Python 爬虫实战（一）：使用 requests 和 BeautifulSoup

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Python 基础

我之前写的《Python 3 极简教程.pdf》，适合有点编程基础的快速入门，通过该系列文章学习，能够独立完成接口的编写，写写小东西没问题。

requests

requests，Python HTTP 请求库，相当于 Android 的 Retrofit，它的功能包括 Keep-Alive 和连接池、Cookie 持久化、内容自动解压、HTTP 代理、SSL 认证、连接超时、Session 等很多特性，同时兼容 Python2 和 Python3，GitHub：https://github.com/requests/requests 。

安装

Mac：

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pip3 install requests

Windows：

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pip install requests

发送请求

HTTP 请求方法有 get、post、put、delete。

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import requests
# get 请求
response = requests.get('http://127.0.0.1:1024/developer/api/v1.0/all')
# post 请求
response = requests.post('http://127.0.0.1:1024/developer/api/v1.0/insert')
# put 请求
response = requests.put('http://127.0.0.1:1024/developer/api/v1.0/update')
# delete 请求
response = requests.delete('http://127.0.0.1:1024/developer/api/v1.0/delete')

请求返回 Response 对象，Response 对象是对 HTTP 协议中服务端返回给浏览器的响应数据的封装，响应的中的主要元素包括：状态码、原因短语、响应首部、响应 URL、响应 encoding、响应体等等。

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# 状态码
print(response.status_code)
# 响应 URL
print(response.url)
# 响应短语
print(response.reason)
# 响应内容
print(response.json())

定制请求头

请求添加 HTTP 头部 Headers，只要传递一个 dict 给 headers 关键字参数就可以了。

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header = {'Application-Id': '19869a66c6',
          'Content-Type': 'application/json'
          }
response = requests.get('http://127.0.0.1:1024/developer/api/v1.0/all/', headers=header)

构建查询参数

想为 URL 的查询字符串(query string)传递某种数据，比如：http://127.0.0.1:1024/developer/api/v1.0/all?key1=value1&key2=value2 ，Requests 允许你使用 params 关键字参数，以一个字符串字典来提供这些参数。

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payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response = requests.get("http://127.0.0.1:1024/developer/api/v1.0/all", params=payload)

还可以将 list 作为值传入：

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payload = {'key1': 'value1', 'key2': ['value2', 'value3']}
response = requests.get("http://127.0.0.1:1024/developer/api/v1.0/all", params=payload)
# 响应 URL
print(response.url)# 打印：http://127.0.0.1:1024/developer/api/v1.0/all?key1=value1&key2=value2&key2=value3

post 请求数据

如果服务器要求发送的数据是表单数据，则可以指定关键字参数 data。

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payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response = requests.post("http://127.0.0.1:1024/developer/api/v1.0/insert", data=payload)

如果要求传递 json 格式字符串参数，则可以使用 json 关键字参数，参数的值都可以字典的形式传过去。

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obj = {
    "article_title": "小公务员之死2"
}
# response = requests.post('http://127.0.0.1:1024/developer/api/v1.0/insert', json=obj)

响应内容

Requests 会自动解码来自服务器的内容。大多数 unicode 字符集都能被无缝地解码。请求发出后，Requests 会基于 HTTP 头部对响应的编码作出有根据的推测。

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# 响应内容
# 返回是 是 str 类型内容
# print(response.text())
# 返回是 JSON 响应内容
print(response.json())
# 返回是二进制响应内容
# print(response.content())
# 原始响应内容，初始请求中设置了 stream=True
# response = requests.get('http://127.0.0.1:1024/developer/api/v1.0/all', stream=True)
# print(response.raw())

超时

如果没有显式指定了 timeout 值，requests 是不会自动进行超时处理的。如果遇到服务器没有响应的情况时，整个应用程序一直处于阻塞状态而没法处理其他请求。

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response = requests.get('http://127.0.0.1:1024/developer/api/v1.0/all', timeout=5)  # 单位秒数

