Python 爬虫相关环境

怼烎@ 2022-05-18 03:59 237阅读 0赞

![nada-636066-unsplash][]

一时兴起，想用 python 玩儿一下爬虫，顺便体验 python 这门语言。

### 前言 ###

Python 学习，推荐使用 Anaconda ，不过我习惯的 JetBreain 公司的工具，所以还安装了 PyCharm ，在使用时因为依赖导入失败，搞了好半天，原因是下载的 Python 解释器太多，已经傻傻分不清了~

1.  首先，Mac 系统自带 Python 路径为`／System／Library／Frameworks／Python.framework/Version` 
    
    这里可能会有多个 Python 版本，里面 Current 存放系统当前 Python 版本
    
    （注：若使用`python --version`命令是查看用户当前python版本而不是系统python版本）
2.  安装 Anaconda3 后，Python 3.6 的目录 `~/anaconda/anaconda3/python.app/Contents/MacOS/python`
3.  Homebrew是一个包管理器，他将工具统统安装到了 `/usr/local/Cellar`目录中，并在 `/usr/local/bin` 中创建符号链接。
4.  在玩 **Tensortflow** 时，安装过的虚拟环境 `~/anaconda/anaconda3/envs/tensorflow/bin/python`

说实话，还是第一次接触到这种同一个语言，这么多环境的情况，感觉很蒙圈~

因此，PyCharm 选择解释器时，连路径在哪都不知道，浪费了很多时间。

### Python ###

在使用 Python 语言编写程序时，需要下载一个 Python 解释器，除此之外还有 Python 包文件，其中包括**自带包**和 **第三方包** 。

第三方包都放在 **site-packages** 文件夹里面

一个 Python 环境中需要有一个**解释器**, 和一个**包集合** 。  
而 Python 存在多个版本，2.x 和 3.x 完全不兼容，有时又需要切换环境，这么多麻烦事情，自然需要一个工具来管理，**Anaconda** 就是来管理你的安装环境和各种工具包的。

### Anaconda ###

**Anaconda** 是专注于数据分析的Python发行版本，包含了 **conda**、**Python** 等190多个科学包及其依赖项。

**Python** 我们都知道，而 **conda** 是什么呢？

**conda** 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。

*  **packages 管理：** 可以使用 conda 来安装、更新 、卸载工具包 ，并且它更关注于数据科学相关的工具包。在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 这些在数据分析中常用的包。另外值得一提的是，conda 并不仅仅管理Python的工具包，它也能安装非python的包。比如在新版的 Anaconda 中就可以安装R语言的集成开发环境 Rstudio。
 *  **虚拟环境管理：** 在conda中可以建立多个虚拟环境，用于隔离不同项目所需的不同版本的工具包，以防止版本上的冲突。对纠结于 Python 版本的同学们，我们也可以建立 Python2 和 Python3 两个环境，来分别运行不同版本的 Python 代码。

推荐使用 Anaconda ，一次性安装所有的相关文件，简单方便。

[**Anaconda 的下载地址**][Anaconda]

这里有两个版本，一个 **Python 3.6** ，另一个 **Python 2.7** 。

推荐使用新的 **Python 3.6** ，因为 **Python 2.x** 迟早会停止维护。

根据提示进行安装后，会出现这么一些文件：

*  **Anaconda Navigtor** ：用于管理工具包和环境的图形用户界面，后续涉及的众多管理命令也可以在 Navigator 中手工实现。
 *  **Jupyter notebook** ：基于web的交互式计算环境，可以编辑易于人们阅读的文档，用于展示数据分析的过程。
 *  **qtconsole** ：一个可执行 IPython 的仿终端图形界面程序，相比 Python Shell 界面，qtconsole 可以直接显示代码生成的图形，实现多行代码输入执行，以及内置许多有用的功能和函数。
 *  **spyder** ：一个使用Python语言、跨平台的、科学运算集成开发环境。

安装完成后，首先配置 Anaconda 的环境变量，打开环境变量文件

open ~/.bash_profile

添加一行

# Anaconda3 此处填写 Anaconda 的安装路径
    export PATH="/Users/deemons/anaconda/anaconda3/bin:$PATH"

保存后，更新配置文件

source ~/.bash_profile

然后，输入 `python` ，查看配置是否生效

➜  ~ python
    Python 3.6.3 |Anaconda custom (64-bit)| (default, Oct  6 2017, 12:04:38) 
    [GCC 4.2.1 Compatible Clang 4.0.1 (tags/RELEASE_401/final)] on darwin
    Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
    >>>

