pythonrequests教程

⑴ 如何用python爬虫抓取网页内容

首先,你要安装requests和BeautifulSoup4,然后执行如下代码.

importrequests
frombs4importBeautifulSoup

iurl='http://news.sina.com.cn/c/nd/2017-08-03/doc-ifyitapp0128744.shtml'

res=requests.get(iurl)

res.encoding='utf-8'

#print(len(res.text))

soup=BeautifulSoup(res.text,'html.parser')

#标题
H1=soup.select('#artibodyTitle')[0].text

#来源
time_source=soup.select('.time-source')[0].text


#来源
origin=soup.select('#artibodyp')[0].text.strip()

#原标题
oriTitle=soup.select('#artibodyp')[1].text.strip()

#内容
raw_content=soup.select('#artibodyp')[2:19]
content=[]
forparagraphinraw_content:
content.append(paragraph.text.strip())
'@'.join(content)
#责任编辑
ae=soup.select('.article-editor')[0].text

这样就可以了

⑵ Python瞎老弟的爬虫心得之requests篇②requests基本使用

上一期已经成功安装了requests模块，并简单的使用了requests，本期，我们将详细介绍requests模块

直接使用requests.get()方法即可
其中内容将通过requests.text查看

将get()方法，改为post()即可
其中需要提交的内容，通过data参数传入

url参数，也即跟在地址后的?后的一串内容

我们可以直察埋接通过url地址将其构造出来

也可以通过params参数，传入一个字典使用

可以看出，地址同样被自动构造为

这是一种更加容易的传入参数的方法，可以不需要使用

我们得到了一个对象r，这是一个requests.models.Response对象

使用档烂r.text可以得到响应内容

其中解码方式是requests自行猜测的，它会把猜测的结果保存在r.encoding中

使用r.encoding可以得到或者改变编码方式

如果使用r.text得到的内容不正确，可以手动修改r.encoding，然后再使用r.text输出内容

如果不知道正确的编码，可能有人会建议你使用chardet模块来进行编码的测试(该模块需要使用pip安装，目前版本也会随安装requests附带)

使用方法：

事实上，现在的requests已经使用了chardet模块，但你仍然可以将行没漏chardet用于其他时候使用

使用r.content可以得到二进制的响应内容

使用r.json()可以得到json的响应内容

给headers参数传入一个字典即可

如同之前你预想的那样，user-agent会被修改为lsp

通过r.status_code可以查看状态码

通过r.headers可以查看响应头

通过r.raise_for_status()可以在状态码为不正常的时候抛出异常

在请求中添加timeout参数，即可让你的程序在指定的时间内没有得到响应就抛出异常

通过r.url可以查看到请求地址

通过r.history可以查看到重定向

通过修改allow_redirects参数为False可以禁止重定向

例如禁止github进行重定向

⑶ python爬虫怎么做

大到各类搜索引擎，小到日常数据采集，都离不开网络爬虫。爬虫的基本原理很简单，遍历网络中网页，抓取感兴趣的数据内容。这篇文章会从零开始介绍如何编写一个网络爬虫抓取数据做告宏，然后会一步步逐渐完善爬虫的抓取功能。

工具安装

我们需要安装python，python的requests和BeautifulSoup库。我们用Requests库用抓取网页的内容，使用BeautifulSoup库来从网页中提取数据。

安装python

运行pipinstallrequests

运行pipinstallBeautifulSoup

抓取网页

完成必要工具安装后，我们正式开始编写我们的爬虫。我们的第一个任务是要抓取所有豆瓣上的图书信息。我们以/subject/26986954/为例，首先看看开如何抓取网页的内容。

使用python的requests提供的get()方法我们可以非常简单的获取的指定网页的内纯册容,代码如下：

提取内容

抓取到网页的内容后，我们要做的就是提取出我们想要的内容。在我们的第一个例子中，我们只需要提取书名。首先我们导入BeautifulSoup库，使用BeautifulSoup我们可以非常简单的提取网页的特定内容。

