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Python爬虫库requests-html进行HTTP请求HTML解析等高级功能应用

2023-12-27 10:32:55 作者：python

这篇文章主要为大家介绍了Python爬虫库requests-html进行HTTP请求HTML解析JavaScript渲染以及更高级的功能应用示例详解,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪

引言

在网络爬虫开发中，使用强大的库是至关重要的，而requests-html就是其中一颗璀璨的明星。本文将深度探讨requests-html的各个方面，包括基本的HTTP请求、HTML解析、JavaScript渲染、选择器的使用以及高级特性的应用。

安装与基本用法

首先，需要安装requests-html：

pip install requests-html

然后，进行简单的HTTP请求：

from requests_html import HTMLSession
session = HTMLSession()
response = session.get('https://example.com')
print(response.html.text)

HTML解析与选择器

requests-html内置了强大的HTML解析器和类似jQuery的选择器，使得数据提取变得非常便捷：

# 使用选择器提取标题
titles = response.html.find('h2')
for title in titles:
    print(title.text)

JavaScript渲染

对于需要JavaScript渲染的页面，requests-html也能轻松应对：

# JavaScript渲染
r = session.get('https://example.com', params={'q': 'python'})
r.html.render()
print(r.html.text)

更高级的特性

1 异步JavaScript渲染

对于异步加载的JavaScript内容，requests-html提供了pyppeteer的支持：

# 异步JavaScript渲染
r = session.get('https://example.com')
r.html.render(sleep=1, keep_page=True)
print(r.html.text)

2 自定义Headers和Cookies

在请求中自定义Headers和Cookies是常见需求，requests-html为此提供了简单易用的方法：

# 自定义Headers和Cookies
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'}
cookies = {'example_cookie': 'value'}
r = session.get('https://example.com', headers=headers, cookies=cookies)
print(r.html.text)

实际应用场景

1 抓取动态页面

通过requests-html，可以轻松抓取动态页面的数据：

# 抓取动态页面
r = session.get('https://example.com/dynamic-page')
r.html.render()
print(r.html.text)

2 表单提交

模拟用户行为，实现表单提交：

# 表单提交
payload = {'username': 'user', 'password': 'pass'}
r = session.post('https://example.com/login', data=payload)
print(r.html.text)

强大的选择器和数据提取

requests-html内置了类似于jQuery的选择器，让数据提取变得轻松：

# 使用选择器提取链接
links = response.html.find('a')
for link in links:
    print(link.attrs['href'])

此外，通过更复杂的选择器和过滤器，可以更精准地定位和提取所需数据：

# 使用更复杂的选择器和过滤器
articles = response.html.find('article')
for article in articles:
    title = article.find('h2', first=True).text
    author = article.find('.author', first=True).text
    print(f"Title: {title}, Author: {author}")

页面等待和截图

对于需要等待页面加载完成的情况，requests-html提供了wait参数：

# 等待页面加载完成
r = session.get('https://example.com/dynamic-content')
r.html.render(wait=2)
print(r.html.text)

此外，还可以利用render函数生成页面截图：

# 生成页面截图
r = session.get('https://example.com')
r.html.render(screenshot='screenshot.png')

异常处理和错误页面重试

在爬虫过程中，异常处理是不可或缺的一部分。requests-html提供了捕获异常和错误页面重试的选项：

# 异常处理和错误页面重试
try:
    r = session.get('https://example.com/unstable-page')
    r.html.render(retries=3, wait=2)
    print(r.html.text)
except Exception as e:
    print(f"Error: {e}")

性能优化和并发请求

在爬虫开发中，性能优化和并发请求是至关重要的。requests-html提供了一些功能和选项，能够更好地处理这些方面的问题。

1. 并发请求

并发请求是同时向多个目标发送请求，以提高效率。requests-html使用asyncio库支持异步请求，从而实现并发。以下是一个简单的例子：

from requests_html import AsyncHTMLSession
async def fetch(url):
    async with AsyncHTMLSession() as session:
        response = await session.get(url)
        return response.html.text
urls = ['https://example.com/page1', 'https://example.com/page2', 'https://example.com/page3']
# 利用asyncio.gather实现并发请求
results = AsyncHTMLSession().run(lambda: [fetch(url) for url in urls])
for result in results:
    print(result)

在这个例子中，asyncio.gather被用于同时运行多个异步请求。这种方式在大量页面需要抓取时可以显著提高效率。

2. 链接池

requests-html的Session对象内置了连接池，它能够维护多个持久化连接，减少请求时的连接建立开销。这对于频繁请求同一域名下的多个页面时尤为有用。以下是一个简单的使用示例：

from requests_html import HTMLSession
session = HTMLSession()
# 利用连接池发送多个请求
responses = session.get(['https://example.com/page1', 'https://example.com/page2', 'https://example.com/page3'])
for response in responses:
    print(response.html.text)

这里，session.get()接受一个包含多个URL的列表，使用连接池维护这些请求的连接。

3. 缓存

requests-html允许使用缓存，以避免重复下载相同的内容。这对于频繁访问不经常更新的网页时很有用。以下是一个使用缓存的例子：

from requests_html import HTMLSession
session = HTMLSession()
# 使用缓存
response = session.get('https://example.com', cached=True)
print(response.html.text)

在这个例子中，cached=True表示启用缓存。

总结

在本篇博客中，深入探讨了requests-html这一Python爬虫库，揭示了其强大而灵活的功能。通过详细的示例代码和实际应用场景，展示了如何使用该库进行HTTP请求、HTML解析、JavaScript渲染以及高级功能的应用。requests-html的异步支持使得并发请求变得轻而易举，通过连接池和缓存的利用，我们能够更好地优化性能，提高爬虫的效率。同时，库内置的强大选择器和灵活的数据提取方式让页面解析变得更为简单。

总体而言，requests-html为爬虫开发者提供了一个强大而友好的工具，使得从静态网页到动态渲染页面的抓取都变得更加便捷。通过学习本文，不仅能够熟练掌握requests-html的基本用法，还能深入理解其高级功能，为实际项目的开发提供更全面的解决方案。

更多Python学习内容 http://edu.jb51.net/python/python-intro.html

希望通过这篇博客，能够更加自信和高效地运用requests-html来应对各类爬虫任务，更多关于Python爬虫库requests-html的资料请关注脚本之家其它相关文章！