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Python+requests 爬取网站遇到中文乱码怎么办
最近刚开始使用python来做爬虫爬取相关数据，使用了python自带的urllib和第三方库requests，解析html使用了beautifulsoup以及lxml
这里说下lxml，lxml是python的一个html、xml解析库，lxml使用XPath能快速，简单的定位元素并获取信息。下面进入正题
1. 遇到的中文乱码问题
1.1 简单的开始
使用requests来拔取网站内容十分方便，一个最简单的代码段只需要2-3行代码就行。
点击(此处)折叠或打开
url = 'h.com/'
req = requests.get(url)
print(req.text)
tree = html.fromstring(req.text)
print(tree.xpath("//h1[@class='fab2-3001-3e27-9dd1 title']/text()"))
上面的代码段起作用的也就3行（2,4,5）代码就获取到我们想要的内容。当然还要导入一系列的包，比如说requests、lxml、html等。当然由于ht.com/是英文网站，不存在中文乱码问题。
1.2 麻烦的开始
本来当时的想法是写一些基础模块，方便之后开发的时候调用，减少重复性工作。为了保证代码在任何情况下都不会出现bug，所以想着用同样的代码爬取中文网站获取里面的文字
修改上面代码中的两行代码：
点击(此处)折叠或打开
url = 'hemierleague/index.shtml'
print(tree.xpath("//span[@class='3001-3e27-9dd1-76e8 sec_blk_title']/text()"))
运行程序可以发现，在语句print(req.text)输出的内容中，中文字体已经是乱码了。最后的结果输出是['?????©è§\x86é?\x91', '??\x80?\x9c\x9f?\x9b\x9eé??']
2 乱码解决办法
2.1 试错
由于之前爬取csdn上一个网页没有出现乱码问题，但是在sina体育网站上出现了乱码，所以当时以为不是编码问题，以为是文档压缩问题。因为csdn获取的页面header里没有“Content-Encodings”属性，但是sina体育获取的页面header有“Content-Encodings”属性--“Content-Encoding: gzip”。
总结：参考上述文献，结果还是没有解决问题，但是就考虑是不是方向错了。不过这部分工作也没有白做，很多网站返回数据都会有压缩问题，之后的工作中也能用上。
2.2 乱码终极解决办法
后来查阅官方文档中response-content相关内容，说明了Requests会自动解码来自服务器的内容。Requests会基于HTTP头部对响应的编码作出有根据的推测，前提是响应文档的HTTP headers里面没有相关字符集说明。官方文档还说明了，如果你创建了自己的编码，并使用codecs 模块进行注册，你就可以轻松地使用这个解码器名称作为 r.encoding 的值， 然后由Requests来为你处理编码。（自己没有使用codecs模块，所以这里不贴代码了，不过按官方的说法使用codecs模块是最简单的一种方式。）
另一份官方文档片段明确说了reponse编码处理方式：
Requests遵循RFC标准，编码使用ISO-8859-1 。
只有当HTTP头部不存在明确指定的字符集，并且 Content-Type 头部字段包含 text 值之时， Requests才不去猜测编码方式。
现在直接上实验结果，在原始代码中添加以下代码片段：
点击(此处)折叠或打开
print(req.headers['content-type'])
print(req.encoding)
print(req.apparent_encoding)
print(requests.utils.get_encodings_from_content(page_content.text))
输出结果分别是：
text/html
ISO-8859-1#response内容的编码
utf-8#response headers里设置的编码
['utf-8']#response返回的html header标签里设置的编码
返回的内容是采用‘ISO-8859-1’，所以出现了乱码，而实际上我们应该采用‘utf-8’编码
总结：当response编码是‘ISO-8859-1’，我们应该首先查找response header设置的编码；如果此编码不存在，查看返回的Html的header设置的编码，代码如下：
点击(此处)折叠或打开
if req.encoding == 'ISO-8859-1':
encodings = requests.utils.get_encodings_from_content(req.text)
if encodings:
encoding = encodings[0]
else:
encoding = req.apparent_encoding
encode_content = req.content.decode(encoding, 'replace').encode('utf-8', 'replace')
获取足球统计数据都有哪些渠道？
人工+智能的数据采集方式可以说是八仙过海各显神通，而统计指标的计算方法也会影响最终的统计结果。结合上面对采集方法的介绍，大致可以知道对于射门、角球、任意球、点球、犯规的统计方法，就是一个字：数。这一类事件，记录员有很长的时间去反应球场上究竟发生了什么，出错的可能性也比较小。控球率也是一个很容易记录的指标，控球率=控球时间/两队总控球时间，而控球时间则是指传出的球未被对方接触之前的时间。机器能够记录此时是哪一队拿球，拿球时间是多久，只需要人工进行一些简单的修正，例如剔除死球时间（庆祝时间、边角球、任意球时间），即可得出控球率。同理，传球成功率=传球成功次数/本队传球总次数，其实就是没有被抢断的次数，同样是机器和人工共同采集，人工校验的方式进行统计。
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