python网页点击下载按钮,python自动下载视频-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了python网页点击下载按钮,python自动下载视频。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

大家好，本文将围绕python登录网站自动下载文件展开说明，python自动下载网页中的文件是一个很多人都想弄明白的事情，想搞清楚python网页点击下载按钮需要先了解以下几个事情。

python开发web服务器网页下载按钮下载功能,python

大家好，小编为大家解答python自动下载文件到指定文件夹的问题。很多人还不知道python登录网站自动下载文件，现在让我们一起来看看吧！

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这篇文章主要介绍了python自动搜索爬取下载文件，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下有趣简单的python程序代码。希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下python编程代码大全。

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其实在当今社会，网络上充斥着大量有用的数据，我们只需要耐心的观察，再加上一些技术手段，就可以获取到大量的有价值数据。这里的“技术手段”就是网络爬虫python自动化运维是干什么的。今天就给大家分享一篇爬虫基础知识和入门教程：

什么是爬虫？

爬虫就是自动获取网页内容的程序，例如搜索引擎，Google，Baidu 等，每天都运行着庞大的爬虫系统，从全世界的网站中爬虫数据，供用户检索时使用。

爬虫流程

其实把网络爬虫抽象开来看，它无外乎包含如下几个步骤

模拟请求网页。模拟浏览器，打开目标网站。
获取数据。打开网站之后，就可以自动化的获取我们所需要的网站数据。
保存数据。拿到数据之后，需要持久化到本地文件或者数据库等存储设备中。

那么我们该如何使用 Python 来编写自己的爬虫程序呢，在这里我要重点介绍一个 Python 库：Requests。

Requests 使用

Requests 库是 Python 中发起 HTTP 请求的库，使用非常方便简单。

模拟发送 HTTP 请求

发送 GET 请求

当我们用浏览器打开豆瓣首页时，其实发送的最原始的请求就是 GET 请求

import requests
res = requests.get('http://www.douban.com')
print(res)
print(type(res))
>>>
<Response [200]>
<class 'requests.models.Response'>

可以看到，我们得到的是一个 Response 对象

如果我们要获取网站返回的数据，可以使用 text 或者 content 属性来获取

text：是以字符串的形式返回数据

content：是以二进制的方式返回数据

print(type(res.text))
print(res.text)
>>>
<class 'str'> <!DOCTYPE HTML>
<html lang="zh-cmn-Hans" class="">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="google-site-verification" content="ok0wCgT20tBBgo9_zat2iAcimtN4Ftf5ccsh092Xeyw" />
<meta name="deion" content="提供图书、电影、音乐唱片的推荐、评论和价格比较，以及城市独特的文化生活。">
<meta name="keywords" content="豆瓣,广播,登陆豆瓣">.....

发送 POST 请求

对于 POST 请求，一般就是提交一个表单

r?=?requests.post('http://www.xxxx.com',?data={"key":?"value"})

data 当中，就是需要传递的表单信息，是一个字典类型的数据。

header 增强

对于有些网站，会拒绝掉没有携带 header 的请求的，所以需要做一些 header 增强。比如：UA，Cookie，host 等等信息。

header = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.100 Safari/537.36",
         "Cookie": "your cookie"}

Python爬虫入门教程！手把手教会你爬取网页数据

数据分析不是个事儿

其实在当今社会，网络上充斥着大量有用的数据，我们只需要耐心的观察，再加上一些技术手段，就可以获取到大量的有价值数据。这里的“技术手段”就是网络爬虫。今天就给大家分享一篇爬虫基础知识和入门教程：

什么是爬虫？

爬虫就是自动获取网页内容的程序，例如搜索引擎，Google，Baidu 等，每天都运行着庞大的爬虫系统，从全世界的网站中爬虫数据，供用户检索时使用。

爬虫流程

其实把网络爬虫抽象开来看，它无外乎包含如下几个步骤

模拟请求网页。模拟浏览器，打开目标网站。
获取数据。打开网站之后，就可以自动化的获取我们所需要的网站数据。
保存数据。拿到数据之后，需要持久化到本地文件或者数据库等存储设备中。

