python中urllib2库的基本使用

简介: 版权声明:版权人:张元江 https://blog.csdn.net/zyj1471664/article/details/84180421 所谓网页抓取,就是把URL地址中指定的网络资源从网络流中抓取出来。
版权声明:版权人:张元江 https://blog.csdn.net/zyj1471664/article/details/84180421

所谓网页抓取,就是把URL地址中指定的网络资源从网络流中抓取出来。在Python中有很多库可以用来抓取网页,此篇介绍urllib2。

urllib2 是 Python2.7 自带的模块(不需要下载,导入即可使用)
urllib2 官方文档:https://docs.python.org/2/library/urllib2.html
urllib2 源码:https://hg.python.org/cpython/file/2.7/Lib/urllib2.py

在 python3 中,urllib2 被改为urllib.request

urlopen
我们先来段代码:

# urllib2_urlopen.py

# 导入urllib2 库
import urllib2

# 向指定的url发送请求,并返回服务器响应的类文件对象
response = urllib2.urlopen("http://www.baidu.com")

# 类文件对象支持 文件对象的操作方法,如read()方法读取文件全部内容,返回字符串
html = response.read()

# 打印字符串
print html

执行写的python代码,将打印结果

Power@PowerMac ~$: python urllib2_urlopen.py

实际上,如果我们在浏览器上打开百度主页, 右键选择“查看源代码”,你会发现,跟我们刚才打印出来的是一模一样。也就是说,上面的4行代码就已经帮我们把百度的首页的全部代码爬了下来。

一个基本的url请求对应的python代码真的非常简单。
Request
在我们第一个例子里,urlopen()的参数就是一个url地址;

但是如果需要执行更复杂的操作,比如增加HTTP报头,必须创建一个 Request 实例来作为urlopen()的参数;而需要访问的url地址则作为 Request 实例的参数。

我们编辑urllib2_request.py

# urllib2_request.py

import urllib2

# url 作为Request()方法的参数,构造并返回一个Request对象
request = urllib2.Request("http://www.baidu.com")

# Request对象作为urlopen()方法的参数,发送给服务器并接收响应
response = urllib2.urlopen(request)

html = response.read()

print html

运行结果是完全一样的:
新建Request实例,除了必须要有 url 参数之外,还可以设置另外两个参数:

  1. data(默认空):提交的Form表单数据,同时 HTTP 请求方法将从默认的 "GET"方式 改为 "POST"方式。
  2. headers(默认空):参数为字典类型,包含了需要发送的HTTP报头的键值对。

User-Agent
但是这样直接用urllib2给一个网站发送请求的话,确实略有些唐突了,就好比,人家每家都有门,你以一个路人的身份直接闯进去显然不是很礼貌。而且有一些站点不喜欢被程序(非人为访问)访问,有可能会拒绝你的访问请求。

但是如果我们用一个合法的身份去请求别人网站,显然人家就是欢迎的,所以我们就应该给我们的这个代码加上一个身份,就是所谓的User-Agent头。

  • 浏览器 就是互联网世界上公认被允许的身份,如果我们希望我们的爬虫程序更像一个真实用户,那我们第一步就是需要伪装成一个被浏览器。用不同的浏览器在发送请求的时候,会有不同的 User-Agent 报头。
  • urllib2默认的User-Agent头为:Python-urllib/x.y (x和y 是Python 主.次 版本号,例如 Python-urllib/2.7)
#urllib2_useragent.py

import urllib2

url = "http://www.itcast.cn"

# IE 9.0 的 User-Agent,包含在 user_agent里
user_agent = {"User-Agent" : "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0)"} 

#  url 连同 headers,一起构造Request请求,这个请求将附带 IE9.0 浏览器的User-Agent
request = urllib2.Request(url, headers = user_agent)

# 向服务器发送这个请求
response = urllib2.urlopen(request)

html = response.read()
print html

添加更多的Header信息
在 HTTP Request 中加入特定的 Header,来构造一个完整的HTTP请求消息。
可以通过调用Request.add_header() 添加/修改一个特定的header 也可以通过调用Request.get_header()来查看已有的header。

  • 添加一个特定的header
# urllib2_headers.py

import urllib2

url = "http://www.itcast.cn"

#IE 9.0 的 User-Agent
user_agent = {"User-Agent" : "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0)"} 
request = urllib2.Request(url, headers = user_agent)

#也可以通过调用Request.add_header() 添加/修改一个特定的header
request.add_header("Connection", "keep-alive")

# 也可以通过调用Request.get_header()来查看header信息
# request.get_header(header_name="Connection")

response = urllib2.urlopen(request)

print response.code     #可以查看响应状态码
html = response.read()

print html
  • 随机添加/修改User-Agent
# urllib2_add_headers.py

import urllib2
import random

url = "http://www.itcast.cn"

ua_list = [
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1",
    "Mozilla/5.0 (X11; CrOS i686 2268.111.0) AppleWebKit/536.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.57 Safari/536.11",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1092.0 Safari/536.6",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1090.0 Safari/536.6"
]

user_agent = random.choice(ua_list)

request = urllib2.Request(url)

