『爬虫四步走』手把手教你使用Python抓取并存储网页数据!
爬蟲是Python的一個重要的應用,使用Python爬蟲我們可以輕松的從互聯網中抓取我們想要的數據,本文將基于爬取B站視頻熱搜榜單數據并存儲為例,詳細介紹Python爬蟲的基本流程。如果你還在入門爬蟲階段或者不清楚爬蟲的具體工作流程,那么應該仔細閱讀本文!
? 第一步:嘗試請求
首先進入b站首頁,點擊排行榜并復制鏈接
https://www.bilibili.com/ranking?spm_id_from=333.851.b_7072696d61727950616765546162.3現在啟動Jupyter notebook,并運行以下代碼
import?requestsurl?=?'https://www.bilibili.com/ranking?spm_id_from=333.851.b_7072696d61727950616765546162.3' res?=?requests.get('url') print(res.status_code) #200在上面的代碼中,我們完成了下面三件事
導入requests
使用get方法構造請求
使用status_code獲取網頁狀態碼
可以看到返回值是200,表示服務器正常響應,這意味著我們可以繼續進行。
? 第二步:解析頁面
在上一步我們通過requests向網站請求數據后,成功得到一個包含服務器資源的Response對象,現在我們可以使用.text來查看其內容
可以看到返回一個字符串,里面有我們需要的熱榜視頻數據,但是直接從字符串中提取內容是比較復雜且低效的,因此我們需要對其進行解析,將字符串轉換為網頁結構化數據,這樣可以很方便地查找HTML標簽以及其中的屬性和內容。
在Python中解析網頁的方法有很多,可以使用正則表達式,也可以使用BeautifulSoup、pyquery或lxml,本文將基于BeautifulSoup進行講解.
Beautiful Soup是一個可以從HTML或XML文件中提取數據的第三方庫.安裝也很簡單,使用pip install bs4安裝即可,下面讓我們用一個簡單的例子說明它是怎樣工作的
from?bs4?import?BeautifulSouppage?=?requests.get(url) soup?=?BeautifulSoup(page.content,?'html.parser') title?=?soup.title.text? print(title) #?熱門視頻排行榜?-?嗶哩嗶哩?(゜-゜)つロ?干杯~-bilibili在上面的代碼中,我們通過bs4中的BeautifulSoup類將上一步得到的html格式字符串轉換為一個BeautifulSoup對象,注意在使用時需要制定一個解析器,這里使用的是html.parser。
接著就可以獲取其中的某個結構化元素及其屬性,比如使用soup.title.text獲取頁面標題,同樣可以使用soup.body、soup.p等獲取任意需要的元素。
? 第三步:提取內容
在上面兩步中,我們分別使用requests向網頁請求數據并使用bs4解析頁面,現在來到最關鍵的步驟:如何從解析完的頁面中提取需要的內容。
在Beautiful Soup中,我們可以使用find/find_all來定位元素,但我更習慣使用CSS選擇器.select,因為可以像使用CSS選擇元素一樣向下訪問DOM樹。
現在我們用代碼講解如何從解析完的頁面中提取B站熱榜的數據,首先我們需要找到存儲數據的標簽,在榜單頁面按下F12并按照下圖指示找到
可以看到每一個視頻信息都被包在class="rank-item"的li標簽下,那么代碼就可以這樣寫????
在上面的代碼中,我們先使用soup.select('li.rank-item'),此時返回一個list包含每一個視頻信息,接著遍歷每一個視頻信息,依舊使用CSS選擇器來提取我們要的字段信息,并以字典的形式存儲在開頭定義好的空列表中。
可以注意到我用了多種選擇方法提取去元素,這也是select方法的靈活之處,感興趣的讀者可以進一步自行研究。
? 第四步:存儲數據
通過前面三步,我們成功的使用requests+bs4從網站中提取出需要的數據,最后只需要將數據寫入Excel中保存即可。
如果你對pandas不熟悉的話,可以使用csv模塊寫入,需要注意的是設置好編碼encoding='utf-8-sig',否則會出現中文亂碼的問題
import?csv keys?=?all_products[0].keys()with?open('B站視頻熱榜TOP100.csv',?'w',?newline='',?encoding='utf-8-sig')?as?output_file:dict_writer?=?csv.DictWriter(output_file,?keys)dict_writer.writeheader()dict_writer.writerows(all_products)如果你熟悉pandas的話,更是可以輕松將字典轉換為DataFrame,一行代碼即可完成
import?pandas?as?pd keys?=?all_products[0].keys()pd.DataFrame(all_products,columns=keys).to_csv('B站視頻熱榜TOP100.csv',?encoding='utf-8-sig')
? 小結
至此我們就成功使用Python將b站熱門視頻榜單數據存儲至本地,大多數基于requests的爬蟲基本都按照上面四步進行。
不過雖然看上去簡單,但是在真實場景中每一步都沒有那么輕松,從請求數據開始目標網站就有多種形式的反爬、加密,到后面解析、提取甚至存儲數據都有很多需要進一步探索、學習。
本文選擇B站視頻熱榜也正是因為它足夠簡單,希望通過這個案例讓大家明白爬蟲的基本流程,最后附上完整代碼
import?requests from?bs4?import?BeautifulSoup import?csv import?pandas?as?pdurl?=?'https://www.bilibili.com/ranking?spm_id_from=333.851.b_7072696d61727950616765546162.3' page?=?requests.get(url) soup?=?BeautifulSoup(page.content,?'html.parser')all_products?=?[]products?=?soup.select('li.rank-item') for?product?in?products:rank?=?product.select('div.num')[0].textname?=?product.select('div.info?>?a')[0].text.strip()play?=?product.select('span.data-box')[0].textcomment?=?product.select('span.data-box')[1].textup?=?product.select('span.data-box')[2].texturl?=?product.select('div.info?>?a')[0].attrs['href']all_products.append({"視頻排名":rank,"視頻名":?name,"播放量":?play,"彈幕量":?comment,"up主":?up,"視頻鏈接":?url})keys?=?all_products[0].keys()with?open('B站視頻熱榜TOP100.csv',?'w',?newline='',?encoding='utf-8-sig')?as?output_file:dict_writer?=?csv.DictWriter(output_file,?keys)dict_writer.writeheader()dict_writer.writerows(all_products)###?使用pandas寫入數據 pd.DataFrame(all_products,columns=keys).to_csv('B站視頻熱榜TOP100.csv',?encoding='utf-8-sig') 由于微信平臺算法改版,公號內容將不再以時間排序展示,如果大家想第一時間看到我們的推送,強烈建議星標我們和給我們多點點【在看】。星標具體步驟為:(1)點擊頁面最上方“小詹學Python”,進入公眾號主頁。 (2)點擊右上角的小點點,在彈出頁面點擊“設為星標”,就可以啦。 感謝支持,比心。總結
以上是生活随笔為你收集整理的『爬虫四步走』手把手教你使用Python抓取并存储网页数据!的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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