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python爬虫 - 爬取html格式数据（CDSN博客）

2024-06-20 00:06:46 前端知识 前端哥 94 137 我要收藏

文章目录

  • python爬虫 - 爬取html格式数据（CDSN博客）
    • 1. 第一步：安装requests库和BeautifulSoup库
    • 2. 第二步：获取爬虫所需的header和cookie
    • 3. 第三步：获取网页
    • 4. 第四步：解析网页
    • 5. 第五步：分析得到的信息，简化地址
    • 6. 第六步：爬取内容，清洗数据
    • 7. 爬取微博热搜的代码实例以及结果展示

python爬虫 - 爬取html格式数据（CDSN博客）

python爬虫六部曲：

  • 第一步：安装requests库和BeautifulSoup库

  • 第二步：获取爬虫所需的header和cookie

  • 第三步：获取网页

  • 第四步：解析网页

  • 第五步：分析得到的信息，简化地址：

  • 第六步：爬取内容，清洗数据

1. 第一步：安装requests库和BeautifulSoup库

在程序中引用两个库的书写是这样的：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

以pycharm为例，在pycharm上安装这两个库的方法。在菜单【文件】–>【设置】->【项目】–>【Python解释器】中，在所选框中，点击软件包上的+号就可以进行查询插件安装了。有过编译器插件安装的hxd估计会比较好入手。具体情况就如下图所示。

在这里插入图片描述

2. 第二步：获取爬虫所需的header和cookie

以爬取 cdsn 的爬虫程序为例。

获取header和cookie是一个爬虫程序必须的，它直接决定了爬虫程序能不能准确的找到网页位置进行爬取。

  • 首先进入 cdsn 的页面(https://blog.csdn.net/BullKing8185?type=blog)，按下F12，就会出现网页的js语言设计部分，找到网页上的Network部分。如下图所示：

在这里插入图片描述

  • 然后按下ctrl+R刷新页面，此时发现右边 NetWork 部分出现很多信息。

（如果进入后就有所需要的信息，就不用刷新了），当然刷新了也没啥问题。

在这里插入图片描述

  • 过滤网络信息，并拷贝其 cURL 信息 ，
    在 Network --> Filter 中，依据网址（https://blog.csdn.net/BullKing8185?type=blog）中的关键信息（如：BullKing8185） 或者 页面上的关键信息（如：python爬虫） 进行过滤 。 然后，我们浏览Name这部分，找到我们想要爬取的网络信息，鼠标右键，选择copy，复制下网页的URL。

    过滤后，有效信息会少很多，如下所示。选中所需的条目，右键 --> Copy --> Copy as cURL

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  • 利用工具 Convert curl commands to code https://curlconverter.com/python/ 进行转换

在这里插入图片描述

转换后信息如下图所示，选择【Copy to clipboard】，并黏贴到Pycharm开发环境中即可直接使用：

在这里插入图片描述

拷贝到 pycharm 等集成代码编辑软件中，可直接作为源代码使用.


