Python爬虫之requests库入门

网络爬虫就是提取网页的信息。
网络爬虫的原则就是谨记“the website is API”,就是我们所面对的对象和信息来源都是各个website。现在python由于其特性已经越来越被广泛的用于网络爬虫领域。

我们先从最简单的python爬虫库requests库开始讲起。

首先我们从官网下载并安装好requests库。

Paste_Image.png

requests库的get方法

Paste_Image.png

我们调用requests的get方法就是构造一个向服务器请求资源的requests对象,这个对象会返回一个包含服务器资源的response对象,随后我们就可以从response对象中获取我们需要的信息。

Paste_Image.png
Paste_Image.png
>>> import requests
>>> res = requests.get("http://www.baidu.com")
>>> res.status_code
200
>>> type(res)
<class 'requests.models.Response'>
>>> res.headers
{'Server': 'bfe/1.0.8.18', 'Date': 'Sat, 15 Apr 2017 03:20:29 GMT', 'Content-Type': 'text/html', 'Last-Modified': 'Mon, 23 Jan 2017 13:28:16 GMT', 'Transfer-Encoding': 'chunked', 'Connection': 'Keep-Alive', 'Cache-Control': 'private, no-cache, no-store, proxy-revalidate, no-transform', 'Pragma': 'no-cache', 'Set-Cookie': 'BDORZ=27315; max-age=86400; domain=.baidu.com; path=/', 'Content-Encoding': 'gzip'}

我们可以看到response对象包含返回的信息,同时也包括请求时的头部信息

我们接下来了解一下response对象的属性

Paste_Image.png
Paste_Image.png
Paste_Image.png
Paste_Image.png
  • r.encoding:如果headers信息不存在也就是没有指明编码信息,则默认编码为:ISO-8859-1,而且r.text会根据r.encoding的值来显示内容,所以我们有时候如果出现乱码,那么可能就是因为headers未指明charset
  • r.apparent_encoding:是根据网页分析出的实际编码方式

理解requests库的异常

网页爬虫的时候,一个很重要的问题就是异常处理,因为网络连接有时候是不稳定的,所以我们需要处理这些情况。

首先了解requests库的异常

Paste_Image.png
Paste_Image.png

所以这个方法很适合我们用于异常处理,他会在内部帮我们判断,状态码是否等于200,如果不等于就抛出httperror

爬去网页通用的代码框架

# -*- coding:utf-8 -*-

import requests

def getHTMLText(url):
    try:
        r = requests.get(url,timeout = 30)
        r.raise_for_status() 
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text
    except:
        return "产生异常"

if __name__ == "__main__":
    url = "http://www.baidu.com"
    print(getHTMLText(url))

resquests库主要方法的解析

Paste_Image.png

从这个表中我们可以看出实际上只有一个request方法,其他六个方法都是以传参数的方式在调用request方法

Paste_Image.png

下面我们来分析了解一下request方法的可选参数:

  • params: 字典或字节序列,作为参数增加到url中
>>> kv = {'ie':'UTF-8','wd':'刘德华'}
>>> r = requests.get("http://www.baidu.com/s",params = kv)
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#1>", line 1, in <module>
    r = requests.get("http://www.baidu.com/s",params = kv)
NameError: name 'requests' is not defined
>>> import requests
>>> r = requests.get("http://www.baidu.com/s",params = kv)
>>> r.url
'http://www.baidu.com/s?ie=UTF-8&wd=%E5%88%98%E5%BE%B7%E5%8D%8E'
>>> print(r.text[:200])
  • data : 字典、字节序列或文件对象,作为Request的内容
>>> kv = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
>>> r = requests.request('POST', 'http://python123.io/ws', data=kv)
>>> body = '主体内容'
>>> r = requests.request('POST', 'http://python123.io/ws', data=body)
  • json : JSON格式的数据,作为Request的内容
>>> kv = {'key1': 'value1'}
>>> r = requests.request('POST', 'http://python123.io/ws', json=kv)
  • headers : 字典,HTTP定制头
    可以用来模拟浏览器登录
>>> hd = {'user‐agent': 'Chrome/10'}
>>> r = requests.request('POST', 'http://python123.io/ws', headers=hd)
  • files : 字典类型,传输文件
>>> fs = {'file': open('data.xls', 'rb')}
>>> r = requests.request('POST', 'http://python123.io/ws', files=fs)
  • timeout : 设定超时时间,秒为单位
>>> r = requests.request('GET', 'http://www.baidu.com', timeout=10)
  • proxies : 字典类型,设定访问代理服务器,可以增加登录认证
>>> pxs = { 'http': 'http://user:pass@10.10.10.1:1234'
'https': 'https://10.10.10.1:4321' }
>>> r = requests.request('GET', 'http://www.baidu.com', proxies=pxs)
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 157,012评论 4 359
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 66,589评论 1 290
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 106,819评论 0 237
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 43,652评论 0 202
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 51,954评论 3 285
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,381评论 1 210
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,687评论 2 310
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,404评论 0 194
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,082评论 1 238
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,355评论 2 241
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 31,880评论 1 255
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,249评论 2 250
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 32,864评论 3 232
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,007评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,760评论 0 192
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,394评论 2 269
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,281评论 2 259

推荐阅读更多精彩内容