往期内容提要:
- [Python爬虫] 一、爬虫原理之HTTP和HTTPS的请求与响应
- [Python爬虫] 二、爬虫原理之定义、分类、流程与编码格式
一、urllib 模块
所谓网页抓取,就是把URL地址中指定的网络资源从网络流中读取出来,保存到本地。 在Python中有很多库可以用来抓取网页,其中最常见的就是Python中内置的HTTP请求库——urllib模块。
在 python2 中,urllib 被分为urllib,urllib2等
urllib模块是Python内置的HTTP请求库,它不需要我们额外安装,可以直接引入urllib模块进行使用。urllib模块主要包含四大块内容:
- request,它是urllib模块中最核心的部分,是最基本的HTTP请求模块。request可以模拟发送请求,就像我们在浏览器里输入网址然后敲击回车一样。
- error,它是urllib的异常处理模块,当模拟的请求发生错误时,比如网络连接失败、禁止访问等,我们就可以使用error模块来捕获这些异常,然后进行重试或其他操作来保证程序不会意外终止。
- parse,它是urllib的一个工具模块,提供了许多对URL的处理方法,比如拆分、解析、合并等。
- robotparser,它的功能主要用于识别网站下的robots.txt文件,通过robots.txt文件可以帮助我们判断当前网站是否可以爬,从而远离不必要的法律纠纷。
二、Requests
虽然Python的标准库中 urllib 模块已经包含了平常我们使用的大多数功能,但是它的 API 使用起来让人感觉不太好,而 Requests 自称 "HTTP for Humans",说明使用更简洁方便。
Requests 唯一的一个非转基因的 Python HTTP 库,人类可以安全享用:)
Requests 继承了urllib的所有特性。Requests支持HTTP连接保持和连接池,支持使用cookie保持会话,支持文件上传,支持自动确定响应内容的编码,支持国际化的 URL 和 POST 数据自动编码。
requests 的底层实现其实就是 urllib
Requests的文档非常完备,中文文档也相当不错。Requests能完全满足当前网络的需求,支持Python 2.6--3.5,而且能在PyPy下完美运行。
开源地址:https://github.com/kennethreitz/requests
中文文档 API: http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/index.html
安装方式:
利用 pip 安装 或者利用 easy_install 都可以完成安装:
$ pip install requests
$ easy_install requests
(1) 基本GET请求(headers参数 和 parmas参数)
GET请求一般用于我们向服务器获取数据,以 http://www.baidu.com/s? 为例,我们可以看到在请求部分之后出现一个长长的字符串,其中就包含我们要查询的关键词,于是我们可以尝试用默认的Get方式来发送请求。
1. 最基本的GET请求可以直接用get方法
response = requests.get("http://www.baidu.com/")
# 也可以这么写
# response = requests.request("get", "http://www.baidu.com/")
2. 添加 headers 和 查询参数
如果想添加 headers,可以传入headers
参数来增加请求头中的headers信息。如果要将参数放在url中传递,可以利用 params
参数。
import requests
kw = {'wd':'长城'}
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.99 Safari/537.36"}
# params 接收一个字典或者字符串的查询参数,字典类型自动转换为url编码,不需要urlencode()
response = requests.get("http://www.baidu.com/s?", params = kw, headers = headers)
# 查看响应内容,response.text 返回的是Unicode格式的数据
print (response.text)
# 查看响应内容,response.content返回的字节流数据
print (respones.content)
# 查看完整url地址
print (response.url)
# 查看响应头部字符编码
print (response.encoding)
# 查看响应码
print (response.status_code)
运行结果
......
......
'http://www.baidu.com/s?wd=%E9%95%BF%E5%9F%8E'
'utf-8'
200
使用response.text 时,Requests 会基于 HTTP 响应的文本编码自动解码响应内容,大多数 Unicode 字符集都能被无缝地解码。
使用response.content 时,返回的是服务器响应数据的原始二进制字节流,可以用来保存图片等二进制文件。
1.1 GET请求之实战1:通过requests获取新浪首页为例
#coding=utf-8
import requests
response = requests.get("http://www.sina.com")
print(response.request.headers)
print(response.content.decode())
结果
{'User-Agent': 'python-requests/2.12.4', 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate', 'Accept': '*/*', 'Connection': 'keep-alive'}
<!DOCTYPE html>
<!-- [ published at 2017-06-09 15:15:23 ] -->
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-type" content="text/html; charset=utf-8" />
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge" />
<title>新浪首页</title>
<meta name="keywords" content="新浪,新浪网,SINA,sina,sina.com.cn,新浪首页,门户,资讯" />
...
#coding=utf-8
import requests
response = requests.get("http://www.sina.com")
print(response.request.headers)
print(response.text)
结果
{'User-Agent': 'python-requests/2.12.4', 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate', 'Accept': '*/*', 'Connection': 'keep-alive'}
<!DOCTYPE html>
<!-- [ published at 2017-06-09 15:18:10 ] -->
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-type" content="text/html; charset=utf-8" />
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge" />
<title>新浪首页</title>
<meta name="keywords" content="新浪,新浪网,SINA,sina,sina.com.cn,新浪首页,门户,资讯" />
<meta name="description" content="新浪网为全çƒç”¨æˆ·24å°æ—¶æ供全é¢åŠæ—¶çš„ä¸æ–‡èµ„讯,内容覆盖国内外çªå‘新闻事件ã€ä½“å›èµ›äº‹ã€å¨±ä¹æ—¶å°šã€äº§ä¸šèµ„讯ã€å®žç”¨ä¿¡æ¯ç‰ï¼Œè®¾æœ‰æ–°é—»ã€ä½“育ã€å¨±ä¹ã€è´¢ç»ã€ç§‘技ã€æˆ¿äº§ã€æ±½è½¦ç‰30多个内容频é“,åŒæ—¶å¼€è®¾åšå®¢ã€è§†é¢‘ã€è®ºå›ç‰è‡ªç”±äº’动交æµç©ºé—´ã€‚" />
<link rel="mask-icon" sizes="any" href="//www.sina.com.cn/favicon.svg" color="red">
产生问题的原因分析
- requests默认自带的Accept-Encoding导致或者新浪默认发送的就是压缩之后的网页;
- 但是为什么content.read()没有问题,因为requests,自带解压压缩网页的功能;
- 当收到一个响应时,Requests 会猜测响应的编码方式,用于在你调用response.text 方法时对响应进行解码。Requests 首先在 HTTP 头部检测是否存在指定的编码方式,如果不存在,则会使用 chardet.detect来尝试猜测编码方式(存在误差);
- 更推荐使用
response.content.deocde()
1.2 GET请求之实战2:通过requests获取网络上图片的大小
from io import BytesIO,StringIO
import requests
from PIL import Image
img_url = "http://imglf1.ph.126.net/pWRxzh6FRrG2qVL3JBvrDg==/6630172763234505196.png"
response = requests.get(img_url)
f = BytesIO(response.content)
img = Image.open(f)
print(img.size)
输出结果:
(500, 262)
理解一下 BytesIO 和StringIO
很多时候,数据读写不一定是文件,也可以在内存中读写。
StringIO顾名思义就是在内存中读写str。
BytesIO 就是在内存中读写bytes类型的二进制数据
例子中如果使用StringIO 即f = StringIO(response.text)
会产生“cannot identify image file”
的错误
当然上述例子也可以把图片存到本地之后再使用Image打开来获取图片大小
(2) 基本post请求(data参数)
1. 最基本post方法
response = requests.post("http://www.baidu.com/", data = data)
2. 传入data数据
对于 POST 请求来说,我们一般需要为它增加一些参数。那么最基本的传参方法可以利用 data
这个参数。data是一个字典,里面要匹配键值对。
import requests
formdata = {
"type":"AUTO",
"i":"i love python",
"doctype":"json",
"xmlVersion":"1.8",
"keyfrom":"fanyi.web",
"ue":"UTF-8",
"action":"FY_BY_ENTER",
"typoResult":"true"
}
url = "http://fanyi.youdao.com/translate?smartresult=dict&smartresult=rule&smartresult=ugc&sessionFrom=null"
headers={ "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/51.0.2704.103 Safari/537.36"}
response = requests.post(url, data = formdata, headers = headers)
print (response.text)
# 如果是json文件可以直接显示
print (response.json())
运行结果
{"type":"EN2ZH_CN","errorCode":0,"elapsedTime":3,"translateResult":[[{"src":"i love python","tgt":"我喜欢python"}]],"smartResult":{"type":1,"entries":["","肆文","","","高德纳","",""]}}
