前端程序员学python（爬虫向）(一文修到筑基期) （本文不含知识诅咒） - 加伊bky

我踏马来辣

还有一件事：

1. 本教程配合c语言中文网 python爬虫 教程 食用
2. 本教程不适用于未成年人
3. 一定要刷牙
4. 本教程不存在知识诅咒
5. 学完本教程即可进入筑基期
6. js 基础和本教程学习效率成正比
7. 暂时不要驾驶你的行李箱
8. 本教程是针对前端程序员制定的
9. vscode是IDE大王，什么？你说vscode不是IDE？

令我惊喜的是 py和js有很多相似的地方 甚至作为一个前端程序员，在看到python代码的那一刻，倍感亲切

• 都是脚本语言
• 都有弱类型变量
• 都不用写分号，当然也可以写
• 都有自己的包管理库 py是 pip , js是 npm 参见 npm 和 pip 介绍

本来我觉得js已经够自由了，弱类型变量、以回车结束语句、简洁明了又极度自由的语法，而python代码则更为简洁

如果你也是正在学习Python的前端程序员，那么你一定跟我感同身受

py定义变量时甚至不需要 关键词 （js是 let var），这个东西甚至简洁到让我怀疑它是不是真的能用

可能写C++的人看到 js 代码也会有这种疑惑

相信看到这里，你和我有了一个共同的问题：既然简洁到这种程度，那我想定义一个常量该怎么办？牛逼的事情来了，python摒弃了常量这个东西，我觉得是py认为常量太不纯粹，我为什么需要一个不能修改的值？于是，python没有常量，如果你实在需要一个常量，也可以 通过其他方式实现

如果你的编程生涯也是从切图仔做起的，不懂什么数据结构、计算机原理、编译原理，那么你可能会对下面的代码产生疑惑

import urllib.request

和 js 相比较，这个写法简直奇怪到姥姥家了，主要的疑问有两点：1.我从没有下载过这个包，怎么引入成功了？2.我怎么知道哪些包可以引用？参见 Python是如何找包的,Python安装的包放在哪里 ，当然的然，没有下载过一个包，或者py没有自带这个包，也就是说，你本地没有这个包的情况下，也是不能引入的，只是py的解释器会自动在配置好的路径中去查找这个包。

就比如 在标准npm项目中 的使用import引入，会自动去node_modules中查找一样

在js中，我想实现某个相较复杂的功能，会先去npm上搜索有没有可用包，这是正常操作。在py中，也有类似的操作，且py能干的事情不再局限在web的前后端上，所以py的包几乎涵盖了所有领域，这也是py崛起的原因之一。作为一个py新手，如果你想实现一个功能，不妨先去pip上搜一下。

我看到的py爬虫教程，第一个程序是这么写的

import urllib.requestresponse = urllib.request.urlopen('http://www.baidu.com/')print(response)html = response.read().decode('utf-8')print(html)

显然，如果你有一点任何语言的基础，那么这几行代码根本不需要注释，py十分贴近自然语言，这也是我为什么选择py作为第二语言的原因。

对与上面的代码，需要注意的点有：

1. 引入时不是以斜杠而是以点表示下级的，而且不需要引号或括号
2. 定义变量不需要关键字 像上面的 response = 和 html = 都是变量的定义（py中可以直接叫赋值，因为其实就是赋值操作，如果想定义一个空变量可以使其 = null）
3. 还可以这么写 from urllib import request (甚至接近中文表达方式，和es6相反)

本节教程：http://c.biancheng.net/python_spider/the-first-spider.html

再多一点点

半路出家的前端人，对网络协议、网络请求也知之甚少，要学习爬虫，对此要有进一步的了解。首先，各大网站都对爬虫做了一些限制，比如监测到爬虫频繁访问的话，有可能对该ip进行短时间的封锁，比如常见的：“操作频繁”提示，就是对ip的一种封锁，在前端的眼里，这个操作叫节流和防抖，在py爬虫上，叫做反爬。

网站对爬虫做出限制，其实是很好理解的，因为不同于普通的浏览器用户（真人），爬虫有能力大量频繁的访问，可能会对服务器造成负担。当然，也不是不希望爬虫去访问，相反的，很多网站其实是欢迎爬虫的，因为这有利于在百度等搜索引擎的关键词排名，也就是常常听说的SEO。总之就是一句话，想让你爬，但不想让你会会的爬，年轻人不要太气盛。

