本文主要是介绍python爬虫基础Ⅰ——requests、BeautifulSoup：书本信息，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
文章目录
- requests
- 1. 安装
- 2. requests.get()
- 3. Response对象的常用属性
- (1 )response.status_code
- 常见相应状态码解释
- (2) response.content
- (3) response.text
- (4) response.encoding
- robot协议
- 需要了解一下HTML
- 1. 查看网页的HTML代码
- 2. 最简单的HTML文档
- 3. HTML属性
- BeautifulSoup
- 1. 获取与解析数据
- 2. find() 和 find_all() 方法
- 3. Tag对象常用方法
- 补充：str.strip()
- 给个练习吧
# 基础爬虫部分Ⅰ ## 什么是爬虫呀？
爬虫，从本质上来说，就是利用程序在网上拿到对我们有价值的数据。
爬虫能做很多事，能做商业分析，也能做生活助手，比如……详细还是看这里吧555→网络爬虫 (-v-)
通俗来说呢，我们平时使用浏览器搜索，浏览器就会向服务器发起请求（request），服务器再回个响应（response）给浏览器。爬虫也就是模仿人操作的这一个过程，去向服务器发起请求……话不多说。咱们接下来的每一个爬虫作业主要分为步骤：获取数据 -> 解析数据 -> 提取数据 -> 储存数据
第0步：获取数据。爬虫程序会根据我们提供的网址，向服务器发起请求，然后返回数据。
第1步：解析数据。爬虫程序会把服务器返回的数据解析成我们能读懂的格式。
第2步：提取数据。爬虫程序再从中提取出我们需要的数据。
第3步：储存数据。爬虫程序把这些有用的数据保存起来，便于你日后的使用和分析。
真的话不多说了，我们开始吧~！
requests
1. 安装
在Mac电脑里打开终端软件（terminal），输入pip3 install requests；Windows电脑打开命令提示符（cmd），输入pip install requests 。
2. requests.get()
import requests
#引入requests库
res = requests.get('URL')
#requests.get是在调用requests库中的get()方法，它向服务器发送了一个请求，括号里的参数'URL'是你需要的数据所在的网址，然后服务器对请求作出了响应。
#把这个响应返回的结果赋值在变量res上。
打印一下type(res)，发现它是一个对象，属于requests.models.Response类。那既然是对象，就看看这个对象有什么属性和方法可供我们操作。
3. Response对象的常用属性
| 属性 | 作用 |
|---|---|
| response.status_code | 请求HTTP回应的各种相应的状态码 |
| response.content | 把response对象转换为二进制数据 |
| response.text | 把response对象转换为字符串数据 |
| response.encoding | 定义response对象的编码 |
这里还是解释一下吧~~！
觉得简单的可以直接跳过嗷
(1 )response.status_code
>>> import requests
>>> res = requests.get('https://www.baidu.com/')
>>> print(res.status_code)
200 #200表明请求已成功
>>> print(res.text)
#篇幅太长
常见相应状态码解释
| 响应状态吗 | 说明 | 举例 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 1xx | 请求收到 | 100 | 继续提出请求 |
| 2xx | 请求成功 | 200 | 成功 |
| 3xx | 重定向 | 305 | 应使用代理访问 |
| 4xx | 客户端错误 | 403 | 禁止访问 |
| 5xx | 服务器端错误 | 503 | 服务不可用 |
具体的借鉴一下其他人整理的关于请求HTTP回应的各种状态码：HTTP各种相应的状态码
(2) response.content
接着的属性是response.content，它能把Response对象的内容以二进制数据的形式返回，适用于图片、音频、视频的下载，看个例子你就懂了。
假如我们想下载这张图片，它的URL是：https://res.pandateacher.com/2018-12-18-10-43-07.png
那么代码可以这样写：
import requests
res = requests.get('https://res.pandateacher.com/2018-12-18-10-43-07.png')
#发出请求，并把返回的结果放在变量res中
pic = res.content
#把Reponse对象的内容以二进制数据的形式返回
photo = open('ppt.jpg','wb')
#新建了一个文件ppt.jpg，这里的文件没加路径，它会被保存在程序运行的当前目录下。
#图片内容需要以二进制wb读写。（open函数是文件处理里边的，简单简单哦）
photo.write(pic)
#获取pic的二进制内容
photo.close()
#关闭文件
这样，我们的图片就下载成功啦~
(3) response.text
继续看response.text，这个属性可以把Response对象的内容以字符串的形式返回，适用于文字、网页源代码的下载。
举个例子，下载小说《三国演义》的第一章：
import requests
#引用requests库
