精选：Python爬虫从入门到出门（二）
The following article is from 经管人学数据分析 Author 糖甜甜甜
作者 | 糖甜甜
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声明 | 本文是 糖甜甜 原创，已获授权发布，未经原作者允许请勿转载
这一讲，我会为大家讲解常见的静态页面(同步加载)爬虫技巧以及一般网页的分析过程。
静态网页手动分析方法和工具
我们以作者初学爬虫时发现的一个站点作为第一个案例，宅男可能会发现一个新大陆括弧笑，给大家隆重介绍这个站点------豆瓣妹子(若链接失效请访问：https://www.dbmeinv.com/)。放一张截图激发一下大家学习的热情：
生活学习中，我们可能有时需要收集很多的图片，比如做机器学习的图像识别，就是建立在数以亿计的图片基础上通过一定的算法训练学习出来的。这里以这个网站为例，假装我们需要下载很多的妹子的图片。从这个网页上看，妹子图片是不少，但是要把这些图片一一保存到我们的本地文件夹里，只能一个一个的在图片上右键，选择"图片另存为"，能不能由计算机快速的、批量的完成这一枯燥的工作呢？答案当然是肯定的，毕竟这是爬虫专场教程。
首先，需要给大家科普的一点就是，爬虫的核心并不是爬，而是对网页的分析，拿到一个陌生的网页，如何获取到自己想要的最干净、最简洁、最稳定的部分，才是爬虫的奥义所在，因此，我将首先教大家如何分析一张简单的网页。
这里要用到的工具是Chrome Developer Tools。这是谷歌浏览器内嵌的一个开发者工具，我们可以按F12打开它，或者在网页空白处右键，选择检查(N)，或者按住默认快捷键Ctrl + Shift + I来召唤这个工具。开发者工具大概长下面这个样子：
在这一讲里，我们介绍的网页主要内容不是由异步获取的，而是随网页的加载同步生成的，因此主要用到的是开发者工具左上角的元素选取工具(我是这么叫的。。可能不专业)，也就是下图红色框中的那个按钮：
点击一下这个按钮，按钮会变成蓝色的选取状态，如下图：
这时候将鼠标移至我们需要的网页元素上，比如这里我们想下载图片，就将鼠标移至图片上，图片上会出现一个淡蓝色的浮层，如下图所示：
这时候再次点击鼠标，开发者工具便会将代码定位到图片所在位置的代码，并用蓝色高亮显示，如下图所示：
在这里，我们可以在img标签里找到图片的真实地址。
网页解析模块 -- BeautifulSoup
以上是我们手动分析网页的过程，那么如何用Python语言将这一过程自动化，实现批量的下载图片呢？这里需要再给大家介绍一个新的模块，叫做Beautifulsoup。
BeautifulSoup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航，查找，修改文档的方式。Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。(解释来自Beautiful Soup 4.2.0 文档(若链接无法打开，请访问https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/index.zh.html))
简单的说，Beautifulsoup就是一个用来解析网页的模块，同样，我们用第一讲所说的pip工具来安装，由于Beautifulsoup 3已经停止维护，Beautifulsoup模块迁移到bs4，因此，我们需要在命令行输入pip install bs4来完成Beautifulsoup模块的安装，完成后使用from bs4 import BeautifulSoup进行调用。
如第一讲一样， 先写一个demo：
# -*- coding: utf-8 -*-
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
url = 'https://www.dbmeinv.com/'
headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'}
response = requests.get(url=url, headers=headers)
content = response.content.decode()
soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') # 注释1
img_list = soup.find_all(name='img', class_='height_min') #注释2
for img in img_list: # 注释3
src = img.attrs['src'] # 注释4
title = img.attrs['title'] # 注释5
response = requests.get(url=src, headers=headers)
content = response.content