那么我们该如何使用 Python 来编写自己的爬虫程序呢，在这里我要重点介绍一个 Python 库：Requests。

Requests 使用

Requests 库是 Python 中发起 HTTP 请求的库，使用非常方便简单。

模拟发送 HTTP 请求

发送 GET 请求

当我们用浏览器打开豆瓣首页时，其实发送的最原始的请求就是 GET 请求

import?requests
res?=?requests.get('http://www.douban.com')
print(res)
print(type(res))
>>>
<Response?[200]>
<class?'requests.models.Response'>

可以看到，我们得到的是一个 Response 对象

如果我们要获取网站返回的数据，可以使用 text 或者 content 属性来获取

text：是以字符串的形式返回数据

content：是以二进制的方式返回数据

print(type(res.text))
print(res.text)
>>>
<class?'str'>?<!DOCTYPE?HTML>
<html?lang="zh-cmn-Hans"?class="">
<head>
<meta?charset="UTF-8">
<meta?name="google-site-verification"?content="ok0wCgT20tBBgo9_zat2iAcimtN4Ftf5ccsh092Xeyw"?/>
<meta?name="deion"?content="提供图书、电影、音乐唱片的推荐、评论和价格比较，以及城市独特的文化生活。">
<meta?name="keywords"?content="豆瓣,广播,登陆豆瓣">.....

发送 POST 请求

对于 POST 请求，一般就是提交一个表单

r?=?requests.post('http://www.xxxx.com',?data={"key":?"value"})

data 当中，就是需要传递的表单信息，是一个字典类型的数据。

header 增强

对于有些网站，会拒绝掉没有携带 header 的请求的，所以需要做一些 header 增强。比如：UA，Cookie，host 等等信息。

header?=?{"User-Agent":?"Mozilla/5.0?(Windows?NT?10.0;?Win64;?x64)?AppleWebKit/537.36?(KHTML,?like?Gecko)?Chrome/76.0.3809.100?Safari/537.36",
?????????"Cookie":?"your?cookie"}
res?=?requests.get('http://www.xxx.com',?headers=header)

解析 HTML

现在我们已经获取到了网页返回的数据，即 HTML 代码，下面就需要解析 HTML，来提取其中有效的信息。

BeautifulSoup

BeautifulSoup 是 Python 的一个库，最主要的功能是从网页解析数据。

from bs4 import BeautifulSoup  # 导入 BeautifulSoup 的方法
# 可以传入一段字符串，或者传入一个文件句柄。一般都会先用 requests 库获取网页内容，然后使用 soup 解析。
soup = BeautifulSoup(html_doc,'html.parser')  # 这里一定要指定解析器，可以使用默认的 html，也可以使用 lxml。
print(soup.prettify())  # 按照标准的缩进格式输出获取的 soup 内容。

BeautifulSoup 的一些简单用法

print(soup.title)  # 获取文档的 title
print(soup.title.name)  # 获取 title 的 name 属性
print(soup.title.string)  # 获取 title 的内容
print(soup.p)  # 获取文档中第一个 p 节点
print(soup.p['class'])  # 获取第一个 p 节点的 class 内容
print(soup.find_all('a'))  # 获取文档中所有的 a 节点，返回一个 list
print(soup.find_all('span', attrs={'style': "color:#ff0000"}))  # 获取文档中所有的 span 且 style 符合规则的节点，返回一个 list

具体的用法和效果，我会在后面的实战中详细说明。

XPath 定位

XPath 是 XML 的路径语言，是通过元素和属性进行导航定位的。几种常用的表达式

表达式含义node选择 node 节点的所有子节点/从根节点选取//选取所有当前节点.当前节点…父节点@属性选取text()当前路径下的文本内容

一些简单的例子

xpath('node')  # 选取 node 节点的所有子节点
xpath('/div')  # 从根节点上选取 div 元素
xpath('//div')  # 选取所有 div 元素
xpath('./div')  # 选取当前节点下的 div 元素
xpath('//@id')  # 选取所有 id 属性的节点

