一、爬虫的基本概念
1.什么是爬虫？
请求网站并提取数据的自动化程序
2.爬虫的分类
2.1 通用爬虫（大而全）
功能强大，采集面广，通常用于搜索引擎：百度，360，谷歌
2.2 聚焦爬虫，主题爬虫（小而精）
功能相对单一（只针对特定的网站的特定内容进行爬取）
2.3增量式爬虫（只采集更新后的内容）
爬取更新后的内容，新闻，漫画，视频…（区分新老数据）
3.ROOT协议
什么是robots协议？
3.1 Robots协议的全称是"网络爬虫排除标准" (Robots Exclusion Protocol)，简称为Robots协议。
3.2 Robots协议的一个很重要作用就是网站告知爬虫哪些页面可以抓取，哪些不
行。君子协定:指代的是口头上的协议，如果爬取了，可能会出现法律纠纷(商用).
二、爬虫的基本流程
1.发起请求
通过HTTP库向目标站点发起请求，即发起一个Request，请求可以包含额外的headers信息，等待服务器响应。
2.获取响应内容
如果服务器能正常响应，会得到一个Response，Response的内容便是索要获取的页面内容，类型可能有HTML，Json字符串，二进制数据（如图片视频）等类型
3.解析内容
得到的内容可能是HTML，可以用正则表达式、网页解析库进行解析，可能是Json，可以直接转为Json对象解析，可能是二进制数据，可能做保存或进一步处理
4.保存数据
保存形式多样，可以保存为文本，也可保存至数据库或者保存特定格式的文件
三、Request和Response
1．浏览器就发送消息给该网址所在的服务器,这个过程叫做HTTP Request。
2．服务器收到浏览器发送的消息后，能够根据浏览器发送消息的内容,做相应处理,然
后把消息回传给浏览器。这个过程叫做HTTP Response。
3．浏览器收到服务器的Response信息后，会对信息进行相应处理,然后展示。
4.Request
4.1 主要有GET、POST两种类型
4.2 URL全称统一资源定位符，如一个网页文档、一张图片、一个视频等都可
以用URL唯一来确定。
4.3 包含请求时的头部信息,如User-Agent、Host、Cookies等信息。
4.4 请求时额外携带的数据如表单提交时的表单数据。
5.Reponse
5.1 响应状态
有多种响应状态，如200代表成功、301跳转、404找不到页面、502服务器错误
5.2 响应头
如内容类型、内容长度、服务器信息、设置Cookie等等。
5.3 响应体
最主要的部分,包含了请求资源的内容, 如网页HTML、图片二进制数据等。
注意：在监测的时候用Ctrl+F调出搜索框
四、Requests模块
作用：发送网络请求，或得响应数据
开源地址：https://github.com/kennethreitz/requests
https://github.com/kennethreitz/requests
安装： pip install requests -i https://pypi.douban.com/simple/
中文文档 API： http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/index.htmlhttp://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/index.html
官方文档： Requests: 让 HTTP 服务人类 — Requests 2.18.1 文档https://requests.readthedocs.io/projects/cn/zh-cn/latest/
1.Requests请求
只能得到一个包的数据
url = 'https://www.baidu.com/'
response = requests.get(url)
print(response)#返回的是一个响应体对象print(response.text)#获取响应体内容print(response.status_code)#响应状态码Get请求
url = 'https://httpbin.org/get'#url = 'https://httpbin.org/get?age=18&&name=zhangsan'data = {'name':'zhangsan','age':19}response = requests.get(url,params=data)#params携带get请求的参数进行传参print(response.text)Post请求
rl = 'https://httpbin.org/post'data = {'name':'zhangsan','age':19}response = requests.post(url,data=data)#data:携带post请求需要的表单数据，在form里面形成print(response.text)自己理解：
对于Get来说，主要在网址输入时即输入URL的时候用到，而POST则是在网页里面，比如翻译时的单词输入等
获取Json数据
url = 'https://httpbin.org/get'result = requests.get(url)result_data = result.json()print(result_data)print(type(result_data))会发现Py里面的Json数据就是字典类型
获取二进制据数据
url = 'https://b.bdstatic.com/searchbox/icms/searchbox/img/ci_boy.png'result = requests.get(url)#print(result.text) #二进制数据转文本会显示乱码，strprint(result.content)#会发现是以b开头的bite类型二进制数据,bytesdata = result.contentwith open('TuPian.png','wb') as f: #wb是写入二进制f.write(data)初步伪装小爬虫——添加headers
