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爬虫养成记——先跨进这个精彩的世界(女生定制篇)

crxk

预备知识

  1. 基本的python编程知识
    1. 这里使用 Python3 作为开发环境
    2. 同时具备基本的装包知识
  2. 基本的网页编程知识
  3. 初步了解HTTP协议

这是最简单的计算机程序

说起爬虫每个人都或多或少的听过与之相关的内容,觉得它或高深、或有趣。作为一名写代码四五年的初级码农来看,爬虫程序是计算机程序里面最简单也是最有趣的程序。只要会上网冲浪就有写爬虫程序的天赋

爬虫为什么是虫呢?因为虫子的头脑比较简单,爬虫程序也是 ++“一根筋”++ ,不需要讳莫如深的数学知识,也不用设计精巧的各类算法。我们只需要用计算机能听懂的“大白话”平铺直叙就可以啦。

开发爬虫的基本套路

一句话总结所有爬虫程序的作用: 模拟人类上网的操作,以此来查找、下载、存储数据。
接下来我要以 男人图这个网站为例,分享套路。

step 1: 打开目标网址

此处强烈推荐Chrome

首先打开这个网址:https://www.nanrentu.cc/sgtp/, 会看到以下界面

3I7ph6.png

现在我们只是用浏览器手动打开了这个页面,接下来我们要用代码,让程序也打开这个页面。这就要分析一下浏览器是如何打开这个页面的了,请看简易流程图。

3IHqeJ.png

在python中,可以使用 requests 这一工具包来发送HTTP请求。为了了解程序所“看到” 页面是什么样子的,我们需要把程序所得到HTML文件保存到本地,然后再用浏览器打开,就能和程序感同身受了。从而达到“人机合一”的境界。

光说不练假把式,让我们马上来新建一个 index.py 文件,然后在其中编写如下内容:

import requests
url = "https://www.nanrentu.cc/sgtp/"
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
with open("result.html",'a',encoding="utf-8") as f:
f.write(response.text)

在浏览器打开写入的HTML文件是这样的

3IqM36.png

3IqK9x.png

这怎么和在浏览器中看到的不一样呢?

这个时候我就要亮出一件绝世宝贝————Chrome调试台(按F12)来给您分析一波了。
3ILhFA.png

其实我们在浏览器中看到的页面并不仅仅是HTML页面,而是css、js、html以及各种媒体资源综合在一起并有浏览器最终渲染而出页面,红框的部分,标出了在这个过程中所加载的各个资源。

当我们用程序去请求服务器时,得到仅仅是HTML页面,所以程序和我们所看到的页面就大相径庭了。不过没关系HTML是主干,抓住了主干其他的只需要顺藤摸瓜就可以了。

step2:找到目标资源

打开这个网址以后,各位小仙女就可以各取所需咯,想体验萧亚轩的快乐嘛?那目标就是小鲜肉;馋彭于晏的那样的身子了?那肌肉帅哥就是你的菜。此外韩国欧巴,欧美型男也是应有尽有。

人类是高级生物,眼睛会自动聚焦的目标身上,但是爬虫是“一根筋”啊,它可不会自动聚焦,我们还得帮它指引道路。

写过前端页面的朋友都知道CSS样式用过各种选择器来绑定到对应的节点上,那么我们也可以通过CSS的选择器来选中我们想要的元素,从而提取信息。Chrome中已经准备了CSS选择器神器,可以生成我们想要元素的选择器。

具体过程如下:第三步为好好欣赏小哥哥们~

3o8dJg.png

step3:解析页面

这个时候要介绍页面解析神器pyquery,这个工具库可以通过我们所复制的CSS选择器,在 HTML 页面中查找对应元素,并且能很便捷地提取各种属性。那么接下来我们就把这个小哥哥解析出来吧。

我们首先安装 PyQuery 这个包,具体可以使用 pip 包管理器安装,然后将代码修改成如下这样:

import requests
from pyquery import PyQuery as pq
url = "https://www.nanrentu.cc/sgtp/"
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
with open("result.html",'w',encoding="utf-8") as f:
f.write(response.text)
# 开始解析
doc = pq(response.text)
# 把复制的选择器粘贴进去
# 选择对应的节点
imgElement = doc('body > div:nth-child(5) > div > div > div:nth-child(2) > ul > li:nth-child(3) > a > img')
# 提取属性,获取图片链接
imgSrc = imgElement.attr('src')
# 将图片链接输出在屏幕上
print(imgSrc)

step4:存储目标

这么好看的小哥哥怎么能只让他在互联网上呆着呢?把他放进硬盘里的学习资料文件夹里才是最安全的。接下来,我们就把小哥哥放到碗里来。

下载图片的过程其实和抓取HTML页面的流程是一样的,也是利用 requests 发送请求从而获取到数据流再保存到本地。

import requests
from pyquery import PyQuery as pq
url = "https://www.nanrentu.cc/sgtp/"
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
with open("result.html",'w',encoding="utf-8") as f:
f.write(response.text)
doc = pq(response.text)
imgElement = doc('body > div:nth-child(5) > div > div > div:nth-child(2) > ul > li:nth-child(3) > a > img')
imgSrc = imgElement.attr('src')
print(imgSrc)
# 下载图片
imgResponse = requests.get(imgSrc)
if imgResponse.status_code == 200:
# 填写文件路径 以二进制的形式写入文件
with open('学习文件/boy.jpg', 'wb') as f:
f.write(imgResponse.content)
f.close()