import requests

cookies = {
    'uuid_tt_dd': '10_20936681940-1687695659941-897712',
    'UN': 'limeigui',
    'ins_first_time': '1693811332416',
    '_ga': 'GA1.1.1606228358.1692240870',
    '_ga_7W1N0GEY1P': 'GS1.1.1698749086.7.1.1698749172.43.0.0',
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    'log_Id_view': '558',
    'log_Id_pv': '378',
    'Hm_lvt_e5ef47b9f471504959267fd614d579cd': '1708345516',
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    'ssxmod_itna2': 'iqGxuDBD2AKrqGHqaWxUhGQqi=Z+xeDk+DmgDA6WmhxD/Q1DFr21/4Pgp7KAPPuKOBaiGcS0MH0QPvcM+RwKb9uvohWzcgyAOYiPq2NDgQdjoj/l8LYmsENvW2Ax0MEGC2eVUWk53KncOecGsZ7RYU2PWXW0TcABidaTWCDo1XCnrdYPFIAGIzgqHPYSN48+zk+p4IAErxE0tHrOIFokWcFdKt+o87hYQ1YYzhbIsEf7d78O0u7iAADObNMGIfZE+/YBr3mnIRK3Uiqwa4IguIDw1cfH9iTGTT6qgO8KXrczLohsiEZ+2GvH2A3Z4uGvAeelAYMODZnqKfmznxYzIOnx4l3eZP7hwuAdMl6Yh=Q35NSpa=IrK6bS50OwVl5=O5Mjt72PSnrsB5u7482pFPPlWtplXa6ihBrMiPwFq7CeeaXdU6G0n2Z2KjWAhaMeRvKNNRG8jfFcqqn0OYRn8IzOQbt0O9quQD1PeXWPY1=MEpu1KjSUg2I4roD8NDL=E0ePVyofFig7Hm4DQI4zi59hpwnjtqkUCIpcYBC+0hlnlyUhQ0q4UGzKdf6o=K0YD08DiQ4YD===',
    'tfstk': 'eoFMjtVQpLYXhdd7Jlh19IAf0TBKBhGjcodxDjnVLDoC5S3OC-00xlvtHR3TKxqQAlHVfc30nDqLBIhaiJO0PrNO5jQs1PGjggIRwI4_5jNZPRglwtKlqssR2_CdQelcjgetASaRYOsdBv5aaND-qUxFULPB77oz7czTWW8IQdatxIR4tJDS4imHgIPnSglyLLoTlIgFkWJXhAuI-0QMz_Nc-ETuCwbHFOMZRVIR-wvX8AuI-kQh-LTKQ2gtp',
    'c_dl_um': '-',
    'UserName': 'limeigui',
    'UserInfo': '3b95b21938904a148617bb63e4cd8b47',
    'UserToken': '3b95b21938904a148617bb63e4cd8b47',
    'UserNick': 'Adunn',
    'AU': '95B',
    'BT': '1709514903656',
    'p_uid': 'U010000',
    'Hm_up_6bcd52f51e9b3dce32bec4a3997715ac': '{"islogin":{"value":"1","scope":1},"isonline":{"value":"1","scope":1},"isvip":{"value":"0","scope":1},"uid_":{"value":"limeigui","scope":1}}',
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}

