Python网络爬虫的基础理解-对应的自我理解误区

2023-12-09 12:40:05
开发
29

##通过一个中国大学大学排名爬虫的示例进行基础性理解

以软科中国最好大学排名为分析对象，基于requests库和bs4库编写爬虫程序，对2015年至2019年间的中国大学排名数据进行爬取：（1）按照排名先后顺序输出不同年份的前10位大学信息，并要求对输出结果的排版进行优化；访问的网址：https://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2021

##网络爬虫定义

Python语言的简洁性和脚本特点非常适合链接和网页处理。

爬虫首先要做的工作就是获取网页，这里就是获取网页的源代码。源代码里包含了网页的部分有用信息，所以只要把源代码获取下来，就可以从中提取想要的信息了。前面讲了请求和响应的概念，向网站的服务器发送一个请求，返回的响应体便是网页源代码。

##基本的操作步骤

A：通过网络链接获取网页的内容

B：对获得到的网页内容进行处理

##所涉及到的库

##最主流的两个函数库：requests和beautifulsoup4

##requests库的使用

该库是一个简洁且简单的处理HTTP请求的第三方库，最大优点是程序编写过程更接近正常URL的访问过程。

##beautifulsoup4库的使用

使用requests库获取HTML页面并将其转换成字符串后，需要进一步解析HTML页面格式，提取有用的信息。

##Robots协议

Robots 排除协议(Robots Exclusion Protocol) 也被称为爬虫协议，它是网站管理者表达是否希望爬虫自动获取网络信息意愿的方法。管理者可以在网站根目录放置一个 robots.txt文件，并在文件中列出哪些链接不允许爬虫爬取。一般搜索引擎的爬虫会首先捕获这个文件，并根据文件要求爬取网站内容。Robots排除协议重点约定不希望爬虫获取的内容，如果没有该文件则表示网站内容可以被爬虫获得，然而，Robots协议不是命令和强制手段，只是国际互联网的一种通用道德规范。绝大部分成熟的搜索引擎爬虫都会遵循这个协议，建议个人也能按照互联网规范要求合理使用爬虫技术。

（一般来说，不允许访问的网址，相应的网址会进行对应的加密操作。）

##代码示例

"""网络爬虫代码示例"""
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import bs4
#用来获取网页html
def getHTMLText(url):
    try:
        r = requests.get(url, timeout=30)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text
    except:
        return ""
#将对应的网页用python中对应的数据结构进行存储
def fillUnivList(ulist, html):
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")#BeautifulSoup的一个对象
    for tr in soup.find('tbody').children:
        if isinstance(tr, bs4.element.Tag):#bs4.element.Tag用来访问html指定的元素标签
            a = tr('a')
            tds = tr('td')
            ulist.append([tds[0].text.strip(), a[0].text.strip(), tds[4].text.strip()])#strip()函数用来去除对应的字符
            #print(ulist)

#及逆行格式设置用来设置美观的打印格式
def printUnivList(ulist, num):
    tplt = "{0:^5}\t{1:{3}^15}\t{2:^5}"
    print(tplt.format("排名", "学校名称", "学校总分", chr(12288)))
    for i in range(num):
        u = ulist[i]
        print(tplt.format(u[0], u[1], u[2], chr(12288)))
    print("suc" + str(num))
"""由于大学名称的被a标签包含，所以我们可以定义一个列表存放a标签中的内容（与td标签进行区分开来）
为了视觉方面更加美观，可采用中文字符的空格填充chr(12288),目的是为了对齐"""

def main():
    uinfo = []
    url = 'https://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2021'
    html = getHTMLText(url)
    fillUnivList(uinfo, html)
    printUnivList(uinfo, 10)

main()

##代码的运行结果：

访问网址的源码示例：

##网络爬虫的一个自我小小误区

由于部分的网页的访问收到服务器的拒绝，因此通过自己制作网页来进行对应的访问，但是在这里忽略了一个特别重要的问题，自己所编写的网页并没有受到对应的服务器链接，只是一个单纯的html文件，因此我们的处理方法改成了访问html文件，然后利用request库beautifulsoup4库进行处理。

