Python爬虫入门

Python 是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁和易读性而闻名。在数据抓取和网络爬虫领域，Python 凭借其丰富的库和框架成为了首选工具。本文将带你从零开始，逐步了解如何使用 Python 编写简单的网络爬虫。

在开始编写爬虫之前，你需要了解一些基础知识：

1. HTTP/HTTPS协议：理解基本的HTTP请求和响应。
2. HTML/CSS：熟悉HTML和CSS的基本结构，以便解析网页内容。
3. Python基础：掌握Python的基本语法和常用库。

安装必要的库

为了编写爬虫，我们需要安装一些常用的Python库：

• requests：用于发送HTTP请求。
• BeautifulSoup：用于解析HTML文档。
• pandas：用于处理和分析数据。

pip install requests beautifulsoup4 pandas

我们从一个简单的例子开始，抓取一个网页的标题。

代码示例

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 发送HTTP请求
url = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)

# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析HTML内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # 获取页面标题
    title = soup.title.string
    print(f'页面标题: {title}')
else:
    print('请求失败')

HTML解析是爬虫的核心部分。我们可以使用BeautifulSoup库来解析HTML文档，并提取所需信息。

示例：抓取多个元素

假设我们要抓取一个网页上的所有链接。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 发送HTTP请求
url = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)

# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析HTML内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # 获取所有链接
    links = soup.find_all('a')
    for link in links:
        href = link.get('href')
        if href:
            print(href)
else:
    print('请求失败')

许多网站都有分页功能，我们需要编写代码来处理多页数据。

示例：抓取分页数据

假设我们要抓取一个分页的新闻列表。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

base_url = 'https://www.example.com/news?page='
page_count = 5

for page in range(1, page_count + 1):
    url = f'{base_url}{page}'
    response = requests.get(url)

    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

        # 获取新闻标题
        news_titles = soup.find_all('h2', class_='news-title')
        for title in news_titles:
            print(title.text.strip())
    else:
        print(f'请求第{page}页失败')

抓取到的数据通常需要存储起来，常见的存储方式有CSV文件、数据库等。

示例：保存数据到CSV文件

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

base_url = 'https://www.example.com/news?page='
page_count = 5
data = []

for page in range(1, page_count + 1):
    url = f'{base_url}{page}'
    response = requests.get(url)

    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

        # 获取新闻标题
        news_titles = soup.find_all('h2', class_='news-title')
        for title in news_titles:
            data.append({'title': title.text.strip()})
    else:
        print(f'请求第{page}页失败')

# 保存到CSV文件
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('news_titles.csv', index=False)

在编写爬虫时，务必遵守以下道德规范：

1. 尊重网站的robots.txt文件：查看目标网站的robots.txt文件，确保你的爬虫不会访问禁止爬取的页面。
2. 控制请求频率：避免频繁请求，以免对目标网站造成负担。
3. 合法合规：确保你的行为符合法律法规。

示例：检查robots.txt文件

import requests

url = 'https://www.example.com/robots.txt'
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    print(response.text)
else:
    print('无法获取robots.txt文件')

通过本文，你已经学会了如何使用Python编写简单的网络爬虫。从发送HTTP请求到解析HTML，再到处理分页和存储数据，每一步都至关重要。希望这些知识能帮助你在数据抓取的道路上更进一步。

[拓展建议]

• Requests官方文档：详细的HTTP请求库文档。

• BeautifulSoup官方文档：强大的HTML解析库文档。

• Pandas官方文档：高效的数据处理库文档。

• Scrapy官方文档：更强大的爬虫框架文档。