requests
"""
基于网络请求的模块。
环境的安装：pip install requests
作用：模拟浏览器发起请求
分析requests的编码流程：
1.指定url
2.发起了请求
3.获取响应数据
4.持久化存储
"""
"""
处理数据量级的问题：
遇到了对应的反爬机制
反爬机制：UA检测
反反爬策略：UA伪装
UA伪装的实现：
1.定义一个字典
2.在字典中进行相关请求头信息的伪装
3.将该字典作用到get方法的headers参数中即可
UA检测被作用到了大量的网站中，因此日后，爬虫程序编写中一定要直接加上UA的操作
"""
简单案例一
"""
url = ''
response = requests.get(url)
page_text = response.text
page_text.encode('utf-8')
print(page_text)
"""简单案例二豆瓣 ajax
"""
需求：爬取豆瓣电影的详情数据
分析：
更多的电影数据是通过将滚轮滑动到底部后发起了ajax请求请求到的电影数据
对ajax请求的url进行捕获
对ajax请求的url进行请求发送
"""
"""
url= 'https://movie.douban.com/j/chart/top_list'
headers = {
'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36"
}
for i in range(0,10):
param = {
'type': '13',
'interval_id': '100:90',
'action':'',
'start': str(i*20),
'limit': '20',
}
response = requests.get(url=url,params=param,headers=headers)
mov_list = response.json()
for mov in mov_list:
name = mov['title']
sor = mov['score']
print(name+':'+sor)
"""简单案例三肯德基+动态加载
"""
分析：
动态加载数据
动态加载数据
概念：通过其他/另一个请求请求到的数据
特性：可见非可得
判定相关的页面数据是否为动态加载的数据？
基于抓包工具定位到浏览器地址栏url对应的请求数据包，进行局部搜索：
搜索到：这组被搜索的数据不是动态加载的，可以直接爬取
没有搜到：这组数据是动态加载的，不可以直接爬取。
如何捕获动态加载的数据？
基于抓包工具进行全局搜索，最终可以定位到动态加载数据对应的数据包。
"""
"""
headers = {
'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36"
}
url = "http://www.kfc.com.cn/kfccda/ashx/GetStoreList.ashx?op=keyword"
data = {
'cname': '',
'pid': '',
'keyword': '北京',
'pageIndex': '1',
'pageSize': '10',
}
response = requests.post(url=url,headers=headers,data=data)
pos_data = response.json()
# print(pos_data)
data_list = pos_data['Table1']
for i in data_list:
storeName=i.get('storeName')
addressDetail=i.get('addressDetail')
pro=i.get('pro')
provinceName=i.get('provinceName')
s = "{}:{}:{}:{}".format(storeName,addressDetail,pro,provinceName)
print(s)
"""简单案例四药监总局+动态加载
"""
药监总局数据爬取，爬取的是每一家企业的详情数据
分析：
打开了某一家企业的详情页面，看到了企业的详情数据
判定改家企业的详情数据是否为动态加载的？
进行局部搜索
没有搜索到，说明数据是动态加载出来的
捕获动态加载的数据？
全局搜索，定位到了动态加载数据对应的数据包，提取出了url和请求参数
成功的捕获到了一家企业对应的详情数据
通过上述方式继续分析第二家企业，发现：
每一家企业对应动态加载数据的url都一样：http://125.35.6.84:81/xk/itownet/portalAction.do?method=getXkzsById，只要请求参数id的值不一样！说明id值标识的就是每一家企业的唯一标识。
捕获每一家企业的id
在首页中，通过抓包工具对企业名称进行搜索，对应的数据包中发现了企业名称和id
url：http://125.35.6.84:81/xk/itownet/portalAction.do?method=getXkzsList
"""
"""
# 获取企业id
ids = [] # 所有企业id 爬取多个数据
url = "http://125.35.6.84:81/xk/itownet/portalAction.do?method=getXkzsList"
headers = {
'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36"
}
for page in range(1,6):
data = {
"on": "true",
"page": str(page),
"pageSize": "15",
"productName":"",
"conditionType": "1",
"applyname":"",
"applysn":"",
}
company_datas_json = requests.post(url=url, headers=headers, data=data).json()
# print(company_datas_json)
for dic in company_datas_json['list']:
_id = dic['ID']
ids.append(_id)
detail_url = 'http://125.35.6.84:81/xk/itownet/portalAction.do?method=getXkzsById'
for _id in ids:
data = {
'id': _id
}
company_json = requests.post(url=detail_url, headers=headers,data=data).json()
print(company_json['epsName'],company_json['epsProductAddress'])
"""
"""
#爬取单个数据
headers = {
'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36"
}
url = 'http://125.35.6.84:81/xk/itownet/portalAction.do?method=getXkzsById'
data = {
'id': 'ff83aff95c5541cdab5ca6e847514f88'
}
response = requests.post(url=url,headers=headers,data=data).json()
print(response)
"""
