首页手记 Python爬虫入门：新手必读教程

Python爬虫入门：新手必读教程

标签：

Python 爬虫

本文介绍了Python爬虫入门的相关知识，包括爬虫的基本概念、选择Python进行爬虫开发的原因、常用库的使用方法以及环境搭建等。文章详细讲解了如何使用Python库如requests、BeautifulSoup和Scrapy进行网页数据抓取和解析，并提供了实际应用示例。Python爬虫入门内容丰富，帮助读者快速掌握爬虫开发技巧。

Python爬虫简介

什么是网络爬虫

网络爬虫，也称为网络蜘蛛或网络机器人，是一种自动化工具，用于从互联网上抓取数据。它们可以自动访问网页，提取所需信息，并将这些信息存储在本地或进行进一步处理。网络爬虫是一种非常强大的工具，可以用于各种任务，如数据采集、网页监控、搜索引擎索引等。

为什么选择Python进行爬虫开发

Python 是一个简单易学、功能强大的编程语言，它具有许多特点，使其成为开发网络爬虫的理想选择：

丰富的库支持：Python 拥有广泛的库，如 requests、BeautifulSoup、Scrapy 等，这些库提供了强大的功能来处理网络请求和解析HTML。
简洁易读的语法：Python 的语法简洁清晰，使得编写和维护代码变得轻松。例如，下面的代码展示了如何使用 requests 库发送HTTP请求：
```
import requests

response = requests.get('https://www.example.com')
print(response.text)
```
社区支持：Python 有一个庞大的开发者社区，提供了大量的教程、文档和示例。在遇到问题时，很容易找到帮助和解决方案。

Python爬虫的基本概念和术语

在开始爬虫开发之前，了解一些基本概念和术语是很有帮助的：

HTTP/HTTPS：网络爬虫通常通过发送HTTP/HTTPS请求来获取网页内容。这两种协议是互联网上数据传输的标准协议。
HTML：Hyper Text Markup Language，用于创建网页的标准标记语言。爬虫需要解析HTML来提取有用的数据。
URL：统一资源定位符，用于唯一标识网络上的资源。例如：https://www.example.com。
User-Agent：浏览器或爬虫发送的HTTP头信息，用于标识请求来源。例如：Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3。
Cookies：存储在浏览器或爬虫中的数据，用于跟踪用户的会话信息。例如：session_id=1234567890abcdef。
Headers：HTTP请求中包含的额外信息，用于提供有关请求来源和请求格式的信息。

环境搭建与基础库介绍

Python环境安装与配置

Python 是一个开源的编程语言，下载和安装非常简单。可以访问 Python 官方网站（https://www.python.org/）下载最新版本的Python安装包。

安装Python：
- 下载安装包后，双击安装向导，按照提示完成安装。推荐使用 Python 3.x 版本，目前最新的稳定版本为 3.11。
配置环境变量：
- 安装完成后，确保Python路径已添加到环境变量中。在Windows中，可以在系统设置中添加Python的安装路径。例如：
```
C:\Python311
```
验证安装：
- 打开命令行工具，输入 python --version 或 python -V，查看Python版本。

常用爬虫库介绍

Python 中有许多库可以帮助进行网络爬虫开发。下面是一些常用的库及其简要说明：

requests：一个用于发送HTTP请求的库。它支持多种请求方法，如 GET、POST、PUT、DELETE 等。
```
import requests

response = requests.get('https://www.example.com')
print(response.text)
```

BeautifulSoup：一个HTML和XML解析库。它能够从网页中提取出需要的数据，例如文本、标签等。

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

response = requests.get('https://www.example.com')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
print(soup.prettify())

Scrapy：一个功能强大的爬虫框架，支持分布式爬虫开发，能够处理复杂的爬虫任务。

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
  name = 'example'
  start_urls = ['https://www.example.com']

  def parse(self, response):
      for title in response.css('h1'):
          yield {
              'title': title.get()
          }

lxml：一个高效的HTML和XML解析库。它比 BeautifulSoup 更快，适用于大型数据集的处理。

from lxml import etree

html = '<html><head><title>Title</title></head><body><h1>Hello, World!</h1></body></html>'
tree = etree.HTML(html)
print(tree.xpath('//title/text()'))

pandas：一个广泛使用的数据分析库，可以用于数据清洗、转换、分析等操作。

import pandas as pd

data = {
  'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
  'Age': [25, 30, 35]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

SQLite：一个轻量级的关系型数据库，适合小型项目使用。可以使用 sqlite3 库进行操作。

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('example.db')
c = conn.cursor()
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER)''')
c.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Alice', 25)")
conn.commit()
conn.close()

爬虫基础实战

HTTP请求与响应

HTTP（Hyper Text Transfer Protocol）是用于浏览器和服务器之间传输数据的标准协议。Python 的 requests 库提供了发送HTTP请求和处理响应的方法。下面是一个简单的GET请求示例：

import requests

response = requests.get('https://www.example.com')
print(response.status_code)  # 打印响应状态码
print(response.headers)  # 打印响应头
print(response.text)  # 打印响应体（HTML内容）