此时先来看看效果

3odp8K.png

四步虫

至此仅仅十多行代码就完成了一个小爬虫,是不是很简单。其实爬虫的基本思路就这四步,所谓复杂的爬虫就是在这个四步的基础上不断演化而来的。爬虫最终的目的是为了获取各种资源(文本或图片),所有的操作都是以资源为核心的。

  1. 打开资源
  2. 定位资源
  3. 解析资源
  4. 下载资源

更多的小哥哥

通过上述步骤我们只能获取到一个小哥哥,集美们就说了,我直接右击鼠标下载也可以啊,干嘛费劲写爬虫呢?那接下来,我们就升级一波选择器,把小哥哥们装进数组,统统搞到碗里来。

重构代码

为了以后写代码更方便,要先进行一个简单的重构,让代码调理清晰。

  1. 增加入口函数
  2. 封装对于图片的操作

重构后的代码如下:

import requests
from pyquery import PyQuery as pq

def saveImage(imgUrl,name):
imgResponse = requests.get(imgUrl)
fileName = "学习文件/%s.jpg" % name
if imgResponse.status_code == 200:
with open(fileName, 'wb') as f:
f.write(imgResponse.content)
f.close()

def main():
baseUrl = "https://www.nanrentu.cc/sgtp/"
response = requests.get(baseUrl)
if response.status_code == 200:
with open("result.html",'w',encoding="utf-8") as f:
f.write(response.text)
doc = pq(response.text)
imgElement = doc('body > div:nth-child(5) > div > div > div:nth-child(2) > ul > li:nth-child(3) > a > img')
imgSrc = imgElement.attr('src')
print(imgSrc)
saveImage(imgSrc,'boy')

if __name__ == "__main__":
main()

升级选择器

有过前端编程经验的同学们可以看出来,Chrome自动生成的选择器指定了具体的某个子元素,所以就只选中了一个小哥哥,那么接下来我们要分析出通用的选择器,把臭弟弟们一锅端。

3oy7nK.png

多拿着鼠标点点这个调试台,一层层地看这个HTML文件的元素层级,找到其中相同重复的地方,这就是我们的突破口所在。

我们可以看出图片都在一个类名为 h-piclist 的 <ul> 标签中,那么我们可写出以下的选择器 .h-piclist > li > a > img。这样就选中了这一页所有的图片元素。接着用一个 for 循环遍历就可以了。

import requests
from pyquery import PyQuery as pq

# 引入UUID为图片命名
import uuid

def saveImage(imgUrl,name):
imgResponse = requests.get(imgUrl)
fileName = "学习文件/%s.jpg" % name
if imgResponse.status_code == 200:
with open(fileName, 'wb') as f:
f.write(imgResponse.content)
f.close()

def main():
baseUrl = "https://www.nanrentu.cc/sgtp/"
response = requests.get(baseUrl)
if response.status_code == 200:
with open("result.html",'w',encoding="utf-8") as f:
f.write(response.text)
doc = pq(response.text)
# 选则这一页中所有的目标图片元素
imgElements = doc('.h-piclist > li > a > img').items()
# 遍历这些图片元素
for i in imgElements:
imgSrc = i.attr('src')
print(imgSrc)
saveImage(imgSrc,uuid.uuid1().hex)

if __name__ == "__main__":
main()

无法下载的图片

3o2Ygs.png

可以看出图片的连接已经全部拿到了,但是当去下载图片时却发生了一些意外,请求图片竟然没有反应。这是哪里出了问题呢?图片连接全部拿到,证明代码没毛病,把图片链接放到浏览器里正常打开,证明连接没毛病,那现在可能就是网络有毛病了。

  1. 网速慢
  2. 网络波动
  3. 对方网站有防爬措施
  4. ……

这时候因素很多,我们首先用最简单的方法来解决问题,断线重连。把笔记本WIFI重启,重新加入网络,再运行程序。

惊喜来了,臭弟弟们成功入库。

3o2T8H.png

当然啦,这种方式并不是银弹,我们需要有更多的技巧来提升爬虫程序的“演技”,我们的爬虫程序表现的越像个人,那我们获取资源的成功率就会越高。

看到这里,应该跨进爬虫世界的大门了,如果这个世界有主题曲的话那么一定是薛之谦的《演员》接下来的教程中会一遍磨砺“演技”,一遍获取更多的小哥哥。

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  • 本文作者: 图雀社区
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