Python爬虫教程第一篇

07-14 1448阅读

一、爬虫基础概念

1. 什么是爬虫

爬虫(Spider,又称网络爬虫),是指向网站/网络发起请求,获取资源后分析并提取有用数据的程序。从技术层面来说,爬虫通过程序模拟浏览器请求站点的行为,把站点返回的HTML代码、JSON数据、二进制数据(如图片、视频)等爬到本地,进而提取自己需要的数据,存放起来使用。

Python爬虫教程第一篇
(图片来源网络,侵删)
2. 爬虫的分类
  • 传统爬虫:从一个或若干个初始网页的URL开始,抓取网页时不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定条件才停止。
  • 聚焦爬虫:根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接,保留有用的链接并将其放入待抓取的URL队列,再根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL,并重复上述过程。

    二、爬虫基本流程

    爬虫的基本流程通常包括以下几个步骤:

    1. 发起请求:使用HTTP库(如requests、urllib等)向目标站点发起请求,即发送一个Request。请求可以包含额外的headers等信息,以模拟浏览器行为。
    2. 获取响应内容:如果服务器能正常响应,会得到一个Response。Response的内容便是所要获取的页面内容,类型可能有HTML、JSON字符串、二进制数据等。
    3. 解析内容:对获取到的内容进行解析,提取出需要的数据。解析HTML数据可以使用正则表达式、XPath、Beautiful Soup等工具;解析JSON数据则可以直接使用Python的json模块。
    4. 保存数据:将解析出的数据存储到本地文件或数据库中,以便后续使用。

    三、入门实践案例

    以下是一个简单的Python爬虫入门实践案例,用于爬取某个网页上的数据:

    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    def fetch_data(url):
        # 发起请求
        headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'
        }
        response = requests.get(url, headers=headers)
        
        # 检查响应状态码
        if response.status_code == 200:
            # 解析内容
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            # 假设我们要提取页面上的所有链接
            links = [a['href'] for a in soup.find_all('a', href=True)]
            return links
        else:
            return []
    # 使用函数
    url = 'http://example.com'  # 替换为目标网页的URL
    links = fetch_data(url)
    print(links)
    

    四、注意事项

    1. 遵守法律法规:在编写爬虫时,应遵守相关法律法规和网站的使用条款,尊重网站的数据版权和隐私政策。
    2. 合理设置请求间隔:避免过于频繁地发送请求,给目标网站造成不必要的负担。
    3. 处理异常和错误:在编写爬虫时,应考虑到可能出现的各种异常和错误情况,并编写相应的处理代码。
    4. 使用代理和User-Agent:为了绕过一些网站的反爬虫机制,可以使用代理服务器和设置合适的User-Agent来模拟不同的浏览器行为。

    通过以上内容的学习和实践,你可以掌握Python爬虫的基本概念和流程,并具备编写简单爬虫的能力。随着学习的深入,你还可以探索更高级的爬虫技术,如使用Scrapy框架、处理动态加载的数据等。

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