Python爬蟲超詳細講解(零基礎入門,老年人都看的懂)

at_1發表於2021-09-09

講解我們的爬蟲之前,先概述關於爬蟲的簡單概念(畢竟是零基礎教程)


爬蟲

網路爬蟲(又被稱為網頁蜘蛛,網路機器人)就是模擬瀏覽器傳送網路請求,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。

原則上,只要是瀏覽器(客戶端)能做的事情,爬蟲都能夠做。


為什麼我們要使用爬蟲

網際網路大資料時代,給予我們的是生活的便利以及海量資料爆炸式的出現在網路中。

過去,我們透過書籍、報紙、電視、廣播或許資訊,這些資訊數量有限,且是經過一定的篩選,資訊相對而言比較有效,但是缺點則是資訊面太過於狹窄了。不對稱的資訊傳導,以致於我們視野受限,無法瞭解到更多的資訊和知識。

網際網路大資料時代,我們突然間,資訊獲取自由了,我們得到了海量的資訊,但是大多數都是無效的垃圾資訊。

例如新浪微博,一天產生數億條的狀態更新,而在百度搜尋引擎中,隨意搜一條——減肥100,000,000條資訊。

在如此海量的資訊碎片中,我們如何獲取對自己有用的資訊呢?

答案是篩選!

透過某項技術將相關的內容收集起來,在分析刪選才能得到我們真正需要的資訊。

這個資訊收集分析整合的工作,可應用的範疇非常的廣泛,無論是生活服務、出行旅行、金融投資、各類製造業的產品市場需求等等……都能夠藉助這個技術獲取更精準有效的資訊加以利用。

網路爬蟲技術,雖說有個詭異的名字,讓能第一反應是那種軟軟的蠕動的生物,但它卻是一個可以在虛擬世界裡,無往不前的利器。


爬蟲準備工作

我們平時都說Python爬蟲,其實這裡可能有個誤解,爬蟲並不是Python獨有的,可以做爬蟲的語言有很多例如:PHP,JAVA,C#,C++,Python,選擇Python做爬蟲是因為Python相對來說比較簡單,而且功能比較齊全。

首先我們需要下載python,我下載的是官方最新的版本 3.8.3

其次我們需要一個執行Python的環境,我用的是pychram

圖片描述

也可以從官方下載,
我們還需要一些庫來支援爬蟲的執行(有些庫Python可能自帶了)

圖片描述

差不多就是這幾個庫了,良心的我已經在後面寫好註釋了


(爬蟲執行過程中,不一定就只需要上面幾個庫,看你爬蟲的一個具體寫法了,反正需要庫的話我們可以直接在setting裡面安裝)


爬蟲專案講解

我做的是爬取豆瓣評分電影Top250的爬蟲程式碼

我們要爬取的就是這個網站:


這邊我已經爬取完畢,給大家看下效果圖,我是將爬取到的內容存到xls中

圖片描述

我們的爬取的內容是:電影詳情連結,圖片連結,影片中文名,影片外國名,評分,評價數,概況,相關資訊。

')  # 建立正規表示式物件,標售規則   影片詳情連結的規則

findImgSrc = re.compile(r'

findTitle = re.compile(r'(.*)')

findRating = re.compile(r'(.*)')

findJudge = re.compile(r'(d*)人評價')

findInq = re.compile(r'(.*)')

findBd = re.compile(r'

(.*?)

', re.S)


def main():

    baseurl = "?start="  #要爬取的網頁連結

    # 1.爬取網頁

    datalist = getData(baseurl)

    savepath = "豆瓣電影Top250.xls"    #當前目錄新建XLS,儲存進去

    # dbpath = "movie.db"              #當前目錄新建資料庫,儲存進去

    # 3.儲存資料

    saveData(datalist,savepath)      #2種儲存方式可以只選擇一種

    # saveData2DB(datalist,dbpath)


# 爬取網頁

def getData(baseurl):

    datalist = []  #用來儲存爬取的網頁資訊

    for i in range(0, 10):  # 呼叫獲取頁面資訊的函式,10次

        url = baseurl + str(i * 25)

        html = askURL(url)  # 儲存獲取到的網頁原始碼

        # 2.逐一解析資料

        soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

        for item in soup.find_all('div', class_="item"):  # 查詢符合要求的字串

            data = []  # 儲存一部電影所有資訊

            item = str(item)