（真正的网址需要受到服务器的请求的处理才可以进行解析）

##test.html源文件代码

<!DOCTYPE html>
<html>
	<head>
		<meta charset="utf-8">
		<title></title>
	</head>
	<body>
		<table border="1" >
			
		   <caption>大学排名</caption>
		   
		   <tr>
		    <td>排名</td>
		    <td>学校名称</td>
		    <td>省市</td>
		    <td>总分</td>
		    <td>培养规模</td>
		   </tr>
		   
		   <tr>
		    <td>1</td>
		    <td>清华大学</td>
		    <td>北京市</td>
		    <td>95.9</td>
		    <td>37342</td>
		   </tr>
		   
		   <tr>
		    <td>2</td>
		    <td>北京大学</td>
		    <td>北京市</td>
		    <td>82.6</td>
		    <td>36317</td>
		   </tr>
		   
		   <tr>
		    <td>3</td>
		    <td>浙江大学</td>
			<td>浙江省</td>
		    <td>80</td>
		    <td>41188</td>
		   </tr>
		   
		   <tr>
		    <td>4</td>
		    <td>上海交通大学</td>
		    <td>上海市</td>
		    <td>78.7</td>
		    <td>40417</td>
		   </tr>
		   
		   <tr>
		    <td>5</td>
		    <td>复旦大学</td>
		    <td>上海市</td>
		    <td>70.9</td>
		    <td>25519</td>
		   </tr>
		   
		   <tr>
		    <td>6</td>
		    <td>南京大学</td>
		    <td>江苏省</td>
		    <td>66.1</td>
		    <td>20072</td>
		   </tr>
		   
		   <tr>
		    <td>7</td>
		    <td>中国科学技术大学</td>
		    <td>安徽省</td>
		    <td>65.5</td>
		    <td>18507</td>
		   </tr>
		   
		   <tr>
		    <td>8</td>
		    <td>哈尔冰工业大学</td>
		    <td>黑龙江省</td>
		    <td>63.5</td>
		    <td>25249</td>
		   </tr>
		   
		   <tr>
		    <td>9</td>
		    <td>华中科技大学</td>
		    <td>湖北省</td>
		    <td>62.9</td>
		    <td>23503</td>
		   </tr>
		   
		   <tr>
		    <td>10</td>
		    <td>中山大学</td>
		    <td>广东省</td>
		    <td>62.1</td>
		    <td>23837</td>
		   </tr>
		   
		  </table>
	</body>
</html>

##效果显示图

##网页中显示的源码

##以文件形式处理的代码示例

"""网络爬虫"""
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
alluniv = []

def fillluniv(soup):
    data = soup.find_all("tr")
    for tr in data:
        ltd = tr.find_all("td")
        if len(ltd) == 0 :
            continue
        oneuniv = []
        for td in ltd :
            oneuniv.append(td.string)
        alluniv.append(oneuniv)
    # print(alluniv)

def printUniv(num):
    print("{:^4}{:^10}{:^5}{:^8}{:^10}".format("排名","学校名称","省市","总分","培养规模"))
    for i in range(1,num+1):
        print("{:^4}{:^10}{:^5}{:^8}{:^10}".format(alluniv[i][0],alluniv[i][1],alluniv[i][2],alluniv[i][3],alluniv[i][4]))
with open("test.html",'r',encoding="utf-8") as file:
    content = file.read()

soup = BeautifulSoup(content,"html.parser")
fillluniv(soup)
printUniv(10)

##代码的运行结果

原文地址:https://blog.csdn.net/2301_76874968/article/details/134886020 本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：https://www.suanlizi.com/kf/1733345745966338048.html 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系《酸梨子》网邮箱：1419361763@qq.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

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