爬蟲最基本的工作流程:內涵社群網站為例
阿新 • • 發佈:2019-01-31
網路爬蟲(又被稱為網頁蜘蛛,網路機器人)就是模擬客戶端傳送網路請求,接收請求響應,一種按照一定的規則,自動地抓取網際網路資訊的程式。
只要是瀏覽器能做的事情,原則上,爬蟲都能夠做
先來看一下最簡單的網路爬蟲百度Logo圖片提取:
import requests
r = requests.get("https://www.baidu.com/img/bd_logo1.png")
with open("baidu.png","wb") as f:
f.write(r.content)
接下來按照爬蟲基本工作流程提取內涵社群網站文字內容:
1.獲取url:
url=http://neihanshequ.com/ headers= {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/61.0.3163.100 Safari/537.36"}
2.傳送請求,接受響應:
r = requests.get(url,headers=headers)
html_str = r.content.decode()
3.提取資料:
4.儲存資料:''' <h1 class="title"> <p>公交車上,一小夥對著手機打公放點微信語音:“臭小子,你是不是一點也不想你老孃?都不知道陪我聊聊天,回家來看看我...”每點開這段語音,小夥都自言自語說道:“別嘮叨啦,我每天都陪你聊天,好不好!想你了,老媽...”一大爺看不下去了,說道:“小夥子!你能不能不迴圈播這段語音,你要是想你媽了,能不能給她打個電話?”小夥說道:“上個月她走了,就只剩下這段語音了...”</p> </h1>''' t = re.findall(r"<h1 class=\"title\">.*?<p>(.*?)</p>.*?</h1>",html_str,re.S)
with open("neihan.txt","w",encoding="utf-8") as f:
for i in t:
f.write(i)
f.write("\n")
這是最簡單的面向過程網站爬取,最終程式碼如下:
import re import requests def Neihan(): url=http://neihanshequ.com/ headers= {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/61.0.3163.100 Safari/537.36"} r = requests.get(url,headers=headers) html_str = r.content.decode() ''' <h1 class="title"> <p>公交車上,一小夥對著手機打公放點微信語音:“臭小子,你是不是一點也不想你老孃?都不知道陪我聊聊天,回家來看看我...”每點開這段語音,小夥都自言自語說道:“別嘮叨啦,我每天都陪你聊天,好不好!想你了,老媽...”一大爺看不下去了,說道:“小夥子!你能不能不迴圈播這段語音,你要是想你媽了,能不能給她打個電話?”小夥說道:“上個月她走了,就只剩下這段語音了...”</p> </h1>''' t = re.findall(r"<h1 class=\"title\">.*?<p>(.*?)</p>.*?</h1>",html_str,re.S) with open("neihan.txt","w",encoding="utf-8") as f: for i in t: f.write(i) f.write("\n") Neihan()
按照面向物件爬取內涵社群網站文字,爬蟲工作流程程式碼如下:
# coding=utf-8
import requests
import re
import json
class Neihan:
def __init__(self):
self.start_url = "http://neihanshequ.com/"
self.headers = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/61.0.3163.100 Safari/537.36"}
self.next_url_temp = "http://neihanshequ.com/joke/?is_json=1&app_name=neihanshequ_web&max_time={}"
def parse_url(self,url): #傳送url地址的請求,獲取響應
r = requests.get(url,headers=self.headers)
return r.content.decode()
def get_first_page_content_list(self,html_str):
t = re.findall(r"<h1 class=\"title\">.*?<p>(.*?)</p>.*?</h1>", html_str, re.S)
#獲取max——time
max_time = re.findall("max_time: '(.*?)'",html_str,re.S)[0]
return t,max_time
def save_content_list(self,content_list): #儲存
for content in content_list:
print(content)
def get_content_list(self,html_str):
dict_response = json.loads(html_str)
content_list = [i["group"]['text'] for i in dict_response["data"]["data"]]
max_time = dict_response["data"]["max_time"]
#獲取has_more
has_more = dict_response["data"]["has_more"]
return content_list,max_time,has_more
def run(self):#實現主要邏輯
#1.start_url
#2.傳送請求,獲取響應
html_str = self.parse_url(self.start_url)
#3.提取資料
content_list,max_time = self.get_first_page_content_list(html_str)
#4.儲存
self.save_content_list(content_list)
#5.獲取第二頁的url
has_more=True
while has_more:
next_url = self.next_url_temp.format(max_time)
html_str = self.parse_url(next_url) #傳送下一頁的請求
content_list,max_time,has_more = self.get_content_list(html_str)#獲取json中的段子和max——time
self.save_content_list(content_list)
if __name__ == '__main__':
neihan = Neihan()
neihan.run()