代理设置

如果频繁访问一个网站，很容易被服务器屏蔽掉，requests 完美支持代理。

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# 代理
proxies = {
    'http': 'http://127.0.0.1:1024',
    'https': 'http://127.0.0.1:4000',
}
response = requests.get('http://127.0.0.1:1024/developer/api/v1.0/all', proxies=proxies)

BeautifulSoup

BeautifulSoup，Python Html 解析库，相当于 Java 的 jsoup。

安装

BeautifulSoup 3 目前已经停止开发，直接使用BeautifulSoup 4。

Mac：

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pip3 install beautifulsoup4

Windows：

1
pip install beautifulsoup4

安装解析器

我用的是 html5lib，纯 Python 实现的。

Mac：

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pip3 install html5lib

Windows：

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pip install html5lib

简单使用

BeautifulSoup 将复杂 HTML 文档转换成一个复杂的树形结构，每个节点都是 Python 对象。

解析

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from bs4 import BeautifulSoup
def get_html_data():
    html_doc = """
    <html>
    <head>
    <title>WuXiaolong</title>
    </head>
    <body>
    <p>分享 Android 技术，也关注 Python 等热门技术。</p>
    <p>写博客的初衷：总结经验，记录自己的成长。</p>
    <p>你必须足够的努力，才能看起来毫不费力！专注！精致！
    </p>
    <p class="Blog"><a href="http://wuxiaolong.me/">WuXiaolong's blog</a></p>
    <p class="WeChat"><a href="https://open.weixin.qq.com/qr/code?username=MrWuXiaolong">公众号：吴小龙同学</a> </p>
    <p class="GitHub"><a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">GitHub</a></p>
    </body>
    </html>   
    """
    soup = BeautifulSoup(html_doc, "html5lib")

tag

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tag = soup.head
print(tag)  # <head><title>WuXiaolong</title></head>
print(tag.name)  # head
print(tag.title)  # <title>WuXiaolong</title>
print(soup.p)  # <p>分享 Android 技术，也关注 Python 等热门技术。</p>
print(soup.a['href'])  # 输出 a 标签的 href 属性：http://wuxiaolong.me/

注意：tag 如果多个匹配，返回第一个，比如这里的 p 标签。

查找

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print(soup.find('p'))  # <p>分享 Android 技术，也关注 Python 等热门技术。</p>

find 默认也是返回第一个匹配的标签，没找到匹配的节点则返回 None。如果我想指定查找，比如这里的公众号，可以指定标签的如 class 属性值：

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# 因为 class 是 Python 关键字，所以这里指定为 class_。
print(soup.find('p', class_="WeChat"))
# <p class="WeChat"><a href="https://open.weixin.qq.com/qr/code?username=MrWuXiaolong">公众号</a> </p>

查找所有的 P 标签：

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for p in soup.find_all('p'):
    print(p.string)

实战

前段时间，有用户反馈，我的个人 APP 挂了，虽然这个 APP 我已经不再维护，但是我也得起码保证它能正常运行。大部分人都知道这个 APP 数据是爬来的（详见：《手把手教你做个人app》），数据爬来的好处之一就是不用自己管数据，弊端是别人网站挂了或网站的 HTML 节点变了，我这边就解析不到，就没数据。这次用户反馈，我在想要不要把他们网站数据直接爬虫了，正好自学 Python，练练手，嗯说干就干，本来是想着先用 Python 爬虫，MySQL 插入本地数据库，然后 Flask 自己写接口，用 Android 的 Retrofit 调，再用 bmob sdk 插入 bmob……哎，费劲，感觉行不通，后来我得知 bmob 提供了 RESTful，解决大问题，我可以直接 Python 爬虫插入就好了，这里我演示的是插入本地数据库，如果用 bmob，是调 bmob 提供的 RESTful 插数据。