当然，XPath 非常强大，但是语法也相对复杂，不过我们可以通过 Chrome 的开发者工具来快速定位到元素的 xpath，如下图

python开发web服务器网页下载按钮下载功能,python

得到的 xpath 为

//*[@id="anony-nav"]/div[1]/ul/li[1]/a

在实际的使用过程中，到底使用 BeautifulSoup 还是 XPath，完全取决于个人喜好，哪个用起来更加熟练方便，就使用哪个。

爬虫实战：爬取豆瓣海报

我们可以从豆瓣影人页，进入都影人对应的影人图片页面，比如以刘涛为例子，她的影人图片页面地址为

https://movie.douban.com/celebrity/1011562/photos/

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下面我们就来分析下这个网页

目标网站页面分析

注意：网络上的网站页面构成总是会变化的，所以这里你需要学会分析的方法，以此类推到其他网站。正所谓授人以鱼不如授人以渔，就是这个原因。

Chrome 开发者工具

Chrome 开发者工具（按 F12 打开），是分析网页的绝佳利器，一定要好好使用。

我们在任意一张图片上右击鼠标，选择“检查”，可以看到同样打开了“开发者工具”，而且自动定位到了该图片所在的位置

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可以清晰的看到，每张图片都是保存在 li 标签中的，图片的地址保存在 li 标签中的 img 中。

知道了这些规律后，我们就可以通过 BeautifulSoup 或者 XPath 来解析 HTML 页面，从而获取其中的图片地址。

代码编写

我们只需要短短的几行代码，就能完成图片 url 的提取

import?requests
from?bs4?import?BeautifulSoup?

url?=?'https://movie.douban.com/celebrity/1011562/photos/'
res?=?requests.get(url).text
content?=?BeautifulSoup(res,?"html.parser")
data?=?content.find_all('div',?attrs={'class':?'cover'})
picture_list?=?[]
for?d?in?data:
????plist?=?d.find('img')['src']
????picture_list.append(plist)
print(picture_list)
>>>
['https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2564834267.jpg',?'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p860687617.jpg',?'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2174001857.jpg',?'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p1563789129.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2363429946.jpg',?'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2382591759.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2363269182.jpg',?'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p1959495269.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2356638830.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p1959495471.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p1834379290.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2325385303.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2361707270.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2325385321.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2196488184.jpg',?'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2186019528.jpg',?'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2363270277.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2325240501.jpg',?'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2258657168.jpg',?'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2319710627.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2319710591.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2311434791.jpg',?'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2363270708.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2258657185.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2166193915.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2363265595.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2312085755.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2311434790.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2276569205.jpg',?'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2165332728.jpg']

可以看到，是非常干净的列表，里面存储了海报地址。
但是这里也只是一页海报的数据，我们观察页面发现它有好多分页，如何处理分页呢。

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分页处理

我们点击第二页，看看浏览器 url 的变化

https://movie.douban.com/celebrity/1011562/photos/type=C&start=30&sortby=like&size=a&subtype=a

发现浏览器 url 增加了几个参数

再点击第三页，继续观察 url

https://movie.douban.com/celebrity/1011562/photos/type=C&start=60&sortby=like&size=a&subtype=a

通过观察可知，这里的参数，只有 start 是变化的，即为变量，其余参数都可以按照常理来处理

同时还可以知道，这个 start 参数应该是起到了类似于 page 的作用，start = 30 是第二页，start = 60 是第三页，依次类推，最后一页是 start = 420。

于是我们处理分页的代码也呼之欲出了

首先将上面处理 HTML 页面的代码封装成函数

def?get_poster_url(res):
????content?=?BeautifulSoup(res,?"html.parser")
????data?=?content.find_all('div',?attrs={'class':?'cover'})
????picture_list?=?[]
????for?d?in?data:
????????plist?=?d.find('img')['src']
????????picture_list.append(plist)
????return?picture_list

然后我们在另一个函数中处理分页和调用上面的函数

def?fire():
????page?=?0
????for?i?in?range(0,?450,?30):
????????print("开始爬取第?%s 页"?%?page)
????????url?=?'https://movie.douban.com/celebrity/1011562/photos/?type=C&start={}&sortby=like&size=a&subtype=a'.format(i)
????????res?=?requests.get(url).text
????????data?=?get_poster_url(res)
????????page?+=?1