headers = {
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7',
    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
    'Cache-Control': 'max-age=0',
    'Connection': 'keep-alive',
    # 'Cookie': 'uuid_tt_dd=10_20936681940-1687695659941-897712; UN=limeigui; ins_first_time=1693811332416; _ga=GA1.1.1606228358.1692240870; _ga_7W1N0GEY1P=GS1.1.1698749086.7.1.1698749172.43.0.0; log_Id_click=117; log_Id_view=558; log_Id_pv=378; Hm_lvt_e5ef47b9f471504959267fd614d579cd=1708345516; ssxmod_itna=iqGxuDBD2AKrqGHqaWxUhGQqi=Z+xeDk+Dmg04GNpUYDZDiqAPGhDC38FmBm0jwIdf4804GCi2bqxaAS77gpAIKz2mpYD74i8DCqi1D0qDY+oxBLrbQoxiiyDCmFDPrKD32xlIzDvxG=D3qDFYqDLDMNDFqG0l+QPD0Pq+mDlD73DUwdDQqDSUQKKxGjDxitRDGADx0tUD7jD2eQDeMpTcqGW0wD2zBh8YYaSR=y4cjTiP6WW5cWU7ZnCaONVemQDbRLHweXfxQ0CNODvmAvzSGPqWDhw30Gc+7xeU+1SwA/riBqeRf+3YDDGbxeA4bix4D=; ssxmod_itna2=iqGxuDBD2AKrqGHqaWxUhGQqi=Z+xeDk+DmgDA6WmhxD/Q1DFr21/4Pgp7KAPPuKOBaiGcS0MH0QPvcM+RwKb9uvohWzcgyAOYiPq2NDgQdjoj/l8LYmsENvW2Ax0MEGC2eVUWk53KncOecGsZ7RYU2PWXW0TcABidaTWCDo1XCnrdYPFIAGIzgqHPYSN48+zk+p4IAErxE0tHrOIFokWcFdKt+o87hYQ1YYzhbIsEf7d78O0u7iAADObNMGIfZE+/YBr3mnIRK3Uiqwa4IguIDw1cfH9iTGTT6qgO8KXrczLohsiEZ+2GvH2A3Z4uGvAeelAYMODZnqKfmznxYzIOnx4l3eZP7hwuAdMl6Yh=Q35NSpa=IrK6bS50OwVl5=O5Mjt72PSnrsB5u7482pFPPlWtplXa6ihBrMiPwFq7CeeaXdU6G0n2Z2KjWAhaMeRvKNNRG8jfFcqqn0OYRn8IzOQbt0O9quQD1PeXWPY1=MEpu1KjSUg2I4roD8NDL=E0ePVyofFig7Hm4DQI4zi59hpwnjtqkUCIpcYBC+0hlnlyUhQ0q4UGzKdf6o=K0YD08DiQ4YD===; tfstk=eoFMjtVQpLYXhdd7Jlh19IAf0TBKBhGjcodxDjnVLDoC5S3OC-00xlvtHR3TKxqQAlHVfc30nDqLBIhaiJO0PrNO5jQs1PGjggIRwI4_5jNZPRglwtKlqssR2_CdQelcjgetASaRYOsdBv5aaND-qUxFULPB77oz7czTWW8IQdatxIR4tJDS4imHgIPnSglyLLoTlIgFkWJXhAuI-0QMz_Nc-ETuCwbHFOMZRVIR-wvX8AuI-kQh-LTKQ2gtp; c_dl_um=-; UserName=limeigui; UserInfo=3b95b21938904a148617bb63e4cd8b47; UserToken=3b95b21938904a148617bb63e4cd8b47; UserNick=Adunn; AU=95B; BT=1709514903656; p_uid=U010000; Hm_up_6bcd52f51e9b3dce32bec4a3997715ac={"islogin":{"value":"1","scope":1},"isonline":{"value":"1","scope":1},"isvip":{"value":"0","scope":1},"uid_":{"value":"limeigui","scope":1}}; FCNEC=[["AKsRol-81BVROqAOt-Krga723o1zn0lKQZXCHVYOsZGp4bbSYqIORsTWdRA33h_JQeCm1pUeYYkPLifSrDfR3ebNunu-COvYV2D4sqzbPrXD_tVp9je9p1aG1qgVGpkYlxpNK3mEnUaabXB6IvFt7xBeYqz_845gCA=="]]; c_dl_fref=https://www.baidu.com/link; c_dl_fpage=/download/qq_27308505/21132392; c_dl_prid=1711094139943_541172; c_dl_rid=1711094192991_543576; limeiguicomment_new=1706325449636; management_ques=1712733666636; c_segment=0; Hm_lvt_6bcd52f51e9b3dce32bec4a3997715ac=1712450998,1712540146,1712628949,1713335190; _clck=v3yta0|2|fl2|0|1559; log_Id_click=118; c_pref=default; c_first_ref=default; dc_sid=9a3d776b6aa46403c7fa216f2ec8d588; creative_btn_mp=3; fpv=d7fa221d14d24b2361ad4f09bace739a; yd_captcha_token=dzp; dc_session_id=10_1713523054888.848382; c_ref=default; log_Id_pv=379; log_Id_view=559; __gads=ID=79df0b17ce2ed235-22263755acb40040:T=1687695664:RT=1713524387:S=ALNI_MbKkmtHbLa1eh1RSXbuJOoatVdiiQ; __gpi=UID=00000c6ade25eb9f:T=1687695664:RT=1713524387:S=ALNI_MZP0oVAi-DQb_-PpFvwoGO0EYhHiQ; __eoi=ID=4a7618f393a07404:T=1706249283:RT=1713524387:S=AA-AfjbTLqbpP5gZ44TgXYWkx20B; _clsk=1k295vw|1713524388493|4|0|n.clarity.ms/collect; SidecHatdocDescBoxNum=true; c_first_page=https://blog.csdn.net/BullKing8185?type=blog; c_dsid=11_1713525600201.216918; c_page_id=default; Hm_lpvt_6bcd52f51e9b3dce32bec4a3997715ac=1713525601; dc_tos=sc6t49',
    'Sec-Fetch-Dest': 'document',
    'Sec-Fetch-Mode': 'navigate',
    'Sec-Fetch-Site': 'same-origin',
    'Sec-Fetch-User': '?1',
    'Upgrade-Insecure-Requests': '1',
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36',
    'sec-ch-ua': '"Not_A Brand";v="8", "Chromium";v="120", "Google Chrome";v="120"',
    'sec-ch-ua-mobile': '?0',
    'sec-ch-ua-platform': '"Linux"',
}

params = {
    'type': 'blog',
}

response = requests.get('https://blog.csdn.net/BullKing8185', params=params, cookies=cookies, headers=headers)

3. 第三步：获取网页

通过requests.get() 即可获取网页内容：

response = requests.get('https://blog.csdn.net/BullKing8185', params=params, cookies=cookies, headers=headers)
response.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
print(f'soup value= {soup}')

4. 第四步：解析网页

这个时候，我们需要回到网页： 【按下F12】–> 【找到网页的Elements部分 --> 【选中左上角的小框带箭头的标志】，进入【内容选择模式】，如下图，当点击（或鼠标移动到）对应网页内容时，这个时候网页就会自动在右边显示出你获取网页部分对应的代码。

