Python爬取网页数据

一、利用webbrowser.open()打开一个网站：

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1. >>> import webbrowser  
2. >>> webbrowser.open('http://i.firefoxchina.cn/?from=worldindex')  
3. True  

实例：使用脚本打开一个网页。

所有Python程序的第一行都应以#!python开头，它告诉计算机想让Python来执行这个程序。（我没带这行试了试，也可以，可能这是一种规范吧）

1.从sys.argv读取命令行参数：打开一个新的文件编辑器窗口，输入下面的代码，将其保存为map.py。

2.读取剪贴板内容：

3.调用webbrowser.open()函数打开外部浏览：

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1. #! python3  
2. import webbrowser, sys, pyperclip  
3. if len(sys.argv) > 1:  
4.     mapAddress = ''.join(sys.argv[1:])  
5. else:  
6.     mapAddress = pyperclip.paste()  
7. webbrowser.open('http://map.baidu.com/?newmap=1&ie=utf-8&s=s%26wd%3D' + mapAddress  

注：不清楚sys.argv用法的，请参考这里；不清楚.join()用法的，请参考这里。sys.argv是字符串的列表，所以将它传递给join()方法返回一个字符串。

好了，现在选中'天安门广场'这几个字并复制，然后到桌面双击你的程序。当然你也可以在命令行找到你的程序，然后输入地点。

二、用requests模块从Web下载文件：requests模块不是Python自带的，通过命令行运行pip install request安装。没翻墙是很难安装成功的，手动安装可以参考这里。

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1. >>> import requests  
2. >>> res = requests.get('http://i.firefoxchina.cn/?from=worldindex')    #向get中传入一个网址  
3. >>> type(res)    #响应对象  
4. <class 'requests.models.Response'>  
5. >>> print(res.status_code)    #响应码  
6. 200  
7. >>> res.text    #返回的文本  

requests中查看网上下载的文件内容的方法还有很多，如果以后的博客用的到，会做说明，在此不再一一介绍。在下载文件的过程中，用raise_for_status()方法可以确保下载确实成功，然后再让程序继续做其他事情。 

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1. import requests  
2. res = requests.get('http://i.firefoxchina.cn/?from=worldindex')  
3. try:  
4.     res.raise_for_status()  
5. except Exception as exc:  
6.     print('There was a problem: %s' % (exc))  

三、将下载的文件保存到本地：

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1. >>> import requests  
2. >>> res = requests.get('http://tech.firefox.sina.com/17/0820/10/6DKQALVRW5JHGE1I.html##0-tsina-1-13074-397232819ff9a47a7b7e80a40613cfe1')  
3. >>> res.raise_for_status()  
4. >>> file = open('1.txt', 'wb')    #以写二进制模式打开文件，目的是保存文本中的“Unicode编码”  
5. >>> for word in res.iter_content(100000):    #<span class="fontstyle0"><span class="fontstyle0">iter_content()</span><span class="fontstyle1">方法在循环的每次迭代中返回一段</span><span class="fontstyle0">bytes</span><span class="fontstyle1">数据</span><span class="fontstyle1">类型的内容，你需要指定其包含的字节数</span></span>  
6.     file.write(word)  
7.   
8.       
9. 16997  
10. >>> file.close()  

四、用BeautifulSoup模块解析HTML：在命令行中用pip install beautifulsoup4安装它。

1.bs4.BeautifulSoup()函数可以解析HTML网站链接requests.get()，也可以解析本地保存的HTML文件，直接open()一个本地HTML页面。

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1. >>> import requests, bs4  
2. >>> res = requests.get('http://i.firefoxchina.cn/?from=worldindex')  
3. >>> res.raise_for_status()  
4. >>> soup = bs4.BeautifulSoup(res.text)  
5.   
6. Warning (from warnings module):  
7.   File "C:\Users\King\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\beautifulsoup4-4.6.0-py3.6.egg\bs4\__init__.py", line 181  
8.     markup_type=markup_type))  
9. UserWarning: No parser was explicitly specified, so I'm using the best available HTML parser for this system ("html.parser"). This usually isn't a problem, but if you run this code on another system, or in a different virtual environment, it may use a different parser and behave differently.  
10.   
11. The code that caused this warning is on line 1 of the file <string>. To get rid of this warning, change code that looks like this:  
12.   
13.  BeautifulSoup(YOUR_MARKUP})  
14.   
15. to this:  
16.   
17.  BeautifulSoup(YOUR_MARKUP, "html.parser")  
18.   
19. >>> soup = bs4.BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')  
20. >>> type(soup)  
21. <class 'bs4.BeautifulSoup'>  

我这里有错误提示，所以加了第二个参数。

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1. >>> import bs4  
2. >>> html = open('C:\\Users\\King\\Desktop\\1.htm')  
3. >>> exampleSoup = bs4.BeautifulSoup(html)  
4. >>> exampleSoup = bs4.BeautifulSoup(html, 'html.parser')  
5. >>> type(exampleSoup)  
6. <class 'bs4.BeautifulSoup'>  

2.用select()方法寻找元素：需传入一个字符串作为CSS“选择器”来取得Web页面相应元素，例如：

soup.select('div')：所有名为<div>的元素；

soup.select('#author')：带有id属性为author的元素；

soup.select('.notice')：所有使用CSS class属性名为notice的元素；

soup.select('div span')：所有在<div>元素之内的<span>元素；

soup.select('input[name]')：所有名为<input>并有一个name属性，其值无所谓的元素；

soup.select('input[type="button"]')：所有名为<input>并有一个type属性，其值为button的元素。

想查看更多的解析器，请参看这里。

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1. >>> import requests, bs4  
2. >>> res = requests.get('http://i.firefoxchina.cn/?from=worldindex')  
3. >>> res.raise_for_status()  
4. >>> soup = bs4.BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')  
5. >>> author = soup.select('#author')  
6. >>> print(author)  
7. []  
8. >>> type(author)  
9. <class 'list'>  
10. >>> link = soup.select('link ')  
11. >>> print(link)  
12. [<link href="css/mozMainStyle-min.css?v=20170705" rel="stylesheet" type="text/css"/>, <link href="" id="moz-skin" rel="stylesheet" type="text/css"/>, <link href="" id="moz-dir" rel="stylesheet" type="text/css"/>, <link href="" id="moz-ver" rel="stylesheet" type="text/css"/>]  
13. >>> type(link)  
14. <class 'list'>  
15. >>> len(link)  
16. 4  
17. >>> type(link[0])  
18. <class 'bs4.element.Tag'>  
19. >>> link[0]  
20. <link href="css/mozMainStyle-min.css?v=20170705" rel="stylesheet" type="text/css"/>  
21. >>> link[0].attrs  
22. {'rel': ['stylesheet'], 'type': 'text/css', 'href': 'css/mozMainStyle-min.css?v=20170705'}  

3.通过元素的属性获取数据：接着上面的代码写。

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1. >>> link[0].get('href')  
2. 'css/mozMainStyle-min.css?v=20170705  

上面这些方法也算是对“网络爬虫”的一些初探。