此时，我们所有的海报数据都保存在了 data 变量中，现在就需要一个下载器来保存海报了

def?download_picture(pic_l):
????if?not?os.path.exists(r'picture'):
????????os.mkdir(r'picture')
????for?i?in?pic_l:
????????pic?=?requests.get(i)
????????p_name?=?i.split('/')[7]
????????with?open('picture\'?+?p_name,?'wb')?as?f:
????????????f.write(pic.content)

再增加下载器到 fire 函数，此时为了不是请求过于频繁而影响豆瓣网的正常访问，设置 sleep time 为1秒

def?fire():
????page?=?0
????for?i?in?range(0,?450,?30):
????????print("开始爬取第?%s 页"?%?page)
????????url?=?'https://movie.douban.com/celebrity/1011562/photos/?type=C&start={}&sortby=like&size=a&subtype=a'.format(i)
????????res?=?requests.get(url).text
????????data?=?get_poster_url(res)
????????download_picture(data)
????????page?+=?1
????????time.sleep(1)

下面就执行 fire 函数，等待程序运行完成后，当前目录下会生成一个 picture 的文件夹，里面保存了我们下载的所有海报

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核心代码讲解

下面再来看下完整的代码

import?requests
from?bs4?import?BeautifulSoup
import?time
import?osdef?fire():
????page?=?0
????for?i?in?range(0,?450,?30):
????????print("开始爬取第?%s 页"?%?page)
????????url?=?'https://movie.douban.com/celebrity/1011562/photos/?type=C&start={}&sortby=like&size=a&subtype=a'.format(i)
????????res?=?requests.get(url).text
????????data?=?get_poster_url(res)
????????download_picture(data)
????????page?+=?1
????????time.sleep(1)def?get_poster_url(res):
????content?=?BeautifulSoup(res,?"html.parser")
????data?=?content.find_all('div',?attrs={'class':?'cover'})
????picture_list?=?[]
????for?d?in?data:
????????plist?=?d.find('img')['src']
????????picture_list.append(plist)
????return?picture_listdef?download_picture(pic_l):
????if?not?os.path.exists(r'picture'):
????????os.mkdir(r'picture')
????for?i?in?pic_l:
????????pic?=?requests.get(i)
????????p_name?=?i.split('/')[7]
????????with?open('picture\'?+?p_name,?'wb')?as?f:
????????????f.write(pic.content)if?__name__?==?'__main__':
????fire()

fire 函数

这是一个主执行函数，使用 range 函数来处理分页。

range 函数可以快速的创建整数列表，在 for 循环时及其好用。函数中的0代表从0开始计数，450代表一直迭代到450，不包含450，30代表步长，即每次递增的数字间隔。range(0, 450, 30)，依次会输出：0，30，60，90 …
format 函数，是一种字符串格式化方式
time.sleep(1) 即为暂停1秒钟

get_poster_url 函数

这个就是解析 HTML 的函数，使用的是 BeautifulSoup

通过 find_all 方法查找所有 class 为 “cover” 的 div 元素，返回的是一个列表
使用 for 循环，循环上一步拿到的列表，取出 src 的内容，append 到列表中
append 是列表的一个方法，可以在列表后面追加元素

download_picture 函数

简易图片下载器

首先判断当前目录下是否存在 picture 文件夹，os.path.exists
os 库是非常常用用来操作系统相关的命令库，os.mkdir 就是创建文件夹
split 用于切割字符串，取出角标为7的元素，作为存储图片的名称
with 方法用来快速打开文件，打开的进程可以自行关闭文件句柄，而不再需要手动执行 f.close() 关闭文件

总结

如果是初学python爬虫，觉得自学比较难的，那么我接下来分享的这全套 Python 学习资料一定不要错过，希望能给那些想学习 Python 的小伙伴们带来帮助！

python学习路线

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环境搭建

使用 Python 首先需要搭建 Python 环境，我们直接到 Python 官网下载自己对应平台和版本的安装包进行安装即可

python开发工具

俗话说：工欲善其事，必先利其器，Python 的学习也是一样，新手建议首选 PyCharm，可以快速上手，减少配置时间。

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学习软件

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。

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全套PDF电子书

书籍的好处就在于权威和体系健全，刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课，但等你学完之后，你觉得你掌握了，这时候建议还是得去看一下书籍，看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。

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入门学习视频

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。

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实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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五、清华编程大佬出品《漫画看学Python》

用通俗易懂的漫画，来教你学习Python，让你更容易记住，并且不会枯燥乏味。

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配套600集视频：

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六、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

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文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-837592.html

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什么是爬虫？

爬虫就是自动获取网页内容的程序，例如搜索引擎，Google，Baidu 等，每天都运行着庞大的爬虫系统，从全世界的网站中爬虫数据，供用户检索时使用。

爬虫流程

其实把网络爬虫抽象开来看，它无外乎包含如下几个步骤

模拟请求网页。模拟浏览器，打开目标网站。
获取数据。打开网站之后，就可以自动化的获取我们所需要的网站数据。
保存数据。拿到数据之后，需要持久化到本地文件或者数据库等存储设备中。

那么我们该如何使用 Python 来编写自己的爬虫程序呢，在这里我要重点介绍一个 Python 库：Requests。

Requests 使用

Requests 库是 Python 中发起 HTTP 请求的库，使用非常方便简单。

模拟发送 HTTP 请求

发送 GET 请求

当我们用浏览器打开豆瓣首页时，其实发送的最原始的请求就是 GET 请求

import requests
res = requests.get('http://www.douban.com')
print(res)
print(type(res))
>>>
<Response [200]>
<class 'requests.models.Response'>

可以看到，我们得到的是一个 Response 对象

如果我们要获取网站返回的数据，可以使用 text 或者 content 属性来获取

text：是以字符串的形式返回数据

content：是以二进制的方式返回数据

print(type(res.text))
print(res.text)
>>>
<class 'str'> <!DOCTYPE HTML>
<html lang="zh-cmn-Hans" class="">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="google-site-verification" content="ok0wCgT20tBBgo9_zat2iAcimtN4Ftf5ccsh092Xeyw" />
<meta name="deion" content="提供图书、电影、音乐唱片的推荐、评论和价格比较，以及城市独特的文化生活。">
<meta name="keywords" content="豆瓣,广播,登陆豆瓣">.....

发送 POST 请求

对于 POST 请求，一般就是提交一个表单

r?=?requests.post('http://www.xxxx.com',?data={"key":?"value"})

data 当中，就是需要传递的表单信息，是一个字典类型的数据。

header 增强

对于有些网站，会拒绝掉没有携带 header 的请求的，所以需要做一些 header 增强。比如：UA，Cookie，host 等等信息。

header = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.100 Safari/537.36",
         "Cookie": "your cookie"}

Python爬虫入门教程！手把手教会你爬取网页数据

数据分析不是个事儿

什么是爬虫？

爬虫就是自动获取网页内容的程序，例如搜索引擎，Google，Baidu 等，每天都运行着庞大的爬虫系统，从全世界的网站中爬虫数据，供用户检索时使用。

爬虫流程

其实把网络爬虫抽象开来看，它无外乎包含如下几个步骤

模拟请求网页。模拟浏览器，打开目标网站。
获取数据。打开网站之后，就可以自动化的获取我们所需要的网站数据。
保存数据。拿到数据之后，需要持久化到本地文件或者数据库等存储设备中。

那么我们该如何使用 Python 来编写自己的爬虫程序呢，在这里我要重点介绍一个 Python 库：Requests。

Requests 使用

Requests 库是 Python 中发起 HTTP 请求的库，使用非常方便简单。

模拟发送 HTTP 请求

发送 GET 请求

当我们用浏览器打开豆瓣首页时，其实发送的最原始的请求就是 GET 请求

import?requests
res?=?requests.get('http://www.douban.com')
print(res)
print(type(res))
>>>
<Response?[200]>
<class?'requests.models.Response'>

