requests库与 lxml 库常用操作整理+总结，爬虫120例阶段整理篇

喜欢ヅ旅行 2022-09-04 07:46 100阅读 0赞

> 一路学习，一路总结，技术就是这样，应用之后，在进行整理，才可以加深印象。  
> 本篇博客为小节篇，核心总结 requests 库与 lxml 库

### 文章目录 ###

*   *  requests 库
     *  requests 库最常见的操作
     *   *  请求参数以及请求方法
         *  响应对象的属性与方法
         *  会话对象
         *  SSL 证书验证，客户端证书，CA 证书
         *  代理
         *  Cookie
     *  lxml 库
     *   *  lxml.etree
         *  XPath
         *  lxml 其他说明
     *  收藏时间

## requests 库 ##

在《爬虫 120 例》中，最先接触的第三方库就是 `requests`，该库开源地址为：`https://github.com/psf/requests`，官方的 **solgan** 为 `Requests is a simple, yet elegant, HTTP library`。

日常在编码过程中，最重要的行为就是查询手册，`requests` 库提供了中文手册 - `https://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/`，大幅度降低了学习的难度。不过中文翻译夹带了不少翻译者的情绪化文字，阅读的时候忽略即可。

## requests 库最常见的操作 ##

由于该专栏前面已经对 `requests` 库进行了大量的使用，其常见操作我们也可以进行一些相应的总结了。

### 请求参数以及请求方法 ###

导入 `requests` 库之后，基本都在围绕 `requests.get` 做文章，这里重点要回顾的是 `get` 方法的参数，其中包含如下内容，下述内容在官方手册没有呈现清单，通过最新版源码分析。

> 除 url 参数外，其余都为可选参数，即非必选。

*  `url`：请求地址；
 *  `params`：要发送的查询字符串，可以为字典，列表，元组，字节；
 *  `data`：body 对象中要传递的参数，可以为字段，列表，元组，字节或者**文件对象**；
 *  `json`：JSON 序列化对象；
 *  `headers`：请求头，字典格式；
 *  `cookies`：传递 cookie，字段或 `CookieJar` 类型；
 *  `files`：最复杂的一个参数，一般出现在 `POST` 请求中，格式举例 `"name":文件对象` 或者 `{'name':文件对象}`，还可以在一个请求中发送多个文件，不过一般爬虫场景不会用到；
 *  `auth`：指定身份验证机制；
 *  `timeout`：服务器等待响应时间，在源码中检索到可以为元组类型，这个之前没有使用过，即 `(connect timeout, read timeout)`；
 *  `allow_redirects`：是否允许重定向；
 *  `proxies`：代理；
 *  `verify`：SSL 验证；
 *  `stream`：流式请求，主要对接流式 API；
 *  `cert`：证书。

以上内容就是 `GET` 请求中可以配置的参数，除了 `GET` 请求外，`requests` 还内置了其他的服务器请求方式，如下所示，这些方法需要的参数与上述清单一致。

`GET`, `OPTIONS`, `HEAD`, `POST`, `PUT`, `PATCH`, or `DELETE`

在 Python 爬虫的实战当中，主要以 `GET` 与 `POST` 为主，常用的参数为：`url`，`params`，`data`，`headers`，`cookies`，`timeout`，`proxies`，`verify`。

### 响应对象的属性与方法 ###

使用 `requests` 库请求之后，会得到一个 `Response` 对象，该对象最重要的内容就是属性与方法，通过 `dir` 函数可以获取 `Response` 对象的属性和方法。

help(res)
        print(dir(res))

获取到的内容如下所示，其中有我们之前案例中常见的一些内容。

['__attrs__', '__bool__', '__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__',
    '__enter__', '__eq__', '__exit__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getstate__',
    '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__lt__',
    '__module__', '__ne__', '__new__', '__nonzero__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__',
    '__setattr__', '__setstate__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__',
    '_content', '_content_consumed', '_next', 'apparent_encoding', 'close', 'connection',
    'content', 'cookies', 'elapsed', 'encoding', 'headers', 'history', 'is_permanent_redirect',
    'is_redirect', 'iter_content', 'iter_lines', 'json', 'links', 'next', 'ok', 'raise_for_status',
    'raw', 'reason', 'request', 'status_code', 'text', 'url']

如果只将 `requests` 库应用在爬虫采集领域，那上述属性与方法中，比较常用的有：

**属性 property**

*  `ok`：只要状态码 `status_code` 小于 400，都会返回 True；
 *  `is_redirect`：重定向属性；
 *  `content`：响应内容，字节类型；
 *  `text`：响应内容，Unicode 类型；
 *  `status_code`：响应状态码；
 *  `url`：响应的最终 URL 位置；
 *  `encoding`：当访问 `r.text` 时的编码；

**方法**

*  `json`：将响应结果序列化为 JSON；

### 会话对象 ###

在本专栏前面的文章中，存在一个被忽略的 `requests` 高级特性，即会话对象，该对象能够在跨域请求的时候，保持住某些参数，尤其是 `cookie`，如果你想向同一主机发送多个请求，使用会话对象可以将底层的 TCP 连接进行重用，带来显著的性能提升。

会话对象使用非常简单，在发起 `requests` 对象之前，增加如下所示代码即可。

# 建立会话对象
    s = requests.Session()
    # 后续都使用会话对象进行进行，而不是直接使用 requests 对象
    s.get('http://httpbin.org/cookies/set/sessioncookie/123456789')
    r = s.get("http://httpbin.org/cookies")
    print(r.text)

由于专栏前面并未涉及相关案例，故直接引入官方手册案例说明。

下述代码演示的是`会话也可用来为请求方法提供缺省数据`，顾名思义就是直接给会话对象增加的请求参数，在后续代码中默认可用。

import requests
    s = requests.Session()
    s.auth = ('user', 'pass')
    s.headers.update({ 'x-test': 'true'})
    
    # both 'x-test' and 'x-test2' are sent
    r = s.get('http://httpbin.org/headers', headers={ 'x-test2': 'true'})
    
    print(r.text)

接下来官网案例还展示了 `法级别的参数也不会被跨请求保持`，即在 `s.get()` 方法中如果传递了 `cookie`，那不会被保持住，这两个案例，从正面与反面为我们核心展示的就是，如何使用会话对象保持参数，通过会话对象的属性设置的参数，能被保持，而通过会话对象方法传递的参数，不能被保持。

### SSL 证书验证，客户端证书，CA 证书 ###

在爬虫采集数据的过程中，碰到 `https` 的网站在正常不过，`requests` 库使用过程中 SSL 验证是默认开启的，如果证书验证失败，即抛出 `SSLError`错误。

不过更多的时候，我们通过设置 `verify = False` ，忽略对 SSL 证书的验证，除非及其特殊的情况，必须增加相关证书逻辑。

### 代理 ###

有的网站在采集过程中，会针对 IP 进行限制，此时就需要使用代理进行跳过操作，设置 `proxies` 参数即可，本部分内容比较简单，后续很多案例还会复用到。

除了 HTTP 代理外， `requests 2.10` 版本之后，增加了 `SOCKS` 代理，如果你需要使用，需要通过 `pip` 安装相应库。

pip install requests[socks]

安装完毕，出现新的第三方库 `PySocks`，使用方式与 HTTP 代理一致。

### Cookie ###

爬虫采集过程会大量的与 `cookie` 打交道，获取网站响应的 `cookie`，使用 `response` 对象的 `cookies` 属性即可。如果希望向服务器传递 `cookie`，可以通过 `cookies` 参数，例如下述代码：

url = 'http://httpbin.org/cookies'
    cookies = dict(cookies_are='working')
    r = requests.get(url, cookies=cookies)

如果你希望对 `cookie` 有更加细致的操作，重点研究 `requests.cookies.RequestsCookieJar` 对象即可，简单的代码使用如下所示：

jar = requests.cookies.RequestsCookieJar()
    jar.set('tasty_cookie', 'yum', domain='httpbin.org', path='/cookies')
    jar.set('gross_cookie', 'blech', domain='httpbin.org', path='/elsewhere')
    url = 'http://httpbin.org/cookies'
    r = requests.get(url, cookies=jar)
    print(r.text)

`RequestsCookieJar` 对象具备更加丰富的接口，适合跨域名跨路径使用，相关接口可在 [https://docs.python-requests.org/zh\_CN/latest/api.html\#requests.cookies.RequestsCookieJar][https_docs.python-requests.org_zh_CN_latest_api.html_requests.cookies.RequestsCookieJar] 查询。

`requests` 非常适合作为 Python 爬虫入门阶段第一选择，其简单的接口与代码封装，能大幅度降低网络请求代码编写难度，让你专注与目标数据的提取，更有基于高级请求的封装作为提高部分，该库完全可以贯穿你的整个爬虫工程师生涯。

