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Python爬虫工具requests-html使用解析

时间:2020-07-13 python爬虫 查看: 1394

使用Python开发的同学一定听说过Requsts库,它是一个用于发送HTTP请求的测试。如比我们用Python做基于HTTP协议的接口测试,那么一定会首选Requsts,因为它即简单又强大。现在作者Kenneth Reitz 又开发了requests-html 用于做爬虫。

该项目从3月上线到现在已经7K+的star了!

GiHub项目地址:

https://github.com/kennethreitz/requests-html

requests-html 是基于现有的框架 PyQuery、Requests、lxml、beautifulsoup4等库进行了二次封装,作者将Requests设计的简单强大的优点带到了该项目中。

安装:

 pip install requests-html

教程与使用:

使用GET请求 https://python.org 网站。

先来看看requests的基本使用。

from requests_html import HTMLSession
session = HTMLSession()

r = session.get('https://python.org/')

# 获取页面上的所有链接。
all_links = r.html.links
print(all_links)

# 获取页面上的所有链接,以绝对路径的方式。
all_absolute_links = r.html.absolute_links
print(all_absolute_links)

作为一个IT技术人员,是不是要时时关心一下科技圈的新闻,上博客园新闻频道,抓取最新的推荐新闻。

from requests_html import HTMLSession
session = HTMLSession()
r = session.get("https://news.cnblogs.com/n/recommend")
# 通过CSS找到新闻标签
news = r.html.find('h2.news_entry > a')
for new in news:
  print(new.text) # 获得新闻标题
  print(new.absolute_links) # 获得新闻链接

执行结果:

雷军:小米硬件综合净利率永远不超5%!
{'https://news.cnblogs.com/n/595156/'}
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{'https://news.cnblogs.com/n/595143/'}
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{'https://news.cnblogs.com/n/594902/'}
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{'https://news.cnblogs.com/n/594859/'}
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{'https://news.cnblogs.com/n/594853/'}

扩展:我们可以进一步将这里数据做持久化处理,设计出自己的“头条”。

接下来我们到网站上下载壁纸,以美桌网(www.win4000.com)为例。

from requests_html import HTMLSession
import requests


# 保存图片到bg/目录
def save_image(url, title):
  img_response = requests.get(url)
  with open('./bg/'+title+'.jpg', 'wb') as file:
    file.write(img_response.content)

# 背景图片地址,这里选择1920*1080的背景图片
url = "http://www.win4000.com/wallpaper_2358_0_10_1.html"

session = HTMLSession()
r = session.get(url)

# 查找页面中背景图,找到链接,访问查看大图,并获取大图地址
items_img = r.html.find('ul.clearfix > li > a')
for img in items_img:
  img_url = img.attrs['href']
  if "/wallpaper_detail" in img_url:
    r = session.get(img_url)
    item_img = r.html.find('img.pic-large', first=True)
    url = item_img.attrs['src']
    title = item_img.attrs['title']
    print(url+title)
    save_image(url, title)

这个网站上的图片还是很容易获取的,在上面的代码块中我加了注释。这里不再说明。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持python博客。

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