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发布时间:2019-03-25

原标题:python 爬虫入门案例----爬取某站上海租房图片

“太子事务繁忙,还是不要打扰的好,若是被父皇知道,可是要挨骂。”燕王连忙提醒,秦王一拍脑袋,“还是四弟想的周到,走,去找老三。”

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“咳咳。“一声咳嗽声从深坑里面传出,众人放眼看去,发现刘皓从站在大坑里面,脸色有点发白,显然是查克拉消耗很大。
“啪啪啪”这个时候从旁边传来了一阵掌声,瓦罗笑着说道:“花少果然是赌中高手,佩服佩服,今曰算是大开眼界了。”

噗的一声轻响,那青色龙形雷电悄无声息的消失了,就消失在那头白甲地龙的身上。只是一瞬间,那白甲地龙的身体就被完全渲染成了青色,下一刻,在劲风的吹袭之下,化为一片青灰悄然散去,连骨头渣子都没有留下一点。

前言

  对于一个net开发这爬虫真真的以前没有写过。这段时间开始学习python爬虫,今天周末无聊写了一段代码爬取上海租房图片,其实很简短就是利用爬虫的第三方库Requests与BeautifulSoup。python 版本:python3.6 ,IDE :pycharm。其实就几行代码,但希望没有开发基础的人也能一下子看明白,所以大神请绕行。

第三方库

首先安装

  我是用的pycharm所以另为的脚本安装我这就不介绍了。

  如上图打开默认设置选择Project Interprecter,双击pip或者点击加号,搜索要安装的第三方库。其中如果建立的项目多记得Project Interprecter要选择正确的安装位置不然无法导入。

Requests库

  requests库的官方定义:Requests 唯一的一个非转基因的 Python HTTP 库,人类可以安全享用。其实他就是请求网络获取网页数据的。

import requests
header={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36"}
res=requests.get("http://sh.58.com/zufang/",headers=header)
try:
    print(res.text);
except  ConnectionError:
    print("访问被拒绝!!!")

  结果如下:

  其中Request Headers的参数如下:

#headers的一些属性:
#Accept:指定客户端能够接收的内容类型,内容类型的先后次序表示客户都接收的先后次序
#Accept-Lanuage:指定HTTP客户端浏览器用来展示返回信息优先选择的语言
#Accept-Encoding指定客户端浏览器可以支持的web服务器返回内容压缩编码类型。表示允许服务器在将输出内容发送到客户端以前进行压缩,以节约带宽。而这里设置的就是客户端浏览器所能够支持的返回压缩格式。
#Accept-Charset:HTTP客户端浏览器可以接受的字符编码集
# User-Agent : 有些服务器或 Proxy 会通过该值来判断是否是浏览器发出的请求
# Content-Type : 在使用 REST 接口时,服务器会检查该值,用来确定 HTTP Body 中的内容该怎样解析。
# application/xml : 在 XML RPC,如 RESTful/SOAP 调用时使用
# application/json : 在 JSON RPC 调用时使用
# application/x-www-form-urlencoded : 浏览器提交 Web 表单时使用
# 在使用服务器提供的 RESTful 或 SOAP 服务时, Content-Type 设置错误会导致服务器拒绝服务

BeautifulSoup库

   BeautifulSoup可以轻松的解析Requests库请求的页面,并把页面源代码解析为Soup文档,一边过滤提取数据。这是bs4.2的文档。

Beautiful Soup支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器,如果我们不安装它,则 Python 会使用 Python默认的解析器,其中lxml 据说是相对而言比较强大的我下面的暗示是python 标准库的。

选择器select

# 选择所有div标签
soup.select("div")
# 选择所有p标签中的第三个标签
soup.select("p:nth-of-type(3)")
相当于soup.select(p)[2]
# 选择div标签下的所有img标签
soup.select("div img")
# 选择div标签下的直接a子标签
soup.select("div > a")
# 选择id=link1后的所有兄弟节点标签
soup.select("#link1 ~ .mybro")
# 选择id=link1后的下一个兄弟节点标签
soup.select("#link1 + .mybro")
# 选择a标签,其类属性为className的标签
soup.select("a .className")
# 选择a标签,其id属性为idName的标签
soup.select("a #idName")
# 选择a标签,其属性中存在attrName的所有标签
soup.select("a[attrName]")
# 选择a标签,其属性href=http://wangyanling.com的所有标签
soup.select("a[href="http://wangyanling.com"]")
# 选择a标签,其href属性以http开头
soup.select("a[href^="http"]")
# 选择a标签,其href属性以lacie结尾
soup.select("a[href$="lacie"]")
# 选择a标签,其href属性包含.com
soup.select("a[href*=".com"]")
# 从html中排除某标签,此时soup中不再有script标签
[s.extract() for s in soup("script")]
# 如果想排除多个呢
[s.extract() for s in soup(["script","fram"]

BeautifulSoup库需要学习的知识点,请参考bs4.2的文档。在这不再过多叙述。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
header={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36"}
res=requests.get("http://cd.58.com/zufang/",headers=header)
soup=BeautifulSoup(res.text,"html.parser")
print(soup.prettify())

案例:爬取上海租房图片

import requests
import urllib.request
import os
import time
from bs4 import BeautifulSoup
header={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.62 Safari/537.36"}
url=["http://sh.58.com/zufang/pn{}/?ClickID=2".format(number) for number in range(6,51)]#分页抓取
adminCout=6
for arurl in url:
    adminCout=adminCout+1
    res=requests.get(arurl,headers=header)
    soup=BeautifulSoup(res.text,"html.parser")
    arryImg=soup.select(".img_list img")
    print(arryImg)
    count = 0;
    for img in arryImg:
        print(img["lazy_src"])
        _url = img["lazy_src"]
        pathName = "E:\2333\" + str(adminCout)+"_"+str(count) + ".jpg"  # 设置路径和文件名
        result = urllib.request.urlopen(_url)  # 打开链接,和python2.x不同请注意了
        data = result.read()  # 否则开始下载到本地
        with open(pathName, "wb") as code:
            code.write(data)
            code.close()
            count = count + 1  # 计数+1
            print("正在下载第:", count)
        time.sleep(30)

 

只是实现功能,至于代码结果如下:

结语:

  对于python并非为了从net跳出来,学习python只是感兴趣,但是通过这段时间的学习确实有些思想从net的思路中跳了出来,接下来一年的业余时间应该都会花在学习python上,还希望自己能坚持下去。这应该是2017年最后一篇文章,在这给大家拜个早年。

 

 

 

 

 

编辑:北杜戏戏

发布时间:2019-03-25 10:26:08

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责任编辑:纯徒