爬虫开发从0到1全知识教程完整教程（附代码资料）主要内容讲述：爬虫课程概要，爬虫基础爬虫概述,,http协议复习。requests模块，requests模块1. requests模块介绍,2. response响应对象,3. requests模块发送请求,4. requests模块发送post请求,5. 利用requests.session进行状态保持。数据提取概要，数据提取概述1. 响应内容的分类,2. 认识xml以及和html的区别,1. jsonpath模块的使用场景,2. jsonpath模块的使用方法,3. jsonpath练习,1. 了解 lxml模块和xpath语法。Selenium课程概要selenium的介绍,selenium提取数据。Selenium课程概要，反爬与反反爬selenium的其它使用方法。反爬与反反爬常见的反爬手段和解决思路。反爬与反反爬验证码处理,chrome浏览器使用方法介绍。反爬与反反爬，Mongodb数据库JS的解析,介绍,内容,mongodb文档,Mongodb的介绍和安装,小结。Mongodb数据库介绍,内容,mongodb文档,mongodb的简单使用,小结,Mongodb的的增删改查。Mongodb数据库介绍,内容,mongodb文档,mongodb的聚合操作,2 mongodb的常用管道和表达式,Mongodb的索引操作。Mongodb数据库，scrapy爬虫框架介绍,内容,mongodb文档,mongodb和python交互,小结,介绍。scrapy爬虫框架，scrapy爬虫框架介绍,内容,scrapy官方文档,scrapy的入门使用,小结,介绍。scrapy爬虫框架介绍,内容,scrapy官方文档,scrapy管道的使用,小结,scrapy的crawlspider爬虫。scrapy爬虫框架介绍,内容,scrapy官方文档,scrapy中间件的使用,小结,scrapy_redis概念作用和流程。scrapy爬虫框架介绍,内容,scrapy官方文档,scrapy_redis原理分析并实现断点续爬以及分布式爬虫,小结,scrapy_splash组件的使用。scrapy爬虫框架介绍,内容,scrapy官方文档,scrapy的日志信息与配置,小结,scrapyd部署scrapy项目。利用appium抓取app中的信息，利用appium抓取app中的信息介绍,内容,appium环境安装,介绍,内容,利用appium自动控制移动设备并提取数据。appium环境安装,Mongodb的介绍和安装,小结。scrapy的概念和流程 ,小结,selenium的介绍,常见的反爬手段和解决思路。数据提取概述1. 响应内容的分类,2. 认识xml以及和html的区别,爬虫概述,http协议复习。mongodb的简单使用,小结,scrapy的入门使用,小结。selenium提取数据,利用appium自动控制移动设备并提取数据。验证码处理。数据提取-jsonpath模块1. jsonpath模块的使用场景,2. jsonpath模块的使用方法,3. jsonpath练习,chrome浏览器使用方法介绍,Mongodb的的增删改查,小结。scrapy数据建模与请求,小结,selenium的其它使用方法。数据提取-lxml模块1. 了解 lxml模块和xpath语法,2. 谷歌浏览器xpath helper插件的安装和使用,3. xpath的节点关系,4. xpath语法-基础节点选择语法,5. xpath语法-节点修饰语法,6. xpath语法-其他常用节点选择语法。JS的解析,mongodb的聚合操作,2 mongodb的常用管道和表达式。scrapy模拟登陆,小结,Mongodb的索引操作,小结,scrapy管道的使用,小结。Mongodb的权限管理,小结,scrapy中间件的使用,小结。mongodb和python交互,小结,scrapy_redis概念作用和流程,小结,scrapy_redis原理分析并实现断点续爬以及分布式爬虫,小结。scrapy_splash组件的使用,小结,scrapy的日志信息与配置,小结。scrapyd部署scrapy项目,13.Gerapy,13.Gerapy。1.2.1-简单的代码实现，目标urlscrapy的crawlspider爬虫。

