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带你了解python爬虫requests模块&BeautifulSoup使用方式!
requests模块介绍
相对于python自带的urllib模块,requests模块提供了相对更高层的api来进行网页访问的工作。
对于requests模块,使用很简单,一般我们会用到两个函数:
- requests.get(url,params=None,**kwargs) 这里的params是我们要传入的query,它的格式是dict。
- requests.post(url,data=None,**kwargs) 这里的data就是我们要提交的表单data,也是直接传入dict就好。
以上两个函数分别对应http协议中的"GET"方法与"POST"方法,而除了这两者,还有如"PUT"、"DELETE"、"HEAD"等方法,在requests模块中有一个统一的函数来发起不同“方法”的http请求报文:
- requests.request(method,url,**kwargs) 可以看到该函数的第一个参数method的取值就是"GET"、"POST"等。
- 该方法与上文提到的两个方法,返回值都是requests.Response对象,后面我们会对该对象与requests.Request对象进行介绍
- 较常用的关键字参数:params,data,headers,proxies,stream等。
- 其实上文所介绍的两个函数get和post,或是对应其他方法的函数,它们的实现就是使用request.requests函数的:
def get(url, params=None, **kwargs): kwargs.setdefault('allow_redirects', True) #这里可见request.get的实质 return request('get', url, params=params, **kwargs)
这里来详细介绍一下headers,proxies和stream关键字参数的用途:
- headers参数就是http请求报文的头部,它的格式是一个dict,其中最为常用的headers元素就是User-Agent,模仿浏览器访问网页。
- proxies参数就是代理,它的格式也是一个dict,每一个键值对是这样的形式:"协议":"ip:port"。
- stream参数是相对前两者较陌生的一个参数,该参数默认为False,意味着我们会一下子把网页内容都下载,但如果主动设置为True的话,则不会立刻下载网页内容,而是等到使用requests.Response的iter_content才会迭代地把数据下载并读进内存中。
requests.Request&requests.Response
这两个对象详细对爬虫有过了解的朋友们都很熟悉了,它们是在爬虫逻辑中很关键的两个对象,简单来说: 发出Request,返回Response 。
requests.Request
我们在使用requests时一般不会直接创建Request对象,所以这里我们大致了解一下即可:
requests.Request(method=None, url=None, headers=None, data=None, params=None) 我们列出Request类构造时所需的一些常用参数,并且前文我们提到requests.get等函数的实质是requests.request函数,那么其实研究该函数的源码:
def request(method, url, **kwargs): with sessions.Session() as session: #可以看到在request函数内调用了session.request方法 return session.request(method=method, url=url, **kwargs) #这个是session.request方法的定义 def request(self, method, url, params=None, data=None, headers=None, cookies=None, files=None, auth=None, timeout=None, allow_redirects=True, proxies=None, hooks=None, stream=None, verify=None, cert=None, json=None): #可以看到这里其实使用传入参数 #创建了一个requests.Request实例 req = Request( method=method.upper(), url=url, headers=headers, files=files, data=data or {}, json=json, params=params or {}, auth=auth, cookies=cookies, hooks=hooks, ) #进一步处理,得到对应的PreparedRequest对象 prep = self.prepare_request(req) proxies = proxies or {} settings = self.merge_environment_settings( prep.url, proxies, stream, verify, cert ) # Send the request. send_kwargs = { 'timeout': timeout, 'allow_redirects': allow_redirects, } send_kwargs.update(settings) #这里是真正的send Request,并返回一个Response对象 resp = self.send(prep, **send_kwargs) return resp
由以上代码可知,其实requests.request方法的实质就是创建一个Request实例,在对其进行一定预处理后将其send,然后得到Response。
requests.Response
我们之前的requests.get、requests.post或是requests.request函数的返回对象就是一个requests.Response实例。对于Response类,我们主要介绍几个常用属性与方法:
- Response.content 以bytes的形式得到返回Response的内容,其实也就是未解码的html文件
- Response.text 文本形式的Response内容,也就是解码了的html文件,且如Response.encoding属性为None的话,那么会以chardet去猜测bytes内容的编码方式。当然我们也可以在access这个属性前人为指定一种编码方式。
- Response.encoding 指定以何种方式来解码,Response内容的编码完全基于HTTP报头,遵循RFC2616文件。
- Response.url 即Response的url
- Response.status_code 相应的状态码,如成功的话该值就是200