可以看到，现在的 python 默认改为 Anaconda 里面自带的 Python 了。

我们还需要对所有工具包进行升级，以避免可能发生的错误。打开终端，在命令行中输入：

conda upgrade --all

等待着所有工具更新完成后，就可以愉快的使用了 Python 了。

### PyCharm 配置 ###

**Anaconda** 已经自带了 web 版编辑器了，打开 **Anaconda** 就可以看到 **Jupyter**

![web python][]

但还是不习惯用这个，对用惯了 IDEA 的我来说，**PyCharm** 是最好的选择。

[PyCharm 下载地址][PyCharm]

这个也没什么好说的，下载后按照提示安装好。

现在，关键的来了。

我得将 **PyCharm** 的解释器设置成 **Anaconda** ，否则，使用 **Anaconda** 下载下来的那么多第三方包在**PyCharm** 都不能正常导入使用。  
打开 **PyCharm** ，进入设置，选择 **Anaconda** 的 Python 解释器：  
![pycharm interpreter][]

如此，**PyCharm** 就可以正常使用了。

### 爬虫环境安装 ###

首先，爬虫需要安装哪些环境？  
参考了[Python爬虫小白入门（四）PhatomJS+Selenium第一篇][Python_PhatomJS_Selenium] 系列文章后，需要安装这些包：

*  **requests**  
    requests 是 Python 中的网络请求库。
 *  **beautifulsoup**
    
    beautifulsoup 库可以方便的解析 HTML 的内容，也就说，可以方便提前所有可见的网页内容。
 *  **Selenium**
    
    Selenium是一个自动化测试框架，它能够模拟人工操作，比如能在浏览器中点击按钮、在输入框中输入文本、自动填充表单、还能进行浏览器窗口的切换、对弹出窗口进行操作。

#### requests ####

这个库可以直接使用 **conda** 进行安装：

conda install requests

这里是 **requests** 的[英文官方文档][Link 1] 和 [中文官方文档][Link 2] 。

基本的用法如下：

import requests #导入requests库
    
    r = requests.get('https://deemons.cn') # 向目标 url 地址发送 get 请求，返回一个response对象
    print(r.text) #r.text是http response的网页HTML

通过 reueests 发起网络请求，然后获取网站的 HTML 信息。

#### beautifulsoup ####

beautifulsoup 库 有多个版本，这里安装 **beautifulsoup4**

conda install beautifulsoup4

这里是 **beautifulsoup4** 的[官方文档][Link 3]

同时，还需要安装 **lxml** 来配合工作。

conda install lxml

**lxml** 是一个解析器，**beautifulsoup4** 可以使用它来解析HTML，然后提取内容。

如果，不安装 **lxml** ，**beautifulsoup4** 会使用 Python 内置的解析器。

文档解析器对照表如下：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>解析器</th> 
   <th>使用方法</th> 
   <th>优势</th> 
   <th>劣势</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>Python标准库</td> 
   <td>BeautifulSoup(markup,”html.parser”)</td> 
   <td> Python的内置标准库 2. 执行速度适 3. 中文档容错能力强 </td> 
   <td>Python 2.7.3 or 3.2.2)前 的版本中文档容错能力差</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>lxml HTML 解析器</td> 
   <td>BeautifulSoup(markup,”lxml”)</td> 
   <td> 速度快 2. 文档容错能力强 </td> 
   <td>需要安装C语言库</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>lxml XML 解析器</td> 
   <td>BeautifulSoup(markup,[“lxml-xml”]) BeautifulSoup(markup,”xml”)</td> 
   <td> 速度快 2. 唯一支持XML的解析器 </td> 
   <td>需要安装C语言库</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>html5lib</td> 
   <td>BeautifulSoup(markup,”html5lib”)</td> 
   <td> 最好的容错性 2. 以浏览器的方式解析文档 3. 生成HTML5格式的文档 </td> 
   <td>速度慢，不依赖外部扩展</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

#### Selenium ####

**Selenium** 这是一个自动化测试框架，能模拟人工在浏览器上的操作。安装方式

conda install selenium

Selenium Python 语言官网：[Selenium with Python][]