with open('image/%s.jpg' % title, 'wb') as f: # 注释6
f.write(content)注释1：这里新建了一个Beautifulsoup对象，它有两个必要的参数，第一个参数是HTML代码对象，比如这里content存储了URL为"https://www.dbmeinv.com/"的这张网页的HTML代码，它是个字符串或者是一个文件句柄第二个参数是HTML解析器，这个解析器可以使用内置标准的"html.parser"，也可以安装第三方的解析器，比如lxml和html5lib。
说到"lxml"模块的安装，我们需要再一次使用第一讲所提到的pip工具来安装。按照第一讲所说的，我们可以在命令行里直接输入
pip install lxml来安装。但是，这里有点小问题，或许是不兼容，或许是其他什么原因，作者也没有去详细了解，导致无法正确安装lxml模块，在这里给大家推荐一个网站Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages(若链接失效请访问：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/)，可以理解为这是一个Python非标准库的合集，专业治疗各种pypi版模块不能正确安装的问题，里面有很多模块，选择对应Python版本的就可以安装了。网页截图如下：比如我们要安装基于32位Python 3.5版本的lxml模块，就可以按
Ctrl + F查询lxml然后找到如下图的内容：点击红色框中的内容便可以下载，下载完成后，打开命令行 ，切换到下载文件的目录，执行命令
pip install lxml-4.1.1-cp35-cp35m-win32.whl(这里一定要写完整的文件名)，便可以成功安装lxml模块了。"html5lib"模块因为作者没使用过，所以不多说了，大家可以自行尝试。
附：几种解析器的对比：(参考Beautifulsoup官方文档)
注释2：这里使用了soup对象的一个方法"find_all()"，字面理解就是"找出所有的"，那么找出什么，如何定位这个所谓的"什么"？这里就要传入两个参数，第一个是HTML文档的节点名，也可以理解为HTML的标签名；第二个则是该节点的class类名，比如上面代码中，我要找出该网页上所有的img节点，且我需要的img节点的类名为"height_min"。但是对于一些没有class类名的HTML元素我们该如何寻找？
我们还可以用到另一个属性：attrs，比如这里可以写成：
attrs是字典类型，冒号左边为关键字，右边为关键字的值。不一定要通过class来查找某一个元素，也可以通过比如"id"，"name"，"type"等各种HTML的属性，如果想要的元素实在没有其他属性，可以先定位到该元素的父属性，再使用".children"定位到该元素。更多Beautifulsoup的高级用法请参考上面的"Beautiful Soup 4.2.0 文档"。
注释3：注释2返回的是一个列表对象，包含了整张网页上的图片，因此这里用一个循环，分别处理每一张图片。
注释4：因为img实际上是一个BeautifulSoup的Tag对象，所以可以通过"attrs"属性将img解析为一个字典对象，通过键值"src"取出图片的真实地址。
注释5：同注释4，取出了图片的标题，作为图片的文件名。
注释6：这里需要重新请求图片的地址，获得图片二进制的返回值，因为是图片，所以不能用decode()解码，必须以二进制的方式写入，后面的写入模式"wb"，加了个"b"就是表示以二进制的形式，具体Python文件的读写请参考一篇博文：Python 文件I/O | 菜鸟教程(若链接失效请访问：http://www.runoob.com/python/python-files-io.html)。
本讲小结
本讲主要为大家讲解了两个知识点：
静态网页的手动分析方法和工具
网页解析模块 ------ BeautifulSoup
在这里建议大家使用Google Chrome作为默认浏览器，当然FireFox也可以，作者比较偏好谷歌，个人喜好吧啊哈哈，还有就是Chrome的开发者工具确实很强大，还有其他很多功能将在后面的章节为大家继续讲解。
至于Beautifulsoup的功能也非常强大，作者这里只是以取出图片作为一个例子，还可以取出很多的东西，至于有的童鞋想实现"翻页下载"，我就给大家提供一个思路，就是去获取页面翻页按钮的链接地址，如果能发现什么URL的规律，就很方便了，再嵌套一个for循环或者while循环就好了，如果没什么规律，那大概就是后面要说的动态页面的内容了(我刚才试了一下还是有规律的，大家可以举一反三，自行尝试)。另外，豆瓣妹子有反爬虫系统，在爬取一定数量的图片后，会无法爬取，这个我也将在后面为大家讲解。
这一讲到此结束，感谢大家的耐心阅读 ，还有后续爬虫文章，持续关注哈！
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