可以看到，我们得到的是一个 Response 对象

如果我们要获取网站返回的数据，可以使用 text 或者 content 属性来获取

text：是以字符串的形式返回数据

content：是以二进制的方式返回数据

print(type(res.text))
print(res.text)
>>>
<class?'str'>?<!DOCTYPE?HTML>
<html?lang="zh-cmn-Hans"?class="">
<head>
<meta?charset="UTF-8">
<meta?name="google-site-verification"?content="ok0wCgT20tBBgo9_zat2iAcimtN4Ftf5ccsh092Xeyw"?/>
<meta?name="deion"?content="提供图书、电影、音乐唱片的推荐、评论和价格比较，以及城市独特的文化生活。">
<meta?name="keywords"?content="豆瓣,广播,登陆豆瓣">.....

发送 POST 请求

对于 POST 请求，一般就是提交一个表单

r?=?requests.post('http://www.xxxx.com',?data={"key":?"value"})

data 当中，就是需要传递的表单信息，是一个字典类型的数据。

header 增强

对于有些网站，会拒绝掉没有携带 header 的请求的，所以需要做一些 header 增强。比如：UA，Cookie，host 等等信息。

header?=?{"User-Agent":?"Mozilla/5.0?(Windows?NT?10.0;?Win64;?x64)?AppleWebKit/537.36?(KHTML,?like?Gecko)?Chrome/76.0.3809.100?Safari/537.36",
?????????"Cookie":?"your?cookie"}
res?=?requests.get('http://www.xxx.com',?headers=header)

解析 HTML

现在我们已经获取到了网页返回的数据，即 HTML 代码，下面就需要解析 HTML，来提取其中有效的信息。

BeautifulSoup

BeautifulSoup 是 Python 的一个库，最主要的功能是从网页解析数据。

from bs4 import BeautifulSoup  # 导入 BeautifulSoup 的方法
# 可以传入一段字符串，或者传入一个文件句柄。一般都会先用 requests 库获取网页内容，然后使用 soup 解析。
soup = BeautifulSoup(html_doc,'html.parser')  # 这里一定要指定解析器，可以使用默认的 html，也可以使用 lxml。
print(soup.prettify())  # 按照标准的缩进格式输出获取的 soup 内容。

BeautifulSoup 的一些简单用法

print(soup.title)  # 获取文档的 title
print(soup.title.name)  # 获取 title 的 name 属性
print(soup.title.string)  # 获取 title 的内容
print(soup.p)  # 获取文档中第一个 p 节点
print(soup.p['class'])  # 获取第一个 p 节点的 class 内容
print(soup.find_all('a'))  # 获取文档中所有的 a 节点，返回一个 list
print(soup.find_all('span', attrs={'style': "color:#ff0000"}))  # 获取文档中所有的 span 且 style 符合规则的节点，返回一个 list

具体的用法和效果，我会在后面的实战中详细说明。

XPath 定位

XPath 是 XML 的路径语言，是通过元素和属性进行导航定位的。几种常用的表达式

表达式含义node选择 node 节点的所有子节点/从根节点选取//选取所有当前节点.当前节点…父节点@属性选取text()当前路径下的文本内容

一些简单的例子

xpath('node')  # 选取 node 节点的所有子节点
xpath('/div')  # 从根节点上选取 div 元素
xpath('//div')  # 选取所有 div 元素
xpath('./div')  # 选取当前节点下的 div 元素
xpath('//@id')  # 选取所有 id 属性的节点

