再次迫于生计。。。
大致的学习路线为:
一: 简单的定向脚本爬虫( request — bs4 — re )
二: 大型框架式爬虫( Scrapy 框架为主)
三:浏览器模拟爬虫 ( Mechanize 模拟 和 Selenium 模拟)
有Python基础和一点html基础的话。。。貌似上手是0难度的
年轻人的第一个爬虫(虽然代码是直接copy的…
1'''
2抓取百度贴吧---生活大爆炸吧的基本内容
3爬虫线路: requests - bs4
4Python版本: 3.6
5OS: mac os 12.12.4
6'''
7
8import requests
9import time
10from bs4 import BeautifulSoup
11
12# 首先我们写好抓取网页的函数
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15def get_html(url):
16 try:
17 r = requests.get(url, timeout=30)
18 r.raise_for_status()
19 # 这里我们知道百度贴吧的编码是utf-8,所以手动设置的。爬去其他的页面时建议使用:
20 # r.endcodding = r.apparent_endconding
21 r.encoding = 'utf-8'
22 return r.text
23 except:
24 return " ERROR "
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26
27def get_content(url):
28 '''
29 分析贴吧的网页文件,整理信息,保存在列表变量中
30 '''
31
32 # 初始化一个列表来保存所有的帖子信息:
33 comments = []
34 # 首先,我们把需要爬取信息的网页下载到本地
35 html = get_html(url)
36
37 # 我们来做一锅汤
38 soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
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40 # 按照之前的分析,我们找到所有具有‘ j_thread_list clearfix’属性的li标签。返回一个列表类型。
41 liTags = soup.find_all('li', attrs={'class': ' j_thread_list clearfix'})
42
43 # 通过循环找到每个帖子里的我们需要的信息:
44 for li in liTags:
45 # 初始化一个字典来存储文章信息
46 comment = {}
47 # 这里使用一个try except 防止爬虫找不到信息从而停止运行
48 try:
49 # 开始筛选信息,并保存到字典中
50 comment['title'] = li.find(
51 'a', attrs={'class': 'j_th_tit '}).text.strip()
52 comment['link'] = "http://tieba.baidu.com/" + \
53 li.find('a', attrs={'class': 'j_th_tit '})['href']
54 comment['name'] = li.find(
55 'span', attrs={'class': 'tb_icon_author '}).text.strip()
56 comment['time'] = li.find(
57 'span', attrs={'class': 'pull-right is_show_create_time'}).text.strip()
58 comment['replyNum'] = li.find(
59 'span', attrs={'class': 'threadlist_rep_num center_text'}).text.strip()
60 comments.append(comment)
61 except:
62 print('出了点小问题')
63
64 return comments
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66
67def Out2File(dict):
68 '''
69 将爬取到的文件写入到本地
70 保存到当前目录的 TTBT.txt文件中。
71
72 '''
73 with open('TBBT.txt', 'a+') as f:
74 for comment in dict:
75 f.write('标题: {} \t 链接:{} \t 发帖人:{} \t 发帖时间:{} \t 回复数量: {} \n'.format(
76 comment['title'], comment['link'], comment['name'], comment['time'], comment['replyNum']))
77
78 print('当前页面爬取完成')
79
80
81def main(base_url, deep):
82 url_list = []
83 # 将所有需要爬去的url存入列表
84 for i in range(0, deep):
85 url_list.append(base_url + '&pn=' + str(50 * i))
86 print('所有的网页已经下载到本地! 开始筛选信息。。。。')
87
88 #循环写入所有的数据
89 for url in url_list:
90 content = get_content(url)
91 Out2File(content)
92 print('所有的信息都已经保存完毕!')
93
94
95base_url = 'http://tieba.baidu.com/f?kw=&ie=utf-8'
96# 设置需要爬取的页码数量
97deep = 100
98
99if __name__ == '__main__':
100 main(base_url, deep)年轻人的第二个爬虫:https://github.com/111qqz/spider-demo,爬了我家一周的天气情况
爬虫能够work我觉得主要取决于两个因素
一个是,一个网站的网页源码,其实是在我们本地存储的
另一个是,网页的代码是有规律的…
所以初级的爬虫的难度就仅仅在于找规律。。。然后配合chrome 开发者工具的模拟点击功能和 xpath这种文本解析工具… 就可以搞定了。。。
关于反爬虫的处理办法,以及如何提高爬虫的速度,可能才是“爬虫工程师”的核心技能?
参考资料: