Python怎么用requests-html爬取网页

蜗牛互联网技术资讯2022-07-201600

本篇内容介绍了“Python怎么用requests-html爬取网页”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

1. 开始

Python 中可以进行网页解析的库有很多，常见的有 BeautifulSoup 和 lxml 等。在网上玩爬虫的文章通常都是介绍 BeautifulSoup 这个库，我平常也是常用这个库，最近用 Xpath 用得比较多，使用 BeautifulSoup 就不大习惯，很久之前就知道 Reitz 大神出了一个叫 Requests-HTML 的库，一直没有兴趣看，这回可算歹着机会用一下了。

使用 pip install requests-html安装，上手和 Reitz 的其他库一样，轻松简单：

from requests_html import HTMLSession
session = HTMLSession()

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

这个库是在 requests 库上实现的，r 得到的结果是 Response 对象下面的一个子类，多个一个 html 的属性。所以 requests 库的响应对象可以进行什么操作，这个 r 也都可以。如果需要解析网页，直接获取响应对象的 html 属性：

r.html

2. 原理

不得不膜拜 Reitz 大神太会组装技术了。实际上 HTMLSession 是继承自 requests.Session 这个核心类，然后将 requests.Session 类里的 requests 方法改写，返回自己的一个 HTMLResponse 对象，这个类又是继承自 requests.Response,只是多加了一个 _from_response 的方法来构造实例：

class HTMLSession(requests.Session):
    # 重写 request 方法，返回 HTMLResponse 构造
    def request(self, *args, **kwargs) -> HTMLResponse:
        r = super(HTMLSession, self).request(*args, **kwargs)
        return HTMLResponse._from_response(r, self)

class HTMLResponse(requests.Response):
	# 构造器
    @classmethod
    def _from_response(cls, response, session: Union['HTMLSession', 'AsyncHTMLSession']):
        html_r = cls(session=session)
        html_r.__dict__.update(response.__dict__)
        return html_r

之后在 HTMLResponse 里定义属性方法 html，就可以通过 html 属性访问了,实现也就是组装 PyQuery 来干。核心的解析类也大多是使用 PyQuery 和 lxml 来做解析，简化了名称，挺讨巧的。

3. 元素定位

元素定位可以选择两种方式：

css 选择器

css选择器
xpath

# css 获取有多少个职位
jobs = r.html.find("h2.call-to-action")
# xpath 获取
jobs = r.html.xpath("//h2[@class='call-to-action']")

方法名非常简单，符合 Python 优雅的风格，这里不妨对这两种方式简单的说明：

4. CSS 简单规则

标签名 h2
id 使用 #id 表示
class 使用 .class_name 表示
谓语表示：h2[prop=value]

5. Xpath简单规则

路径 // 或者 /
标签名
谓语 [@prop=value]
轴定位 名称::元素名[谓语]

定位到元素以后势必要获取元素里面的内容和属性相关数据，获取文本：

jobs.text
jobs.full_text

获取元素的属性：

attrs = jobs.attrs
value = attrs.get("key")

还可以通过模式来匹配对应的内容：

## 找某些内容匹配
r.html.search("Python {}")
r.html.search_all()

这个功能看起来比较鸡肋，可以深入研究优化一下，说不定能在 github 上混个提交。

6. 人性化操作

除了一些基础操作，这个库还提供了一些人性化的操作。比如一键获取网页的所有超链接，这对于整站爬虫应该是个福音，URL 管理比较方便：

r.html.absolute_links
r.html.links

内容页面通常都是分页的，一次抓取不了太多，这个库可以获取分页信息：

print(r.html)
# 比较一下
for url in r.html:
    print(url)

结果如下：

# print(r.html)
<HTML url='https://www.python.org/jobs/'>
# for
<HTML url='https://www.python.org/jobs/'>
<HTML url='https://www.python.org/jobs/?page=2'>
<HTML url='https://www.python.org/jobs/?page=3'>
<HTML url='https://www.python.org/jobs/?page=4'>
<HTML url='https://www.python.org/jobs/?page=5'>

通过迭代器实现了智能发现分页，这个迭代器里面会用一个叫 _next 的方法，贴一段源码感受下：

def get_next():
	candidates = self.find('a', containing=next_symbol)

	for candidate in candidates:
		if candidate.attrs.get('href'):
			# Support 'next' rel (e.g. reddit).
			if 'next' in candidate.attrs.get('rel', []):
				return candidate.attrs['href']

通过查找 a 标签里面是否含有指定的文本来判断是不是有下一页，通常我们的下一页都会通过 下一页 或者 加载更多 来引导，他就是利用这个标志来进行判断。默认的以列表形式存在全局：['next', 'more', 'older']。我个人认为这种方式非常不灵活，几乎没有扩展性。感兴趣的可以往 github 上提交代码优化。