网站选定

我选的演示网站：https://meiriyiwen.com/random ，大家可以发现，每次请求的文章都不一样，正好利用这点，我只要定时去请求，解析自己需要的数据，插入数据库就 OK 了。

创建数据库

我直接用 NaviCat Premium 创建的，当然也可以用命令行。

创建表

创建表 article，用的 pymysql，表需要 id，article_title，article_author，article_content 字段，代码如下，只需要调一次就好了。

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import pymysql
def create_table():
    # 建立连接
    db = pymysql.connect(host='localhost',
                         user='root',
                         password='root',
                         db='python3learn')
    # 创建名为 article 数据库语句
    sql = '''create table if not exists article (
    id int NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
    article_title text,
    article_author text,
    article_content text,
    PRIMARY KEY (`id`)
    )'''
    # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
    cursor = db.cursor()
    try:
        # 执行 sql 语句
        cursor.execute(sql)
        # 提交事务
        db.commit()
        print('create table success')
    except BaseException as e:  # 如果发生错误则回滚
        db.rollback()
        print(e)
    finally:
        # 关闭游标连接
        cursor.close()
        # 关闭数据库连接
        db.close()
if __name__ == '__main__':
    create_table()

解析网站

首先需要 requests 请求网站，然后 BeautifulSoup 解析自己需要的节点。

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import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_html_data():
    # get 请求
    response = requests.get('https://meiriyiwen.com/random')
    soup = BeautifulSoup(response.content, "html5lib")
    article = soup.find("div", id='article_show')
    article_title = article.h1.string
    print('article_title=%s' % article_title)
    article_author = article.find('p', class_="article_author").string
    print('article_author=%s' % article.find('p', class_="article_author").string)
    article_contents = article.find('div', class_="article_text").find_all('p')
    article_content = ''
    for content in article_contents:
        article_content = article_content + str(content)
        print('article_content=%s' % article_content)

插入数据库

这里做了一个筛选，默认这个网站的文章标题是唯一的，插入数据时，如果有了同样的标题就不插入。

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import pymysql
def insert_table(article_title, article_author, article_content):
    # 建立连接
    db = pymysql.connect(host='localhost',
                         user='root',
                         password='root',
                         db='python3learn',
                         charset="utf8")
    # 插入数据
    query_sql = 'select * from article where article_title=%s'
    sql = 'insert into article (article_title,article_author,article_content) values (%s, %s, %s)'
    # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
    cursor = db.cursor()
    try:
        query_value = (article_title,)
        # 执行 sql 语句
        cursor.execute(query_sql, query_value)
        results = cursor.fetchall()
        if len(results) == 0:
            value = (article_title, article_author, article_content)
            cursor.execute(sql, value)
            # 提交事务
            db.commit()
            print('--------------《%s》 insert table success-------------' % article_title)
            return True
        else:
            print('--------------《%s》 已经存在-------------' % article_title)
            return False
    except BaseException as e:  # 如果发生错误则回滚
        db.rollback()
        print(e)
    finally:  # 关闭游标连接
        cursor.close()
        # 关闭数据库连接
        db.close()

定时设置

做了一个定时，过段时间就去爬一次。

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import sched
import time
# 初始化 sched 模块的 scheduler 类
# 第一个参数是一个可以返回时间戳的函数，第二个参数可以在定时未到达之前阻塞。
schedule = sched.scheduler(time.time, time.sleep)
# 被周期性调度触发的函数
def print_time(inc):
    # to do something
    print('to do something')
    schedule.enter(inc, 0, print_time, (inc,))
# 默认参数 60 s
def start(inc=60):
    # enter四个参数分别为：间隔事件、优先级（用于同时间到达的两个事件同时执行时定序）、被调用触发的函数，
    # 给该触发函数的参数（tuple形式）
    schedule.enter(0, 0, print_time, (inc,))
    schedule.run()
if __name__ == '__main__':
    # 5 s 输出一次
    start(5)