连续抓取网页

到目前为止，我们已经可以抓取单个网页的内容了，现在让我们看看如何抓取整个网站的内容。我们知道网页之间是通过超链接互相连接在一起的，通过链接我们可以访问整个网络。所以我们可以从每个页面提取出包含指向其它网页的链接，然后重复的对新链接进行抓取。

通过以上几步我们就可以写出一个最原始的爬虫。在理解了爬虫原理的基础上，我们可以进一步对爬虫进行完善。

写过一个系列关于爬虫的文章：/i6567289381185389064/。感兴趣的可以前往查看。

Python基本环境的搭建，爬虫的基本原理以及爬虫的原型

Python爬虫入门(第1部分)

如何使用BeautifulSoup对网页内容进行提取

Python爬虫入门(第2部分)

爬虫运行时数据的存储数据，以SQLite和MySQL作为示例

Python爬虫入门(第3部分)

使用seleniumwebdriver对动态网页进行抓取

Python爬虫入门(第4部分)

讨论了如何处理网站的反爬虫策略

Python爬友如虫入门(第5部分)

对Python的Scrapy爬虫框架做了介绍，并简单的演示了如何在Scrapy下进行开发

Python爬虫入门(第6部分)

⑷ 全方面的掌握Requests库的使用【python爬虫入门进阶】（02）

上一篇文章简单的介绍了 爬虫相关的基础知识点，介绍了一个标准爬虫程序的三个步骤 。这篇文章就让我们接着来学习。
本文重点介绍requests库的使用以及爬虫协议。之前也写了一篇 Requests库使用的博客 ，有兴趣的小伙伴可以去看看。

前面介绍了Requests库是用来抓取网页源码，请求接口的利器，整体上是要比urllib库的request更加好用的库。官网上将其称之为唯一一个非转基因的Python HTTP库，人类可以安全享用。
Requests库有7个主要方法。

不过我们平常最常用的方法还是GET方法和POST方法。

get请求方法是爬虫中最常用到的方法，因为爬虫主要就是爬取网页的信息。最基础的使用是

这里需要通过 res.encoding='utf-8' 设置响应结果的编码格式是utf-8。不然可能会出现中文乱码
如果响应结果是二进制数据的话则需要通过 res.content 方法来提取响应结果。
设置编码的方式也可以是 res.content.decode('utf-8') 。
即

有时候get请求也需要传入参数，这里可以直接将参数拼接到URL上或者通过params参数传入一个字典。

运行结果是：

get请求只能传入简单的参数，如果参数比较复杂或者传入的参数比较多的话则GET请求就不再适用了，这时候就需要适用post请求方法了。
Post请求的请求类型有三种：

以表单的方式提交数据是POST请求的默认的请求格式，只需要将参数放在一个字典中进行传入即可。

这里将请求头的数据放在一个名为header的字典中，然后在请求时通过headers参数传入。在请求中设置了内容类型是 application/json ,编码格式是 charset=utf-8
传入的是一个json字符串，通过data参数进行传入。json字符串可以直接写也可以通过 json.mps(dict) 方法将一个字典序列化,就像下面这样。

文件上传与本节爬虫的内容无关，在此就不过多介绍了。有兴趣的小伙伴可以看看 Python中如何编写接口，以及如何请求外部接口 这篇文章。

在网络请求中，我们常常会遇到状态码是3开头的重定向问题，在Requests中是默认开启允许重定向的，即遇到重定向时，会自动继续访问。通过将allow_redirects 属性设置为False不允许重定向。

通过timeout属性可以设置超时时间，单位是秒。get方法和post方法均可设置。

通过status_code属性可以获取接口的响应码。

有时候我们使用了抓包工具，这时候由于抓包证书提供的证书并不是受信任的数字证书颁发机构颁发的，所以证书的验证会失败，所以我们就需要关闭证书验证。在请求的时候把verify参数设置为False就可以关闭证书验证了。