不气盛还叫年轻人吗？

我们知道，一个大型网站的访问的数量级是很大的，爬虫，多我一个不多，少我一个不少。我如果就想不断地、频繁的访问怎么办？User-Agent，用户代理。如果你玩手机时，在手机浏览器里曾经见过一个叫UA的选项，里面可以选择PC、Iphone、Android，那么恭喜你，因为你早就认识它了，网站反爬时，识别UA是一个基本手段。UA是一个字符串，可以告知你访问的网站你使用的的软件基本信息 参见 User-Agent（用户代理）是什么

不断地变换你的UA就可以达到欺骗反爬程序的效果。

本节教程 http://c.biancheng.net/python_spider/useragent-pool.html

自定义UA代理池，严先生（介绍一下，他是C语言中文网的站长，记住了，下面不再介绍了）为我们列举了几个常用的UA字符串，并把它放在了一个新建文件里。

问题来了，引入pip包我会了，但是自己建的文件我却不会，这没什么可担心的，这种事情一听就很基础，参见 python引入其他文件夹里的py文件的方法，引入后，接下来的你就会了。

严先生说了，我们要不断变换我们的UA值，那么我就想着取一个随机数，然后使用这个随机数作为数组的下标值，取出数据，于是我上网搜了：python随机数

看到了这样一个震惊的东西

• random.choice(sequence)：从特定序列中随机取一个元素，这里的序列可以是字符串，列表，元组等。

解释一下sequence：我也不懂，搜了一下，叫序列，应该跟数组是一种东西，注意，这个东西不是任何专业术语，这是个单词，python中的序列类型包括：list, tuple 和 range 对象。

关于python序列参见 https://blog.csdn.net/weixin_42214654/article/details/114411515

浅看一眼，我得知python中没有数组，和数组最类似的就是 list ,基本上等于js中的Array,但是稍微有点区别

参见 https://blog.csdn.net/weixin_30834019/article/details/97694533

综上所述，现在来综合试一下，文件引入，和随机取元素

import uaList #这是我自定义的那个文件import random #如果你没有引入这个东西，会自动提示引入的headers = { 'User-Agent': random.choice(uaList.ua_list)}

很显然，我写的没有问题，每次都能取到一个随机的值。

哎等会，现在发生了一件很奇怪的事情

我干干净净的目录出现了一个命名方式令人抓狂的、不认识的、里边文件打不开的文件夹！能不能删除，我替你们试了，可以删，但是删掉之后一运行还会出来。关于这个文件，参见：pyhton中__pycache__文件夹的产生与作用

我们好像已经做了2178个词的准备了，但是学python好像不如我想象的那么迅速，我们写HTML下一秒就能看到效果，但是python好像不行，耐心点，我们应该马上可以学会了。

接下来需要了解的是 URL的编码和解码。

为什么URL还需要编码，编什么码，什么编码？在我的印象里，url就是网址，我只知道他是一个网址，或者叫链接，我也不知道怎么叫才是正规的。

URL 是由一些简单的组件构成，比如协议、域名、端口号、路径和查询字符串等，示例如下：

http://www.biancheng.net/index?param=10

显然 http是网络协议 冒号双斜杠不知道为什么要加，但我们都知道要加，后面的问号我们知道是用来分割网址和参数的，我们还知道使用&分割参数与参数。其余的不知道了。

那么此时可以联想到，上述几个符号：斜杠、冒号、问号、and符号 都是不能被作为正常的字符去解析的，他们被称为保留字，就像在js中，你不可以把一个变量命名为 let

在url中，保留字需要转码，其次，就是不安全字符，像方括号、尖括号、双引号、大括号、分隔符等，还有，url是用的ASCII码，也就是说它不支持中文（我们知道支持中文的编码有 utf-8或者GBK，其他的不知道了），中文也需要转码！

等等，我是说，等一下，太多了，我怎么记得住？

没关系，要是我们在学别的语言，那确实太多了，但我们学的是python，python啊大哥，python的标准库中有自动编码的东西，他妈的，上边一通白说了，我们要快速面向业务！

Python实现编码与解码

Python 的标准库urllib.parse模块中提供了用来编码和解码的方法，分别是 urlencode() 与 unquote() 方法。

#导入parse模块from urllib import parse#构建查询字符串字典query_string = {'wd' : '爬虫'}#调用parse模块的urlencode()进行编码result = parse.urlencode(query_string)#使用format函数格式化字符串，拼接url地址url = 'http://www.baidu.com/s?{}'.format(result)print(url)#wd=%E7%88%AC%E8%99%AB#http://www.baidu.com/s?wd=%E7%88%AC%E8%99%ABresult = parse.unquote(url)print(result)#爬虫