## lxml 库 ##

`lxml` 库是一款 Python 数据解析库，参考重要文档在 [https://lxml.de/][https_lxml.de]，项目开源地址在：[https://github.com/lxml/lxml][https_github.com_lxml_lxml]，在一顿检索之后，发现 `lxml` 没有中文相关手册，不过好在英文文档阅读难度不大，我们可以直接进行学习。

### lxml.etree ###

纵览之前的博客内容，出场率最高的就是 `lxml.etree` ，其次就是 `Element` 对象，我们在解析数据的时候，大量的代码都是基于 `Element` 对象的 API 实现。

在爬虫代码采集过程中，通过 `etree.HTML` 直接将字符串实例化为 `element` 对象。

import requests
    from lxml import etree
    
    res = requests.get("http://www.jsons.cn/zt/")
    
    html = res.text
    
    root_element = etree.HTML(html)
    
    print(root_element)
    print(root_element.tag)

上述代码输出内容如下所示：

<Element html at 0x3310508>
    html

其中需要注意的是 Element 后面的 html，该字符串表示对象的标签名为 `html`，如果使用下述代码：

print(root_element[1])

上述内容得到的是 `<Element body at 0x356e248>`，即 body 标签，同样的操作可以使用子元素获取。

print("*"*100)
    for child in root_element:
        print(child.tag)

上述代码输出的内容为：

head
    body

该输出表示在 `html` 标签中，只包含`head` 与 `body` 标签，实际情况也确实如此，为了验证，你可以在 循环中继续嵌套一层。

此时输出的内容就变得丰富了需求，如下图所示：

![requests库与 lxml 库常用操作整理+总结，爬虫120例阶段整理篇][requests_ lxml _120]  
你也可以通过 `etree.tostring(element对象)` 直接将该对象转换为字符串进行输出。

for child in root_element:
        for item in child:
            print(item.tag)
            print(etree.tostring(item))

### XPath ###

lxml 库可以配合其他的解析引擎进行工作，首次接触的就是 `XPath`，关于 XPath 相关的知识，我们后续博客会细化学习，本节课依旧从 `lxml` 的角度出发，为你介绍。

在爬虫代码编写中，直接使用 `html.xpath("xpath表达式")` 即可获取目标数据，例如获取网页 title。

print(root_element.xpath('//title'))

获取网页所有文本：

print(root_element.xpath('string()'))

获取到 element 对象之后，可调用 `text` 属性，获取对应文本，在使用的时候，需要注意使用 `XPath` 获取到的 element 对象，都是列表。

title_element = root_element.xpath('//title')
    print(title_element[0].text)

在 `lxml` 中，还内置了一款 简单的类似 XPath 的路径语言，称为 `ElementPath`，例如查询 title，需要从 `head` 开始检索，否则返回 `None`。

print(root_element[0].find("title"))

官方提供的方法如下：

*  `iterfind()`： 返回查找到的数据，迭代器形式返回；
 *  `findall()`： 返回匹配到的列表；
 *  `find()`： 返回第一个匹配到的数据；
 *  `findtext()`： 返回匹配到的文本数据，第一个。

### lxml 其他说明 ###

`lxml` 除了可以配合 `XPath` 实现数据解析外，还可以与 `cssselect` ，`BeautifulSoup`，`html5lib` 配合使用，这部分在后续的案例中，将逐步进行展开。

`lxml` 在爬虫领域，更多的是在提取数据，因此较于该库本身，掌握 `XPath` 等解析表达式的写法更加重要。

鉴于该库手册没有被翻译，后期可以尝试将其翻译为中文。

## 收藏时间 ##

爬虫120例代码下载地址：[https://codechina.csdn.net/hihell/python120][https_codechina.csdn.net_hihell_python120]，可否给个 Star。

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[https_docs.python-requests.org_zh_CN_latest_api.html_requests.cookies.RequestsCookieJar]: https://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/api.html#requests.cookies.RequestsCookieJar
[https_lxml.de]: https://lxml.de/
[https_github.com_lxml_lxml]: https://github.com/lxml/lxml
[requests_ lxml _120]: /images/20220829/3b47b34cea974478b7317dd2c1e3f5f1.png
[https_codechina.csdn.net_hihell_python120]: https://codechina.csdn.net/hihell/python120
[Python _ 100]: https://blog.csdn.net/hihell/category_9280209.html