requests库与 lxml 库常用操作整理+总结,爬虫120例阶段整理篇
一路学习,一路总结,技术就是这样,应用之后,在进行整理,才可以加深印象。
本篇博客为小节篇,核心总结 requests 库与 lxml 库
requests 库
在《爬虫 120 例》中,最先接触的第三方库就是 requests
,该库开源地址为:https://github.com/psf/requests
,官方的 solgan 为 Requests is a simple, yet elegant, HTTP library
。
日常在编码过程中,最重要的行为就是查询手册,requests
库提供了中文手册 - https://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/
,大幅度降低了学习的难度。不过中文翻译夹带了不少翻译者的情绪化文字,阅读的时候忽略即可。
requests 库最常见的操作
由于该专栏前面已经对 requests
库进行了大量的使用,其常见操作我们也可以进行一些相应的总结了。
请求参数以及请求方法
导入 requests
库之后,基本都在围绕 requests.get
做文章,这里重点要回顾的是 get
方法的参数,其中包含如下内容,下述内容在官方手册没有呈现清单,通过最新版源码分析。
除 url 参数外,其余都为可选参数,即非必选。
url
:请求地址;params
:要发送的查询字符串,可以为字典,列表,元组,字节;data
:body 对象中要传递的参数,可以为字段,列表,元组,字节或者文件对象;json
:JSON 序列化对象;headers
:请求头,字典格式;cookies
:传递 cookie,字段或CookieJar
类型;files
:最复杂的一个参数,一般出现在POST
请求中,格式举例"name":文件对象
或者{'name':文件对象}
,还可以在一个请求中发送多个文件,不过一般爬虫场景不会用到;auth
:指定身份验证机制;timeout
:服务器等待响应时间,在源码中检索到可以为元组类型,这个之前没有使用过,即(connect timeout, read timeout)
;allow_redirects
:是否允许重定向;proxies
:代理;verify
:SSL 验证;stream
:流式请求,主要对接流式 API;cert
:证书。
以上内容就是 GET
请求中可以配置的参数,除了 GET
请求外,requests
还内置了其他的服务器请求方式,如下所示,这些方法需要的参数与上述清单一致。
GET
, OPTIONS
, HEAD
, POST
, PUT
, PATCH
, or DELETE
在 Python 爬虫的实战当中,主要以 GET
与 POST
为主,常用的参数为:url
,params
,data
,headers
,cookies
,timeout
,proxies
,verify
。
响应对象的属性与方法
使用 requests
库请求之后,会得到一个 Response
对象,该对象最重要的内容就是属性与方法,通过 dir
函数可以获取 Response
对象的属性和方法。
help(res)
print(dir(res))
获取到的内容如下所示,其中有我们之前案例中常见的一些内容。
['__attrs__', '__bool__', '__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__',
'__enter__', '__eq__', '__exit__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getstate__',
'__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__lt__',
'__module__', '__ne__', '__new__', '__nonzero__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__',
'__setattr__', '__setstate__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__',
'_content', '_content_consumed', '_next', 'apparent_encoding', 'close', 'connection',
'content', 'cookies', 'elapsed', 'encoding', 'headers', 'history', 'is_permanent_redirect',
'is_redirect', 'iter_content', 'iter_lines', 'json', 'links', 'next', 'ok', 'raise_for_status',
'raw', 'reason', 'request', 'status_code', 'text', 'url']
如果只将 requests
库应用在爬虫采集领域,那上述属性与方法中,比较常用的有:
属性 property
ok
:只要状态码status_code
小于 400,都会返回 True;is_redirect
:重定向属性;content
:响应内容,字节类型;text
:响应内容,Unicode 类型;status_code
:响应状态码;url
:响应的最终 URL 位置;encoding
:当访问r.text
时的编码;
方法
json
:将响应结果序列化为 JSON;
会话对象
在本专栏前面的文章中,存在一个被忽略的 requests
高级特性,即会话对象,该对象能够在跨域请求的时候,保持住某些参数,尤其是 cookie
,如果你想向同一主机发送多个请求,使用会话对象可以将底层的 TCP 连接进行重用,带来显著的性能提升。
会话对象使用非常简单,在发起 requests
对象之前,增加如下所示代码即可。
# 建立会话对象
s = requests.Session()
# 后续都使用会话对象进行进行,而不是直接使用 requests 对象
s.get('http://httpbin.org/cookies/set/sessioncookie/123456789')
r = s.get("http://httpbin.org/cookies")
print(r.text)
由于专栏前面并未涉及相关案例,故直接引入官方手册案例说明。
下述代码演示的是会话也可用来为请求方法提供缺省数据
,顾名思义就是直接给会话对象增加的请求参数,在后续代码中默认可用。
import requests
s = requests.Session()
s.auth = ('user', 'pass')
s.headers.update({'x-test': 'true'})
# both 'x-test' and 'x-test2' are sent
r = s.get('http://httpbin.org/headers', headers={'x-test2': 'true'})
print(r.text)
接下来官网案例还展示了 法级别的参数也不会被跨请求保持
,即在 s.get()
方法中如果传递了 cookie
