【爬虫开发】爬虫从0到1全知识md笔记第2篇：requests模块,知识点：【附代码文档】

爬虫开发从0到1全知识教程完整教程（附代码资料）主要内容讲述：爬虫课程概要，爬虫基础爬虫概述,,http协议复习。requests模块，requests模块1. requests模块介绍,2. response响应对象,3. requests模块发送请求,4. requests模块发送post请求,5. 利用requests.session进行状态保持。数据提取概要，数据提取概述1. 响应内容的分类,2. 认识xml以及和html的区别,1. jsonpath模块的使用场景,2. jsonpath模块的使用方法,3. jsonpath练习,1. 了解 lxml模块和xpath语法。Selenium课程概要selenium的介绍,selenium提取数据。Selenium课程概要，反爬与反反爬selenium的其它使用方法。反爬与反反爬常见的反爬手段和解决思路。反爬与反反爬验证码处理,chrome浏览器使用方法介绍。反爬与反反爬，Mongodb数据库JS的解析,介绍,内容,mongodb文档,Mongodb的介绍和安装,小结。Mongodb数据库介绍,内容,mongodb文档,mongodb的简单使用,小结,Mongodb的的增删改查。Mongodb数据库介绍,内容,mongodb文档,mongodb的聚合操作,2 mongodb的常用管道和表达式,Mongodb的索引操作。Mongodb数据库，scrapy爬虫框架介绍,内容,mongodb文档,mongodb和python交互,小结,介绍。scrapy爬虫框架，scrapy爬虫框架介绍,内容,scrapy官方文档,scrapy的入门使用,小结,介绍。scrapy爬虫框架介绍,内容,scrapy官方文档,scrapy管道的使用,小结,scrapy的crawlspider爬虫。scrapy爬虫框架介绍,内容,scrapy官方文档,scrapy中间件的使用,小结,scrapy_redis概念作用和流程。scrapy爬虫框架介绍,内容,scrapy官方文档,scrapy_redis原理分析并实现断点续爬以及分布式爬虫,小结,scrapy_splash组件的使用。scrapy爬虫框架介绍,内容,scrapy官方文档,scrapy的日志信息与配置,小结,scrapyd部署scrapy项目。利用appium抓取app中的信息，利用appium抓取app中的信息介绍,内容,appium环境安装,介绍,内容,利用appium自动控制移动设备并提取数据。appium环境安装,Mongodb的介绍和安装,小结。scrapy的概念和流程 ,小结,selenium的介绍,常见的反爬手段和解决思路。数据提取概述1. 响应内容的分类,2. 认识xml以及和html的区别,爬虫概述,http协议复习。mongodb的简单使用,小结,scrapy的入门使用,小结。selenium提取数据,利用appium自动控制移动设备并提取数据。验证码处理。数据提取-jsonpath模块1. jsonpath模块的使用场景,2. jsonpath模块的使用方法,3. jsonpath练习,chrome浏览器使用方法介绍,Mongodb的的增删改查,小结。scrapy数据建模与请求,小结,selenium的其它使用方法。数据提取-lxml模块1. 了解 lxml模块和xpath语法,2. 谷歌浏览器xpath helper插件的安装和使用,3. xpath的节点关系,4. xpath语法-基础节点选择语法,5. xpath语法-节点修饰语法,6. xpath语法-其他常用节点选择语法。JS的解析,mongodb的聚合操作,2 mongodb的常用管道和表达式。scrapy模拟登陆,小结,Mongodb的索引操作,小结,scrapy管道的使用,小结。Mongodb的权限管理,小结,scrapy中间件的使用,小结。mongodb和python交互,小结,scrapy_redis概念作用和流程,小结,scrapy_redis原理分析并实现断点续爬以及分布式爬虫,小结。scrapy_splash组件的使用,小结,scrapy的日志信息与配置,小结。scrapyd部署scrapy项目,13.Gerapy,13.Gerapy。1.2.1-简单的代码实现，目标urlscrapy的crawlspider爬虫。

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requests模块

本阶段课程主要学习requests这个http模块，该模块主要用于发送请求获取响应，该模块有很多的替代模块，比如说urllib模块，但是在工作中用的最多的还是requests模块，requests的代码简洁易懂，相对于臃肿的urllib模块，使用requests编写的爬虫代码将会更少，而且实现某一功能将会简单。因此建议大家掌握该模块的使用

requests模块

知识点：

• 掌握 headers参数的使用
• 掌握 发送带参数的请求
• 掌握 headers中携带cookie
• 掌握 cookies参数的使用
• 掌握 cookieJar的转换方法
• 掌握 超时参数timeout的使用
• 掌握 ip参数proxies的使用
• 掌握 使用verify参数忽略CA证书
• 掌握 requests模块发送post请求
• 掌握 利用requests.session进行状态保持