当然，XPath 非常强大，但是语法也相对复杂，不过我们可以通过 Chrome 的开发者工具来快速定位到元素的 xpath，如下图

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得到的 xpath 为

//*[@id="anony-nav"]/div[1]/ul/li[1]/a

在实际的使用过程中，到底使用 BeautifulSoup 还是 XPath，完全取决于个人喜好，哪个用起来更加熟练方便，就使用哪个。

爬虫实战：爬取豆瓣海报

我们可以从豆瓣影人页，进入都影人对应的影人图片页面，比如以刘涛为例子，她的影人图片页面地址为

https://movie.douban.com/celebrity/1011562/photos/

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下面我们就来分析下这个网页

目标网站页面分析

注意：网络上的网站页面构成总是会变化的，所以这里你需要学会分析的方法，以此类推到其他网站。正所谓授人以鱼不如授人以渔，就是这个原因。

Chrome 开发者工具

Chrome 开发者工具（按 F12 打开），是分析网页的绝佳利器，一定要好好使用。

我们在任意一张图片上右击鼠标，选择“检查”，可以看到同样打开了“开发者工具”，而且自动定位到了该图片所在的位置

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可以清晰的看到，每张图片都是保存在 li 标签中的，图片的地址保存在 li 标签中的 img 中。

知道了这些规律后，我们就可以通过 BeautifulSoup 或者 XPath 来解析 HTML 页面，从而获取其中的图片地址。

代码编写

我们只需要短短的几行代码，就能完成图片 url 的提取

import?requests
from?bs4?import?BeautifulSoup?

url?=?'https://movie.douban.com/celebrity/1011562/photos/'
res?=?requests.get(url).text
content?=?BeautifulSoup(res,?"html.parser")
data?=?content.find_all('div',?attrs={'class':?'cover'})
picture_list?=?[]
for?d?in?data:
????plist?=?d.find('img')['src']
????picture_list.append(plist)
print(picture_list)
>>>
['https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2564834267.jpg',?'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p860687617.jpg',?'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2174001857.jpg',?'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p1563789129.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2363429946.jpg',?'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2382591759.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2363269182.jpg',?'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p1959495269.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2356638830.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p1959495471.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p1834379290.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2325385303.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2361707270.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2325385321.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2196488184.jpg',?'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2186019528.jpg',?'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2363270277.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2325240501.jpg',?'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2258657168.jpg',?'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2319710627.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2319710591.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2311434791.jpg',?'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2363270708.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2258657185.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2166193915.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2363265595.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2312085755.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2311434790.jpg',?'https://img3.doubanio.com/view/photo/m/public/p2276569205.jpg',?'https://img1.doubanio.com/view/photo/m/public/p2165332728.jpg']

可以看到，是非常干净的列表，里面存储了海报地址。
但是这里也只是一页海报的数据，我们观察页面发现它有好多分页，如何处理分页呢。

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分页处理

我们点击第二页，看看浏览器 url 的变化

https://movie.douban.com/celebrity/1011562/photos/type=C&start=30&sortby=like&size=a&subtype=a

发现浏览器 url 增加了几个参数

再点击第三页，继续观察 url

https://movie.douban.com/celebrity/1011562/photos/type=C&start=60&sortby=like&size=a&subtype=a

通过观察可知，这里的参数，只有 start 是变化的，即为变量，其余参数都可以按照常理来处理

同时还可以知道，这个 start 参数应该是起到了类似于 page 的作用，start = 30 是第二页，start = 60 是第三页，依次类推，最后一页是 start = 420。

于是我们处理分页的代码也呼之欲出了

首先将上面处理 HTML 页面的代码封装成函数

def?get_poster_url(res):
????content?=?BeautifulSoup(res,?"html.parser")
????data?=?content.find_all('div',?attrs={'class':?'cover'})
????picture_list?=?[]
????for?d?in?data:
????????plist?=?d.find('img')['src']
????????picture_list.append(plist)
????return?picture_list

然后我们在另一个函数中处理分页和调用上面的函数

def?fire():
????page?=?0
????for?i?in?range(0,?450,?30):
????????print("开始爬取第?%s 页"?%?page)
????????url?=?'https://movie.douban.com/celebrity/1011562/photos/?type=C&start={}&sortby=like&size=a&subtype=a'.format(i)
????????res?=?requests.get(url).text
????????data?=?get_poster_url(res)
????????page?+=?1