,那不会被保持住,这两个案例,从正面与反面为我们核心展示的就是,如何使用会话对象保持参数,通过会话对象的属性设置的参数,能被保持,而通过会话对象方法传递的参数,不能被保持。
SSL 证书验证,客户端证书,CA 证书
在爬虫采集数据的过程中,碰到 https
的网站在正常不过,requests
库使用过程中 SSL 验证是默认开启的,如果证书验证失败,即抛出 SSLError
错误。
不过更多的时候,我们通过设置 verify = False
,忽略对 SSL 证书的验证,除非及其特殊的情况,必须增加相关证书逻辑。
代理
有的网站在采集过程中,会针对 IP 进行限制,此时就需要使用代理进行跳过操作,设置 proxies
参数即可,本部分内容比较简单,后续很多案例还会复用到。
除了 HTTP 代理外, requests 2.10
版本之后,增加了 SOCKS
代理,如果你需要使用,需要通过 pip
安装相应库。
pip install requests[socks]
安装完毕,出现新的第三方库 PySocks
,使用方式与 HTTP 代理一致。
Cookie
爬虫采集过程会大量的与 cookie
打交道,获取网站响应的 cookie
,使用 response
对象的 cookies
属性即可。如果希望向服务器传递 cookie
,可以通过 cookies
参数,例如下述代码:
url = 'http://httpbin.org/cookies'
cookies = dict(cookies_are='working')
r = requests.get(url, cookies=cookies)
如果你希望对 cookie
有更加细致的操作,重点研究 requests.cookies.RequestsCookieJar
对象即可,简单的代码使用如下所示:
jar = requests.cookies.RequestsCookieJar()
jar.set('tasty_cookie', 'yum', domain='httpbin.org', path='/cookies')
jar.set('gross_cookie', 'blech', domain='httpbin.org', path='/elsewhere')
url = 'http://httpbin.org/cookies'
r = requests.get(url, cookies=jar)
print(r.text)
RequestsCookieJar
对象具备更加丰富的接口,适合跨域名跨路径使用,相关接口可在 https://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/api.html#requests.cookies.RequestsCookieJar 查询。
requests
非常适合作为 Python 爬虫入门阶段第一选择,其简单的接口与代码封装,能大幅度降低网络请求代码编写难度,让你专注与目标数据的提取,更有基于高级请求的封装作为提高部分,该库完全可以贯穿你的整个爬虫工程师生涯。
lxml 库
lxml
库是一款 Python 数据解析库,参考重要文档在 https://lxml.de/,项目开源地址在:https://github.com/lxml/lxml,在一顿检索之后,发现 lxml
没有中文相关手册,不过好在英文文档阅读难度不大,我们可以直接进行学习。
lxml.etree
纵览之前的博客内容,出场率最高的就是 lxml.etree
,其次就是 Element
对象,我们在解析数据的时候,大量的代码都是基于 Element
对象的 API 实现。
在爬虫代码采集过程中,通过 etree.HTML
直接将字符串实例化为 element
对象。
import requests
from lxml import etree
res = requests.get("http://www.jsons.cn/zt/")
html = res.text
root_element = etree.HTML(html)
print(root_element)
print(root_element.tag)
上述代码输出内容如下所示:
<Element html at 0x3310508>
html
其中需要注意的是 Element 后面的 html,该字符串表示对象的标签名为 html
,如果使用下述代码:
print(root_element[1])
上述内容得到的是 <Element body at 0x356e248>
,即 body 标签,同样的操作可以使用子元素获取。
print("*"*100)
for child in root_element:
print(child.tag)
上述代码输出的内容为:
head
body
该输出表示在 html
标签中,只包含head
与 body
标签,实际情况也确实如此,为了验证,你可以在 循环中继续嵌套一层。
此时输出的内容就变得丰富了需求,如下图所示:
你也可以通过 etree.tostring(element对象)
直接将该对象转换为字符串进行输出。
for child in root_element:
for item in child:
print(item.tag)
print(etree.tostring(item))
XPath
lxml 库可以配合其他的解析引擎进行工作,首次接触的就是 XPath
,关于 XPath 相关的知识,我们后续博客会细化学习,本节课依旧从 lxml
的角度出发,为你介绍。
在爬虫代码编写中,直接使用 html.xpath("xpath表达式")
即可获取目标数据,例如获取网页 title。
print(root_element.xpath('//title'))
获取网页所有文本:
print(root_element.xpath('string()'))
获取到 element 对象之后,可调用 text
属性,获取对应文本,在使用的时候,需要注意使用 XPath
获取到的 element 对象,都是列表。
title_element = root_element.xpath('//title')
print(title_element[0].text)
在 lxml
中,还内置了一款 简单的类似 XPath 的路径语言,称为 ElementPath
,例如查询 title,需要从 head
开始检索,否则返回 None
。
print(root_element[0].find("title"))
官方提供的方法如下:
iterfind()
: 返回查找到的数据,迭代器形式返回;findall()
: 返回匹配到的列表;find()
: 返回第一个匹配到的数据;findtext()
: 返回匹配到的文本数据,第一个。
lxml 其他说明
lxml
除了可以配合 XPath
实现数据解析外,还可以与 cssselect
,BeautifulSoup
,html5lib
配合使用,这部分在后续的案例中,将逐步进行展开。
lxml
在爬虫领域,更多的是在提取数据,因此较于该库本身,掌握 XPath
等解析表达式的写法更加重要。
鉴于该库手册没有被翻译,后期可以尝试将其翻译为中文。
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