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前面我们了解了爬虫的基础知识，接下来我们来学习如何在代码中实现我们的爬虫

1. requests模块介绍

requests文档[

1.1 requests模块的作用：

• 发送http请求，获取响应数据

1.2 requests模块是一个第三方模块，需要在你的python(虚拟)环境中额外安装

• pip/pip3 install requests

1.3 requests模块发送get请求

1. 需求：通过requests向百度首页发送请求，获取该页面的源码

2. 运行下面的代码，观察打印输出的结果

  # 1.2.1-简单的代码实现import requests # 目标urlurl = ' # 向目标url发送get请求response = requests.get(url)# 打印响应内容print(response.text)

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知识点：掌握 requests模块发送get请求

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2. response响应对象

观察上边代码运行结果发现，有好多乱码；这是因为编解码使用的字符集不同早造成的；我们尝试使用下边的办法来解决中文乱码问题

  # 1.2.2-response.contentimport requests # 目标urlurl = ' # 向目标url发送get请求response = requests.get(url)# 打印响应内容# print(response.text)print(response.content.decode()) # 注意这里！

1. response.text是requests模块按照chardet模块推测出的编码字符集进行解码的结果
2. 网络传输的字符串都是bytes类型的，所以response.text = response.content.decode(‘推测出的编码字符集’)
3. 我们可以在网页源码中搜索charset，尝试参考该编码字符集，注意存在不准确的情况

2.1 response.text 和response.content的区别：

• response.text

  • 类型：str
  • 解码类型： requests模块自动根据HTTP 头部对响应的编码作出有根据的推测，推测的文本编码

• response.content

  • 类型：bytes
  • 解码类型： 没有指定

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知识点：掌握 response.text和response.content的区别

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2.2 通过对response.content进行decode，来解决中文乱码

• response.content.decode() 默认utf-8

• response.content.decode("GBK")

• 常见的编码字符集

  • utf-8
  • gbk
  • gb2312
  • ascii （读音：阿斯克码）
  • iso-8859-1

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知识点：掌握 利用decode函数对requests.content解决中文乱码

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2.3 response响应对象的其它常用属性或方法

response = requests.get(url)中response是发送请求获取的响应对象；response响应对象中除了text、content获取响应内容以外还有其它常用的属性或方法：

• response.url响应的url；有时候响应的url和请求的url并不一致
• response.status_code 响应状态码
• response.request.headers 响应对应的请求头
• response.headers 响应头
• response.request._cookies 响应对应请求的cookie；返回cookieJar类型
• response.cookies 响应的cookie（经过了set-cookie动作；返回cookieJar类型
• response.json()自动将json字符串类型的响应内容转换为python对象（dict or list）

  # 1.2.3-response其它常用属性import requests# 目标urlurl = '# 向目标url发送get请求response = requests.get(url)# 打印响应内容# print(response.text)# print(response.content.decode())             # 注意这里！print(response.url)                            # 打印响应的url
print(response.status_code)                    # 打印响应的状态码
print(response.request.headers)                # 打印响应对象的请求头
print(response.headers)                        # 打印响应头
print(response.request._cookies)            # 打印请求携带的cookies
print(response.cookies)                        # 打印响应中携带的cookies

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知识点：掌握 response响应对象的其它常用属性

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3. requests模块发送请求

3.1 发送带header的请求

我们先写一个获取百度首页的代码

import requestsurl = 'response = requests.get(url)print(response.content.decode())# 打印响应对应请求的请求头信息print(response.request.headers)

3.1.1 思考

1. 对比浏览器上百度首页的网页源码和代码中的百度首页的源码，有什么不同？

   • 查看网页源码的方法：

     • 右键-查看网页源代码 或
     • 右键-检查

2. 对比对应url的响应内容和代码中的百度首页的源码，有什么不同？

   • 查看对应url的响应内容的方法：

     1. 右键-检查
     2. 点击 Net work
     3. 勾选 Preserve log
     4. 刷新页面
     5. 查看Name一栏下和浏览器地址栏相同的url的Response