            link = re.findall(findLink, item)[0]  # 透過正規表示式查詢

            data.append(link)

            imgSrc = re.findall(findImgSrc, item)[0]

            data.append(imgSrc)

            titles = re.findall(findTitle, item)

            if (len(titles) == 2):

                ctitle = titles[0]

                data.append(ctitle)

                otitle = titles[1].replace("/", "")  #消除跳脫字元

                data.append(otitle)

            else:

                data.append(titles[0])

                data.append(' ')

            rating = re.findall(findRating, item)[0]

            data.append(rating)

            judgeNum = re.findall(findJudge, item)[0]

            data.append(judgeNum)

            inq = re.findall(findInq, item)

            if len(inq) != 0:

                inq = inq[0].replace("。", "")

                data.append(inq)

            else:

                data.append(" ")

            bd = re.findall(findBd, item)[0]

            bd = re.sub('
(s+)?', "", bd)

            bd = re.sub('/', "", bd)

            data.append(bd.strip())

            datalist.append(data)


    return datalist



# 得到指定一個URL的網頁內容

def askURL(url):

    head = {  # 模擬瀏覽器頭部資訊,向豆瓣伺服器傳送訊息

        "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122  Safari / 537.36"

    }

    # 使用者代理,表示告訴豆瓣伺服器,我們是什麼型別的機器、瀏覽器(本質上是告訴瀏覽器,我們可以接收什麼水平的檔案內容)


    request = urllib.request.Request(url, headers=head)

    html = ""

    try:

        response = urllib.request.urlopen(request)

        html = response.read().decode("utf-8")

    except urllib.error.URLError as e:

        if hasattr(e, "code"):

            print(e.code)

        if hasattr(e, "reason"):

            print(e.reason)

    return html



# 儲存資料到表格

def saveData(datalist,savepath):

    print("save.......")

    book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #建立workbook物件

    sheet = book.add_sheet('豆瓣電影Top250', cell_overwrite_ok=True) #建立工作表

    col = ("電影詳情連結","圖片連結","影片中文名","影片外國名","評分","評價數","概況","相關資訊")

    for i in range(0,8):

        sheet.write(0,i,col[i])  #列名

    for i in range(0,250):

        # print("第%d條" %(i+1))       #輸出語句,用來測試

        data = datalist[i]

        for j in range(0,8):

            sheet.write(i+1,j,data[j])  #資料

    book.save(savepath) #儲存


# def saveData2DB(datalist,dbpath):

#     init_db(dbpath)

#     conn = sqlite3.connect(dbpath)

#     cur = conn.cursor()

#     for data in datalist:

#             for index in range(len(data)):

#                 if index == 4 or index == 5:

#                     continue

#                 data[index] = '"'+data[index]+'"'

#             sql = '''

#                     insert into movie250(

#                     info_link,pic_link,cname,ename,score,rated,instroduction,info)

#                     values (%s)'''%",".join(data)

#             # print(sql)     #輸出查詢語句,用來測試

#             cur.execute(sql)

#             conn.commit()

#     cur.close

#     conn.close()



# def init_db(dbpath):

#     sql = '''

#         create table movie250(

#         id integer  primary  key autoincrement,

#         info_link text,

#         pic_link text,

#         cname varchar,

#         ename varchar ,

#         score numeric,

#         rated numeric,

#         instroduction text,

#         info text

#         )

#

#

#     '''  #建立資料表

#     conn = sqlite3.connect(dbpath)

#     cursor = conn.cursor()

#     cursor.execute(sql)

#     conn.commit()

#     conn.close()


# 儲存資料到資料庫


if __name__ == "__main__":  # 當程式執行時

    # 呼叫函式

     main()

    # init_db("movietest.db")

     print("爬取完畢!")


