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requests和lxml实现爬虫的方法

技术  /  管理员 发布于 7年前   171

如下所示:

# requests模块来请求页面
# lxml模块的html构建selector选择器(格式化响应response)
# from lxml import html
# import requests

# response = requests.get(url).content

# selector = html.formatstring(response)

# hrefs = selector.xpath('/html/body//div[@class='feed-item _j_feed_item']/a/@href')

# 以url = 'https://www.mafengwo.cn/gonglve/ziyouxing/2033.html'为例子

# python 2.7import requestsfrom lxml import htmlimport os
# 获取首页中子页的url链接def get_page_urls(url):  response = requests.get(url).content  # 通过lxml的html来构建选择器  selector = html.fromstring(response)  urls = []  for i in selector.xpath("/html/body//div[@class='feed-item _j_feed_item']/a/@href"):    urls.append(i)  return urls
# get title from a child's html(div[@class='title'])def get_page_a_title(url):  '''url is ziyouxing's a@href'''  response = requests.get(url).content  selector = html.fromstring(response)  # get xpath by chrome's tool --> /html/body//div[@class='title']/text()  a_title = selector.xpath("/html/body//div[@class='title']/text()")  return a_title
# 获取页面选择器(通过lxml的html构建)def get_selector(url):  response = requests.get(url).content  selector = html.fromstring(response)  return selector
# 通过chrome的开发者工具分析html页面结构后发现,我们需要获取的文本内容主要显示在div[@class='l-topic']和div[@class='p-section']中
# 获取所需的文本内容 def get_page_content(selector):   # /html/body/div[2]/div[2]/div[1]/div[@class='l-topic']/p/text()   page_title = selector.xpath("//div[@class='l-topic']/p/text()")   # /html/body/div[2]/div[2]/div[1]/div[2]/div[15]/div[@class='p-section']/text()   page_content = selector.xpath("//div[@class='p-section']/text()")   return page_title,page_content
# 获取页面中的图片url地址def get_image_urls(selector):  imagesrcs = selector.xpath("//img[@class='_j_lazyload']/@src")  return imagesrcs
# 获取图片的标题def get_image_title(selector, num)  # num 是从2开始的  url = "/html/body/div[2]/div[2]/div[1]/div[2]/div["+num+"]/span[@class='img-an']/text()"  if selector.xpath(url) is not None:    image_title = selector.xpath(url)  else:    image_title = "map"+str(num) # 没有就起一个  return image_title
# 下载图片def downloadimages(selector,number):  '''number是用来计数的'''  urls = get_image_urls()  num = 2  amount = len(urls)  for url in urls:    image_title = get_image_title(selector, num)    filename = "/home/WorkSpace/tour/words/result"+number+"/+"image_title+".jpg"    if not os.path.exists(filename):      os.makedirs(filename)    print('downloading %s image %s' %(number, image_title))    with open(filename, 'wb') as f:      f.write(requests.get(url).content)    num += 1  print "已经下载了%s张图" %num
# 入口,启动并把获取的数据存入文件中if __name__ =='__main__':  url = 'https://www.mafengwo.cn/gonglve/ziyouxing/2033.html'  urls = get_page_urls(url)  # turn to get response from html  number = 1  for i in urls:    selector = get_selector(i)    # download images    downloadimages(selector,number)    # get text and write into a file    page_title, page_content = get_page_content(selector)    result = page_title+'\n'+page_content+'\n\n'    path = "/home/WorkSpace/tour/words/result"+num+"/"    if not os.path.exists(filename):      os.makedirs(filename)    filename = path + "num"+".txt"    with open(filename,'wb') as f:      f.write(result)    print result

到此就结束了该爬虫,爬取页面前一定要认真分析html结构,有些页面是由js生成,该页面比较简单,没涉及到js的处理,日后的随笔中会有相关分享

以上这篇requests和lxml实现爬虫的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。


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