Datewhale爬虫学习活动打卡——Task1简单爬虫的实现

本文主要是介绍Datewhale爬虫学习活动打卡——Task1简单爬虫的实现，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！

爬虫的原理

HTML和DOM

众所周知，我们在互联网上可以通过URL来定位互联网上的资源，我们常见的网页就是互联网上资源的一种。
而网页一个网页的页面通常是由HTML、CSS和javascript构成的。HTML是一种标签式语言，各种各样的标签组成了网页上的各个元素。如图所示的这个部分就是HTML代码。

爬虫的作用既然是收集网页上的数据，那就和网页上的元素息息相关。在我们浏览网页时，浏览器将HTML代码解析为DOM（文档对象模型）树，通过这个DOM树，我们就可以找到各个标签之间的关系（父子，兄弟）等，方便我们定位要提取的数据的位置。

request和get

使用浏览器进行网页的浏览是在B/S架构下进行的操作，B/S架构即浏览器/服务器架构，客户端浏览器向服务器发送请求。

Python有一个Requests库，它基于urllib库，但比urllib更加便捷。通过这个库，我们就可以使用python向指定的url发送请求。
请求有多种方式，在爬虫中常有的就是get和post两种，get请求用于向服务器获取数据，post请求用于向服务器提交表单。在导入了Requests库后，通过request请求的get类型：

a = request.get(url) #url为请求的url

即可获得该请求返回的数据。

单页面爬虫

单页面爬虫指的是要爬取的数据全都在一个页面上，不需要点击一些分页按钮来获取其他数据的页面，即只需要1个url的爬虫。

多页面爬虫

多页面爬虫指的是要爬取的数据不在一个页面上的爬虫。对于多页面爬虫，需要按照网页分页url变化的规律来构造url，如果没有规律的需要模拟点击“下一页”按钮来实现爬取。

Beautiful Soup

Beautiful Soup中文文档
Beautiful Soup是一个python爬虫库，可以帮助我们解析从网页上获取到的数据，即对HTML程序的各个标签进行解析，来实现我们的需求。

实战：爬豆瓣TOP250电影

首先打开豆瓣top250的网页，将鼠标移动到我们要爬取的元素上单击右键，点“检查”即可在浏览器的开发者模式中找到我们要爬取元素的标签，如图：

找到这个标签后，在开发者模式的窗口里对应的标签单击右键，“copy”->"copy selector"即可获取到该标签元素的选择器：

#content > div > div.article > ol > li:nth-child(1) > div > div.info > div.hd > a > span:nth-child(1)

注意观察标签和网页，一部电影有很多个电影名，其他电影名和第一个电影名是兄弟关系，如果只想要第一个电影名，则保留span:nth-child(1)。
接下来继续分析网页，我们可以看到1页有25部电影，此时网页的url如图：

当我们点击下一页翻页后，网页的url发生了变化：

原来的start=0变为了start=25，由此我们可以得到url的变化规律，要爬取top250的电影，需要构造出10个Url，每个url的start参数要递增25。由此写出构造url的函数：

url = 'https://movie.douban.com/top250'
def urllist():urls = []for i in range(0,250,25):turl = url + '?start=' + str(i) + '&filter='urls.append(turl)return urls

接下来就可以使用beautifulsoup和requests来发送请求并获取我们想要的数据。

def get_data(url):res = requests.get(url,headers = headers) soup = BeautifulSoup(res.content,"lxml") #解析获取到的内容target = soup.select("#content > div > div.article > ol > li > div > div.info > div.hd > a > span:nth-child(1)") #根据选择器选择标签year = soup.select("#content > div > div.article > ol > li > div > div.info > div.bd > p:nth-child(1)")for i,j in zip(target,year):ti = i.get_text()tj = j.get_text()year = re.search("[0-9]{4}",tj).group()director = re.search("导演: .*",tj).group()tresult = ti + "   " + year + "   " + directorresult.append(tresult)print(tresult)

注意，此时使用的标签选择器和之前复制的有所不同，因为之前复制的标签选择器只选中了1个标签，而对于1个url，我们要爬取25个标签，所以看看修改哪里可以满足我们的需求。我们可以发现，一开始的选择器:

#content > div > div.article > ol > li:nth-child(1) > div > div.info > div.hd > a > span:nth-child(1)

在span标签前还有一个标签只选择了它的1个孩子，这就是我们的电影列表标签，如果选择所有列表中的孩子，就能完成我们的选择了。

#content > div > div.article > ol > li > div > div.info > div.hd > a > span:nth-child(1)

导演和主演的爬取也和这个类似，不过需要用到正则表达式，笔者对正则表达式了解的也不多，就不多叙述了。
爬取出数据来肯定是要存储的，这里就先保存为txt文件。
保存为txt文件中有一个问题就是网页的编码通常时utf-8编码，而windows系统下新文件的默认编码是GBK编码，所以在创建新的txt文件时，需要以utf-8编码的形式创建：

file = open("douban_top250.txt","w",encoding='utf-8')

参考：
‘gbk’ codec can’t encode character解决方法
在保存时每存一行需要换行，这样数据更好看，所以在写入时在原始数据后加上"\r\n"即可：

file.write(i+'\r\n')

最终就将豆瓣top250的电影保存为了本地的txt文件。

这篇关于Datewhale爬虫学习活动打卡——Task1简单爬虫的实现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！

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