如果需要使用 Chorme 浏览器，必须下载当前 Chorme 版本相匹配的驱动，[Chorme 驱动下载地址][Chorme]

chrome和 chromedriver 的版本映射表

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th align="center">chromedriver版本</th> 
   <th>支持的Chrome版本</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td align="center">v2.40</td> 
   <td>v66-68</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">v2.39</td> 
   <td>v66-68</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">v2.38</td> 
   <td>v65-67</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">v2.37</td> 
   <td>v64-66</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">v2.36</td> 
   <td>v63-65</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">v2.35</td> 
   <td>v62-64</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">v2.34</td> 
   <td>v61-63</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">v2.33</td> 
   <td>v60-62</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">v2.32</td> 
   <td>v59-61</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">v2.31</td> 
   <td>v58-60</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">v2.30</td> 
   <td>v58-60</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

Mac 下，将下载的文件解压，提取出 **chromedriver** 文件，并移动到 `/usr/bin/` 目录下

➜  ~ cd /usr/bin
    ➜  bin open .
    ➜  bin chromedriver --version

同时，可以配置 chromedriver 变成类似 **PhatomJs** 无界面形式。

from selenium import webdriver
    
    # 创建chrome参数对象
    opt = webdriver.ChromeOptions()
    
    # 把chrome设置成无界面模式，不论windows还是linux都可以，自动适配对应参数
    opt.set_headless()
    
    # 创建chrome无界面对象
    driver = webdriver.Chrome(options=opt)
    
    # 访问百度
    driver.get('https://baidu.com/')
    
    #打印内容
    print(driver.page_source)

或者，还可以这么写

#selenium:3.12.0
    #webdriver:2.38
    #chrome.exe: 65.0.3325.181（正式版本） （32 位）
    
    from selenium import webdriver
    from selenium.webdriver.chrome.options import Options
    chrome_options = Options()
    chrome_options.add_argument('window-size=1920x3000') #指定浏览器分辨率
    chrome_options.add_argument('--disable-gpu') #谷歌文档提到需要加上这个属性来规避bug
    chrome_options.add_argument('--hide-scrollbars') #隐藏滚动条, 应对一些特殊页面
    chrome_options.add_argument('blink-settings=imagesEnabled=false') #不加载图片, 提升速度
    chrome_options.add_argument('--headless') #浏览器不提供可视化页面. linux下如果系统不支持可视化不加这条会启动失败
    chrome_options.binary_location = r"C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\Application\chrome.exe" #手动指定使用的浏览器位置
    
    driver=webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options)
    driver.get('https://www.baidu.com')
    
    print('hao123' in driver.page_source)
    
    driver.close() #切记关闭浏览器，回收资源

到此，爬虫的基本环境算是搭建好了。

### 参考 ###

[Python爬虫小白入门（一）写在前面][Python] 系列

[使用python3的Selenium启动chromedriver][python3_Selenium_chromedriver]

[Mac下安装Anaconda，以及在PyCharm中的配置][Mac_Anaconda_PyCharm]

[selenium使用chrome浏览器][selenium_chrome]

[致Python初学者：Anaconda入门使用指南][Python_Anaconda]

[Anaconda完全入门指南][Anaconda 1]

[从无到有：一周搞定爬虫（Python3.x + Selenium + Chrome + ChromeDriver）][Python3.x _ Selenium _ Chrome _ ChromeDriver]

[nada-636066-unsplash]: https://ws4.sinaimg.cn/large/006tKfTcgy1ftr0oj2luqj30go0b3wg2.jpg
[Anaconda]: https://www.anaconda.com/download/#macos
[web python]: https://ws2.sinaimg.cn/large/006tKfTcgy1ftr0lkhwquj30vj0gzmzy.jpg
[PyCharm]: https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=mac
[pycharm interpreter]: https://ws3.sinaimg.cn/large/006tKfTcgy1ftr0lj0s1zj30ut0iwq6f.jpg
[Python_PhatomJS_Selenium]: http://www.cnblogs.com/Albert-Lee/p/6238866.html
[Link 1]: http://docs.python-requests.org/en/master/api/
[Link 2]: http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/user/quickstart.html
[Link 3]: https://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/latest/
[Selenium with Python]: http://selenium-python.readthedocs.io/index.html
[Chorme]: http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html
[Python]: https://www.cnblogs.com/Albert-Lee/p/6226699.html
[python3_Selenium_chromedriver]: https://blog.csdn.net/javalixy/article/details/77874715
[Mac_Anaconda_PyCharm]: https://www.jianshu.com/p/dbf20c6792fe
[selenium_chrome]: https://blog.csdn.net/qq_15158911/article/details/72403832
[Python_Anaconda]: http://python.jobbole.com/87522/
[Anaconda 1]: https://www.jianshu.com/p/eaee1fadc1e9
[Python3.x _ Selenium _ Chrome _ ChromeDriver]: https://blog.csdn.net/qq_39810861/article/details/80700639