网络爬虫入门之requests 库的基本使用——以亚马逊图书界面为例

本文作者：赵冰洁，中南财经政法大学金融学院

本文编辑：王子一

技术总编：张馨月

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requests库是我们在使用Python爬虫时经常使用的第三方库，它通过 “发送请求，获取响应” 的过程来自动地帮助我们获取网页信息。我们之前写的爬虫案例基本上都是基于requests库实现，大家如果想找到更多的练手项目，可以进入公众号的主页，在菜单栏-Python-网络爬虫下找到更多的练手项目。不过，对于新手小白来说，这个库该如何使用呢？今天，小编为大家带来手把手教学，一起往下看吧~

一、网络爬虫原理简介

简单来讲，网络爬虫就是获取网页并提取网页信息的过程。在平时上网的过程中，我们输入url并按下回车，便可得到想要的网页信息。这个过程实质上是浏览器向服务器发送了一个 请求（request），服务器接收后对此做出 响应（response） 并传回给浏览器。在Python中，为了实现自动抓取的过程，我们通常使用 requests 库来模拟发送请求的过程。

客户端发出的请求主要由四部分组成，分别为请求网址、请求方法、请求头以及请求体。

对请求方法而言，最常见的两种方式是get与post，其中get方法是通过在url中拼接字段发送给服务器以获得响应。post请求方式的使用和get请求方式的区别在于它传递参数的方式是通过表单来向服务器传递信息。除此之外，还有一些其他的请求方法，如下表所示：

为了查看网页的具体请求方式，可以按住 f12 或 ctrl+shift+I 进入开发者模式，点击 network 并按 f5 刷新界面，在找到需要爬取的网址后，从 headers 查看 request method。如下图所示：

与此同时，我们还可以在该界面查看到网页的请求头和请求体信息。在写爬虫时，我们通常需要加入请求头的信息以更好的模拟网页请求的过程，在一定程度上防止触发网页的反爬机制。请求体中通常包含的是表单信息，对以get方式请求的网页，该部分的内容为空。

二、requests库的基本使用

1.请求网页

我们进行爬虫的第一步是根据网页的请求方式来发送请求，最常用的方式为requests.get( ) 、requests.post( )这两种。对于requests.get( )，我们通常需要传入网址和请求头信息，而对于requests.post( ) ，我们通常还需要传入请求体中的内容。更具体的语法说明如下：

（1）get()方法

requests.get(url,params = None,**kwargs)

共包含三个参数：

• url : 拟获取页面的url链接
• params : 指在url中增加的额外参数
• **kwargs : 指控制访问的参数，常用的包括headers（请求头）、timeout（超时时间）等，完整介绍可参考官方文档https://requests.readthedocs.io/en/master/。

（2）post()方法：具体语法格式如下：

requests.post(url,data = None,json = None, **kwargs)

共包含四个参数：

• url : 拟获取页面的url链接
• data : 字典、字节序列或文件对象作为Requests的内容
• json : JSON格式的数据作为Requests的内容
• **kwargs : 控制访问的参数

2.网页响应

通过调用 requests 库中的方法，我们会得到服务器所返回的对象，下表是有关于 response 对象的一系列属性，即爬虫返回的内容：

更多的有关于HTTP响应的状态码可以参照《Requests get爬虫之设置headers》。

三、爬虫案例

在爬取之前，我们先导入 requests 模块，并获取页面的url链接：

import requests
url = "https://www.amazon.cn/dp/B00DNX7CAM"

打开开发者模式，选择network，在name中寻找相关的网页信息，并找到该网页的请求方式为get，因此我们可以通过get方法获取商品的相关信息。

如果直接使用requsts.get(url)将无法获取到我们需要的网页信息，如下所示：

import requests
url = "https://www.amazon.cn/dp/B00DNX7CAM"
r = requests.get(url)
r.status_code

返回的状态码为503，说明在访问的过程中出现了错误，无法获得服务。

通过 r.request.headers，我们可以尝试寻找出现错误的原因：

如图所示，红色标框表明亚马逊的服务器识别出了本次请求由Python中的requests发起，因而拒绝了此次访问。

因此，为了防止网页识别出该请求由Python发起，通常我们加入请求头的部分信息来进行“伪装”，以模拟浏览器向服务器发送请求。

import requests
url = "https://www.amazon.cn/dp/B00DNX7CAM"
headers = { "Accept":"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9",
    "Accept-Encoding":"gzip, deflate, br",
    "Accept-Language":"zh-CN,zh;q=0.9",
    "Cache-Control":"max-age=0",
    "Connection":"keep-alive",
    "downlink":"5.7",
    "ect":"4g",
    "Host":"www.amazon.cn",
    "rtt":"100",
    "Sec-Fetch-Dest":"document",
    "Sec-Fetch-Mode":"navigate",
    "Sec-Fetch-Site":"none",
    "Sec-Fetch-User":"?1",
    "Upgrade-Insecure-Requests":"1",
    "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.183 Safari/537.36"
}
r = requests.get(url, headers = headers)  ### 使用 GET 请求方式访问网页信息，并添加已修改的 headers 信息

我们可以再次使用r.status_code查看所获取信息的状态码来确认是否成功访问，并使用r.encoding查看网页的编码格式：

r.status_code
r.encoding

结果如下：

进一步地，我们可以使用 r.text 查看返回的内容：

print(r.text)

结果如下：

基于此，我们便可通过使用xpath来完成对关键信息的提取，代码如下：

#导入需要使用的库
from lxml import etree
import pandas as pd
import re
tree = etree.HTML(r.text) 
#根据xpath定位所需信息
title_xpath = '//*[@id="productTitle"]/text()'   
price_xpath = "//span[@class='a-size-medium a-color-price']/text()"
author_xpath = '//*[@id="bylineInfo"]/span[1]/a/text()'
#对信息进行提取
title = tree.xpath(title_xpath)
title = [re.sub("\s","",t) for t in title]
price = tree.xpath(price_xpath)
price = [re.sub("\s","",p) for p in price]
author = tree.xpath(author_xpath)
#将结果导入至dataframe
df = pd.DataFrame(data = [title,author,price]).T
df.columns = ["书名","作者","价格"]
df

最终得到的结果如下：

以上就是小编对于 requests 库的简要介绍及其应用，大家也来动手试试吧~

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