浏览器用户身份的标识，缺少的话服务器会认为你不是一个正常的浏览器用户，而是一个爬虫程序
User-agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36 Edg/124.0.0.0
import requestsimport fake_useragentua = fake_useragent.UserAgent()ua_fake = ua.chromeurl = 'https://www.jianshu.com/'headers = {#'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36 Edg/124.0.0.0''User-Agent':ua_fake}result = requests.get(url,headers = headers)print(result.text)会话维持
例如爬取简书的收藏的时候，如果不登陆就无法爬取，可以在headers里面增加cookie内容即可，但要注意的是cookie有对应的时间
import requestsimport fake_useragentua = fake_useragent.UserAgent()ua_fake = ua.chromeurl = 'https://www.jianshu.com/'headers = {#'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36 Edg/124.0.0.0''User-Agent':ua_fake,'cookie':''}result = requests.get(url,headers = headers)print(result.text)代理
import requestsp = {'http':'120.41.143.139:21037','https':'120.41.143.139:21037',
}url = 'https://www.jianshu.com/'headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36 Edg/124.0.0.0'}result = requests.get(url,headers = headers,proxies=p)print(result.text)注意的是这里的ip无效,后面继续展开
五、正则表达式
1.正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特殊字符以及这些特殊字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种逻辑过滤
2.非Python独有
3.Python里面是使用re模块来实现的，不需要额外进行安装，是内置模块
常见匹配模式
re.match()方法的使用
import re#content = 'Hello 123 456789 World_This is a Regex Demo'#re.match('正则表达式','目标字符串')#result = re.match('Hello\s\d\d\d\s\d{6}\s\w{10}',content)#print(result.group())#result = re.match('H.*Demo',content)#result = re.match('Hello\s(\d{3})\s(\d{6})',content)#print(result.group(1)) #这里0表示最先出现的括号，1表示第二次出现的括号#print(result.group(1,2)) #这是一个元组，后面处理较麻烦#content = 'Hello 123456789 World_This is a Regex Demo'#result = re.match('He.*(\d+).*Demo',content)#因为贪婪模式的存在，在He之后，Demo之前至少有一个数字字符，即9#print(result.group(1)) #打印的为9#加上？后，即为非贪婪#result = re.match('He.*?(\d+).*Demo',content)#print(result.group(1))#content = """Hello 123456789#World_This# is a Regex# Demo"""#result = re.match('He.*?(\d+).*Demo',content,re.S)#re.S忽略换行符#print(result.group())#\转义符,如果对\转义，则需要两个\\，也可以直接写r,再接一个\#content = 'price is $9.99'#result = re.match('price\sis\s\$9.99',content) #$这个在正则表达式有自己的含义#print(result.group())search方法
search全文检索，返回满足表达式的第一个
#result = re.search('<a\s\href="/3.mp3"\ssinger="(.*)">(.*)</a>',html)#print(result.group(1))Findall方法
用一个大列表返回满足所有的正则表达式结果
#result = re.findall('<a\s\href="(.*)"\ssinger="(.*)">(.*)</a>',html)#for i in result:# print(i)Re.sub()
#re.sub('要替换的目标的正则表达式','想要将前面匹配到的数据替换成什么','目标字符串')#sub_html = re.sub('<i.*</i>','',html)#result = re.findall('<a\s\href="(.*)"\ssinger="(.*)">(.*)</a>',sub_html)#for i in result:# print(i)
