Python爬虫之网络请求

网络爬虫在现代化的互联网应用中被广泛应用。在进行网络爬虫的实现中，将Web数据作为爬虫的请求目标，而网络请求则成为了必不可少的关键性技术。使用Python作为网络爬虫的编程语言，可以非常方便地实现各种 Web 数据的获取以及数据分析、处理和存储等工作。下面我们将从Python网络请求的角度来详细介绍网络爬虫的实现方法。

1. Python请求库的引入

Python具有丰富的第三方库，其中requests库是一个极为方便的HTTP请求库，通过该库我们可以极为方便地实现向 Web 服务端请求数据的任务。引用科学头文件 requests 导入requests，此时便可以运用requests库进行网络请求。

例如，要请求一个网页并获取其内容，只需要使用requests get方法，传入要请求页面的URL即可：

import requests

url = "https://www.baidu.com"
response = requests.get(url)
print(response.text)

上述代码即可向Baidu发送 HTTP 请求并返回请求响应。由于 requests 库的设计灵活，我们还可以使用其进行 POST 请求等其他网络请求方法的实现。

2. Python请求参数的传递

在实现网络爬虫的过程中，通常需要指定请求参数来获取特定的数据。例如，在进行搜索引擎的搜索时，我们需要将需要搜索的关键词作为请求的参数之一。requests 库的设计非常贴心，可以方便地指定请求参数。

例如，在向百度搜索引擎发送搜索术语“Python爬虫”时，需要将以下 url 中的参数“wd”指定为搜索术语“Python 爬虫”。使用 requests 库，可以像以下示例代码一样指定 url 参数：

import requests

url = "https://www.baidu.com/s"
params = {
    "wd": "Python爬虫"
}
response = requests.get(url, params=params)
print(response.url)

上述代码中，使用了 requests 库中的 get 方法并通过 params 参数指定相关请求参数。最终，通过 print 函数打印返回的响应结果。

3. Python请求头的处理

在进行网络数据请求时，请求头是十分重要的一个概念。在 HTTP 协议中，请求头也被作为最重要的部分之一，因为请求头能够传输大量的元数据信息。其中一些数据，例如浏览器类型、操作系统、referer 以及 cookies 等都可能影响服务端返回数据的结果。在进行网络请求时，我们需要为每次请求添加特定的请求头参数，以便请求能够正确传递并返回数据。我们可以在使用 requests 库时，通过 headers 参数来处理请求头。

例如以下是在向百度发送百度翻译翻译"Python爬虫"的post请求头：

import requests
from pprint import pprint

url = "https://fanyi.baidu.com/sug"
query = 'Python爬虫'
data = {'kw': query}

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3",
    "Referer": "https://fanyi.baidu.com/?aldtype=16047",
    "Cookie": "你的Cookie"
}

response = requests.post(url, data=data, headers=headers)

pprint(response.json())

上述代码中，我们通过引用 pprint 对返回数据进行了格式化的输出。事实上，我们常常会通过网络爬虫获取特定网站的数据，并在进行数据处理前先对数据进行格式化处理。

4. 解析HTTP响应

最后一步，网络爬虫工程师需要解析响应数据并从理解中提取所需的Web数据。在Python中，常用的解析工具包括正则表达式、XPath、BeautifulSoup等。其中，BeautifulSoup是一个被广泛使用的Python解析解析网页的库。

例如当我们想要抽取“Python 爬虫”的百度搜索到的所有结果时，可以使用BeautifulSoup从返回数据中提取我们需要的数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://www.baidu.com/s"
params = {
    "wd": "Python爬虫"
}
response = requests.get(url, params=params)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
links = soup.find_all('a')
for link in links:
    print(link.get('href'), link.text)

上述代码中，首先使用 requests 库获取百度搜索结果的网页的 HTML 源码。然后转化为 BeautifulSoup 解析器，通过 find_all 方法，获取网页返回的所有 anchor 节点，最后通过遍历 links 的方式分析提取出每个结果的 a 标签的 href 属性和文本信息。

总结：

在进行网络爬虫工程实现的过程中，Python请求库的使用时至关重要的。Python中的 requests 库是目前来说，请求网络数据最常用的 Python 库。它轻量、方便、简洁、易于使用。在实现网络请求时，requests 库能够简洁明了地实现 HTTP 请求的发送及响应的获取。最后，一定要注意爬虫数据的反爬虫处理及反爬虫原理，以防止我们的网络爬虫因为这些原因而受到干扰或拒绝。