完整代码

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import pymysql
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import sched
import time
def create_table():
    # 建立连接
    db = pymysql.connect(host='localhost',
                         user='root',
                         password='root',
                         db='python3learn')
    # 创建名为 article 数据库语句
    sql = '''create table if not exists article (
    id int NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
    article_title text,
    article_author text,
    article_content text,
    PRIMARY KEY (`id`)
    )'''
    # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
    cursor = db.cursor()
    try:
        # 执行 sql 语句
        cursor.execute(sql)
        # 提交事务
        db.commit()
        print('create table success')
    except BaseException as e:  # 如果发生错误则回滚
        db.rollback()
        print(e)
    finally:
        # 关闭游标连接
        cursor.close()
        # 关闭数据库连接
        db.close()
def insert_table(article_title, article_author, article_content):
    # 建立连接
    db = pymysql.connect(host='localhost',
                         user='root',
                         password='root',
                         db='python3learn',
                         charset="utf8")
    # 插入数据
    query_sql = 'select * from article where article_title=%s'
    sql = 'insert into article (article_title,article_author,article_content) values (%s, %s, %s)'
    # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
    cursor = db.cursor()
    try:
        query_value = (article_title,)
        # 执行 sql 语句
        cursor.execute(query_sql, query_value)
        results = cursor.fetchall()
        if len(results) == 0:
            value = (article_title, article_author, article_content)
            cursor.execute(sql, value)
            # 提交事务
            db.commit()
            print('--------------《%s》 insert table success-------------' % article_title)
            return True
        else:
            print('--------------《%s》 已经存在-------------' % article_title)
            return False
    except BaseException as e:  # 如果发生错误则回滚
        db.rollback()
        print(e)
    finally:  # 关闭游标连接
        cursor.close()
        # 关闭数据库连接
        db.close()
def get_html_data():
    # get 请求
    response = requests.get('https://meiriyiwen.com/random')
    soup = BeautifulSoup(response.content, "html5lib")
    article = soup.find("div", id='article_show')
    article_title = article.h1.string
    print('article_title=%s' % article_title)
    article_author = article.find('p', class_="article_author").string
    print('article_author=%s' % article.find('p', class_="article_author").string)
    article_contents = article.find('div', class_="article_text").find_all('p')
    article_content = ''
    for content in article_contents:
        article_content = article_content + str(content)
        print('article_content=%s' % article_content)
    # 插入数据库
    insert_table(article_title, article_author, article_content)
# 初始化 sched 模块的 scheduler 类
# 第一个参数是一个可以返回时间戳的函数，第二个参数可以在定时未到达之前阻塞。
schedule = sched.scheduler(time.time, time.sleep)
# 被周期性调度触发的函数
def print_time(inc):
    get_html_data()
    schedule.enter(inc, 0, print_time, (inc,))
# 默认参数 60 s
def start(inc=60):
    # enter四个参数分别为：间隔事件、优先级（用于同时间到达的两个事件同时执行时定序）、被调用触发的函数，
    # 给该触发函数的参数（tuple形式）
    schedule.enter(0, 0, print_time, (inc,))
    schedule.run()
if __name__ == '__main__':
    start(60*5)

问题：这只是对一篇文章爬虫，如果是那种文章列表，点击是文章详情，这种如何爬虫解析？首先肯定要拿到列表，再循环一个个解析文章详情插入数据库？还没有想好该如何做更好，留给后面的课题吧。

最后

虽然我学 Python 纯属业余爱好，但是也要学以致用，不然这些知识很快就忘记了，期待下篇 Python 方面的文章。

参考

快速上手 — Requests 2.18.1 文档

爬虫入门系列（二）：优雅的HTTP库requests

Beautiful Soup 4.2.0 文档

爬虫入门系列（四）：HTML文本解析库BeautifulSoup



联系作者

我的微信公众号：吴小龙同学，欢迎关注交流，公号回复关键字「1024」有惊喜哦。