3. 代码中的百度首页的源码非常少，为什么？

   • 需要我们带上请求头信息

   回顾爬虫的概念，模拟浏览器，欺骗服务器，获取和浏览器一致的内容

   • 请求头中有很多字段，其中User-Agent字段必不可少，表示客户端的操作系统以及浏览器的信息

3.1.2 携带请求头发送请求的方法

requests.get(url, headers=headers)

• headers参数接收字典形式的请求头
• 请求头字段名作为key，字段对应的值作为value

3.1.3 完成代码实现

从浏览器中复制User-Agent，构造headers字典；完成下面的代码后，运行代码查看结果

import requestsurl = 'headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.99 Safari/537.36"}# 在请求头中带上User-Agent，模拟浏览器发送请求response = requests.get(url, headers=headers) print(response.content)# 打印请求头信息print(response.request.headers)

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知识点：掌握 headers参数的使用

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3.2 发送带参数的请求

我们在使用百度搜索的时候经常发现url地址中会有一个 ?，那么该问号后边的就是请求参数，又叫做查询字符串

3.2.1 在url携带参数

直接对含有参数的url发起请求

import requestsheaders = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.99 Safari/537.36"}url = 'response = requests.get(url, headers=headers)

3.2.2 通过params携带参数字典

​ 1.构建请求参数字典

​ 2.向接口发送请求的时候带上参数字典，参数字典设置给params

import requestsheaders = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.99 Safari/537.36"}# 这是目标url# url = '# 最后有没有问号结果都一样url = '# 请求参数是一个字典 即wd=pythonkw = {'wd': 'python'}# 带上请求参数发起请求，获取响应response = requests.get(url, headers=headers, params=kw)print(response.content)

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知识点：掌握发送带参数的请求的方法

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3.3 在headers参数中携带cookie

网站经常利用请求头中的Cookie字段来做用户访问状态的保持，那么我们可以在headers参数中添加Cookie，模拟普通用户的请求。我们以github登陆为例：

3.3.1 github登陆抓包分析

1. 打开浏览器，右键-检查，点击Net work，勾选Preserve log
2. 访问github登陆的url地址 `
3. 输入账号密码点击登陆后，访问一个需要登陆后才能获取正确内容的url，比如点击右上角的Your profile访问`
4. 确定url之后，再确定发送该请求所需要的请求头信息中的User-Agent和Cookie

3.3.2 完成代码

• 从浏览器中复制User-Agent和Cookie
• 浏览器中的请求头字段和值与headers参数中必须一致
• headers请求参数字典中的Cookie键对应的值是字符串

import requestsurl = '# 构造请求头字典headers = {# 从浏览器中复制过来的User-Agent'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36',# 从浏览器中复制过来的Cookie'Cookie': 'xxx这里是复制过来的cookie字符串'
}# 请求头参数字典中携带cookie字符串resp = requests.get(url, headers=headers)print(resp.text)

3.3.3 运行代码验证结果

在打印的输出结果中搜索title，html中的标题文本内容如果是你的github账号，则成功利用headers参数携带cookie，获取登陆后才能访问的页面

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知识点：掌握 headers中携带cookie

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3.4 cookies参数的使用

上一小节我们在headers参数中携带cookie，也可以使用专门的cookies参数

1. cookies参数的形式：字典

cookies = {"cookie的name":"cookie的value"}

• 该字典对应请求头中Cookie字符串，以分号、空格分割每一对字典键值对
• 等号左边的是一个cookie的name，对应cookies字典的key
• 等号右边对应cookies字典的value

2. cookies参数的使用方法

response = requests.get(url, cookies)

3. 将cookie字符串转换为cookies参数所需的字典：

cookies_dict = {cookie.split('=')[0]:cookie.split('=')[-1] for cookie in cookies_str.split('; ')}

4. 注意：cookie一般是有过期时间的，一旦过期需要重新获取

import requestsurl = '# 构造请求头字典headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36'
}# 构造cookies字典cookies_str = '从浏览器中copy过来的cookies字符串'cookies_dict = {cookie.split('=')[0]:cookie.split('=')[-1] for cookie in cookies_str.split('; ')}# 请求头参数字典中携带cookie字符串resp = requests.get(url, headers=headers, cookies=cookies_dict)print(resp.text)

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知识点：掌握 cookies参数的使用

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3.5 cookieJar对象转换为cookies字典的方法

使用requests获取的resposne对象，具有cookies属性。该属性值是一个cookieJar类型，包含了对方服务器设置在本地的cookie。我们如何将其转换为cookies字典呢？