好小子，白让我看这么多，有自动的我还学什么，现用现搜。

本节教程：URL编码/解码详解

做了2869个词的准备之后，我们终于要开始爬了。

明确一下，爬虫程序的三个步骤：

1. 拼接正确的url（有中文或者特殊字符需要编码）
2. 将获取到的东西保存

本节教程：http://c.biancheng.net/python_spider/crawl-webpage.html

根据教程写完，我们又发现了一些新的东西

py可以很容易的和用户交换信息，比如它不必写一个输入框或者文本域来让用户输入信息，py要获取用户输入的字符，只需写：

input("请输入内容：")

即可，这个函数会返回用户输入的值，咱可以拿一个变量去接受，即 userInput = input("请输入内容：")

py定义函数很特别，靠缩进来辨别函数体，没有大括号，所以py的函数长这样

def getUserInput(): # 用户输入 global userInput userInput = input("请输入内容：") return userInput

一旦缩进出现错误，那么此处也将不属于这个函数体，你可以自己试一下。

细心的你也许已经发现，上述函数中出现了关键字 global ，这是定义全局变量的方法，虽然定义在函数内部，但是其作用域是全局的，因为我们后续要对用户输入的中文字符进行转码，所以这里做一个全局变量来存储它，以便于最后给文件命名。

细心的你也许又发现，py定义函数的关键字是 def ,且因为没有大括号包裹函数体，它必须以return结束，否则程序无法知道这个函数是否结束，我是这么认为的。

本节教程写的代码，以及严先生整理的，函数式的修改，我都没看。

所以我写了如下，跟教程完全不同风格的代码，我自认为比较符合 js 思想

import uaListimport randomfrom urllib import requestfrom urllib import parse def getUserInput(): # 用户输入 global userInput userInput = input("请输入内容：") return userInput def buildHeader(): # 制作请求头 headers = { # 随机在序列中取元素，这个usList是我自定义的文件 'User-Agent': random.choice(uaList.ua_list) } return headers def makeUrl(url, param): # parse.urlencode 和 parse.quote的区别是 # 前者可以把对象（指js对象的形式，python好像叫集合）的键值对变成get请求的键值对，也就是 wd=爬虫 这种形式 return url.format(parse.urlencode(param)) def getHtmlDoc(url, param): req = request.Request( url=makeUrl(url, param), headers=buildHeader() ) # 创建请求 res = request.urlopen(req) # 发送请求 html = res.read().decode('utf-8') # 编码为utf-8，我不知道为什么 writeFiles(userInput, html) # 这里使用了全局变量 在定义是使用关键字 global (@line:9) return def writeFiles(fileNameIn, data): filename = parse.unquote(fileNameIn) + '.html' # 拼接文件名 with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f: # 写入文件,这里我也不懂，好像是py自带的东西 f.write(data) return getHtmlDoc("http://www.baidu.com/s?{}", { "wd": getUserInput()})

这次你可能没这么细心，我告诉你，倒数第三行在字符串中出现了一个大括号，这个大括号在字符串被读取时会被忽略（我认为），其作用是告诉 .format方法，后面拼接的东西该放在哪（我认为）.format好像也是py自带的一个字符串处理方法。用法类似 c 语言中的 字符串变量格式化

printf("%s\n", str);

其中 %s 含义为 此处为字符串，对应后面的str。

参见：Python format 格式化函数 和 C语言字符串的输入和输出

其实 ，这种写法在 c、js、python中都可以使用 参见 JavaScript console.log %c %o %s %d %f

至此，我们已经可以把一个页面完整的爬下来，上面的一小段程序会将 百度搜索结果页生成一个html文件，在项目根目录，恭喜各位。

本节教程：http://c.biancheng.net/python_spider/case01.html

严先生上来就教我们判断页面类型，笑话，我们用你教？

寻找URL变化规律，笑话，用你教？

编写爬虫程序，笑话...等等，这个跟前面的不太一样

出现了一个我听过，都不知道是什么的东西 class（类），看到这，相信很多大佬要指责我了，js也有类（es6），没错，但是我真没用过，刚刚 看了一下，这个东西还是个对象而已，要不怎么说js是个基于对象的语言呢？关于js的类，参见 终于，JavaScript也有了类（class）的概念