全套笔记资料代码移步： 前往gitee仓库查看

感兴趣的小伙伴可以自取哦，欢迎大家点赞转发~

全套教程部分目录：

部分文件图片：

requests模块

本阶段课程主要学习requests这个http模块，该模块主要用于发送请求获取响应，该模块有很多的替代模块，比如说urllib模块，但是在工作中用的最多的还是requests模块，requests的代码简洁易懂，相对于臃肿的urllib模块，使用requests编写的爬虫代码将会更少，而且实现某一功能将会简单。因此建议大家掌握该模块的使用

requests模块

知识点：

• 掌握 headers参数的使用
• 掌握 发送带参数的请求
• 掌握 headers中携带cookie
• 掌握 cookies参数的使用
• 掌握 cookieJar的转换方法
• 掌握 超时参数timeout的使用
• 掌握 ip参数proxies的使用
• 掌握 使用verify参数忽略CA证书
• 掌握 requests模块发送post请求
• 掌握 利用requests.session进行状态保持

前面我们了解了爬虫的基础知识，接下来我们来学习如何在代码中实现我们的爬虫

1. requests模块介绍

requests文档[

1.1 requests模块的作用：

• 发送http请求，获取响应数据

1.2 requests模块是一个第三方模块，需要在你的python(虚拟)环境中额外安装

• pip/pip3 install requests

1.3 requests模块发送get请求

1. 需求：通过requests向百度首页发送请求，获取该页面的源码

1. 运行下面的代码，观察打印输出的结果

# 1.2.1-简单的代码实现


import requests 



# 目标url


url = ' 



# 向目标url发送get请求


response = requests.get(url)



# 打印响应内容


print(response.text)

知识点：掌握 requests模块发送get请求

2. response响应对象

观察上边代码运行结果发现，有好多乱码；这是因为编解码使用的字符集不同早造成的；我们尝试使用下边的办法来解决中文乱码问题

# 1.2.2-response.content


import requests 



# 目标url


url = ' 



# 向目标url发送get请求


response = requests.get(url)



# 打印响应内容




# print(response.text)


print(response.content.decode()) # 注意这里！

1. response.text是requests模块按照chardet模块推测出的编码字符集进行解码的结果
2. 网络传输的字符串都是bytes类型的，所以response.text = response.content.decode('推测出的编码字符集')
3. 我们可以在网页源码中搜索charset，尝试参考该编码字符集，注意存在不准确的情况

2.1 response.text 和response.content的区别：

• response.text

• 类型：str

• 解码类型： requests模块自动根据HTTP 头部对响应的编码作出有根据的推测，推测的文本编码

• response.content

• 类型：bytes

• 解码类型： 没有指定

知识点：掌握 response.text和response.content的区别

2.2 通过对response.content进行decode，来解决中文乱码

• response.content.decode() 默认utf-8
• response.content.decode("GBK")

• 常见的编码字符集

• utf-8

• gbk
• gb2312
• ascii （读音：阿斯克码）
• iso-8859-1

知识点：掌握 利用decode函数对requests.content解决中文乱码

2.3 response响应对象的其它常用属性或方法

response = requests.get(url)中response是发送请求获取的响应对象；response响应对象中除了text、content获取响应内容以外还有其它常用的属性或方法：

• response.url响应的url；有时候响应的url和请求的url并不一致
• response.status_code 响应状态码
• response.request.headers 响应对应的请求头
• response.headers 响应头
• response.request._cookies 响应对应请求的cookie；返回cookieJar类型
• response.cookies 响应的cookie（经过了set-cookie动作；返回cookieJar类型
• response.json()自动将json字符串类型的响应内容转换为python对象（dict or list）

# 1.2.3-response其它常用属性


import requests



# 目标url


url = '



# 向目标url发送get请求


response = requests.get(url)



# 打印响应内容




# print(response.text)




# print(response.content.decode())             # 注意这里！


print(response.url)                            # 打印响应的url
print(response.status_code)                    # 打印响应的状态码
print(response.request.headers)                # 打印响应对象的请求头
print(response.headers)                        # 打印响应头
print(response.request._cookies)            # 打印请求携带的cookies
print(response.cookies)                        # 打印响应中携带的cookies

知识点：掌握 response响应对象的其它常用属性

3. requests模块发送请求

3.1 发送带header的请求

我们先写一个获取百度首页的代码

import requests

url = '

response = requests.get(url)

print(response.content.decode())