下面我根據程式碼,從下到下給大家講解分析一遍

-- codeing = utf-8 --,開頭的這個是設定編碼為utf-8 ,寫在開頭,防止亂碼。

然後下面 import就是匯入一些庫,做做準備工作,(sqlite3這庫我並沒有用到所以我註釋起來了)。

下面一些find開頭的是正規表示式,是用來我們篩選資訊的。

(正規表示式用到 re 庫,也可以不用正規表示式,不是必須的。)

大體流程分三步走:


1. 爬取網頁

2.逐一解析資料

3. 儲存網頁


先分析流程1,爬取網頁,baseurl 就是我們要爬蟲的網頁網址,往下走,呼叫了 getData(baseurl) ,

我們來看 getData方法

圖片描述

這段大家可能看不懂,其實是這樣的:
因為電影評分Top250,每個頁面只顯示25個,所以我們需要訪問頁面10次,25*10=250。

圖片描述

我們只要在baseurl後面加上數字就會跳到相應頁面,比如i=1時

?start=25

我放上超連結,大家可以點選看看會跳到哪個頁面,畢竟實踐出真知。

然後又呼叫了askURL來請求網頁,這個方法是請求網頁的主體方法,
怕大家翻頁麻煩,我再把程式碼複製一遍,讓大家有個直觀感受

def askURL(url):

    head = {  # 模擬瀏覽器頭部資訊,向豆瓣伺服器傳送訊息

        "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122  Safari / 537.36"

    }

    # 使用者代理,表示告訴豆瓣伺服器,我們是什麼型別的機器、瀏覽器(本質上是告訴瀏覽器,我們可以接收什麼水平的檔案內容)


    request = urllib.request.Request(url, headers=head)

    html = ""

    try:

        response = urllib.request.urlopen(request)

        html = response.read().decode("utf-8")

    except urllib.error.URLError as e:

        if hasattr(e, "code"):

            print(e.code)

        if hasattr(e, "reason"):

            print(e.reason)

    return html


這個askURL就是用來向網頁傳送請求用的,那麼這裡就有老鐵問了,為什麼這裡要寫個head呢?

這是因為我們要是不寫的話,訪問某些網站的時候會被認出來爬蟲,顯示錯誤,錯誤程式碼

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這是一個梗大家可以百度下,

圖片描述

所以我們需要 “裝” ,裝成我們就是一個瀏覽器,這樣就不會被認出來,
偽裝一個身份。


來,我們繼續往下走,

  html = response.read().decode("utf-8")

這段就是我們讀取網頁的內容,設定編碼為utf-8,目的就是為了防止亂碼。

訪問成功後,來到了第二個流程:


2.逐一解析資料


解析資料這裡我們用到了 BeautifulSoup(靚湯) 這個庫,這個庫是幾乎是做爬蟲必備的庫,無論你是什麼寫法。


下面就開始查詢符合我們要求的資料,用BeautifulSoup的方法以及 re 庫的

正規表示式去匹配,

圖片描述

匹配到符合我們要求的資料,然後存進 dataList , 所以 dataList 裡就存放著我們需要的資料了。


最後一個流程:


3.儲存資料


    # 3.儲存資料

    saveData(datalist,savepath)      #2種儲存方式可以只選擇一種

    # saveData2DB(datalist,dbpath)


儲存資料可以選擇儲存到 xls 表, 需要(xlwt庫支援)

也可以選擇儲存資料到 sqlite資料庫, 需要(sqlite3庫支援)


這裡我選擇儲存到 xls 表 ,這也是為什麼我註釋了一大堆程式碼,註釋的部分就是儲存到 sqlite 資料庫的程式碼,二者選一就行


儲存到 xls 的主體方法是 saveData (下面的saveData2DB方法是儲存到sqlite資料庫):

圖片描述

建立工作表,創列(會在當前目錄下建立),


   sheet = book.add_sheet('豆瓣電影Top250', cell_overwrite_ok=True) #建立工作表

    col = ("電影詳情連結","圖片連結","影片中文名","影片外國名","評分","評價數","概況","相關資訊")


然後把 dataList裡的資料一條條存進去就行。


最後運作成功後,會在左側生成這麼一個檔案

圖片描述

開啟之後看看是不是我們想要的結果

圖片描述

成了,成了!


如果我們需要以資料庫方式儲存,可以先生成 xls 檔案,再把 xls 檔案匯入資料庫中,就可以啦

本篇文章講解到這裡啦,我感覺我講的還算細緻吧,爬蟲我也是最近才可以學,對這個比較有興趣,我肯定有講的不好的地方,歡迎各位大佬來指正我 。


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