Python爬虫实践入门篇

1、前言

学习Python二个多月啦，周末时开始兴趣学习爬虫，虽然有点概念，但是也折腾了大半天，下面就开始简要记录一下吧。

2、需要的准备

• Python：需要基本的python语法基础
• requests：专业用于请求处理，requests库学习文档中文版
• lxml：其实可以用pythonth自带的正则表达式库re，但是为了更加简单入门，用 lxml 中的 etree 进行网页数据定位爬取。

通过pip安装 requests 和 lxml 库，在终端输入：

pip install requests pip install lxml 

注：如果是安装到Python3就用pip3 install

下载过程成功的输出：

Collecting lxml Cache entry deserialization failed, entry ignored Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/00/fd/5e65f293e366a63198dade275b886e5d24752367c2e67e3993023b0d58ef/lxml-4.2.3-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64.macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (8.7MB) 100% |████████████████████████████████| 8.7MB 821kB/s Installing collected packages: lxml Successfully installed lxml-4.2.3 

• 注：
  如果安装过程遇到任何问题，请谷歌吧，如果网上找不到答案，也不要问我！找不到答案我直播吃翔！！！

3、实践过程

为了这过程有点兴趣，我找了一个美图的网站，爬虫了一波图片~

实践爬虫的网站链接：https://www点aitaotu点com（注意，这不是打广告！）

• 下载页面html内容：

 page = 'https://www点aitaotu点com/guonei/36350.html' data = requests.get(page).text dom = etree.HTML(data) 

• 解析(定位)元素:

 title_path = '//*[@id="photos"]/h1/text()' totalpage_path = '//*[@id="picnum"]/span[2]/text()' image_path = '//*[@id="big-pic"]/p/a/img' 

这里的xpath怎么获取，就是网页里面，打开开发者检查元素工具，在safari和chrome都有这个功能：

• 获取元素内容：

 title = dom.xpath(title_path)[0] total = dom.xpath(totalpage_path)[0] image_url = dom.xpath(image_path)[0] img_src = image_url.xpath('./@src')[0] img_alt = image_url.xpath('./@alt')[0] 

这里解析就不解析了，其实通过PyCharm IDE可能实时查看每个对象的属性，可以更清晰的了解解析的元素结构，帮助理解，这里就暂时不说IDE的方法啦，大家有兴趣可以试试，也是很简单的~

最后拿到图片链接，就是下载图片然后保存输出到电脑啊！（文章尾附完整代码！）

总结

爬虫入门就这样结束啦！学习了python后，发现语法很简单，代码很轻松就完成！不到100行！！！

python通过各种库，解决了编程语言自身的庞大，完成了自己是胶水语言的特点！

通过这次实践，其实，有很多细节东西，只有自己做了才知道，比较说保存图片的路径，找到当前目录，怎么分目录保存，目录文件操作，这些都是自己之前实践了一个django工具学习过来的。所以，现在经历多了，才知道，什么时候学习都不晚，有些东西，真的是不知道什么时候你会用上，真的，自己早知道这个道理几年，就不像年轻时那么想，这东西怎么可能会用上，不学！！！果然是年轻坑爹！！！学会老，学到老吧！

代码

• iHTCboy/WebCrawlerExample: 网页爬虫实践示例

#!/usr/local/bin/python3 #coding=utf-8 import os import requests from lxml import etree def downloadImages(url): data = requests.get(page).text dom = etree.HTML(data) title_path = '//*[@id="photos"]/h1/text()' totalpage_path = '//*[@id="picnum"]/span[2]/text()' image_path = '//*[@id="big-pic"]/p/a/img' title = dom.xpath(title_path)[0] total = dom.xpath(totalpage_path)[0] image_url = dom.xpath(image_path)[0] img_src = image_url.xpath('./@src')[0] img_alt = image_url.xpath('./@alt')[0] print(title, total, img_src, img_alt) cwd = os.getcwd() save_path = os.path.join(cwd, 'images/' + title) if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path) print(u'保存图片的路径：', save_path) img_path = os.path.dirname(img_src) img_name = os.path.basename(img_src) img_format = img_name.split('.')[1] print(img_path, img_name) for i in range(1, int(total) + 1): new_img_url = '%s/%02d.%s' % (img_path, i, img_format) save_img_path = '%s/%02d.%s' % (save_path, i, img_format) # 下载图片 image = requests.get(new_img_url) # 命名并保存图片 with open(save_img_path, 'wb') as f: f.write(image.content) if __name__ == '__main__': url = 'https://www.aitaotu.com/' # download list list = ['guonei/36350.html', 'guonei/36352.html', 'guonei/36351.html', 'guonei/36357.html', 'guonei/36250.html', 'guonei/36341.html', 'guonei/36334.html', 'guonei/36306.html', 'guonei/35969.html', 'guonei/35219.html', 'guonei/36290.html', 'guonei/36277.html', 'guonei/36263.html', 'gangtai/36303.html', 'gangtai/36226.html', 'guonei/35260.html', 'guonei/35247.html', 'guonei/36257.html', 'guonei/36221.html', 'guonei/21647.html', 'guonei/21499.html', 'guonei/36319.html', 'guonei/34903.html', 'guonei/14148.html', 'guonei/33780.html', 'guonei/14338.html', 'guonei/14550.html', 'guonei/14818.html', 'guonei/16820.html', 'guonei/18388.html', 'guonei/13447.html', 'guonei/25912.html', 'guonei/13991.html', 'guonei/8246.html', 'guonei/36171.html' ] print(u'准备下载：%d套图', len(list)) for type in list: page = url + type downloadImages(page) print(u'下载完成啦！') 

代码就没有太多注释，因为很简单，就说一下运行方式吧，在终端：

python2:

python YellowImage.py 

python3:

python3 YellowImage.py 

最后的成果：

参考

• Python教程 - 廖雪峰的官方网站
• Requests: 让 HTTP 服务人类 — Requests 2.18.1 文档
• Beautiful Soup 4.2.0 文档
• 正则表达式30分钟入门教程
• 在线正则表达式测试
• lxml - Processing XML and HTML with Python
• Python lxml教程 | 卡瓦邦噶！
• 非结构化数据之lxml库 · 网络爬虫教程

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