1. 转换方法

cookies_dict = requests.utils.dict_from_cookiejar(response.cookies)

2. 其中response.cookies返回的就是cookieJar类型的对象

3. requests.utils.dict_from_cookiejar函数返回cookies字典

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知识点：掌握 cookieJar的转换方法

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3.6 超时参数timeout的使用

在平时网上冲浪的过程中，我们经常会遇到网络波动，这个时候，一个请求等了很久可能任然没有结果。

在爬虫中，一个请求很久没有结果，就会让整个项目的效率变得非常低，这个时候我们就需要对请求进行强制要求，让他必须在特定的时间内返回结果，否则就报错。

1. 超时参数timeout的使用方法

response = requests.get(url, timeout=3)

2. timeout=3表示：发送请求后，3秒钟内返回响应，否则就抛出异常

import requestsurl = '
response = requests.get(url, timeout=3)     # 设置超时时间

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知识点：掌握 超时参数timeout的使用

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3.7 了解以及proxy参数的使用

proxy参数通过指定ip，让ip对应的正向服务器转发我们发送的请求，那么我们首先来了解一下ip以及服务器

3.7.1 理解使用的过程

1. ip是一个ip，指向的是一个服务器
2. 服务器能够帮我们向目标服务器转发请求

3.7.2 正向和反向的区别

前边提到proxy参数指定的ip指向的是正向的服务器，那么相应的就有反向服务器；现在来了解一下正向服务器和反向服务器的区别

1. 从发送请求的一方的角度，来区分正向或反向

2. 为浏览器或客户端（发送请求的一方）转发请求的，叫做正向

   • 浏览器知道最终处理请求的服务器的真实ip地址，例如VPN

3. 不为浏览器或客户端（发送请求的一方）转发请求、而是为最终处理请求的服务器转发请求的，叫做反向

   • 浏览器不知道服务器的真实地址，例如nginx

3.7.3 ip（服务器）的分类

1. 根据ip的匿名程度，IP可以分为下面三类：

   • 透明(Transparent Proxy)：透明虽然可以直接“隐藏”你的IP地址，但是还是可以查到你是谁。目标服务器接收到的请求头如下：

REMOTE_ADDR = Proxy IP
HTTP_VIA = Proxy IP
HTTP_X_FORWARDED_FOR = Your IP

* 匿名(Anonymous Proxy)：使用匿名，别人只能知道你用了，无法知道你是谁。目标服务器接收到的请求头如下：```python
REMOTE_ADDR = proxy IP
HTTP_VIA = proxy IP
HTTP_X_FORWARDED_FOR = proxy IP

• 高匿(Elite proxy或High Anonymity Proxy)：高匿让别人根本无法发现你是在用，所以是最好的选择。毫无疑问使用高匿效果最好。目标服务器接收到的请求头如下：

REMOTE_ADDR = Proxy IP
HTTP_VIA = not determined
HTTP_X_FORWARDED_FOR = not determined

2. 根据网站所使用的协议不同，需要使用相应协议的服务。从服务请求使用的协议可以分为：

   • http：目标url为http协议

   • https：目标url为https协议

   • socks隧道（例如socks5）等：

     1. socks 只是简单地传递数据包，不关心是何种应用协议（FTP、HTTP和HTTPS等）。
     2. socks 比http、https耗时少。
     3. socks 可以转发http和https的请求

3.7.4 proxies参数的使用

为了让服务器以为不是同一个客户端在请求；为了防止频繁向一个域名发送请求被封ip，所以我们需要使用ip；那么我们接下来要学习requests模块是如何使用ip的

• 用法：

response = requests.get(url, proxies=proxies)

• proxies的形式：字典

• 例如：

proxies = { "http": " "https": " 
}

• 注意：如果proxies字典中包含有多个键值对，发送请求时将按照url地址的协议来选择使用相应的ip

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知识点：掌握 ip参数proxies的使用

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3.8 使用verify参数忽略CA证书

在使用浏览器上网的时候，有时能够看到下面的提示（2018年10月之前的12306网站）：

• 原因：该网站的CA证书没有经过【受信任的根证书颁发机构】的认证
• **[关于CA证书以及受信任的根证书颁发机构点击了解更多](

3.8.1 运行代码查看代码中向不安全的链接发起请求的效果

运行下面的代码将会抛出包含ssl.CertificateError ...字样的异常

import requests
url = "
response = requests.get(url)