{'type': 'EN2ZH_CN', 'errorCode': 0, 'elapsedTime': 3, 'translateResult': [[{'src': 'i love python', 'tgt': '我喜欢python'}]], 'smartResult': {'type': 1, 'entries': ['', '肆文', '', '', '高德纳', '', '']}}
(3) 代理(proxies参数)
如果需要使用代理,你可以通过为任意请求方法提供 proxies
参数来配置单个请求:
import requests
# 根据协议类型,选择不同的代理
proxies = {
"http": "http://12.34.56.79:9527",
"https": "http://12.34.56.79:9527",
}
response = requests.get("http://www.baidu.com", proxies = proxies)
print response.text
也可以通过本地环境变量 HTTP_PROXY
和 HTTPS_PROXY
来配置代理:
export HTTP_PROXY="http://12.34.56.79:9527"
export HTTPS_PROXY="https://12.34.56.79:9527"
(4) 私密代理验证(特定格式) 和 Web客户端验证(auth 参数)
1. 私密代理
import requests
# 如果代理需要使用HTTP Basic Auth,可以使用下面这种格式:
proxy = { "http": "mr_mao_hacker:[email protected]:16816" }
response = requests.get("http://www.baidu.com", proxies = proxy)
print (response.text)
2.web客户端验证
如果是Web客户端验证,需要添加 auth = (账户名, 密码)
import requests
auth=('test', '123456')
response = requests.get('http://192.168.199.107', auth = auth)
print (response.text)
(5) Cookies 和 Sission
1. Cookies
如果一个响应中包含了cookie,那么我们可以利用 cookies参数拿到:
import requests
response = requests.get("http://www.baidu.com/")
# 7\. 返回CookieJar对象:
cookiejar = response.cookies
# 8\. 将CookieJar转为字典:
cookiedict = requests.utils.dict_from_cookiejar(cookiejar)
print (cookiejar)
print (cookiedict)
运行结果:
<RequestsCookieJar[<Cookie BDORZ=27315 for .baidu.com/>]>
{'BDORZ': '27315'}
2. session
在 requests 里,session对象是一个非常常用的对象,这个对象代表一次用户会话:从客户端浏览器连接服务器开始,到客户端浏览器与服务器断开。
会话能让我们在跨请求时候保持某些参数,比如在同一个 Session 实例发出的所有请求之间保持 cookie 。
(6)处理HTTPS请求 SSL证书验证
Requests也可以为HTTPS请求验证SSL证书:
- 要想检查某个主机的SSL证书,你可以使用 verify 参数(也可以不写)
import requests
response = requests.get("https://www.baidu.com/", verify=True)
# 也可以省略不写
# response = requests.get("https://www.baidu.com/")
print (r.text)
运行结果:
<!DOCTYPE html>
<!--STATUS OK--><html> <head><meta http-equiv=content-type
content=text/html;charset=utf-8><meta http-equiv=X-UA-Compatible
content=IE=Edge>百度一下,你就知道 ....
- 如果SSL证书验证不通过,或者不信任服务器的安全证书,则会报出SSLError,据说 12306 证书是自己做的:
来测试一下:
import requests
response = requests.get("https://www.12306.cn/mormhweb/")
print (response.text)
结果:
SSLError: ("bad handshake: Error([('SSL routines', 'ssl3_get_server_certificate', 'certificate verify failed')],)",)
如果我们想跳过 12306 的证书验证,把 verify 设置为 False 就可以正常请求了。
r = requests.get("https://www.12306.cn/mormhweb/", verify = False)
后期内容提要:
- [Python爬虫] 四、数据抓取之HTTP/HTTPS抓包工具Fiddler
- [Python爬虫] 五、非结构化数据提取之正则表达式re模块
- [Python爬虫] 六、非结构化数据提取之XPath与lxml类库
- [Python爬虫] 七、结构化数据提取之JSON与JsonPATH
- [Python爬虫] 八、动态HTML处理之Selenium与PhantomJS
- [Python爬虫] 九、机器图像识别之机器视觉与Tesseract
- [Python爬虫] 十、机器图像识别之文字、验证码识别
- [Python爬虫] 十一、Scrapy 框架
如果您有任何疑问或者好的建议,期待你的留言与评论!