此时，我们所有的海报数据都保存在了 data 变量中，现在就需要一个下载器来保存海报了

def?download_picture(pic_l):
????if?not?os.path.exists(r'picture'):
????????os.mkdir(r'picture')
????for?i?in?pic_l:
????????pic?=?requests.get(i)
????????p_name?=?i.split('/')[7]
????????with?open('picture\'?+?p_name,?'wb')?as?f:
????????????f.write(pic.content)

再增加下载器到 fire 函数，此时为了不是请求过于频繁而影响豆瓣网的正常访问，设置 sleep time 为1秒

def?fire():
????page?=?0
????for?i?in?range(0,?450,?30):
????????print("开始爬取第?%s 页"?%?page)
????????url?=?'https://movie.douban.com/celebrity/1011562/photos/?type=C&start={}&sortby=like&size=a&subtype=a'.format(i)
????????res?=?requests.get(url).text
????????data?=?get_poster_url(res)
????????download_picture(data)
????????page?+=?1
????????time.sleep(1)

下面就执行 fire 函数，等待程序运行完成后，当前目录下会生成一个 picture 的文件夹，里面保存了我们下载的所有海报

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核心代码讲解

下面再来看下完整的代码

import?requests
from?bs4?import?BeautifulSoup
import?time
import?osdef?fire():
????page?=?0
????for?i?in?range(0,?450,?30):
????????print("开始爬取第?%s 页"?%?page)
????????url?=?'https://movie.douban.com/celebrity/1011562/photos/?type=C&start={}&sortby=like&size=a&subtype=a'.format(i)
????????res?=?requests.get(url).text
????????data?=?get_poster_url(res)
????????download_picture(data)
????????page?+=?1
????????time.sleep(1)def?get_poster_url(res):
????content?=?BeautifulSoup(res,?"html.parser")
????data?=?content.find_all('div',?attrs={'class':?'cover'})
????picture_list?=?[]
????for?d?in?data:
????????plist?=?d.find('img')['src']
????????picture_list.append(plist)
????return?picture_listdef?download_picture(pic_l):
????if?not?os.path.exists(r'picture'):
????????os.mkdir(r'picture')
????for?i?in?pic_l:
????????pic?=?requests.get(i)
????????p_name?=?i.split('/')[7]
????????with?open('picture\'?+?p_name,?'wb')?as?f:
????????????f.write(pic.content)if?__name__?==?'__main__':
????fire()

fire 函数

这是一个主执行函数，使用 range 函数来处理分页。

range 函数可以快速的创建整数列表，在 for 循环时及其好用。函数中的0代表从0开始计数，450代表一直迭代到450，不包含450，30代表步长，即每次递增的数字间隔。range(0, 450, 30)，依次会输出：0，30，60，90 …
format 函数，是一种字符串格式化方式
time.sleep(1) 即为暂停1秒钟

get_poster_url 函数

这个就是解析 HTML 的函数，使用的是 BeautifulSoup

通过 find_all 方法查找所有 class 为 “cover” 的 div 元素，返回的是一个列表
使用 for 循环，循环上一步拿到的列表，取出 src 的内容，append 到列表中
append 是列表的一个方法，可以在列表后面追加元素

download_picture 函数

简易图片下载器

首先判断当前目录下是否存在 picture 文件夹，os.path.exists
os 库是非常常用用来操作系统相关的命令库，os.mkdir 就是创建文件夹
split 用于切割字符串，取出角标为7的元素，作为存储图片的名称
with 方法用来快速打开文件，打开的进程可以自行关闭文件句柄，而不再需要手动执行 f.close() 关闭文件

总结

如果是初学python爬虫，觉得自学比较难的，那么我接下来分享的这全套 Python 学习资料一定不要错过，希望能给那些想学习 Python 的小伙伴们带来帮助！

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环境搭建

使用 Python 首先需要搭建 Python 环境，我们直接到 Python 官网下载自己对应平台和版本的安装包进行安装即可

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俗话说：工欲善其事，必先利其器，Python 的学习也是一样，新手建议首选 PyCharm，可以快速上手，减少配置时间。

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我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。

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什么是爬虫？

爬虫流程

Requests 使用

Python爬虫入门教程！手把手教会你爬取网页数据

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爬虫实战：爬取豆瓣海报

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