页面解析与数据提取

解析和提取网页中的有用数据是爬虫的核心任务。使用 BeautifulSoup 库可以轻松地解析HTML并提取所需的数据。下面是一个简单的示例，展示如何提取网页中的标题：

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

response = requests.get('https://www.example.com')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 提取标题
title = soup.find('title').text
print(title)

使用BeautifulSoup进行HTML解析

BeautifulSoup 是一个强大的库，提供了多种方法来解析和提取HTML中的数据。下面是一些常用的解析方法：

find 和 find_all：用于查找单个或多个匹配的标签。

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

response = requests.get('https://www.example.com')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 查找单个标签
title = soup.find('title')
print(title.text)

# 查找所有链接
links = soup.find_all('a')
for link in links:
  print(link.get('href'))

select：用于选择器语法（CSS选择器）。

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

response = requests.get('https://www.example.com')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 选择所有class为entry的div标签
divs = soup.select('.entry')
for div in divs:
  print(div.text)

实战进阶技巧

分布式爬虫的基础概念

分布式爬虫是指将爬虫任务分发到多台服务器上执行，以提高抓取速度和效率。分布式爬虫通常由多个爬虫节点组成，每个节点负责抓取一部分数据，并将结果汇总到一个中央节点。

爬虫节点：负责执行具体的爬虫任务，可以是一个Python脚本或一个Scrapy项目。
中央节点：负责管理任务分配、数据汇总和存储。

分布式爬虫的实现方法有很多，常见的有基于消息队列（如RabbitMQ）的实现方式。RabbitMQ是一种流行的开源消息代理，可以用于在分布式系统中传递消息。

代理IP使用技巧

在爬虫开发中，代理IP可以用来绕过一些网站的IP限制。例如，一些网站会屏蔽频繁请求的IP地址，导致爬虫无法正常抓取数据。使用代理IP可以解决这个问题。

获取代理IP：可以使用第三方代理IP服务，如快代理、西刺等，也可以自己搭建代理池。
设置代理IP：在发送HTTP请求时，可以通过设置 proxies 参数来使用代理IP。

import requests

proxies = {
    'http': 'http://123.123.123.123:8080',
    'https': 'http://123.123.123.123:8080'
}

response = requests.get('https://www.example.com', proxies=proxies)
print(response.text)

代理池的实现示例

一个简单的代理池实现示例：

import requests
import random

def get_proxy():
    proxy_pool = [
        'http://123.123.123.123:8080',
        'http://123.123.123.124:8080',
        'http://123.123.123.125:8080',
    ]
    return random.choice(proxy_pool)

response = requests.get('https://www.example.com', proxies={'http': get_proxy()})
print(response.text)

模拟登录与处理JavaScript页面

有些网站需要登录后才能访问，或者页面内容由JavaScript动态生成，这种情况下需要模拟登录或处理JavaScript页面。

模拟登录：可以通过发送登录请求，获取登录后的Cookie，然后在后续请求中携带这些Cookie。

import requests

login_url = 'https://example.com/login'
data = {
  'username': 'your_username',
  'password': 'your_password'
}

session = requests.Session()
response = session.post(login_url, data=data)
print(response.text)

# 使用登录后的会话继续请求
response = session.get('https://example.com/dashboard')
print(response.text)

处理JavaScript页面：可以通过浏览器自动化工具（如Selenium）来模拟浏览器行为，获取JavaScript生成的页面内容。
```
from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://example.com')
print(driver.page_source)
driver.quit()
```

复杂登录流程与动态加载数据的示例

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://example.com/login')

# 找到用户名和密码输入框并输入
username_input = driver.find_element_by_name('username')
password_input = driver.find_element_by_name('password')
username_input.send_keys('your_username')
password_input.send_keys('your_password')

# 找到登录按钮并点击
login_button = driver.find_element_by_name('submit')
login_button.click()

# 等待页面加载完成
driver.implicitly_wait(10)

# 打印登录后的页面内容
print(driver.page_source)

driver.quit()

爬虫开发中的注意事项

遵守法律法规与道德规范

在开发爬虫时，必须遵守相关法律法规，不得侵犯他人的合法权益，不得用于非法目的。此外，还应当遵循道德规范，尊重网站的隐私政策和版权。

理解并遵守robots.txt协议

robots.txt 文件是网站提供的一种用于告知爬虫哪些网页可以访问、哪些网页禁止访问的协议。爬虫应遵守网站的 robots.txt 文件，并尊重网站的访问限制。