res = requests.get('https://localprod.pandateacher.com/python-manuscript/crawler-html/sanguo.md')
#下载《三国演义》第一回，我们得到一个对象，它被命名为res
novel = res.text
#把Response对象的内容以字符串的形式返回
print(novel[:800])
#现在，可以打印小说了，但考虑到整章太长，只输出800字看看就好。在关于列表的知识那里，前面说过[:800]的意思了~！
诶，为什么会出现一段乱码呢？
这是因为这个超级简单的网页数据的编码类型是'utf-8'（是设计这个网页的人告诉我的！）。用requests.get()发送请求后，我们得到一个Response对象，其中，requests模块会对数据的编码类型做出自己的判断。但是，这个Response对象判断编码类型是'gbk'。这样一来，跟数据本身的编码'utf-8'就不一致了，所以打印出来，就是一堆乱码。（这里后边也会再提到的，关于编码类型主要有utf-8、gbk、gbk2312等，想了解的找度娘嗷~~python也有相应的编码和解码的方法~）
(4) response.encoding
这时我们就要用encoding来编码为utf-8，然后就不会有乱码啦：
import requests
res = requests.get('https://localprod.pandateacher.com/python-manuscript/crawler-html/sanguo.md')
res.encoding = 'utf-8'
#定义Reponse对象的编码为utf-8。
novel = res.text
print(novel[:800])
首先，目标数据本身是什么编码是未知的。用requests.get()发送请求后，我们会取得一个Response对象，其中，requests库会对数据的编码类型做出自己的判断。但是！这个判断有可能准确，也可能不准确。
如果它判断准确的话，我们打印出来的response.text的内容就是正常的、没有乱码的，那就用不到res.encoding；
如果判断不准确，就会出现一堆乱码，那我们就可以去查看目标数据的编码（一般是网页源码的charset属性值），然后再用res.encoding把编码定义成和目标数据一致的类型即可。
在实际应用上，遇上文本的乱码问题，才考虑用res.encoding。
robot协议
通常情况下，服务器不太会在意小爬虫，但是，服务器会拒绝频率很高的大型爬虫和恶意爬虫，因为这会给服务器带来极大的压力或伤害。
不过，服务器在通常情况下，对搜索引擎是欢迎的态度（刚刚讲过，谷歌和百度的核心技术之一就是爬虫）。当然，这是有条件的，而这些条件会写在Robots协议。
Robots协议是互联网爬虫的一项公认的道德规范，它的全称是“网络爬虫排除标准”（Robots exclusion protocol），这个协议用来告诉爬虫，哪些页面是可以抓取的，哪些不可以。
查看网站的robots协议，只需要在网站的域名后加上/robots.txt就可以了。
比如淘宝的： http://www.taobao.com/robots.txt
协议里最常出现的英文是Allow和Disallow，Allow代表可以被访问，Disallow代表禁止被访问。而且有趣的是，淘宝限制了百度对产品页面的爬虫，却允许谷歌访问。
当你在爬取网站数据的时候，别忘了先看看网站的Robots协议是否允许你去爬取。
同时，限制好爬虫的速度，对提供数据的服务器心存感谢，避免给它造成太大压力，维持良好的互联网秩序，也是我们该做的事。
需要了解一下HTML
1. 查看网页的HTML代码
打开网页（随便找个网页打开就ok）后，按F12（ Fn+F12），浏览器弹出了一个标签页，就是HTML源代码了。（下边这个红框框没啥用的，我懒得换图）
夹在尖括号<>中间的字母，它们叫做【标签】。标签通常是成对出现的，一个是开始标签，后边一个是结束标签。不过，也有标签是形单影只地出现，比如HTML代码的第四行<meta charset="utf-8">（定义网页编码格式为 utf-8）。开始标签+结束标签+中间的所有内容，它们在一起就组成了【元素】（element）。
2. 最简单的HTML文档
打开记事本，保存下面的代码，保存格式.html，就是一个最简单的HTML了。
<html><head><meta charset="utf-8"> </head><body><h1>我是一级标题</h1><h2>我是二级标题</h2><h3>我是三级标题</h3><p>我是一个段落啦。一级标题、二级标题和我，我们三个一起组成了body。</p></body>
</html>
3. HTML属性
在标签里面，属性名="属性值"，如 name="value"。再举例几个常用的属性：
链接一般都由<a>标签定义，href属性用于规定指向页面的URL。
还有class用于标识一系列的元素，id属性用于标识唯一的元素。
emm，好像这些够用了吧，就不在此赘述辽。
BeautifulSoup
1. 获取与解析数据
由于BeautifulSoup不是Python标准库，需要单独安装它，在终端输入一行代码运行：pip install BeautifulSoup4。（Mac电脑需要输入pip3 install BeautifulSoup4）后边不再说这个安装问题了，都是一样的操作！！
显然，我们可以使用BeautifulSoup解析和提取网页中的数据。
我认为讲这些不如直接上代码来得强，来吧，聪明的你看注释就能懂的啦~