爬虫协议也叫做robots协议，告诉网络蜘蛛哪些页面可以爬取，哪些页面不能爬取
爬虫文件的规范是：

允许所有的机器人

本文详细介绍了Request库的使用

⑸ python中request的get和post请求方法详解

一、安装：pip install requests

二、基本芦棚概念

1、POST方法

通过则哗碧 POST 发送到孙举服务器的数据存储在 HTTP 请求的请求主体中：

2、get方法

查询字符串（名称/值对）是在 GET 请求的 URL 中发送的：

3、比较 GET 与 POST

下面的表格比较了两种 HTTP 方法：GET 和 POST。

⑹ Python网页解析库：用requests-html爬取网页

Python 中可以进行网页解析的库有很多，常见的有 BeautifulSoup 和 lxml 等。在网上玩爬虫的文章通常都是介绍 BeautifulSoup 这个库，我平常也是常用这个库，最近用 Xpath 用得比较多，使用 BeautifulSoup 就不大习惯，很久之前就知道 Reitz 大神出了一个叫 Requests-HTML 的库，一直没有兴趣看，这回可算歹着机会用一下了。

使用 pip install requests-html 安装，上手和 Reitz 的其他库一样，轻松简单：

这个库是在 requests 库上实现的，r 得到的结果是 Response 对象下面的一个子类，多个一个 html 的属性。所以 requests 库的响应对象可以进行什么操作，这个 r 也都可以。如果需要解析网页，直接获取响应对象的 html 属性：

不得不膜拜 Reitz 大神太会组装技术了。实际上 HTMLSession 是继承自 requests.Session 这个核心类，然后将 requests.Session 类里的 requests 方法改写，返回自己的一个 HTMLResponse 对象，这个类又是继承自 requests.Response,只是多加了一个 _from_response 的方法来构造实例：

之后在 HTMLResponse 里定义属性方法 html，就可以通过 html 属性访问了,实现也就是组装 PyQuery 来干。核心的解析类也大多是使用 PyQuery 和 lxml 来做解析，简化了名称，挺讨巧的。

元素定位可以选择两种方式：

方法名非常简单，符合 Python 优雅的风格，这里不妨对这两种方式简单的说明：

定位到元素以后势必要获取元素里面的内容和属性相关数据，获取文本：

获取元素的属性：

还可以通过模式来匹配对应的内容：

这个功能看起来比较鸡肋，可以深入研究优化一下，说不定能在 github 上混个提交。

除了一些基础操作，这个库还提供了一些人性化的操作。比如一键获取网页的所有超链接，这对于整站爬虫应该是个福音，URL 管理比较方便：

内容页面通常都是分页的，一次抓取不了太多，这个库可以获取分页信息：

结果如下：

通过迭代器实现了智能发现分页，这个迭代器里面会用一个叫 _next 的方法，贴一段源码感受下：

通过查找 a 标签里面是否含有指定的文本来判断是不是有下一页，通常我们的下一页都会通过 下一页 或者 加载更多 来引导，他就是利用这个标志来进行判断。默认的以列表形式存在全局： ['next','more','older'] 。我个人认为这种方式非常不灵活，几乎没有扩展性。 感兴趣的可以往 github 上提交代码优化。

也许是考虑到了现在 js 的一些异步加载，这个库支持 js 运行时，官方说明如下：

使用非常简单，直接调用以下方法：

第一次使用的时候会下载 Chromium，不过国内你懂的，自己想办法去下吧，就不要等它自己下载了。render 函数可以使用 js 脚本来操作页面，滚动操作单独做了参数。这对于上拉加载等新式页面是非常友好的。

⑺ python里面request怎么读取html代码

使用Python 3的requests模块抓取网页源码并保存到文件示例：

import requests

ff = open('testt.txt','w',encoding='utf-8')

with open('test.txt',encoding="utf-8") as f:

for line in f:

ff.write(line)

ff.close()

这是演示读取一个txt文件，每次读取一行，并保存到另一个txt文件中的示例。

因为在命令行中打印每次读取一行的数据，中文会出现编码错误，所以每次读取一行并保存到另一个文件，这样来测试读取是否正常。（注意open的时候制定encoding编码方式）