读取robots.txt文件：可以通过 requests 库读取网站的 robots.txt 文件。

import requests
from urllib.parse import urljoin

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

判断是否允许访问：根据 robots.txt 文件中的规则，判断是否允许爬虫访问某个URL。

from urllib.parse import urlparse

def can_access(url, user_agent='MySpider'):
  parsed_url = urlparse(url)
  base_url = f'{parsed_url.scheme}://{parsed_url.netloc}'
  response = requests.get(urljoin(base_url, '/robots.txt'))
  lines = response.text.split('\n')
  allow_all = False
  disallow_all = False

  for line in lines:
      if line.startswith('User-agent:'):
          if line.strip() == f'User-agent: {user_agent}':
              allow_all = False
              disallow_all = False
              continue
      elif line.startswith('Allow:'):
          if line.strip().split()[1] == '/':
              allow_all = True
      elif line.startswith('Disallow:'):
          if line.strip().split()[1] == '/':
              disallow_all = True

  return not disallow_all or allow_all

尊重网站隐私政策与版权

在爬取网站数据时，应当遵守网站的隐私政策和版权规定。如果网站明确禁止爬取数据，则应遵守这些规定，避免侵犯网站的合法权益。

检查隐私政策和版权：可以查看网站的隐私政策页面，了解网站的数据使用政策和版权信息。
```
import requests

url = 'https://www.example.com/privacy-policy'
response = requests.get(url)
print(response.text)
```

爬虫项目实践与部署

小型爬虫项目实战

一个完整的爬虫项目通常包括以下几个步骤：

确定需求：明确需要抓取哪些数据，数据格式和存储方式。
设计爬虫架构：设计爬虫的结构，包括页面抓取、数据解析、数据存储等模块。
实现爬虫：编写代码实现爬虫功能。
测试与优化：测试爬虫的稳定性和效率，进行必要的优化。

以下是一个简单的爬虫项目示例，用于抓取新闻网站上的新闻标题和链接：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import sqlite3

def fetch_news(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    news_list = soup.find_all('h2', class_='title')
    news_items = []
    for news in news_list:
        title = news.text.strip()
        link = news.find('a')['href']
        news_items.append((title, link))
    return news_items

def store_news(news_items):
    conn = sqlite3.connect('news.db')
    c = conn.cursor()
    c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS news (id INTEGER PRIMARY KEY, title TEXT, link TEXT)''')
    c.executemany('INSERT INTO news (title, link) VALUES (?, ?)', news_items)
    conn.commit()
    conn.close()

if __name__ == '__main__':
    url = 'https://news.example.com'
    news_items = fetch_news(url)
    store_news(news_items)
    print('News items stored successfully.')

爬虫结果的数据展示与应用

抓取到的数据通常需要进行展示和进一步的应用。可以将数据存储到数据库中，然后通过前端界面展示数据。

数据展示：可以使用Web框架（如Flask）来搭建一个简单的前端界面，展示爬虫抓取的数据。

from flask import Flask, render_template
import sqlite3

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
  conn = sqlite3.connect('news.db')
  c = conn.cursor()
  c.execute('SELECT * FROM news')
  news_items = c.fetchall()
  conn.close()
  return render_template('index.html', news_items=news_items)

if __name__ == '__main__':
  app.run(debug=True)

更复杂的分析任务示例

import pandas as pd
import sqlite3

conn = sqlite3.connect('news.db')
df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM news', conn)
conn.close()
print(df)

爬虫项目的持续维护与更新

爬虫项目需要定期维护和更新，以应对网站结构变化、数据格式变化等问题。

监测网站结构变化：可以定期检查网站的结构变化，确保爬虫仍能正常工作。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://news.example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
print(soup.prettify())

更新爬虫代码：根据网站结构的变化，更新爬虫代码，确保能够正确抓取数据。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://news.example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
news_list = soup.find_all('h3', class_='headline')  # 假设网站结构调整为h3标签
news_items = []
for news in news_list:
  title = news.text.strip()
  link = news.find('a')['href']
  news_items.append((title, link))
print(news_items)

通过以上步骤，可以确保爬虫项目能够持续稳定地抓取数据，并应对网站的变化。

点击查看更多内容

为 TA 点赞

若觉得本文不错，就分享一下吧！

评论

评论

共同学习，写下你的评论

评论加载中...

展开查看更多评论

作者其他优质文章

正在加载中

慕沐林林

手记
篇

粉丝

29

获赞与收藏

116

关注作者，订阅最新文章

阅读免费教程

Python 办公自动化教程

17个小节 25659 869

Python 算法入门教程

15个小节 27364 1070

Python 进阶应用教程

38个小节 65477 1027

推荐

评论

收藏

共同学习，写下你的评论



感谢您的支持，我会继续努力的～

扫码打赏，你说多少就多少

赞赏金额会直接到老师账户

支付方式

打开微信扫一扫，即可进行扫码打赏哦

今天注册有机会得

100积分直接送

付费专栏免费学

大额优惠券免费领

立即参与放弃机会

点击
抽奖

慕课手记新用户专享福利

恭喜你，你的运气太好了，居然抽中了 100个积分！

恭喜你，抽中了价值元的专栏！

太棒了，直接落到你账户里！

积分商城里的罗技鼠标、机械键盘、
Kindle 阅读器、小米平衡车
Apple iPad （10.2英寸）、大额优惠券
在等着你去兑换了噢

作者：

免费赠送

兑换码：1111222211 复制

优惠券可用于购买实战课、体系课
无门槛使用

先去看看，有什么好东西马上兑换我爱学习，选课去


热搜

最近搜索清空