网站做长连接关于网站建设的通知

爬虫概念：

通过编写程序，模拟浏览器上网，然后让其去互联网上抓取数据的过程

分类：

1，通用爬虫：抓取一整张页面数据

2，聚焦爬虫：抓取页面中的局部内容

3，增量式爬虫：只会抓取网站中最新更新出来的数据

反爬协议robots.txt协议

http协议：

服务器与客户端进行数据交互的一种形式

User-Agent:请求载体的身份标识

Connection:请求完毕是断开还是保持连接

Content-Type： 服务器响应回客户端的数据类型

https协议：证书认证加密，安全的超文本传输协议

1，requests模块：

作用：模拟浏览器发请求

流程：1，指定url 2,发起请求 3，获取响应数据 4，持久化存储

1.1爬取搜狗首页：

import requests
if __name__ == '__main__':url='https://www.sogou.com/'response=requests.get(url=url)page_text=response.text#返回字符串形式的响应数据print(page_text)with open('./sougou.html','w',encoding='utf-8') as fp:fp.write(page_text)print('爬取数据结束！')

1.2网页采集器

User-Agent:请求载体的身份标识

UA伪装：让爬虫对应的请求载体身份标识伪装成某一款浏览器

import requests
if __name__ == '__main__':#UA伪装：将对应的UA封装到一个字典里headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.104 Safari/537.36 Core/1.53.2669.400 QQBrowser/9.6.10990.400'}url='https://www.sogou.com/sie?hdq=AQxRG-0000&'#处理URL参数分装到字典里kw=input('enter a word:')param={'query':kw}
#对指定URL发起的请求对应的url是携带参数的请求过程中处理了参数response=requests.get(url=url,params=param,headers=headers)page_text=response.text#返回字符串形式的响应数据fileName=kw+'.html'with open(fileName,'w',encoding='utf-8') as fp:fp.write(page_text)print(fileName,'保存成功！！')

1.3破解百度翻译

打开百度翻译官网，右键检查

发出的是一个post请求（携带参数），响应数据是一组json数据 

import requests
import json#导入模块
if __name__ == '__main__':post_url='https://fanyi.baidu.com/sug'#1,指定urlheaders = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.104 Safari/537.36 Core/1.53.2669.400 QQBrowser/9.6.10990.400'}#经行UA伪装#3，post请求参数处理（与get类似）word=input('enter a word:')data={'kw':word}#4,发送请求response=requests.post(url=post_url,data=data,headers=headers)#5,获取响应数据：json()方法返回的是obj(提前确定是json类型）dic_obj=response.json()#持久化存储fileName=word+'.json'fp=open(fileName,'w',encoding='utf-8')json.dump(dic_obj,fp=fp,ensure_ascii=False)#中文不可以用ASCII码print('over!!')

效果：

 

1.4，豆瓣电影爬取

 

文件类型为json,地址中有参数，获取方式为get

import requests
import json#导入模块
if __name__ == '__main__':url='https://movie.douban.com/j/chart/top_list'param={'type':'24','interval_id':'100:90','action':'','start':'3',#第一个电影'limit':'20'#数量}headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.104 Safari/537.36 Core/1.53.2669.400 QQBrowser/9.6.10990.400'}response=requests.get(url=url,params=param,headers=headers)#请求list_data=response.json()#json类型fp=open('./douban.json','w',encoding='utf-8')#生成文件json.dump(list_data,fp=fp,ensure_ascii=False)print('over!!!')

 1.5爬取肯德基餐厅

要求：统计各个城市共有多少家肯德基餐厅，并打印门店信息

请求方式为post，文本类型(content-Type)：text

参数：

 

import requestsurl = 'http://www.kfc.com.cn/kfccda/ashx/GetStoreList.ashx?op=keyword'
# UA伪装
header = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.96 Safari/537.36'
}
word = input("请输入地址: ")
numbers = 1
# 页数
number_pages = 0
# 第一次检测页数
state = True
while numbers != 0:number_pages += 1data = {'cname': '','pid': '','keyword': word,'pageIndex': number_pages,'pageSize': '10',}# 请求发送response = requests.post(url=url, data=data, headers=header)text = response.textnumbers -= 1# 计算页数,因为只需要一次即可if state:# 将列表text转化为字典dictionary = eval(text)# 获取第一段Table的页数rowcount = dictionary['Table']# 将这个列表中的字典赋给dictsdicts = rowcount[0]# 查询rowcount所指的页数numbers = dicts['rowcount']if numbers == 0:print("抱歉,您所输入的地址没有肯德基餐厅")else:print(f"{word}一共有{numbers}家肯德基餐厅")if numbers % 10 == 0:numbers = numbers // 10#整除else:numbers = numbers // 10  # 不加一是因为已经检查过一次了state = Falseprint(text)