之后先以http://books.toscrape.com/这个网站为例，先来爬下书的目录：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup #导入模块res = requests.get('http://books.toscrape.com/') #发起请求print(res.status_code) #检查请求是否正确响应html = res.text #把Response对象的内容以字符串的形式返回soup = BeautifulSoup(html,'html.parser') #把网页解析为BeautifulSoup对象（简称BS对象）
#在括号中，要输入两个参数，第0个参数是要被解析的文本，注意了，它必须必须必须是字符串。
#括号中的第1个参数用来标识解析器，我们要用的是一个Python内置库：html.parser。（它不是唯一的解析器，但是比较简单的）#到这里先去看下边的第2点
items = soup.find('ul',class_='nav nav-list')
cate = items.find('ul')
cates = cate.find_all('li')
for i in cates:print(i.text.strip())
2. find() 和 find_all() 方法
打开那个网页后，右键 - 检查 或者 按F12，再按下图操作：
这时候右边的开发者工具栏就会在html源代码里定位到对应的位置，可以看到是右边的<div class="side_categories">。接着打开下边的<ul>标签，可以看到很多<li>标签，再打开那里<li>标签看，发现里面的文本就是这个书目的每一个书名：
而BeautifulSoup对象的两个方法，它们可以匹配html的标签和属性，把BeautifulSoup对象里符合要求的数据都提取出来。它俩的用法基本是一样的，区别在于，find()只提取首个满足要求的数据，而find_all()提取出的是所有满足要求的数据，以列表的形式返回，用法示例：
find(‘标签名’,class_=‘属性名’,id=‘属性名’，=,【还可以使用其它属性，比如style属性等】)，find_all也如此。注意：可以只用标签定位，也可以只用属性定位，一个or多个都ok。还有class属性后边要加个"_"。
然后我们就可以开始用它们定位啦！我先草草的说一下定位规则：定位了外层标签后可以继续往其内层的标签定位，但是匹配属性呢，只能匹配当前标签里的属性，还是拿个图来说吧！
但是要注意，你想定位哪个标签，就用哪个标签的属性来匹配
（不懂的话，自己多试试就知道辽 加油ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ）
items = soup.find('ul',class_='nav nav-list')
#因为我们要获取所有书的目录，可以选择先定位到所有书目标签'li'的外层标签'ul'，通过定位'ul'标签和属性提取我们想要的数据。
#（这里还选用了class_属性定位，是因为前面还有其他的'ul'标签。
#而且我这里选用find定位，只会定位到第一个匹配到的。
#为了避免匹配到前边的'ul'标签位置，再加上属性来定位会更精确。
#那这里那么多标签，总不可能一个个翻吧，这时可以在开发者工具按 Ctrl+F ,搜索你想搜的内容，然后就会高亮显示出来啦，像下边我发的图
#哦对了，可以print一下cate的类型，是一个'Tag'对象cate = items.find('ul')
#接着我这选择了继续定位内层的'ul'标签。cates = cate.find_all('li')
#这里用的是find_all，返回所有跟'li'标签匹配的'Tag'对象组成的列表。#好，到这里又可以看下边第3点了。
for i in cates:print(i.text.strip())
3. Tag对象常用方法
| 方法 / 属性 | 作用解释 |
|---|---|
| find() 和 find_all() | 与BS对象一样，Tag对象也有此方法，这也是为什么能从BS对象定位到外层标签后（得到的是Tag对象），还能再继续定位内层标签（提取Tag中的Tag，得到的依然是Tag对象） |
| text | 提取Tag中的文字，返回类型是 ‘str’。如，Tag.text。 |
| [‘属性名’] | 输入参数：属性名，可以提取Tag中的属性的值，返回类型是 ‘str’。如，Tag[‘属性名’]，得到的是属性值。（注意只能提取当前所属标签的属性值） |
补充：str.strip()
此方法用于移除字符串头尾指定的字符（默认为空格或换行符）或字符序列。
注意：该方法只能删除开头或是结尾的字符，不能删除中间部分的字符。
#遍历这个cates列表（每个元素的Tag对象，也是每个 li 元素）
for i in cates:print(i.text.strip())#打印li中的文字，因为前后都有很多空格，就用这个strip()方法去除。
部分运行结果：
简单不简单不(/≧▽≦)/
感觉这里还是说的有点详细又有点不详细，哪儿不清楚的可以现在本地编译器多试一试，还不懂呢善用搜索或者问我也尽力解答啦~！也可以来问我拿一个清楚详细流程图，为什么不直接发在这呢，咳咳我不知道0.0
之后这些就不会再那么一步步说了，可能是几句简单的注释，或者没有~！
给个练习吧
要求：爬取网上书店Books to Scrape中的书名+价格+评分，并且打印提取到的信息。
需要注意：如何获取完整的书名，还有评分的获取。
部分运行结果大概这样：
————————每个人都在抱怨生活不易，可是都在默默为生活打拼————————
这篇关于python爬虫基础Ⅰ——requests、BeautifulSoup：书本信息的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
![业务中14个需要进行A/B测试的时刻[信息图]](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/aeacc959fb75322bef30fd1a9e2e80b0.jpeg)
