前言

Python爬虫实战，requests模块，Python实现动态网页爬虫

让我们愉快地开始吧~

开发工具

Python版本： 3.6.4

相关模块：

urllib模块；

random模块；

requests模块；

traceback模块；

以及一些Python自带的模块。

环境搭建

安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

那我们就开启爬虫的正确姿势吧，先用解析接口的方法来写爬虫。

首先，找到真实请求。右键检查，点击Network，选中XHR，刷新网页，选择Name列表中的jsp文件。没错，就这么简单，真实请求就藏在里面。

我们再仔细看看这个jsp，这简直是个宝啊。有真实请求url，有请求方法post，有Headers，还有Form Data，而From Data表示给url传递的参数，通过改变参数，咱们就可以获得数据！为了安全，给自个Cookie打了个马赛克

我们尝试点击翻页，发现只有pagesnum参数会变化。

1 from urllib.parse import urlencode
2 import csv
3 import random
4 import requests
5 import traceback
6 from time import sleep
7 from lxml import etree    #lxml为第三方网页解析库，强大且速度快

1 base_url = 'http://www.hshfy.sh.cn/shfy/gweb2017/ktgg_search_content.jsp?'  #这里要换成对应Ajax请求中的链接
2
3 headers = {
4    'Connection': 'keep-alive',
5    'Accept': '*/*',
6    'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest',
7    'User-Agent': '你的User-Agent',
8    'Origin': 'http://www.hshfy.sh.cn',
9    'Referer': 'http://www.hshfy.sh.cn/shfy/gweb2017/ktgg_search.jsp?zd=splc',
10    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
11    'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
12    'Cookie': '你的Cookie'
13 }

构建get_page函数，自变量为page，也就是页数。以字典类型创建表单data，用post方式去请求网页数据。这里要注意要对返回的数据解码，编码为’gbk’，否则返回的数据会乱码！

1def get_page(page):
2    n = 3
3    while True:
4        try:
5            sleep(random.uniform(1, 2))  # 随机出现1-2之间的数，包含小数
6            data = {
7                'yzm': 'yxAH',
8                'ft':'',
9                'ktrqks': '2020-05-22',
10                'ktrqjs': '2020-06-22',
11                'spc':'',
12                'yg':'',
13                'bg':'',
14                'ah':'',
15                'pagesnum': page
16            }
17            url = base_url + urlencode(data)
18            print(url)
19            try:
20                response = requests.request("POST",url, headers = headers)
21                #print(response)
22                if response.status_code == 200:
23                    re = response.content.decode('gbk')
24                    # print(re)
25                    return re  # 解析内容
26            except requests.ConnectionError as e:
27                print('Error', e.args)  # 输出异常信息
28        except (TimeoutError, Exception):
29            n -= 1
30            if n == 0:
31                print('请求3次均失败，放弃此url请求,检查请求条件')
32                return
33            else:
34                print('请求失败，重新请求')
35                continue

构建parse_page函数，对返回的网页数据进行解析，用Xpath提取所有字段内容，保存为csv格式。

 1def parse_page(html):
2    try:
3        parse = etree.HTML(html)  # 解析网页
4        items = parse.xpath('//*[@id="report"]/tbody/tr')
5        for item in items[1:]:
6            item = {
7                'a': ''.join(item.xpath('./td[1]/font/text()')).strip(),
8                'b': ''.join(item.xpath('./td[2]/font/text()')).strip(),
9                'c': ''.join(item.xpath('./td[3]/text()')).strip(),
10                'd': ''.join(item.xpath('./td[4]/text()')).strip(),
11                'e': ''.join(item.xpath('./td[5]/text()')).strip(),
12                'f': ''.join(item.xpath('./td[6]/div/text()')).strip(),
13                'g': ''.join(item.xpath('./td[7]/div/text()')).strip(),
14                'h': ''.join(item.xpath('./td[8]/text()')).strip(),
15                'i': ''.join(item.xpath('./td[9]/text()')).strip()
16            }
17            #print(item)
18            try:
19                with open('./law.csv', 'a', encoding='utf_8_sig', newline='') as fp:
20                    # 'a'为追加模式（添加）
21                    # utf_8_sig格式导出csv不乱码
22                    fieldnames = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e','f','g','h','i']
23                    writer = csv.DictWriter(fp,fieldnames)
24                    writer.writerow(item)
25            except Exception:
26                print(traceback.print_exc())  #代替print e 来输出详细的异常信息
27    except Exception:
28        print(traceback.print_exc())

遍历一下页数，调用一下函数

1    for page in range(1,5):  #这里设置想要爬取的页数
2        html = get_page(page)
3        #print(html)
4        print("第" + str(page) + "页提取完成")

效果：

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