github账号：'),
'password': input('输入github账号：')
}
# 发送登陆请求（无需关注本次请求的响应）
session.post(' headers=headers, data=data)
# 打印需要登陆后才能访问的页面
response = session.get(' headers=headers)
print(response.text)
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