相信在座各位在公司都是一个被UI牵着鼻子，又被后端打着屁股的美丽小伙。我们只会切图和调接口啊，什么类啊，真不懂啊！

其实类没有什么复杂的，之所以不懂，是因为适用场景不多，因为没有很多的逻辑需要类来加持，有时使用一个对象就足够了，虽然类能很方便的管理变量和方法，但是我们一般还是习惯使用自定义对象来实现业务，对吧？

好的，既然你跟我想的一样，那么这节就基本结束了，因为基本逻辑和前面讲的是一样的，在本章代码的最后，出现了一个令人迷惑的东西，而严先生没有对此进行解释（知识诅咒）

if __name__=='__main__':

对此，请参见： Python中“if name=='main':”理解与总结 ，这个人讲的真好，建议给他点个赞。

最后的最后，严先生介绍了程序随机休眠的重要性

爬虫程序访问网站会非常快，这与正常人类的点击行为非常不符。因此，通过随机休眠可以使爬虫程序模仿成人类的样子点击网站，从而让网站不易察觉是爬虫访问网站，但这样做的代价就是影响程序的执行效率。

聚焦爬虫是一种执行效率较低的程序，提升其性能，是业界一直关注的问题，由此也诞生了效率较高的 Python 爬虫框架 Scrapy。

严先生写的 正则表达式基本语法 非常精炼易懂，作为前端程序员，我们用到正则表达式的机会还是很多的，所以相信大家多多少少都对正则表达式有一定的认识，在w3school或者菜鸟教程的教学乱的一批，建议换成严先生的教程。

菜鸟教程提供在线的正则测试 正则表达式在线测试

Python re模块用法详解 是对re模块（正则相关）的一些解读，大部分在讲正则表达式，可以略过，等用到时再搜

Python csv模块（读写文件） 介绍了csv文件的读写，可能很多同学对csv也比较熟悉，且在前端有过实践经验，这里主要介绍python的读写。

上面代码提到过写入文件，但是没有具体解释，因为那会我也不懂，就是这个 with open()

参见：https://blog.csdn.net/m0_48936146/article/details/124360734

应用以上所学的知识，我们就可以编写一个稍微复杂的爬虫，并在其中找出我们需要的数据了，我相信你会解决编写过程中遇到的问题！

接下来，我们略过课程：

[实例]抓取猫眼电影排行榜 主要讲正则的应用

Python Pymysql存储数据 主要描述在python中操作mysql数据库，如果你不会mysql，那你没必要学这章

[实例]抓取多级页面数据 主要讲正则应用的变体，和增量爬虫，增量爬虫就是只抓更新的部分

看到这三个标题，如果你不能快速的整理思路，那么你可以先查看一下这三节（我反正没看）

Requests 库

不知道你在做上面的例子的时候，有没有遇到过爬取页面要求你进行人机验证的，Requests 库有时可以有效地规避这个问题，同时，它是在python中应用最广泛的http请求库

由此可见，此库囊括了所有http请求方法，基于此，我们甚至可以写一个自己的接口测试工具

代理IP-proxies参数

一些网站为了限制爬虫从而设置了很多反爬策略，其中一项就是针对 IP 地址设置的。比如，访问网站超过规定次数导致流量异常，或者某个时间段内频繁地更换浏览器访问，存在上述行为的 IP 极有可能被网站封杀掉。可以使用浏览器插件：Proxy SwitchyOmega，可以便捷的更换ip代理

本节课程：Requests库常用方法及参数介绍

xpath的认识

接下来介绍一个你可能用过的东西 Xpath ，这个东西在前端也有应用，有一个js插件叫做 jsonpath，不知道你有没有听说过，简单说，jsonpath可以用特定的语法在复杂的json数据中查找

例如，我们现在有如下 json 数据

{ "objectTop":[ { name:"data1", id:1, status:"on" }, { name:"data2", id:2, status:"off" }, { name:"data3", id:3, status:"on" } ]}

我们要查找 status == on 的数据，按照正常思路，我们首先要遍历 objectTop ，大概这么写

function getStatusOn(){ let res = [] for(let item of objectTop){ if(item.status == "on") res.push(item) }}

或者使用 Object.x 去遍历，数组还可以使用filter或者map去遍历，当然这么写已经很方便了，但是jsonpath一行代码就可以搞定了,大概这么写

let res = jsonpath.query(objectTop,"$..[?(@.status == 'on')]")

