<爬虫>相关的知识

1.概念、工具和HTTP

1. 什么是爬虫
   • 模拟客户端发送网络请求，获取响应，按照规则提取数据
2. 爬虫的数据去哪了
   • 展示到网页上（百度新闻，今日头条）
   • 进行分析，从数据中寻找规律（指数网站：百度指数）
3. 需要的软件和环境
   • python3
   • pycharm编辑器
   • chrome浏览器-分析网络请求
4. 浏览器的请求
   • url:检查→network
   • 浏览器请求url地址　
   • 爬虫请求url地址　 　
5. HTTP和HTTPS
   • 超文本传输协议：客户端和服务端约定
   • HTTPS:HTTP+SSL(安全套接字层)--更安全一点
   • HTTP协议之请求
     • 请求行
     • 请求头
       • USER-AGENT：服务器据此判断访问的是什么浏览器，
       • Cookie:用来存储用户信息，每次请求会携带上发送给对方
     • 请求体　　
   • get：没有请求体，把数据放在url中
   • post:登录注册，可以携带比get多很多的信息　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

 2.requests模块的学习

1. 安装
   • pip install requests
2. 发送get,post请求，获取响应
   • response = requests.get(url)　
   • response = requests.post(url,data={请求体的字典})　
   • ②response.text:如果出现乱码，在前面加一行response.encoding = "utf-8"
   • ①response.content.decode("utf-8")　-----解码或者改成gbk解码　　　
3. 发送带header的请求
   •  headers = {"User-Agent":"xxx","Referer":"xxx",}
   • response = requests.post(url,data={请求体的字典},headers= headers)　
   • response = requests.get(url,headers= headers)
   • response.request.url
   • response.request.headers
   • response = requests.post(url,data={请求体的字典},headers= headers,timeout=3)---需要加异常捕获　
4. retrying模块学习----重试
   • pip install retrying----安装
   • from retrying import retry
   • @retry(stop_max_attempt_number=3)-------装饰器，执行几次　　　
5. cookie相关的请求　
   • cookie放在headers里面
   • cookie存成字典，用requests.get(url,cookies=cookie_dict)
   先发送post请求，获取cookie，带上cookie请求页面(会话维持 )
   • session = requests.session()
   • session.post(url,data,headers)
   • session.get(url,headers)　　　　　　　　　

3.数据的提取方法

1. json--数据交换格式
   import   json
   • json.loads(json字符串)：json转str
   • json.dumps(python字典):str转json字符串（文件写入）
   • json.dumps(ret,ensure_ascII=False):数据直接显示中文，不再以ASCII码方式显示
2. 主要逻辑
   1. start_url
   2. 发送请求，获得响应
   3. 提取数据
   4. 保存
   5. 构造下一页url地址，循环2-5步
3. Xpath:提取数据
   • /html/a:选择标签
   • //:任意节点开始
   • //div[@class="xxx"]：选择某个值
   • a/@class:选择class的值
   • a/text():获取a下的文本
   • a//text():获取a下的所有文本
4. lxml
   • pip install lxml
   • from lxml import etree
   • element = etree.HTML("html字符串")
   • element.xpath("")