#也可以通过调用Request.add_header() 添加/修改一个特定的header
request.add_header("User-Agent", user_agent)

# get_header()的字符串参数,第一个字母大写,后面的全部小写
request.get_header("User-agent")

response = urllib2.urlopen(request)

html = response.read()
print html
相关文章
|
2天前
|
算法 Python
请解释Python中的关联规则挖掘以及如何使用Sklearn库实现它。
使用Python的mlxtend库,可以通过Apriori算法进行关联规则挖掘。首先导入TransactionEncoder和apriori等模块,然后准备数据集(如购买行为列表)。对数据集编码并转换后,应用Apriori算法找到频繁项集(设置最小支持度)。最后,生成关联规则并计算置信度(设定最小置信度阈值)。通过调整这些参数可以优化结果。
24 9
|
2天前
|
Python
如何使用Python的Pandas库进行数据缺失值处理?
Pandas在Python中提供多种处理缺失值的方法:1) 使用`isnull()`检查;2) `dropna()`删除含缺失值的行或列;3) `fillna()`用常数、前后值填充;4) `interpolate()`进行插值填充。根据需求选择合适的方法处理数据缺失。
25 9
|
2天前
|
索引 Python
如何在Python中使用Pandas库进行季节性调整?
在Python中使用Pandas和Statsmodels进行季节性调整的步骤包括:导入pandas和seasonal_decompose模块,准备时间序列DataFrame,调用`seasonal_decompose()`函数分解数据为趋势、季节性和残差,可选地绘制图表分析,以及根据需求去除季节性影响(如将原始数据减去季节性成分)。这是对时间序列数据进行季节性分析的基础流程。
15 2
|
3天前
|
缓存 自然语言处理 数据处理
Python自然语言处理面试:NLTK、SpaCy与Hugging Face库详解
【4月更文挑战第16天】本文介绍了Python NLP面试中NLTK、SpaCy和Hugging Face库的常见问题和易错点。通过示例代码展示了如何进行分词、词性标注、命名实体识别、相似度计算、依存关系分析、文本分类及预训练模型调用等任务。重点强调了理解库功能、预处理、模型选择、性能优化和模型解释性的重要性,帮助面试者提升NLP技术展示。
20 5
|
4天前
|
Python
如何使用Python的Plotly库创建交互式图表?
Plotly是Python的交互式图表库,支持多种图表类型,如折线图、散点图、柱状图。使用步骤包括安装库、导入模块、准备数据、创建图表对象、添加数据和设置属性,最后显示或保存图表。
16 6
|
4天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
请解释Python中的Sklearn库以及它的主要用途。
Sklearn是Python的机器学习库,提供数据预处理、特征选择、分类回归、聚类、模型评估和参数调优等工具。包含监督和无监督学习算法,如SVM、决策树、K-means等,并提供样例数据集便于实践。它是进行机器学习项目的重要资源。
11 1
|
4天前
|
XML 数据采集 自然语言处理
请解释Python中的BeautifulSoup库以及它的主要用途。
BeautifulSoup是Python的HTML/XML解析库,用于数据提取和网页抓取。它提供树形结构解析文档,支持查找、访问和修改元素。主要用途包括网页抓取、数据清洗、自动化测试、内容生成、网站开发及与其他库集成,如Requests和Scrapy。适用于各种数据处理场景。
7 1
|
4天前
|
索引 Python
如何使用Python的Pandas库进行数据透视表(pivot table)操作?
使用Pandas在Python中创建数据透视表的步骤包括:安装Pandas库,导入它,创建或读取数据(如DataFrame),使用`pd.pivot_table()`指定数据框、行索引、列索引和值,计算聚合函数(如平均分),并可打印或保存结果到文件。这允许对数据进行高效汇总和分析。
9 2
|
5天前
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
SciPy线性代数库详解:矩阵运算与方程求解
【4月更文挑战第17天】SciPy的`scipy.linalg`模块提供丰富的线性代数功能,包括矩阵运算、线性方程组求解、特征值问题和奇异值分解等,基于BLAS和LAPACK库确保效率与稳定性。关键操作如矩阵乘法使用`dot`函数,转置和共轭转置用`transpose`和`conj`,求解线性方程组有`solve`和迭代方法,计算特征值和向量用`eig`,奇异值分解则依赖`svd`。这个库对科学计算、数据分析和机器学习等领域至关重要。
|
5天前
|
算法 Serverless 计算机视觉
SciPy的科学计算库的基础知识与应用
【4月更文挑战第17天】**SciPy**是Python的开源科学计算库,基于NumPy,包含优化、积分、线性代数、信号处理等模块。本文介绍了SciPy的基本使用,如线性代数(矩阵运算、特征值)、优化(最小化问题)、积分以及信号处理(滤波)。安装SciPy可使用`pip install scipy`。此外,还展示了图像处理和常微分方程求解的例子。SciPy是科学计算的重要工具,适用于各种数值问题。参考文献包括SciPy和NumPy官方文档。