User-Agent:*
Disallow:/
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import requests    #导入requests包
url = 'http://www.cntour.cn/'
strhtml = requests.get(url)    #Get方式获取网页数据
print(strhtml.text)
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requests.get
1

strhtml = request.get(url)
1

strhtml.text
1

url = 'http://fanyi.youdao.com/translate_o"text-align: center">

将其复制并构建一个新字典：


From_data={'i':'我愛中國','from':'zh-CHS','to':'en','smartresult':'dict','client':'fanyideskweb','salt':'15477056211258','sign':'b3589f32c38bc9e3876a570b8a992604','ts':'1547705621125','bv':'b33a2f3f9d09bde064c9275bcb33d94e','doctype':'json','version':'2.1','keyfrom':'fanyi.web','action':'FY_BY_REALTIME','typoResult':'false'}
1



将字符串格式的数据转换成 JSON 格式数据，并根据数据结构，提取数据，并将翻译结果打印出来，代码如下：


import json
content = json.loads(response.text)
print(content['translateResult'][0][0]['tgt'])
123



使用 requests.post 方法抓取有道翻译结果的完整代码如下：


import requests    #导入requests包
import json
def get_translate_date(word=None):
  url = 'http://fanyi.youdao.com/translate_o"text-align: center">

安装好 bs4 库以后，还需安装 lxml 库。如果我们不安装 lxml 库，就会使用 Python 默认的解析器。尽管 Beautiful Soup 既支持 Python 标准库中的 HTML 解析器又支持一些第三方解析器，但是 lxml 库具有功能更加强大、速度更快的特点，因此笔者推荐安装 lxml 库。
安装 Python 第三方库后，输入下面的代码，即可开启 Beautiful Soup 之旅：


import requests    #导入requests包
from bs4 import  BeautifulSoup
url='http://www.cntour.cn/'
strhtml=requests.get(url)
soup=BeautifulSoup(strhtml.text,'lxml')
data = soup.select('#main>div>div.mtop.firstMod.clearfix>div.centerBox>ul.newsList>li>a')
print(data)
1234567



代码运行结果如图。

Beautiful Soup 库能够轻松解析网页信息，它被集成在 bs4 库中，需要时可以从 bs4 库中调用。其表达语句如下：


from bs4 import BeautifulSoup
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首先，HTML 文档将被转换成 Unicode 编码格式，然后 Beautiful Soup 选择最合适的解析器来解析这段文档，此处指定 lxml 解析器进行解析。解析后便将复杂的 HTML 文档转换成树形结构，并且每个节点都是 Python 对象。这里将解析后的文档存储到新建的变量 soup 中，代码如下：


soup=BeautifulSoup(strhtml.text,'lxml')
1



接下来用 select（选择器）定位数据，定位数据时需要使用浏览器的开发者模式，将鼠标光标停留在对应的数据位置并右击，然后在快捷菜单中选择“检查”命令

随后在浏览器右侧会弹出开发者界面，右侧高亮的代码（参见图 19(b)）对应着左侧高亮的数据文本（参见图 19(a)）。右击右侧高亮数据，在弹出的快捷菜单中选择“Copy”"text-align: center">
将路径粘贴在文档中，代码如下:


#main > div > div.mtop.firstMod.clearfix > div.centerBox > ul.newsList > li:nth-child(1) > a
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由于这条路径是选中的第一条的路径，而我们需要获取所有的头条新闻，因此将 li：nth-child（1）中冒号（包含冒号）后面的部分删掉，代码如下：


#main > div > div.mtop.firstMod.clearfix > div.centerBox > ul.newsList > li > a
1



使用 soup.select 引用这个路径，代码如下：


data = soup.select('#main > div > div.mtop.firstMod.clearfix > div.centerBox > ul.newsList > li > a')
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八、清洗和组织数据
至此，获得了一段目标的 HTML 代码，但还没有把数据提取出来，接下来在 PyCharm 中输入以下代码：纯文本复制


for item in data:
  result={
    'title':item.get_text(),
    'link':item.get('href')
  }
print(result)
123456



代码运行结果如图 所示：

首先明确要提取的数据是标题和链接，标题在＜a＞标签中，提取标签的正文用 get_text() 方法。链接在＜a＞标签的 href 属性中，提取标签中的 href 属性用 get() 方法，在括号中指定要提取的属性数据，即 get(＇href＇)。
从图 20 中可以发现，文章的链接中有一个数字 ID。下面用正则表达式提取这个 ID。需要使用的正则符号如下:\d匹配数字+匹配前一个字符1次或多次
在 Python 中调用正则表达式时使用 re 库，这个库不用安装，可以直接调用。在 PyCharm 中输入以下代码：


import re
for item in data:
  result={
    "title":item.get_text(),
    "link":item.get('href'),
    'ID':re.findall('\d+',item.get('href'))
  }
print(result)
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运行结果如图 所示：

这里使用 re 库的 findall 方法，第一个参数表示正则表达式，第二个参数表示要提取的文本。
九.爬虫攻防战
爬虫是模拟人的浏览访问行为，进行数据的批量抓取。当抓取的数据量逐渐增大时，会给被访问的服务器造成很大的压力，甚至有可能崩溃。换句话就是说，服务器是不喜欢有人抓取自己的数据的。那么，网站方面就会针对这些爬虫者，采取一些反爬策略。
服务器第一种识别爬虫的方式就是通过检查连接的 useragent 来识别到底是浏览器访问，还是代码访问的。如果是代码访问的话，访问量增大时，服务器会直接封掉来访 IP。
那么应对这种初级的反爬机制，我们应该采取何种举措？
还是以前面创建好的爬虫为例。在进行访问时，我们在开发者环境下不仅可以找到 URL、Form Data，还可以在 Request headers 中构造浏览器的请求头，封装自己。服务器识别浏览器访问的方法就是判断 keyword 是否为 Request headers 下的 User-Agent，如图：

因此，我们只需要构造这个请求头的参数。创建请求头部信息即可，代码如下：


headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.110 Safari/537.36'}
response = request.get(url,headers=headers)
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写到这里，很多读者会认为修改 User-Agent 很太简单。确实很简单，但是正常人1秒看一个图，而个爬虫1秒可以抓取好多张图，比如 1 秒抓取上百张图，那么服务器的压力必然会增大。也就是说，如果在一个 IP 下批量访问下载图片，这个行为不符合正常人类的行为，肯定要被封 IP。
其原理也很简单，就是统计每个IP的访问频率，该频率超过阈值，就会返回一个验证码，如果真的是用户访问的话，用户就会填写，然后继续访问，如果是代码访问的话，就会被封 IP。
这个问题的解决方案有两个，第一个就是常用的增设延时，每 3 秒钟抓取一次，代码如下：


import time
time.sleep(3)
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但是，我们写爬虫的目的是为了高效批量抓取数据，这里设置 3 秒钟抓取一次，效率未免太低。其实，还有一个更重要的解决办法，那就是从本质上解决问题。
不管如何访问，服务器的目的就是查出哪些为代码访问，然后封锁 IP。解决办法：为避免被封 IP，在数据采集时经常会使用代理。当然，requests 也有相应的 proxies 属性。