在这里插入图片描述

在找到想要爬取的页面部分的网页内容后，在相应条目（如：“python爬虫-爬取图片”）上右键，就会退出【内容选择模式】。

然后将鼠标放置于 【Element】中对应的代码上，右键 -> copy --> selector。就如图所示。

在这里插入图片描述

拷贝后获取到的信息如下：

#userSkin > div.user-profile-body > div > div.user-profile-body-right > div.navList-box > div.mainContent > div > article:nth-child(2) > a > div.list-box-cont > div:nth-child(1) > div.blog-list-box-top > h4

再次拷贝另外一个 文章的信息（python爬虫 - 爬取微博热搜数据）：

#userSkin > div.user-profile-body > div > div.user-profile-body-right > div.navList-box > div.mainContent > div > article:nth-child(3) > a > div.list-box-cont > div:nth-child(1) > div.blog-list-box-top > h4

5. 第五步：分析得到的信息，简化地址

黏贴到文本文件中信息如下：

#userSkin > div.user-profile-body > div > div.user-profile-body-right > div.navList-box > div.mainContent > div > article:nth-child(2) > a > div.list-box-cont > div:nth-child(1) > div.blog-list-box-top > h4

同理再黏贴:

#userSkin > div.user-profile-body > div > div.user-profile-body-right > div.navList-box > div.mainContent > div > article:nth-child(3) > a > div.list-box-cont > div:nth-child(1) > div.blog-list-box-top > h4

其实刚才复制的selector就相当于网页上对应部分存放的地址。由于我们需要的是网页上的一类信息，所以我们需要对获取的地址进行分析，提取。

当然，就用那个地址也是可行的，就是只能获取到你选择的网页上的那部分内容。

可以发现几个地址有很多相同的地方，唯一不同的地方就是 article 部分。由于 article 是网页标签，后面的部分就是其补充的部分，也就是子类选择器。可以推断出，该类信息，就是存储在 article 的子类中，我们直接对tr进行信息提取，就可以获取到该部分对应的所有信息。所以提炼后的地址为：

#userSkin > div.user-profile-body > div > div.user-profile-body-right > div.navList-box > div.mainContent > div > article > a > div.list-box-cont > div:nth-child(1) > div.blog-list-box-top > h4

这个过程对js类语言有一定了解的hxd估计会更好处理。不过没有js类语言基础也没关系，主要步骤就是，保留相同的部分就行，慢慢的试，总会对的。

6. 第六步：爬取内容，清洗数据

这一步完成后，我们就可以直接爬取数据了。用一个标签存储上面提炼出的像地址一样的东西。标签就会拉取到我们想获得的网页内容。

# 爬取内容
#userSkin > div.user-profile-body > div > div.user-profile-body-right > div.navList-box > div.mainContent > div > article > a > div.list-box-cont > div:nth-child(1) > div.blog-list-box-top > h4

之后我们就要soup和text过滤掉不必要的信息，比如js类语言，排除这类语言对于信息受众阅读的干扰。这样我们就成功的将信息，爬取下来了。

# 清洗数据
a = soup.select(content)

将数据存储到文件夹中，所以会有wirte带来的写的操作。想把数据保存在哪里，或者想怎么用，就看读者自己了。

# 数据存储
fo = open("./weibo_down.txt", 'a', encoding="utf-8")
for i in range(0,  len(a)):
    a[i] = a[i].text
    fo.write(a[i] + '\n')

fo.close()

但此时如果执行程序，会发现并没有爬取到数据：
在这里插入图片描述

主要在于 content 内容的调整，对比后发现，虽然 copy 出来的信息，与F12中看到的html层次结构一致，但还是需要做下调整， 调整后格式如下：

爬取内容（调整前

#userSkin > div.user-profile-body > div > div.user-profile-body-right > div.navList-box > div.mainContent > div > article > a > div.list-box-cont > div:nth-child(1) > div.blog-list-box-top > h4

爬取内容（调整后）

#userSkin > div.user-profile-body > div > div.user-profile-body-right > div.navList-box > div.mainContent > div > div > div  > article > a > div.list-box-cont > div:nth-child(1) > div.blog-list-box-top > h4

7. 爬取微博热搜的代码实例以及结果展示


import requests
from bs4 import BeautifulSoup

cookies = {
    'uuid_tt_dd': '10_20936681940-1687695659941-897712',
    'UN': 'limeigui',
    'ins_first_time': '1693811332416',
    '_ga': 'GA1.1.1606228358.1692240870',
    '_ga_7W1N0GEY1P': 'GS1.1.1698749086.7.1.1698749172.43.0.0',
    'log_Id_click': '117',
    'log_Id_view': '558',
    'log_Id_pv': '378',
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调整后运行效果如下：

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