更多关于 jsonpath 的教学 ，参见 JsonPath基本用法 npm上也有jsonpath的包可供下载。

解释一下上面表达式的大概含义

$:根节点 即 objectTop

.. : 递归查询（贪婪模式，查询到最后一级）

[?()] :里面包含条件语句

@. : 当前key（或者当前节点）

status == 'on' 是条件语句

这种写法好像一种 sql 语句，它其实大部分语法就遵循了Xpath

XPath（全称：XML Path Language）即 XML 路径语言，它是一门在 XML 文档中查找信息的语言，最初被用来搜寻 XML 文档，同时它也适用于搜索 HTML 文档。因此，在爬虫过程中可以使用 XPath 来提取相应的数据。

如果说 jsonpath 可以快速查找json节点，那么xpath就可以快速查找dom节点

有兴趣的还可以看一下xpath在前端的应用，参见： js用xpath定位获取元素

本节教程：Xpath简明教程（十分钟入门）

Xpath Helper是一款浏览器插件，可以便捷的自动生成查询语句

据我所知，咱们上边学了正则的方式查找元素，弄了半天有xpath这么个玩意，那上边的不白学了

浏览器实现抓包

这章我看了，我以为学个爬虫，还顺便教我们黑客技术，所谓的抓包，就是在浏览器的开发者工具看网络请求记录,看不起谁呢，我们是前端。下一章。

Python爬虫破解有道翻译

这章我看了，就是调了别人的接口，不用看。这章提到了一个术语，可能有的同学不知道：加盐，简单来说加盐就是加密，是一种很初级的加密手段。老王曾经这么跟我说的，加盐，就是加点佐料，吃着就不一样了。给一个明文加点佐料（盐），也就是加盐，这个明文就成了密文了。

Python爬虫抓取动态加载数据

这章我看了，还是调了别人的接口，不用看

Python json模块常用方法

import json，就完了

类似js中的 JSON.parse() 和 JSON.stringfy()

Python爬虫实现Cookie模拟登录

简单来说，有些网站登录后使用cookie保存登录状态，并且在向服务器请求时也携带cookie信息，相信大家或多或少也做过类似的业务，有时我们使用 Authorization 或者 携带 token 的方式（大多数时候）。cookie和ua一样，可以直接以字符串形式填写在header里，

headers = { "cookie": 'appmsglist_action_3228059900=card; RK=IC8o9cFlOq; ptcz=c4a3603f5d15ebc78f805034e793aaff8840473c18e1a6e595470b56b78ae125; ', "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/108.0.0.0 Safari/537.36 Edg/108.0.1462.54" }

如果一个网站必须登录才能爬到有用的数据，那么你可以试一下这个方法，你会快速的收获成就感（我学到这已经帮公司写了一个公众号爬虫了）

Python多线程爬虫详解

线程这个概念对我们来说太复杂了，我不学了，不过跟着这章教程可以快速做出一个多线程爬虫

本节教程 Python多线程爬虫详解

Python BS4解析库用法详解

美味浓汤：Beautiful Soup 简称 BS4（其中 4 表示版本号）是一个 Python 第三方库

Beautiful Soup 将 HTML 文档转换成一个树形结构，比xpath好用一点点，各有千秋

bs4还提供了直接的css选择器和标签选择器，是真正比较直观的一个解析器

本节教程 Python BS4解析库用法详解

Python Selenium基本用法

Selenium 作为一款 Web 自动化测试框架，提供了诸多操作浏览器的方法。基本上可以实现任何 浏览器操作，模拟人手操作，例如：点击、输入、拖动、调整浏览器窗口大小（是的）、各种键盘事件。这章提到了“无界面浏览器”，也就是常说的（我不常说，不知道谁常说）无头浏览器

Python Scrapy爬虫框架详解

这章我看了，属于结丹期的功法，我也不会，就不讲了，灵根好的同学可以自行修炼。

至此，你已经达到了python爬虫筑基期修为，现在你可以 爬普通的网页和带登录验证的网页（对于凡人来说，你已经无所不能了）

总结：python好，真好，写出来第一个有用的爬虫程序时，幸福感滋儿一下就上来了（干净又卫生）。

学完这些，我们甚至还可以写接口测试了，后端甩给你一个图片AI识别的接口，让你把这 两千张图 测一下，我反手一个python脚本，跑了一个小时，完事。

老板问我能不能把公众号的文章同步到公司官网，没问题，一个小时写了个爬虫，十秒同步完成。

老板还是不满意，能不能每更新一次就自动同步到官网，没问题，这个叫定时增量爬虫，一个半小时足够了，部署到服务器，定时执行。

python真是太美好啦，我感觉我已经无所不能了。

俗话说的好：爬虫学的好，牢饭吃到饱。所以大家没事别老研究爬虫，影响自己的仕途。