Python程序设计：使用requests库下载页面.pptx

数据采集和爬虫基础 房屋信息抓取 知识点：使用requests库 爬虫程序编写流程 爬虫的技术选型 爬虫的编写主要有两种形式： requests + beautifulsoap或者lxml 使用成熟的爬虫框架，例如Scrapy 两种选型的比较 requests ，beautifulsoap，lxml都是程序库，爬虫需要自己实现；Scrapy是爬虫框架 Scrapy基于twisted，性能强大，内置功能丰富，而且易于扩展 Scrapy内置css和xpath选择器，比起beautifulsoap解析速度快 Scrapy太庞大，requests+lxml在处理一些小数据规模的爬取更灵活 爬虫程序编写流程 爬虫编写思路 应该先弄清楚要从网页中爬取些什么，然后存储什么 “种子”页面的分析，生成爬虫入口 页面结构分析，取出需要的数据 数据存储入库 requests库 简介 requests是用python编写的基于Apache2 licensed 许可证的HTTP库。在python内置模块的基础上进行了高度的封装，从而使得python进行网络请求时，变得人性化，使用Requests可以轻而易举的完 **Python程序设计与requests库** 在Python编程领域，数据采集和网络爬虫是十分重要的技能。其中，`requests`库是进行HTTP请求的核心工具，它为开发者提供了简单易用的接口来发送各种HTTP请求，包括GET、POST等。本篇将深入探讨如何使用`requests`库进行网页抓取，以及在不同技术选型下的爬虫编写策略。 **爬虫程序编写流程** 编写爬虫程序通常遵循以下步骤： 1. **明确目标**：你需要明确你要从哪些网页抓取什么类型的数据，这可能涉及房价、新闻、评论等多种信息。 2. **种子页面分析**：确定要爬取的起始页面，即“种子”页面，通过分析这些页面的URL生成爬虫的入口。 3. **页面结构分析**：使用HTML解析库，如`beautifulsoup`或`lxml`，解析页面结构，定位需要抓取的数据元素。 4. **数据提取**：根据页面结构解析出所需数据，这可能包括文本、图片、链接等。 5. **数据存储**：将提取到的数据存储到合适的地方，如数据库、文件系统或云存储。 **爬虫技术选型** 爬虫编写主要有两种形式： 1. **requests + beautifulsoup/lxml**：`requests`负责发送HTTP请求获取网页内容，`beautifulsoup`或`lxml`用于解析HTML文档。这种方式适用于简单的爬虫项目，灵活性高，但需要手动处理大部分细节。 2. **Scrapy框架**：Scrapy是一个功能强大的爬虫框架，基于`twisted`异步网络库，具有内置的爬取调度、中间件处理、错误处理等功能，适合大规模、复杂的爬虫项目。Scrapy内置了CSS和XPath选择器，解析速度快，且易于扩展。 **requests库详解** `requests`库是一个强大的HTTP客户端，它的特点包括： - **简单易用**：高度封装了Python内置的HTTP库，使得网络请求的操作变得直观、简洁。 - **连接管理**：支持HTTP连接保持和连接池，有效提高效率。 - **cookie支持**：能保持会话状态，模拟用户登录行为。 - **文件上传**：方便地进行文件上传操作。 - **自动编码处理**：自动识别和处理HTTP响应内容的编码，简化了开发者的工作。 - **国际化支持**：支持国际化的URL和POST数据编码。 安装`requests`库只需运行`pip install requests`命令。 **使用requests库下载页面示例** 以下载豆瓣电影Top250首页为例，我们可以创建一个名为`douban.py`的Python脚本，使用`requests.get()`方法发送GET请求，获取网页内容。然后可以结合`beautifulsoup`或`lxml`解析并提取所需信息。 **爬虫编写的基本思路** 1. 发送HTTP请求：`requests.get(url)`，获取网页HTML。 2. 解析HTML：利用`beautifulsoup`或`lxml`解析HTML，找到目标数据。 3. 提取数据：通过选择器（如CSS选择器或XPath）定位到具体元素，提取文本、链接等。 4. 存储数据：将提取到的数据存储至数据库或文件。 **总结** `requests`库在Python爬虫开发中扮演着至关重要的角色，其简洁的API和丰富的功能使得网络请求变得简单。对于小型项目，结合`beautifulsoup`或`lxml`可以快速搭建爬虫；而对于大型项目，`Scrapy`框架提供了更全面的解决方案。理解并熟练运用这些工具，将有助于你构建高效稳定的数据采集系统。