一.前言

Python版本：Python3.X
运行环境：Windows
IDE:PyCharm

经过上一篇博客，相信大家对爬虫有一定认识了，这一篇我们系统的来讲解一下如何抓取静态网页资源。（我也是初学爬虫不久，我只是将学到的知识总结一下，给大家，如果有错请大家指出，谢谢！）

二.静态网页抓取

1.安装Requests库

打开cmd，键入：（详细安装教程，请参考上一篇博客）

pip install requests 

2.获取网页相应内容

在Requests中，常用功能就是获取某个网页的内容。现在我们还是以豆瓣（https://movie.douban.com/chart）来举例。

import requests  link = "https://movie.douban.com/chart" headers = { 'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36' } req = requests.get(link, headers=headers) print("响应状态码：", req.status_code) print("文本编码：", req.encoding) print("响应体:", req.text) 

这样就返回了一个叫req的response响应对象，我们可以从中获取想要的信息。上述代码结果如图：

（1）req.status_code 用于检测响应状态码。
（所有状态码详情：https://baike.baidu.com/item/HTTP%E7%8A%B6%E6%80%81%E7%A0%81/5053660?fr=aladdin）

（2）req.encoding 是服务器内容使用的文本编码格式。
（3）req.text 是服务器响应内容。
（4）req.json() 是Requests中内置的JSON解码器。

3.定制Requests

（1）Get请求

有时为了请求特定数据时，我们往往需要在 URL 中加入某些数据。在构件 URL 时，我们通常将数据跟在一个问号后面，并以键/值的形式放入 URL 中，例如 https://movie.douban.com/top250?start=0。(这里就是将start=0传递到https://movie.douban.com/top250)

在Requests中，你可以直接把参数放到字典中，用params构建到URL中。
例如：

import requests key = {'start': '0'} req = requests.get('https://movie.douban.com/top250', params=key) print("URL正确编码", req.url) 

运行结果：

（2）定制请求头

请求头Headers提供了关于请求、响应或发送其他实体的信息。对于爬虫而言，请求头十分重要。如果没有指定的请求头或请求头和实际网页不一样，就可能无法获得正确的结果。我们要如何才能获取到网页的请求头呢？

我们以（https://movie.douban.com/top250?start=0）为例，进入网页检查页面，下图中箭头所指的部分就是该网页的请求头部分（Requests Headers）

提取其中的重要部分，可写出代码：

import requests  link = "https://movie.douban.com/top250?start=0" headers = { 'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36', 'Host':'movie.douban.com' } req = requests.get(link, headers=headers) print("响应状态码：", req.status_code) 

（3）超时

有时候爬虫会遇见服务器长时间不返回，这时程序就会一直等待，使得程序没有顺利执行。因此，可以用 Requests 在 timeout 参数设定等待秒数结束之后停止等待响应。（我们一般把这个值设置为20秒）

在这我们把秒数设置为0.0001秒，以此来查看会抛出什么异常：

import requests  link = "https://movie.douban.com/top250?start=0" headers = { 'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36', 'Host':'movie.douban.com' } req = requests.get(link, headers=headers, timeout=0.0001) print("响应状态码：", req.status_code) 

运行结果：

三.项目实践

我们以 https://www.qidian.com/rank/yuepiao 为例，来进行实践，目的是获取起点中文网中月票榜的一百本书的名称。

1.网站分析

打开起点中文网月票榜的网页，使用“检查”查看网页的请求头，编写好我们的请求头。

请求头：

headers = { 'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36', 'Host': 'www.qidian.com' } 

第一页只有20本书的信息，如果想要获取所有80本书的信息，就需要获取总共4页的内容。

我们通过单击下一页发现网址从（https://www.qidian.com/rank/yuepiao?style=1&page=1）变成了（https://www.qidian.com/rank/yuepiao?style=1&page=2）。

这样就很容易理解了，每多一页，就给网页地址的page参数加上1。

然后我们通过上一篇博客所提到的方法，找到书籍的标题信息所在的div标签

2.信息获取

可以发现，每一本书的标题都在class=’book-mid-info’的div标签下的a标签中，由此我们可以写出代码：

import requests from bs4 import BeautifulSoup  def get_novel():     headers = { 'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36', 'Host': 'www.qidian.com' }     novel_list = [] for i in range(1,5):         url= 'https://www.qidian.com/rank/yuepiao?style=1&page=' + str(i)         req = requests.get(url, headers=headers, timeout= 20)         bs = BeautifulSoup(req.text, 'html.parser') list = bs.find_all('div', class_='book-mid-info') for each in list:             novel = each.h4.a.text.strip()             novel_list.append(novel) return novel_list  lists = get_novel() print (lists) 

运行结果：

3.储存数据

我们获取到信息后，可以将信息保存到txt文本中。

import requests from bs4 import BeautifulSoup  def get_novel():     headers = { 'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36', 'Host': 'www.qidian.com' }     novel_list = [] for i in range(1,5):         url= 'https://www.qidian.com/rank/yuepiao?style=1&page=' + str(i)         req = requests.get(url, headers=headers, timeout= 20)         bs = BeautifulSoup(req.text, 'html.parser') list = bs.find_all('div', class_='book-mid-info') for each in list:             novel = each.h4.a.text.strip()             novel_list.append(novel) with open('lists.txt', "a", encoding='utf-8') as f:                 f.write(novel)                 f.write('n')                 f.close() return novel_list  lists = get_novel() print (lists) 

运行结果：

这样我们就获取到这80本书籍的标题信息了。