0.为什么要学习网络爬虫

  深度学习一般过程:

  收集数据，尤其是有标签、高质量的数据是一件昂贵的工作。
  爬虫的过程，就是模仿浏览器的行为，往目标站点发送请求，接收服务器的响应数据，提取需要的信息，并进行保存的过程。
  Python为爬虫的实现提供了工具:requests模块、BeautifulSoup库

1.爬虫练习前言

  本次实践使用Python来爬取百度百科中《青春有你2》所有参赛选手的信息。
  数据获取：https://baike.baidu.com/item/青春有你第二季

普通用户:
  打开浏览器 --> 往目标站点发送请求 --> 接收响应数据 --> 渲染到页面上。

爬虫程序:
   模拟浏览器 --> 往目标站点发送请求 --> 接收响应数据 --> 提取有用的数据 --> 保存到本地/数据库。

  本实践中将会使用以下两个模块，首先对这两个模块简单了解以下：

request模块：

  requests是python实现的简单易用的HTTP库，官网地址：http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/
  requests.get(url)可以发送一个http get请求，返回服务器响应内容。

BeautifulSoup库：

  BeautifulSoup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。
  网址：https://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/v4.4.0/
  BeautifulSoup支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器,其中一个是 lxml。
  BeautifulSoup(markup, “html.parser”)或者BeautifulSoup(markup,
“lxml”)，推荐使用lxml作为解析器,因为效率更高。

2.程序代码

python">import json
import re
import requests
import datetime
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib import parse
import ostoday = datetime.date.today().strftime('%Y%m%d')def crawl_wiki_data():"""爬取百度百科中《青春有你2》中参赛选手信息，返回html"""headers = {#'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'#'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/101.0.4951.41 Safari/537.36 Edg/101.0.1210.32''User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/128.0.0.0 Safari/537.36 Edg/128.0.0.0'}url='https://baike.baidu.com/item/青春有你第二季'try:response = requests.get(url, headers=headers)print(response.status_code)# 将一段文档传入BeautifulSoup的构造方法,就能得到一个文档的对象, 可以传入一段字符串soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')# 返回的是class为table-view log-set-param的<table>所有标签tables = soup.find_all('table', {'class': 'table-view log-set-param'})crawl_table_title = "参赛学员"for table in tables:# 对当前节点前面的标签和字符串进行查找table_titles = table.find_previous('div').find_all('h3')for title in table_titles:if (crawl_table_title in title):return tableexcept Exception as e:print(e)def parse_wiki_data(table_html):'''从百度百科返回的html中解析得到选手信息，以当前日期作为文件名，存JSON文件,保存到work目录下'''bs = BeautifulSoup(str(table_html), 'lxml')all_trs = bs.find_all('tr')error_list = ['\'', '\"']stars = []for tr in all_trs[1:]:all_tds = tr.find_all('td')star = {}# 姓名star["name"] = all_tds[0].text# 个人百度百科链接star["link"] = 'https://baike.baidu.com' + all_tds[0].find('a').get('href')# 籍贯star["zone"] = all_tds[1].text# 星座star["constellation"] = all_tds[2].text# 身高star["height"] = all_tds[3].text# 体重star["weight"] = all_tds[4].text# 花语,去除掉花语中的单引号或双引号flower_word = all_tds[5].textfor c in flower_word:if c in error_list:flower_word = flower_word.replace(c, '')# 公司if not all_tds[6].find('a') is None:star["company"] = all_tds[6].find('a').textelse:star["company"] = all_tds[6].textstar["flower_word"] = flower_wordstars.append(star)json_data = json.loads(str(stars).replace("\'", "\""))with open('data/' + today + '.json', 'w', encoding='UTF-8') as f:json.dump(json_data, f, ensure_ascii=False)def crawl_pic_urls():'''爬取每个选手的百度百科图片，并保存'''with open('data/' + today + '.json', 'r', encoding='UTF-8') as file:json_array = json.loads(file.read())statistics_datas = []headers = {# 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36''User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/101.0.4951.41 Safari/537.36 Edg/101.0.1210.32'}for star in json_array:name = star['name']link = star['link']# 向选手个人百度百科发送一个http get请求response = requests.get(link, headers=headers)# 将一段文档传入BeautifulSoup的构造方法,就能得到一个文档的对象bs = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')# 从个人百度百科页面中解析得到一个链接，该链接指向选手图片列表页面pic_list_url = bs.select('.summary-pic a')[0].get('href')pic_list_url = 'https://baike.baidu.com' + pic_list_url# 向选手图片列表页面发送http get请求pic_list_response = requests.get(pic_list_url, headers=headers)# 对选手图片列表页面进行解析，获取所有图片链接bs = BeautifulSoup(pic_list_response.text, 'lxml')pic_list_html = bs.select('.pic-list img ')pic_urls = []for pic_html in pic_list_html:pic_url = pic_html.get('src')pic_urls.append(pic_url)# 根据图片链接列表pic_urls, 下载所有图片，保存在以name命名的文件夹中down_pic(name, pic_urls)def down_pic(name,pic_urls):'''根据图片链接列表pic_urls, 下载所有图片，保存在以name命名的文件夹中,'''path = 'work/'+'pics/'+name+'/'if not os.path.exists(path):os.makedirs(path)for i, pic_url in enumerate(pic_urls):try:pic = requests.get(pic_url, timeout=15)string = str(i + 1) + '.jpg'with open(path+string, 'wb') as f:f.write(pic.content)print('成功下载第%s张图片: %s' % (str(i + 1), str(pic_url)))except Exception as e:print('下载第%s张图片时失败: %s' % (str(i + 1), str(pic_url)))print(e)continuedef show_pic_path(path):'''遍历所爬取的每张图片，并打印所有图片的绝对路径'''pic_num = 0for (dirpath, dirnames, filenames) in os.walk(path):for filename in filenames:pic_num += 1print("第%d张照片：%s" % (pic_num, os.path.join(dirpath, filename)))print("共爬取《青春有你2》选手的%d照片" % pic_num)if __name__ == '__main__':#爬取百度百科中《青春有你2》中参赛选手信息，返回htmlhtml = crawl_wiki_data()#解析html,得到选手信息，保存为json文件parse_wiki_data(html)#从每个选手的百度百科页面上爬取图片,并保存crawl_pic_urls()#打印所爬取的选手图片路径#('/home/aistudio/work/pics/')print("所有信息爬取完成！")