- Response.request 得到对应于这个Response的Request对象,其实是(PreparedRequest),通过这个request对象我们可以得到当时访问时的url、method、headers等属性。
- Response.iter_content(chunk_size=1),该函数返回一个generator,其中的chunk_size决定我们每次下载并读进内存中多少个字节,一般使用方法为for item in Response.iter_content(256)这样的for循环遍历即可。
BeautifulSoup
BeautifulSoup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库,通常我们使用requests得到html文件(Response.text),然后我们再使用BeautifulSoup来处理。从而提取到我们需要的信息。
如何使用BeautifulSoup
from bs4 import BeautifulSoup #其中html是返回的网页文本,也就是response.text #而lxml是BeautifulSoup使用的文档解析器,需要我们 #已经预先pip install好lxml这个模块,或者我们也可 #使用python自带的html.parser,不过它的速度较慢些 #而soup就是一个BeautifulSoup对象,它承载了一个 #由html文档内部各个元素所形成的树形结构。 soup=BeautifulSoup(html,"lxml") #以下就是几个最简单基本的使用 #直接以属性引用的方式得到html文档中的第一个a标签 print(soup.a) #进一步得到html文档中第一个a标签的中的字符串部分(如果存在的话) print(soup.a.string) #拿到html文档中第一个a标签的href属性的值 print(soup.a["href"])
以上大致介绍了BeautifulSoup的简单实用,接下来我们进行更详细地分析:
BeautifulSoup将HTML文档转换成一个复杂的树形结构,该树形结构中的每个节点都是Python对象,所有对象可分为4种: Tag、NavigableString、BeautifulSoup、Comment。
- Tag对象 对应的就是html文档中的标签,它有很多属性与方法,这里先介绍它最重要的两个属性:1.tag.name返回的就是该tag标签的名字(比如tag对应a标签,那么tag.name返回的就是"a")。2.tag.attrs以字典的形式返回该标签所有的属性,如{"herf":"www.baidu.com"}。而我们想拿到属性值就可以用tag.attrs["href"],不过上文也看到了,这里其实可以直接简写为tag["href"]。
- NavigableString对象 它其实就是我们使用soup.a.string时真正返回的对象,它是对python自带的string对象进行了一个包装,我们可以就把它当作string使用,不需要在意其它。
- BeautifulSoup对象 它对应我们文档的全部内容,也就是上文的soup对象,大部分时间我们可以把它当作tag对象一样来使用 方法 ,不过它没有attrs属性,并且它的name属性的值只为:["document"]。
- Comment对象 它对应html文档中的注释标签:<!-- 此处写注释 -->,该标签很特别的是它不会被浏览器显示,只是一个对程序员注释的作用。该对象在实际应用中很少使用,这里不作更进一步的介绍。
接下来我们要来对tag对象以及BeautifulSoup对象在使用 method 上进行更进一步的介绍:
而所谓的method使用,我们着眼的就是在得到的BeautifulSoup对象的树形结构中对所需要的信息进行搜索的工作。
这样的搜索工作根据对 节点本身信息 和 节点之间在树形结构中的关系 的应用不同而 分为两种 。
第一种,由节点本身信息对节点进行搜索:
所谓tag.a其实就是tag.find("a"),该方法的具体函数头如下 find(name,attrs,recursive,string,**kwargs) name就是标签名,它的值是一个“过滤器”。 attrs就是该name对应标签的属性,同样值也是一个“过滤器”。 recursive是一个bool值,默认为True。它的意思是搜索当前tag的所有子孙节点,如果为False,则只搜索当前tag的直接子节点 string就是该name对应的string值,也是一个“过滤器”。 **kwargs一般使用不用理会。 当然上面的tag.a或是tag.find("a")都只能得到tag下的第一个a标签, 这太局限了,如果我们想要的是后面的第三个a标签呢?于是就有了 tag.find_all("a")方法,返回一个列表,来得到所有的a标签,简写为tag("a")。 find_all(name,attrs,recursive,string,**kwargs) 参数的意义和find函数一样 下面我们来讲解一下这个所谓的“过滤器”到底是什么东西 具体的代码实现有点繁琐,总之我们可以把它理解为一种 对象,我们允许这个对象有多种值。 (1)字符串值 最简单的就是传入字符串值,如之前的tag.a (2)正则表达式值 即re.compile(r"d+")这样的形式 (3)列表值 如name=["a","div"],则find只会返回其中的后者, find_all会返回一个列表,包含tag下的所有a和div标签。 (4)True 意思不做过滤,对于find是返回tag下符合要求的标签的第一个,对于find_all是返回所有。比如name=True,那么就不对name 过滤,对其他attrs或string继续筛选过滤。
第二种,根据节点所在树形结构中的关系对其它节点进行搜索:
直接子节点: tag.childern和tag.contents是tag对象的两个属性,注意不是对应标签的属性!!!它们返回当前tag节点在树形结构中的直接子节点。 tag.childern返回一个生成器 tag.contents返回一个列表 子孙节点: tag.descendants返回一个生成器,对它进行遍历可以得到当前tag节点的所有子孙节点的循环遍历结果。 直接父节点: tag.parent获取当前tag的直接父节点 所以父节点: tag.parents返回一个生成器,可以获取当前tag的所有父辈节点 next的兄弟节点: tag.next_sibling和tag.next_siblings,返回值类型不用赘述。 previous的兄弟节点: tag.previous_sibling和tag.previous_siblings,同样返回类型不用赘述。
以上大概就是BeautifulSoup在搜索信息时所需的知识,其它如两种方式结合的tag.find_parent(name,attrs,recursive,string,**kwargs)等方法,之后可以慢慢了解。
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