• Python爬虫利器


    Python 网络爬虫基础:Cookie、XPath 和 BeautifulSoup

    网络爬虫是自动化从互联网上抓取数据的技术。在 Python 中,有几个强大的库可以帮助我们完成这项任务,其中 requests 用于处理 HTTP 请求和 Cookies,lxml 提供了 XPath 解析功能,而 BeautifulSoup 则是用于解析 HTML 和 XML 文档的利器。本文将为你介绍这三个工具的基本概念和使用方法。

    Cookie 的使用

    Cookie 是网站为了识别用户身份而存储在用户本地终端上的数据。在进行网络爬虫时,有时需要处理登录后的会话,这时候就需要用到 Cookie。

    使用 requests 库处理 Cookie

    首先,你需要安装 requests 库(如果尚未安装):

    pip install requests
    
    • 1

    然后,你可以在发送 HTTP 请求时保存和使用 Cookie:

    import requests
    
    # 发送登录请求,保存 Cookie
    login_url = 'http://example.com/login'
    login_data = {'username': 'user', 'password': 'pass'}
    response = requests.post(login_url, data=login_data)
    cookies = response.cookies
    
    # 使用 Cookie 发送其他请求
    url = 'http://example.com/protected_page'
    response = requests.get(url, cookies=cookies)
    print(response.text)
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12

    XPath 选择器

    XPath 是一种在 XML 和 HTML 文档中查找信息的语言。在 Python 中,我们通常使用 lxml 库来执行 XPath 查询

    安装 lxml

    首先,安装 lxml 库:

    pip install lxml
    
    • 1

    使用 XPath

    from lxml import html
    
    # 获取 HTML 文档
    url = 'http://example.com'
    response = requests.get(url)
    html_tree = html.fromstring(response.content)
    
    # 使用 XPath 查询
    title = html_tree.xpath('//title/text()')
    print(title[0])  # 输出页面标题
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10

    BeautifulSoup 解析器

    BeautifulSoup 是一个用于解析 HTML 和 XML 文档的库,它能够从网页中提取数据,并且易于使用。

    安装 BeautifulSoup

    首先,安装 beautifulsoup4 库:

    pip install beautifulsoup4
    
    • 1

    使用 BeautifulSoup

    from bs4 import BeautifulSoup
    
    # 获取 HTML 文档
    url = 'http://example.com'
    response = requests.get(url)
    
    # 解析 HTML
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 使用 BeautifulSoup 提取数据
    title = soup.title.string
    print(title)  # 输出页面标题
    
    # 提取链接
    links = soup.find_all('a')
    for link in links:
        print(link.get('href'))  # 输出所有链接的 href 属性
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17

    结合使用

    在实际的网络爬虫任务中,我们经常需要结合使用这些工具。例如,你可能需要先登录一个网站,保存登录后的 Cookie,然后用 XPath 或 BeautifulSoup 解析返回的 HTML 页面。

    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    from lxml import html
    
    # 登录并保存 Cookie
    login_url = 'http://example.com/login'
    login_data = {'username': 'user', 'password': 'pass'}
    session = requests.Session()
    session.post(login_url, data=login_data)
    
    # 使用保存的 Cookie 发送请求
    url = 'http://example.com/protected_page'
    response = session.get(url)
    
    # 解析 HTML
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 使用 XPath 或 BeautifulSoup 提取数据
    # ...
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19

    通过本文的介绍,你应该对 Python 中处理 Cookie、使用 XPath 和 BeautifulSoup 解析器有了基本的了解。在实际应用中,你可能需要根据网站的具体情况调整代码,以应对各种反爬虫策略。记住,尊重网站的 robots.txt 文件和版权政策,合理合法地进行网络爬虫活动。

  • 相关阅读:
    「MacOS」Swift 第一章:基础部分
    Bert-vits2-2.3-Final,Bert-vits2最终版一键整合包(复刻生化危机艾达王)
    Android不同设备字符串显示原理和build.prop生成过程
    ggplot去除背景
    JS操作dom元素(一)——获取DOM节点的六种方式
    Multi-Graph Fusion Networks for Urban Region Embedding
    计算机毕业设计Java高校科研信息管理系统(源码+系统+mysql数据库+lw文档)
    C语言-自定义类型结构体详细讲解
    English语法_介词 - on
    规则和人
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/suqieer/article/details/136472946