3.8.2 解决方案

为了在代码中能够正常的请求，我们使用verify=False参数，此时requests模块发送请求将不做CA证书的验证：verify参数能够忽略CA证书的认证

import requests
url = " 
response = requests.get(url,verify=False)

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知识点：掌握 使用verify参数忽略CA证书

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4. requests模块发送post请求

思考：哪些地方我们会用到POST请求？

1. 登录注册（ 在web工程师看来POST 比 GET 更安全，url地址中不会暴露用户的账号密码等信息）
2. 需要传输大文本内容的时候（ POST 请求对数据长度没有要求）

所以同样的，我们的爬虫也需要在这两个地方回去模拟浏览器发送post请求

4.1 requests发送post请求的方法

• response = requests.post(url, data)

• data参数接收一个字典

• requests模块发送post请求函数的其它参数和发送get请求的参数完全一致

4.2 POST请求练习

下面面我们通过金山翻译的例子看看post请求如何使用：

1. 地址：[

思路分析

1. 抓包确定请求的url地址

2. 确定请求的参数

3. 确定返回数据的位置

4. 模拟浏览器获取数据

4.2.3 抓包分析的结论

1. url地址：`

2. 请求方法：POST

3. 请求所需参数：

data = {'f': 'auto', # 表示被翻译的语言是自动识别't': 'auto', # 表示翻译后的语言是自动识别'w': '人生苦短' # 要翻译的中文字符串
}

4. pc端User-Agent:

Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36

4.2.4 代码实现

了解requests模块发送post请求的方法，以及分析过移动端的百度翻译之后，我们来完成代码

import requests
import jsonclass King(object):def __init__(self, word):self.url = "self.word = wordself.headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36"}self.post_data = {"f": "auto","t": "auto","w": self.word}def get_data(self):response = requests.post(self.url, headers=self.headers, data=self.post_data)# 默认返回bytes类型，除非确定外部调用使用str才进行解码操作return response.contentdef parse_data(self, data):# 将json数据转换成python字典dict_data = json.loads(data)# 从字典中抽取翻译结果try:print(dict_data['content']['out'])except:print(dict_data['content']['word_mean'][0])def run(self):# url# headers# post——data# 发送请求data = self.get_data()# 解析self.parse_data(data)if __name__ == '__main__':# king = King("人生苦短，及时行乐")king = King("China")king.run()# python标准库有很多有用的方法，每天看一个标准库的使用

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知识点：掌握 requests模块发送post请求

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5. 利用requests.session进行状态保持

requests模块中的Session类能够自动处理发送请求获取响应过程中产生的cookie，进而达到状态保持的目的。接下来我们就来学习它

5.1 requests.session的作用以及应用场景

• requests.session的作用

  • 自动处理cookie，即 下一次请求会带上前一次的cookie

• requests.session的应用场景

  • 自动处理连续的多次请求过程中产生的cookie

5.2 requests.session使用方法

session实例在请求了一个网站后，对方服务器设置在本地的cookie会保存在session中，下一次再使用session请求对方服务器的时候，会带上前一次的cookie

session = requests.session() # 实例化session对象
response = session.get(url, headers, ...)
response = session.post(url, data, ...)

• session对象发送get或post请求的参数，与requests模块发送请求的参数完全一致

5.3 课堂测试

使用requests.session来完成github登陆，并获取需要登陆后才能访问的页面

5.3.1 提示

1. 对github登陆以及访问登陆后才能访问的页面的整个完成过程进行抓包

2. 确定登陆请求的url地址、请求方法和所需的请求参数

   • 部分请求参数在别的url对应的响应内容中，可以使用re模块获取

3. 确定登陆后才能访问的页面的的url地址和请求方法

4. 利用requests.session完成代码

5.3.2 参考代码

import requests
import re# 构造请求头字典headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36',
}# 实例化session对象session = requests.session()# 访问登陆页获取登陆请求所需参数response = session.get(' headers=headers)
authenticity_token = re.search('name="authenticity_token" value="(.*?)" />', response.text).group(1) # 使用正则获取登陆请求所需参数# 构造登陆请求参数字典data = {'commit': 'Sign in', # 固定值'utf8': '✓', # 固定值'authenticity_token': authenticity_token, # 该参数在登陆页的响应内容中'login': input('输入github账号：'),'password': input('输入github账号：')
}# 发送登陆请求（无需关注本次请求的响应）session.post(' headers=headers, data=data)# 打印需要登陆后才能访问的页面response = session.get(' headers=headers)
print(response.text)

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知识点：掌握 利用requests.session进行状态保持

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