# 打印响应对应请求的请求头信息


print(response.request.headers)

3.1.1 思考

1. 对比浏览器上百度首页的网页源码和代码中的百度首页的源码，有什么不同？

2. 查看网页源码的方法：

   • 右键-查看网页源代码 或
   • 右键-检查

3. 对比对应url的响应内容和代码中的百度首页的源码，有什么不同？

4. 查看对应url的响应内容的方法：

   1. 右键-检查
   2. 点击 Net work
   3. 勾选 Preserve log
   4. 刷新页面
   5. 查看Name一栏下和浏览器地址栏相同的url的Response

5. 代码中的百度首页的源码非常少，为什么？

6. 需要我们带上请求头信息

   回顾爬虫的概念，模拟浏览器，欺骗服务器，获取和浏览器一致的内容

7. 请求头中有很多字段，其中User-Agent字段必不可少，表示客户端的操作系统以及浏览器的信息

3.1.2 携带请求头发送请求的方法

requests.get(url, headers=headers)

• headers参数接收字典形式的请求头
• 请求头字段名作为key，字段对应的值作为value

3.1.3 完成代码实现

从浏览器中复制User-Agent，构造headers字典；完成下面的代码后，运行代码查看结果

import requests

url = '

headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.99 Safari/537.36"}



# 在请求头中带上User-Agent，模拟浏览器发送请求


response = requests.get(url, headers=headers) 

print(response.content)



# 打印请求头信息


print(response.request.headers)

知识点：掌握 headers参数的使用

3.2 发送带参数的请求

我们在使用百度搜索的时候经常发现url地址中会有一个 ?，那么该问号后边的就是请求参数，又叫做查询字符串

3.2.1 在url携带参数

直接对含有参数的url发起请求

import requests

headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.99 Safari/537.36"}

url = '

response = requests.get(url, headers=headers)

3.2.2 通过params携带参数字典

​ 1.构建请求参数字典

​ 2.向接口发送请求的时候带上参数字典，参数字典设置给params

import requests

headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.99 Safari/537.36"}



# 这是目标url




# url = '





# 最后有没有问号结果都一样


url = '



# 请求参数是一个字典 即wd=python


kw = {'wd': 'python'}



# 带上请求参数发起请求，获取响应


response = requests.get(url, headers=headers, params=kw)

print(response.content)

知识点：掌握发送带参数的请求的方法

3.3 在headers参数中携带cookie

网站经常利用请求头中的Cookie字段来做用户访问状态的保持，那么我们可以在headers参数中添加Cookie，模拟普通用户的请求。我们以github登陆为例：

3.3.1 github登陆抓包分析

1. 打开浏览器，右键-检查，点击Net work，勾选Preserve log
2. 访问github登陆的url地址 `
3. 输入账号密码点击登陆后，访问一个需要登陆后才能获取正确内容的url，比如点击右上角的Your profile访问`
4. 确定url之后，再确定发送该请求所需要的请求头信息中的User-Agent和Cookie

3.3.2 完成代码

• 从浏览器中复制User-Agent和Cookie
• 浏览器中的请求头字段和值与headers参数中必须一致
• headers请求参数字典中的Cookie键对应的值是字符串

import requests

url = '



# 构造请求头字典


headers = {
    # 从浏览器中复制过来的User-Agent
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36',
    # 从浏览器中复制过来的Cookie
    'Cookie': 'xxx这里是复制过来的cookie字符串'
}



# 请求头参数字典中携带cookie字符串


resp = requests.get(url, headers=headers)

print(resp.text)

3.3.3 运行代码验证结果

在打印的输出结果中搜索title，html中的标题文本内容如果是你的github账号，则成功利用headers参数携带cookie，获取登陆后才能访问的页面

知识点：掌握 headers中携带cookie

3.4 cookies参数的使用

上一小节我们在headers参数中携带cookie，也可以使用专门的cookies参数

1. cookies参数的形式：字典

cookies = {"cookie的name":"cookie的value"}

• 该字典对应请求头中Cookie字符串，以分号、空格分割每一对字典键值对
• 等号左边的是一个cookie的name，对应cookies字典的key

• 等号右边对应cookies字典的value

• cookies参